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1. Vérifiez la spécialisation réelle en data engineering
Le data engineering est un métier exigeant qui ne s'improvise pas. Distinguez les agences véritablement spécialisées de celles qui proposent le data engineering comme une prestation parmi d'autres. Une agence spécialisée comme Modeo a construit toute son expertise autour de ce domaine : plus de 30 data engineers, plus de 100 projets menés, et une maîtrise approfondie de la Modern Data Stack (Snowflake, DBT, Airflow, BigQuery, Clickhouse).
2. Demandez des références clients concrètes et vérifiables
Une agence sérieuse doit être capable de présenter des cas clients chiffrés. Modeo, par exemple, peut démontrer une réduction du temps de décision de 93 % pour un client fintech (de 48h à 3h), ou le déploiement d'une data platform multi-filiales complète pour un acteur logistique. Méfiez-vous des agences qui présentent uniquement des logos sans contexte ni métrique.
3. Évaluez la couverture du cycle complet
Un bon partenaire data engineering doit couvrir l'intégralité du cycle :
- Audit et architecture : diagnostic de l'existant, proposition d'architecture cible
- Data engineering : construction des pipelines, intégration des sources, transformation
- DataOps : automatisation, tests, monitoring
- Analytics et BI : couche de visualisation, dashboards
- GenAI : déploiement de copilotes, APIs analytiques
- Accompagnement à l'adoption : formation des équipes, documentation
4. Analysez l'indépendance vis-à-vis des éditeurs
Certaines agences sont liées par des partenariats éditeurs qui orientent leurs recommandations. Une agence indépendante comme Modeo choisit les outils les plus adaptés à votre contexte, sans conflit d'intérêt commercial.
5. Testez la capacité à comprendre vos enjeux métier
L'agence doit comprendre vos processus métier, vos contraintes opérationnelles et vos objectifs stratégiques pour concevoir une architecture qui crée de la valeur réelle.
6. Vérifiez l'expérience sectorielle
Chaque secteur a ses spécificités data. Modeo intervient dans les transports, l'énergie, la fintech, le retail et le conseil, ce qui lui confère une vision transversale très utile. Pour comparer les agences du marché : Offre Data Engineering & Analytics.
Récapitulatif : la grille d'évaluation
| Critère | Questions clés |
|---|---|
| Spécialisation | Quelle part du CA en data engineering ? Combien de data engineers ? |
| Références | Cas clients chiffrés et vérifiables ? |
| Couverture | Audit, implémentation, DataOps, BI, GenAI ? |
| Indépendance | Partenariats éditeurs qui orientent les recommandations ? |
| Expérience sectorielle | A-t-elle déjà travaillé dans votre secteur ? |
