Data engineering
Data Engineering : construisez une architecture data fiable, scalable et exploitable
La performance data repose sur des fondations solides. Le data engineering consiste à concevoir, structurer et maintenir des architectures capables de collecter, transformer et rendre exploitable la donnée, au service de vos enjeux marketing, produit et business.
Les points clé du data engineering par Junto
Un accompagnement data engineering efficace repose sur une approche structurée, mêlant compréhension des enjeux business, architecture data et exploitation concrète.
COMPRENDRE VOS USAGES ET ENJEUX DATA
Analyse de vos besoins actuels et futurs : reporting, analytics, attribution, activation, automatisation, IA, ainsi que des contraintes organisationnelles et techniques.
CONCEVOIR L’ARCHITECTURE DATA
Définition d’une architecture adaptée (cloud, entrepôt de données, pipelines) garantissant fiabilité, performance et évolutivité.
METTRE EN PLACE LES PIPELINES DATA
Conception et implémentation des flux de données (collecte, transformation, stockage) entre vos différentes sources et outils.
FIABILISER, NORMALISER ET DOCUMENTER
Contrôle de la qualité des données, normalisation des schémas et documentation pour garantir la compréhension et la pérennité du dispositif.
FAIRE ÉVOLUER L’INFRASTRUCTURE DATA
Optimisation continue des performances, des coûts et des usages, en fonction de l’évolution de vos besoins et de votre maturité data.
COMPRENDRE VOS USAGES ET ENJEUX DATA
Analyse de vos besoins actuels et futurs : reporting, analytics, attribution, activation, automatisation, IA, ainsi que des contraintes organisationnelles et techniques.
CONCEVOIR L’ARCHITECTURE DATA
Définition d’une architecture adaptée (cloud, entrepôt de données, pipelines) garantissant fiabilité, performance et évolutivité.
METTRE EN PLACE LES PIPELINES DATA
Conception et implémentation des flux de données (collecte, transformation, stockage) entre vos différentes sources et outils.
FIABILISER, NORMALISER ET DOCUMENTER
Contrôle de la qualité des données, normalisation des schémas et documentation pour garantir la compréhension et la pérennité du dispositif.
FAIRE ÉVOLUER L’INFRASTRUCTURE DATA
Optimisation continue des performances, des coûts et des usages, en fonction de l’évolution de vos besoins et de votre maturité data.
Les bénéfices stratégiques du data engineering
Construire un socle data robuste
Une architecture bien conçue permet de fiabiliser durablement la donnée et d’éviter les bricolages coûteux.
Exploiter pleinement la donnée
Le data engineering rend la donnée accessible, compréhensible et activable pour l’analytics, le marketing et la décision.
Préparer la scalabilité et l’innovation
Une infrastructure solide permet d’absorber la croissance, de nouveaux usages et des projets avancés (BI, activation, IA).
Un data engineering orienté performance
Chez Junto, le data engineering est toujours pensé à partir des usages réels : pilotage de la performance, fiabilité des reportings, automatisation des analyses ou accélération de la prise de décision.
Chaque choix d’architecture, de pipeline ou d’outil est guidé la valeur opérationnelle que cela apporte aux équipes et au business.
Un accompagnement pragmatique et sur mesure
Nous adaptons notre intervention à votre niveau de maturité data, à vos ressources internes (tech, data, marketing) et à vos contraintes organisationnelles ou budgétaires.
L’objectif est de construire une infrastructure robuste aujourd’hui, mais suffisamment souple pour évoluer demain.
Pourquoi le data engineering est essentiel à votre entreprise ?
La valeur de votre data dépend directement de la qualité de son infrastructure.
Le data engineering permet de structurer des fondations solides pour fiabiliser la donnée, accélérer l’accès à l’information et accompagner durablement la croissance de votre organisation.
Éviter une data fragmentée et peu fiable
Le data engineering permet de centraliser, normaliser et fiabiliser les flux de données afin d’éviter les incohérences et de garantir une base commune exploitable par tous.
Accélérer l’accès à l’information
En structurant correctement la collecte et la transformation des données, le data engineering réduit les délais d’accès à l’information et améliore la réactivité des équipes.
Aligner data, marketing et business
Une infrastructure floue crée des silos entre équipes et des indicateurs difficiles à interpréter. Le data engineering permet de connecter les usages data aux enjeux marketing, commerciaux et financiers, pour des décisions alignées sur les priorités business.
