EFFIDIC
L'équipe Tech
la Modern Data Stack redéfinit nos architectures et nos pratiques, la plaçant au cœur de la hype technologique.
Chez EFFIDIC, nous avons pleinement adopté la Modern Data Stack :
- Data Storage : Snowflake / BigQuery
- Data Ingestion : Python
- Data Transformation : DBT
- DataOps / DevOps : Azure DevOps / Google Cloud Platform
- Data Visualisation : PowerBI / Looker / Qlik / Tableau
Répartition des collaborateurs
Data Engineer
40%
Data Analyst
40%
Devops
20%
5
Nombre de projets / collaborateur / an
Technologies et outils
PythonData Ingestion
100%GitHubDevops
100%Azure DevopsDevops
100%Snowflake
100%Power BI
100%Looker
100%DBTTop outil
100%BigQuery
100%Tableau
85%QlikSense
85%
Backend
Devops
Data
Organisation et méthodologies
En fonction de leur importance, les projets EFFIDIC sont menés avec un ou plusieurs consultants.
Nous visons un maximum d'autonomie pour les équipes.
Nous gardons un temps de daily meeting tous les matins. Les phases d'architecture / devops sont mis en oeuvre par les experts, puis les étapes de collecte des donnes par les data engineer. Enfin les data analysts poussent les premiers rapports en concertation avec les métiers. Nos consultants sont multi-casquettes et peuvent jouer plusieurs rôles dans un même projet.ㅤ ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Projets et défis techniques
La Modern Data Stack dans le cadre de fusions / acquisitions
La Modern data stack : une réponse agile et sécurisée aux défis des fusions et acquisitions.
Modéliser un datawarehouse d'entreprise issu de la fusion/acquisition de plusieurs sociétés pour répondre aux demandes des contrôleurs de gestion au niveau le plus fin.
Plus de détails Ici
KPI d’efficience dans l’industrie
Notre client, industriel dans la maroquinerie, a pu mettre en place des KPI d'Efficience sur la ligne de production. L'ensemble des temps d'opération sont enregistrés via son ERP. Effidic a conçu et mis en œuvre l'entrepôt Snowflake pour collecter ces données, qui sont ensuite exploitées dans des rapports Power BI.
Notre client témoigne d'une optimisation de sa production et d'une aide pour les formations qu'il peut proposer.
D'autres données sont collectées pour viser une diminution des non-conformités et d'une baisse des déchets.
Processus de recrutement
- Étape 1 : Entretien Découverte
- Étape 2 : Test technique éventuellement
- Étape 3 : Rencontre avec l'équipe dirigeante