Votre plateforme data ne répond plus à vos exigences actuelles ?

Passez à une Modern Data Platform pour réduire votre time-to-insight, fiabiliser vos données et accompagner la croissancede vos cas d’usage.
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Avant/après

Débloquez le potentiel de vos données pour toutes vos équipes

Avant Modeo
Délais importants dans la production de KPIs
Dette technique et dépendance à un legacy
Multiplication des exports Excel et traitements manuels
Dépendance des métiers aux équipes techniques
Gouvernance faible, qualité de la donnée discutable
Après Modeo
Réduction du time-to-KPI jusqu’à 90 %
Plateforme cloud-native, maintenable et évolutive
Automatisation des pipelines et cas d’usage
Autonomisation des métiers avec du self-service BI
Source de vérité unique et traçabilité garantie
"Modeo nous a fait passer de données éparpillées à une plateforme lisible et fiable. Nos équipes prennent maintenant des décisions éclairées. Premiers résultats en 6 semaines."
Sophie Mercier
Directrice Data & Analytics – Mediapart
L'approche Modeo

Nous construisons votre Data Platform de bout en bout

Construction du socle Data Platform
Nous déployons et configurons vos outils data sur votre environnement (cloud ou on-prem), en assurant la connectivité, le CI/CD et les déploiements automatisés.
Collecte des sources de données
Nous connectons vos systèmes sources (ERP, CRM, bases) pour centraliser vos données dans une zone de stockage (Warehouse, Lakehouse…) unique et accessible.
Modélisation et transformation de données
Nous transformons vos données brutes en tables analytiques propres et documentées, prêtes à être exploitées par vos équipes métier et data analysts.
Activation des données : BI, Analytics, AI
Nous construisons vos cas d'usage data : tableaux de bord opérationnels, analyses prédictives et modèles IA etc.
Construction du socle Data Platform
Nous déployons et configurons vos outils data sur votre environnement (cloud ou on-prem), en assurant la connectivité, le CI/CD et les déploiements automatisés.
Collecte des sources de données
Nous connectons vos systèmes sources (ERP, CRM, bases) pour centraliser vos données dans une zone de stockage (Warehouse, Lakehouse…) unique et accessible.
Modélisation et transformation de données
Nous transformons vos données brutes en tables analytiques propres et documentées, prêtes à être exploitées par vos équipes métier et data analysts.
Activation des données : BI, Analytics, AI
Nous construisons vos cas d'usage data : tableaux de bord opérationnels, analyses prédictives et modèles IA etc.
Ce qui nous distingue

Passez à la Modern Data Platform

Pionnier de la Modern Data Platform, Modeo privilégie des architectures ouvertes plutôt que des stacks monolithiques. Toutes les sources SaaS et tech sont intégrées pour produire des données fiables, sans recréer de dépendance ou de dette à moyen terme.
Ingestion
Des pipelines robustes collectent, normalisent et synchronisent les données en continu, assurant une intégration fiable et sans friction.
Stockage
Une architecture moderne (Warehouse, Lake, Lakehouse) sécurise vos données, définit les accès et constitue un socle durable pour toute la plateforme.
Transformation
Les données sont nettoyées, structurées et unifiées pour créer des modèles fiables, cohérents et immédiatement exploitables.
Orchestration
Les flux sont automatisés et coordonnés pour garantir des traitements performants, une mise à jour régulière et une disponibilité maximale.
Activation
Les données deviennent actionnables : dashboards BI, analyses avancées, automatisations ou modèles ML directement intégrés aux outils métier.
Observabilité & gouvernance
Qualité, sécurité et conformité sont assurées grâce à une surveillance continue, une traçabilité complète et un contrôle rigoureux des accès.
Une ingestion automatisée et scalable
  • Connecteurs prêts à l’emploi (Airbyte, Fivetran) pour vos sources SaaS, API et bases.
  • Pipelines batch ou temps réel pour s’adapter à vos besoins métiers.
  • Orchestration centralisée (Airflow, MWAA, Cloud Run Jobs) pour fiabiliser les flux.
Un socle cloud-native et performant
  • Data Warehouse moderne (BigQuery, Snowflake, Redshift) adapté à vos contraintes.
  • Données centralisées et structurées pour un accès rapide et sécurisé.
  • Scalabilité immédiate avec une gestion fine des coûts.
Une exploitation analytique et métier
  • Modélisation et transformation avec dbt pour fiabiliser et documenter les données.
  • BI moderne (Looker, Power BI, Toucan, Tableau) pour démocratiser l’accès.
  • Time-to-insight réduit grâce à des dashboards actionnables et à jour.
Notre méthodologie

