Pipeline d'Analytique en Temps Réel
Pipeline de données évolutif traitant des millions d'événements quotidiennement avec des tableaux de bord en temps réel.
Client: Entreprise Fintech
Secteur: Technologie Financière
Durée: 12 semaines
Équipe: 3 ingénieurs + 1 analyste de données
Problème
Les systèmes de traitement par lots hérités ne pouvaient pas gérer le volume croissant d'événements utilisateurs, menant à des insights retardés et des opportunités business manquées.
Solution
Construit une architecture de données moderne en temps réel utilisant Apache Kafka pour le streaming d'événements, Airflow pour l'orchestration, DBT pour les transformations, et BigQuery pour l'analytique.
Approche
- Conçu une architecture événementielle avec Kafka
- Implémenté le traitement de flux en temps réel
- Construit des vérifications automatiques de qualité des données avec DBT
- Créé des tableaux de bord de surveillance avec Grafana
Stack
Apache KafkaAirflowDBTBigQueryPythonDockerKubernetes
Résultats
- 5M+ événements/jour
- <100ms latence
- 90% réduction de maintenance