Stack BigQuery, dbt et Looker au forfait
Vos données modélisées, testées et documentées. Une seule définition par métrique.
Stack analytics engineering sur Google Cloud au forfait : modèles dbt testés et documentés dans BigQuery, couche sémantique exposée dans Looker ou dans votre outil BI, une seule définition par métrique, prête pour la BI et pour les agents IA. Forfait 4 à 6 semaines, à partir de 12 000 € HT, devis après un brief écrit.
Le problème
Quand la finance, les ventes et la direction n'ont pas le même chiffre d'affaires, ce n'est pas la BI qui est en cause, c'est l'absence d'un endroit unique où « chiffre d'affaires » est défini. Le forfait construit cet endroit : des modèles dbt testés et documentés dans BigQuery pour les faits et dimensions, une couche LookML fine par-dessus (pas de logique métier cachée dans les dashboards), un glossaire des métriques versionné avec le code, et les accès par rôle. C'est aussi ce qui prépare vos données pour l'IA : un agent, Gemini ou Claude via MCP, ne répond juste que sur des définitions uniques, testées et documentées, et cette stack les lui donne sans projet séparé. Livré en quatre à six semaines selon le nombre de domaines, avec des contrôles automatiques à chaque modification et un transfert écrit à votre équipe.
Pour qui
- Équipes data de scale-ups, ETI et filiales sur BigQuery, avec ou sans Looker, dont les dashboards se contredisent
- Équipes sur Metabase ou Looker Studio qui veulent une modélisation dbt propre avant de choisir ou de changer d'outil BI
- Directions financières qui veulent un chiffre officiel par KPI, traçable jusqu'à la requête
- Équipes qui préparent des agents IA sur leurs données et ont besoin d'une base sémantique fiable
Ce que vous recevez
- Atelier écrit de définition des 15 à 30 métriques qui comptent
- Modèles dbt (staging, intermediate, marts) avec tests et documentation
- Couche sémantique : LookML (vues générées, explores par domaine, mesures uniques, drill-downs) ou exposition pour votre outil BI
- Glossaire des métriques versionné dans le dépôt
- Descriptions et métadonnées prêtes pour les agents IA (Conversational Analytics, MCP)
- Contrôle d'accès par rôle et par ligne (access grants, user attributes)
- Contrôles automatiques à chaque modification (tests dbt, validation LookML)
- Transfert : documentation, vidéos explicatives, deux semaines de questions écrites
Hors périmètre
- L'exploitation quotidienne des pipelines sources (charger les exports Shopify, Stripe, HubSpot ou ERP dans BigQuery est cadré dans le devis ; les faire tourner ensuite relève de l'abonnement)
- Migration de dashboards à l'unité au-delà de deux dashboards de référence
- Licences Looker et coûts BigQuery
Prérequis
- Données sources dans BigQuery, ou exports et API que nous pouvons charger (Fivetran, Airbyte, exports natifs)
- Un responsable métier par domaine, joignable par écrit
- Un dépôt Git ; une instance Looker si vous en avez une, ou en cours de provisionnement
Déroulé
01
Semaine 1 : définitions
Inventaire des métriques, des divergences, des sources. Glossaire v1 validé par écrit.
02
Semaines 2 à 4 : modélisation
Modèles dbt testés et documentés, couche LookML, premier domaine livré en fin de semaine 2.
03
Semaine 5 : dashboards de référence
Deux dashboards rebranchés sur la couche, comparés à l'ancien chiffre, écarts expliqués.
04
Semaine 6 : transfert
Documentation, contrôles automatiques, formation asynchrone, plan d'extension aux domaines suivants.
StackBigQuery · dbt · Looker · LookML · GitHub Actions · Terraform (optionnel)
Questions fréquentes
Pourquoi dbt et LookML, pas seulement LookML ?
LookML est excellent pour exposer et sécuriser, moins pour transformer et tester. dbt porte les transformations et les tests, LookML reste fin et lisible. C'est aussi ce qui permet de servir Looker Studio, des notebooks ou des agents avec les mêmes définitions.
Combien de domaines dans le forfait de base ?
Un domaine complet (par exemple revenus et commandes). Chaque domaine supplémentaire est chiffré séparément dans le devis.
Et sans Looker, seulement Metabase ou Looker Studio ?
La couche dbt dans BigQuery se construit de la même façon et votre outil BI s'y branche. Le passage à Looker plus tard devient une formalité, si vous le décidez.
En quoi cela prépare-t-il nos données pour l'IA ?
Un agent analytique n'a pas de bon sens : il répond avec ce que la couche sémantique lui donne. Des modèles testés, une définition par métrique, des descriptions à jour : c'est exactement ce dont Gemini, Conversational Analytics ou un serveur MCP ont besoin pour répondre juste. Le pilote Agents analytiques vient ensuite, sur cette base.
Comment se passe la collaboration à distance ?
Tout est écrit : brief, décisions, changements de code, glossaire. Un point écrit hebdomadaire remplace la réunion ; de courtes vidéos expliquent ce que le texte ne peut pas. Pas d'appel.
Implémentations de référence
Le code qu'on peut lire avant de nous écrire.
Trois stacks complètes, publiques, construites comme pour un client : dbt sur BigQuery, LookML, tableau de bord, linter et intégration continue. Une par secteur.
E-commerce
Marge, panier moyen, réachat, un seul chiffre d'affaires. Dataset public thelook_ecommerce, 13 métriques, 3 explores.
Santé
Réadmissions à 30 jours, durée de séjour, maladies chroniques, protection des champs patients. Données Medicare synthétiques au format OMOP, 17 métriques.
Fintech
Volume de paiement, chargebacks, churn, encours et impayés. Données synthétiques générées, historisation clients, 56 métriques, 134 tests.
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