Intégrateur Data & BI B2B : centralisation, dashboards et pilotage performance
9Squad intègre votre stack Data & BI B2B : centralisation des données dispersées, modèles unifiés, dashboards BI (Tableau, Power BI, Looker Studio), attribution marketing-sales et pilotage performance. Stop au reporting Excel manuel : un système data fiable, automatisé, opposable. Couverture PME et ETI B2B en partenariat Level Ops.
À retenir
- 9Squad intègre votre stack Data & BI B2B : centralisation des données dispersées, modèles unifiés, dashboards BI (Tableau, Power BI, Looker Studio), attribution marketing-sales et pilotage performance.
- Audit sources, choix entrepôt (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL), pipeline ELT (Fivetran, Airbyte), modélisation dbt, dashboards (Tableau, Power BI, Looker), gouvernance data.
- Notre approche Data & BI
- Audit sources, choix entrepôt (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL), pipeline ELT (Fivetran, Airbyte), modélisation dbt, dashboards (Tableau, Power BI, Looker), gouvernance data. Cible : équipes 20 à 500 personnes.
Symptômes d'un stack data immature
- Données éparpillées entre 5 à 15 outils
- Reporting manuel chronophage, souvent périmé
- Pas d'attribution fiable marketing-sales
- KPIs flous, débats sur la donnée plutôt que sur l'action
Notre approche Data & BI
Audit sources, choix entrepôt (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL), pipeline ELT (Fivetran, Airbyte), modélisation dbt, dashboards (Tableau, Power BI, Looker), gouvernance data. Cible : équipes 20 à 500 personnes.
Périmètre d'intervention Data & BI
Notre pôle Data & BI couvre l'ensemble de la chaîne : architecture data (Snowflake, BigQuery, Redshift), ingestion (Fivetran, Airbyte, Stitch), transformation (dbt, SQL), visualisation (Looker, Tableau, Power BI, Metabase), reverse ETL (Hightouch, Census), gouvernance (catalogue, lineage, qualité). Profils mobilisables : Data Engineer, Analytics Engineer, BI Analyst, Head of Data fractionné. Missions de 3 à 18 mois en build-operate-transfer.
- Architecture : Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres
- ETL/ELT : Fivetran, Airbyte, Stitch, dbt
- BI : Looker, Tableau, Power BI, Metabase
- Profils : Data Engineer, Analytics Engineer, BI Analyst
Cas d'usage les plus déployés
- Refonte du reporting commercial sur Looker + dbt + Snowflake
- Mise en place d'un Customer Data Platform connecté CRM
- Tableaux de bord SaaS metrics (MRR, churn, LTV, CAC, payback)
- Dashboards finance + sales + marketing unifiés
Méthode et engagement
Audit initial 2 semaines : cartographie des sources, qualité de la donnée, besoins métiers, choix de stack. Build 8 à 16 semaines selon périmètre. Run + transfert de compétences 3 à 6 mois. Engagement sur 3 livrables mesurables : 100% des sources critiques ingérées, 5 à 15 dashboards opérationnels, équipe interne autonome à la fin de la mission.
- Audit + cartographie : 2 semaines
- Build stack : 8-16 semaines
- Run + transfert : 3-6 mois
- Équipe interne autonome en fin de mission
Questions fréquentes
Quels outils BI utilisez-vous ?
Tableau, Power BI, Looker Studio, Metabase. Choix selon usage cible, budget licences et compétences équipes internes.
Délai pour un projet data complet ?
Cadrage 3-4 semaines, MVP dashboards 6-8 semaines, stack complet 12-20 semaines. Déploiement par sprints pour livrer de la valeur rapidement.
Snowflake, BigQuery ou Redshift ?
Snowflake pour la flexibilité multi-cloud et la performance. BigQuery pour les écosystèmes Google et le serverless. Redshift pour les organisations AWS-natives. Nous choisissons selon le contexte cloud, le volume et l'équipe en place.
Combien coûte une stack data moderne ?
Setup initial : 30 à 80 k€ HT selon périmètre. Run mensuel licences : 1 500 à 8 000 €/mois (Snowflake + Fivetran + dbt Cloud + Looker). Mission 9Squad : à partir de 15 000 €/mois.
Travaillez-vous sur des stacks legacy ?
Oui. Nous migrons régulièrement Talend / SSIS / Pentaho vers stack moderne (dbt + Fivetran + Snowflake). Migration type : 4-8 mois, ROI complet en 12-18 mois via la réduction des coûts et la productivité analytics.