Quand votre base de données tient la charge mais bloque vos décisions.
Avant
pour piloter la croissance — les équipes opèrent sans données
Après
économisé sur les traitements backoffice
économisé sur les traitements backoffice
extraction des données opérationnelles
BI ouvert aux équipes non IT
Blank, néobanque du groupe BNP Paribas dédiée aux indépendants, propose une offre entièrement digitalisée : compte bancaire professionnel, automatisation de la TVA, gestion des cotisations URSSAF. La croissance est au rendez-vous — mais les équipes backoffice et produit pilotent sans visibilité. L'architecture DynamoDB, conçue pour la scalabilité opérationnelle à faible latence, n'expose aucune surface analytique native. Résultat : zéro dashboard fiable, des exports manuels chronophages, et des décisions prises à l'intuition.
L'HISTOIRE
NOTRE APPROCHE
4 étapes pour y arriver
Audit de l'architecture existante
Analyse complète du système : modèle de données DynamoDB, patterns d'accès, flux applicatifs, repository de code. Constat sans appel — l'architecture opérationnelle est optimisée pour la performance transactionnelle, pas pour les requêtes analytiques ad hoc. Les agrégations coûteuses et les scans de table sont hors de portée sans dégrader la production.
Identification de la solution cible
Exploration des options d'extraction : export batch, Change Data Capture natif, réplication. DynamoDB Streams s'impose — il capture chaque modification en temps réel sans impacter la table source. Couplé à Lambda pour la transformation et le routage, il ouvre la voie à un datalake analytique léger, séparé du plan opérationnel.
Conception et proof of concept
Architecture de la solution bout en bout : DynamoDB Streams → Lambda de transformation → stockage analytique → Metabase. Le POC valide la cohérence des données, la latence d'extraction (quasi temps réel) et l'expérience utilisateur Metabase pour des profils non techniques. Les équipes métier peuvent écrire leurs premières requêtes SQL sans aide IT.
Industrialisation et mise en production
Passage du POC à la production via Infrastructure as Code (CloudFormation). Chaque composant — streams, fonctions Lambda, permissions IAM, base analytique — est déclaré, versionné, reproductible. Accompagnement au déploiement et transfert de compétences aux équipes internes.
RÉSULTATS
L'impact mesurable
Pipeline d'extraction temps réel en production en 4 mois. Les équipes backoffice et produit accèdent en autonomie à leurs données via Metabase — sans ticket IT, sans export manuel. 1 ETP économisé sur les traitements backoffice, processus opérationnels rationalisés, et une architecture analytics découplée qui évolue indépendamment du plan transactionnel.
Vos données opérationnelles méritent mieux qu'un export CSV hebdomadaire.
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