# ETL & Data Engineering

> Transformez vos données en levier de décision

Vos données sont éparpillées entre plusieurs systèmes (ERP, CRM, e-commerce, IoT) ? Nous concevons des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) et des architectures data pour centraliser, nettoyer, enrichir et exposer vos données à vos équipes et outils BI.

- Entité : Zenifact — Agence de développement web, mobile & logiciel sur mesure
- URL : https://zenifact.fr/developpement-etl
- Zone : France entière (à distance + déplacements sans frais), depuis 2022
- Garantie : Devis gratuit · Code livré et documenté · Maintenance TMA
- Dernière mise à jour : 2026-04-20

## Contact

- Email : contact@zenifact.fr
- Site : https://zenifact.fr
- Base : Nérac (47600), Lot-et-Garonne

## Technologies

- Python
- Apache Airflow
- Apache Spark
- dbt
- PostgreSQL
- BigQuery
- Snowflake
- Kafka
- Redis
- Docker
- AWS Glue
- Azure Data Factory

## Cas d'usage

- **Consolidation multi-sources** : Centralisation des données depuis ERP, CRM, e-commerce, réseaux sociaux et IoT dans un entrepôt de données unique.
- **Migration de base de données** : Migration et transformation de données entre systèmes legacy et nouvelles plateformes, sans perte ni interruption.
- **Synchronisation en temps réel** : Flux de données en quasi-temps réel entre systèmes opérationnels pour des tableaux de bord toujours à jour.
- **Reporting & BI automatisé** : Alimentation automatique de vos outils BI (Power BI, Tableau, Metabase) depuis vos sources de données.
- **Traitement de données IoT** : Ingestion et traitement de flux de capteurs industriels pour monitoring temps réel et maintenance prédictive.
- **Data quality & gouvernance** : Validation, déduplication, enrichissement et qualification de vos données pour des décisions fiables.

## FAQ

### Quelle est la différence entre ETL et ELT ?

L'ETL extrait, transforme puis charge les données. L'ELT charge d'abord les données brutes puis les transforme dans le data warehouse. Nous recommandons l'approche adaptée selon vos volumes et vos besoins.

### Pouvez-vous connecter n'importe quelle source de données ?

Oui, nous développons des connecteurs sur mesure pour n'importe quelle source : API propriétaires, bases de données legacy, fichiers, flux temps réel, etc.

### Combien de temps prend un projet ETL ?

Un pipeline simple (2-3 sources, transformations basiques) peut être livré en 2-4 semaines. Un data warehouse complet avec de multiples sources prend généralement 2-4 mois.

### Gérez-vous les gros volumes de données ?

Oui, nos architectures sont conçues pour scaler. Nous utilisons Spark pour le traitement distribué et des entrepôts cloud (BigQuery, Snowflake) pour les très gros volumes.