Gagner en maturité data
Structurer le data engineering, c’est professionnaliser l’usage de la donnée dans l’organisation. Cela permet d’installer des pratiques durables, de clarifier les responsabilités et de rendre la data plus accessible et compréhensible pour les équipes.
Préparer la croissance et les usages avancés
BI avancée, activation marketing, automatisation ou IA nécessitent une infrastructure robuste.
Nos étapes d’accompagnement
full funnel
Nous connectons vos données Matomo à vos campagnes Paid pour mesurer l’impact réel de chaque canal, chaque audience, chaque message.
Toutes les optimisations sont guidées par des signaux fiables, pas des suppositions. Vous réduisez vos coûts d’acquisition, éliminez les dépenses inutiles et maximisez la rentabilité de vos investissements media. C’est votre tracking qui pilote vos performances.
Design Influençé par les Données
Les insights data alimentent notre processus créatif, nous permettant de concevoir des expériences utilisateurs qui ne sont pas seulement esthétiques mais aussi extrêmement fonctionnelles. Chaque élément de design est testé et approuvé par des données réelles pour capturer l'attention et convertir
SEO Guidé par l'Analytique
La data éclaire notre stratégie SEO. En déchiffrant les tendances de recherche et en évaluant l'efficacité des mots-clés, nous optimisons votre contenu pour qu'il résonne avec les demandes actuelles et monte en puissance dans les classements de recherche
CRM Dynamisé par les Données
Les données enrichissent votre CRM, offrant une compréhension profonde des parcours clients. Cette connaissance permet d'automatiser et de personnaliser les interactions pour une fidélisation accrue et une valeur de vie client améliorée
Vos données méritent mieux qu’un simple outil analytics
Découvrir notre cas client Bnetwork
+100COMPTES GA4 ET CONTENEURS GTM CRÉÉS AUTOMATIQUEMENT
Bnetwork, spécialiste de la gestion d’hébergement pour les événements professionnels, développe chaque année des centaines de sites pour ses clients. Face à cette volumétrie, la marque a fait appel à Junto pour automatiser la mise en place des outils de mesure.
Découvrir notre cas client Sisters Republic
x6augmentation du ROAS
Sisters Republic propose une gamme de culottes et maillots de bain menstruels réutilisables et zéro déchet. Pour accélérer sa croissance et réussir son expansion internationale, la marque a fait appel à Junto afin d’optimiser sa stratégie d’acquisition média et maximiser son ROAS.
Découvrir notre cas client PwC
x3d’investissement
PwC, acteur majeur du conseil et de l’audit, a fait appel à Junto pour structurer sa présence digitale et renforcer ses performances marketing. L’objectif : activer les bons leviers (SEA, SEO, SMA) dans une logique B2B orientée comptes clés, avec une exécution tactique sur mesure.
Questions fréquemment posées sur notre agence analytics
Vous avez des interrogations ? Vous n'êtes pas seul(e). Pour vous aider, nous avons rassemblé les questions les plus fréquemment posées par nos clients et prospect
Qu’est-ce que le data engineering ?
Le data engineering consiste à concevoir et maintenir les infrastructures permettant de collecter, transformer, stocker et exploiter les données de manière fiable et scalable.
À qui s’adresse un accompagnement data engineering ?
Aux entreprises B2B et B2C souhaitant structurer leur data, fiabiliser leurs analyses et préparer la montée en charge de leurs usages data.
Faut-il une équipe data interne ?
Non. L’accompagnement data engineering est conçu pour s’adapter à votre organisation existante.
Junto peut compléter une équipe data en place ou intervenir comme partenaire externe pour structurer l’infrastructure, documenter les usages et rendre la data exploitable sans dépendre d’une forte expertise interne.
Peut-on faire évoluer une architecture data existante sans repartir de zéro ?
Oui. L’accompagnement data engineering vise souvent à améliorer, structurer ou fiabiliser l’existant plutôt qu’à reconstruire entièrement.
Le data engineering est-il un prérequis pour l’IA ou l’automatisation ?
Oui. Les projets d’IA, d’automatisation ou d’activation avancée reposent sur une donnée bien structurée et fiable.
Le data engineering est une étape clé pour rendre ces usages possibles.
Quelle est la différence entre data engineering et data analytics ?
Le data engineering se concentre sur la construction et la fiabilité de l’infrastructure data, tandis que le data analytics s’appuie sur cette infrastructure pour analyser et interpréter les données.