5 étapes pour poser les bases
de votre plateforme data

Une approche structurée en 5 phases qui transforme votre vision
data en résultats tangibles : du diagnostic express aux premiers
cas d'usage, jusqu'à une plateforme prête pour l'IA.
Phase 1
Audit & cartographie
Analyser votre contexte et contraintes (souveraineté, RGPD, budget, legacy) pour concevoir la stack data optimale et sécurisée.
Description
Nous réalisons des ateliers avec vos équipes, cartographions l'existant, benchmarkons les outils et proposons 2-3 scénarios d'architecture avec analyse coûts/bénéfices pour choisir la stack adaptée.
Livrables
  • Synthèse du contexte, besoins et contraintes (souveraineté, RGPD, budget, volumétrie…)
  • Benchmark comparatif des outils par brique fonctionnelle (ingestion, stockage, transformation, orchestration)
  • Scénarios d'architecture avec analyse multicritère et recommandation de stack cible
Phase 2
Architecture cible & plan de migration
Définir une architecture data moderne composée de solutions adaptés à vos besoins actuels et futurs.
Description
Nous concevons l'architecture moderne cible, sélectionnons les outils adaptés et définissons un plan de migration progressif pour limiter les interruptions.
Livrables
  • Architecture technique détaillée (diagramme HLA/HLD)
  • Schéma des flux cibles (sources, transformations, destinations)
  • Plan de migration détaillé avec jalons et minimisation des interruptions
Phase 3
Mise en place du socle (MVP)
Construction du socle Data Platform sur votre environnement Cloud ou On-Premise.
Description
Nous déployons le data warehouse/lakehouse, les premiers pipelines et dashboards opérationnels avec les pratiques DataOps (CI/CD, tests, monitoring) dès le départ.
Livrables
  • Data warehouse/lakehouse déployé et opérationnel
  • Pipelines d'ingestion et de transformation fonctionnels
  • Premiers dashboards métiers en production avec documentation technique
Phase 4
Industrialisation & gouvernance
Finaliser la migration vers la nouvelle plateforme et décommissionner les anciens systèmes en toute sécurité.
Description
Nous migrons les flux et données restants vers la nouvelle plateforme, testons la continuité de service et décommissionnons les anciens systèmes en toute sécurité.
Livrables
  • Migration complète des flux et données vers la nouvelle plateforme
  • Tests de continuité de service et validation de la performance
  • Décommissionnement sécurisé des anciens systèmes legacy
Phase 5
Adoption & roadmap d’extension
Assurer l'adoption par vos équipes et préparer les prochaines étapes (nouveaux cas d'usage, IA, extension).
Description
Nous formons vos équipes, mesurons l'impact métier et construisons la roadmap d'extension pour préparer les prochains cas d'usage (Analytics avancés, IA/ML).
Livrables
  • Kit d'adoption (supports de formation, documentation utilisateurs)
  • Rapport d'impact métier et technique mesuré
  • Roadmap d'extension validée (nouveaux cas d'usage, ouverture IA/ML)
Cas client

