Collecte & ingestion
Connecter toutes les sources — API, IoT, fichiers, bases, flux temps réel — sans imposer un format unique.
En clair : Vos données entrent dans la chaîne, quel que soit leur format d’origine.
Découvrir →Notre approche
Réduire le délai entre l’information disponible et la décision utile.
Nous intervenons sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée. Chaque brique est conçue pour fonctionner seule ou s’intégrer dans une plateforme globale, industrialisée et supervisée.
L’objectif n’est pas seulement de stocker plus de données, mais de produire un référentiel opérationnel unifié, accessible par les équipes, les API et les automatismes — avec une qualité mesurable et une traçabilité complète.
Nos briques
Des capacités organisées autour de vos usages.
Collecte, qualité, traitement, fusion, orchestration et automatisation : une continuité complète, de la source au service.
Qualité & gouvernance
Validation, déduplication, lignage, métadonnées et reprise contrôlée.
Découvrir →Traitement & enrichissement
ETL/ELT, streaming, règles métier, géospatial et préparation IA.
Découvrir →Fusion de données
Corrélation multi-sources, entity resolution et vision opérationnelle unifiée.
Découvrir →Orchestration
Workflows, DAG, dépendances, priorités et supervision des pipelines.
Découvrir →Automatisation & action
Alertes, tickets, processus métier et actions contrôlées, supervisées et réversibles.
Découvrir →Chaîne de valeur
Une continuité complète, de la source au service.
Six étapes pour transformer des flux bruts en décisions et actions.
01
Collecter
Connexion aux sources internes, externes, physiques et logicielles.
02
Fiabiliser
Validation, déduplication, contrôle qualité et traçabilité.
03
Transformer
Normalisation, enrichissement, calcul et préparation analytique.
04
Fusionner
Corrélation de signaux, rapprochement d’entités et contextualisation.
05
Orchestrer
Coordination des pipelines, dépendances, règles et services.
06
Automatiser
Déclenchement d’actions, alertes et processus métier.
Pourquoi RDMC
Ce que change une chaîne data industrialisée.
Données fragmentées
Avec RDMC Data
Sources
Connecteurs ad hoc, silos
Ingestion multi-sources industrialisée
Qualité
Contrôles manuels tardifs
Règles mesurables dès l’entrée
Vision
Tableaux Excel / extractions
Référentiel opérationnel unifié
Décision
Délai élevé, peu d’automatismes
Latence adaptée + actions contrôlées
Évolution
Refonte à chaque nouveau besoin
Ajout progressif de sources et services
En chiffres
Réduire la distance entre la donnée et la décision.
MultiSources & formats
RT / BatchModes de traitement
Edge→CloudDéploiements adaptés
MCOChaîne supervisée
Questions fréquentes
Data Engineering & Automation — précisions.
Travaillez-vous en temps réel et en batch ?
Oui. Selon le besoin métier, nous mettons en place des traitements continus (streaming) ou planifiés (batch), parfois combinés dans la même plateforme.
Pouvez-vous intégrer des sources IoT et applicatives ensemble ?
Oui. C’est précisément l’objet de la fusion : corréler capteurs, API, fichiers, bases et flux externes pour reconstruire un contexte opérationnel cohérent.
Où déployez-vous ces plateformes ?
Cloud public, cloud privé, on-premise ou edge, selon les contraintes de latence, de souveraineté et d’exploitation.
Comment abordez-vous la qualité des données ?
Par des règles mesurables dès l’ingestion : schémas, anomalies, doublons, lignage, métadonnées et mécanismes de reprise contrôlée.
L’automatisation remplace-t-elle les opérateurs ?
Non. Nous concevons des automatisations contrôlées, explicables et souvent human-in-the-loop : l’humain valide les décisions critiques.
Expertises liées