De vrais impacts mesurés

Pionnier de la Modern Data Platform, Modeo privilégie des architectures ouvertes plutôt que des stacks monolithiques. Toutes les sources SaaS et tech sont intégrées pour produire des données fiables, sans recréer de dépendance ou de dette à moyen terme.
Kiplin : modernisation de la BI pour une scale-up santé
“Modeo a su structurer notre reporting et rendre nos données accessibles à toutes nos équipes.”
“Modeo a su structurer notre reporting et rendre nos données accessibles à toutes nos équipes.”
Migration vers BigQuery et mise en place de pipelines d'ingestion et de transformation de données.
Déploiement de dashboards Looker pour le suivi des usages de l’app santé
Accompagnement des équipes internes pour l’autonomie sur les analyses
Camille Merlet
CPTO, Kiplin
MAJORIAN : CONSTRUCTION DE TABLEAUX DE BORD 
POUR PILOTER LES PERFORMANCES DE VENTES
"Compétences rapidement prouvée
et disponibilité"
“Modeo a su structurer notre reporting et rendre nos données accessibles à toutes nos équipes.”
Construction de tableaux de bord
Automatisation de la collecte et du nettoyage des données
Intégration aux outils IT existants (AWS)
Stéphane Decré
CTO - Majorian
Mercateam : synchronisation Back Office et reporting en temps réel
“Modeo nous a permis de synchroniser notre Back Office et nos reporting customer facing en temps réel.”
“Modeo a su structurer notre reporting et rendre nos données accessibles à toutes nos équipes.”
Mise en place d’une connexion CDC entre PostgreSQL et BigQuery
Création d’une première couche de données avec dbt
Résultat : réduction drastique des temps de chargement, données produit fiables et accessibles aux équipes
Damien Busch
Chief of Staff - Mercateam
BON À savoir

Questions fréquentes

Modeo accompagne-t-il les entreprises qui souhaitent moderniser leur infrastructure data existante ?
Oui, Modeo est expert en modernisation de stack data pour les entreprises confrontées à des infrastructures vieillissantes, instables ou non scalables. Nous auditons votre plateforme actuelle pour identifier les points de friction techniques (pannes fréquentes, déploiements manuels, absence de CI/CD, multiplicité des outils BI), puis concevons une architecture cible moderne basée sur des technologies cloud natives comme Snowflake, dbt, Airflow et des outils d'observabilité. Notre approche garantit une migration progressive sans interruption de vos flux critiques, tout en formant vos équipes aux nouvelles pratiques DataOps. Nous avons accompagné des clients comme Vertone et Endesa dans la refonte complète de leur Modern Data Platform.
Quels sont les signes qu'il est temps de moderniser sa stack data ?
Plusieurs indicateurs révèlent qu'une modernisation est nécessaire : des pannes fréquentes nécessitant des reboot manuels, des traitements dépassant plusieurs heures avec des performances dégradées, l'utilisation de Business Objects ou d'outils on-premise lents et difficiles à maintenir, des déploiements manuels via SSH créant une forte dépendance aux individus, ou encore la cohabitation de multiples sources de vérité (Power BI, Excel, SQL Server) générant des indicateurs divergents entre équipes.

Si vous constatez une faible autonomie des métiers, une absence de monitoring et d'alerting, ou une infrastructure on-premise limitant la scalabilité, il est temps d'envisager une refonte vers une Modern Data Platform cloud, automatisée et gouvernée.
Modeo peut-il migrer une infrastructure on-premise vers le cloud sans interruption de service ?
Oui, Modeo maîtrise les migrations on-premise vers cloud avec zéro interruption de service grâce à une stratégie de bascule progressive. Nous commençons par déployer la nouvelle infrastructure cloud (Snowflake, Airflow managé, dbt Cloud) en parallèle de l'existant, puis migrons les flux data par vagues successives en commençant par les use cases non critiques. Chaque flux migré est validé avec les équipes métier via des tests de non-régression automatisés et des périodes de double-run (ancien et nouveau système en parallèle) pour garantir la cohérence des résultats. Une fois la confiance établie, nous basculons progressivement les flux critiques, puis décommissionnons l'ancienne infrastructure. Nos clients constatent une réduction de 60% des coûts d'infrastructure et un time-to-market divisé par 3 après migration vers le cloud.
Combien de temps faut-il pour moderniser complètement une infrastructure data ?
La durée d'une modernisation dépend de la complexité de l'infrastructure existante et du nombre de flux à migrer, mais Modeo opère généralement sur 3 à 6 mois pour une refonte complète. La première phase d'audit et recommandations dure 2 à 4 semaines, suivie de la construction de la nouvelle plateforme (data warehouse, orchestration, transformations dbt) sur 6 à 8 semaines en parallèle de l'existant. La migration des flux critiques s'effectue ensuite de manière progressive et sécurisée, avec validation métier à chaque étape et possibilité de rollback. Cette approche itérative permet de maintenir la continuité opérationnelle tout en bénéficiant rapidement des gains de la nouvelle stack : réduction de 70% des incidents, performance multipliée par 5, et autonomie accrue des équipes data.
Insights & Tendances

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