Aujourd’hui, toute entreprise produit de la donnée. Mais entre les outils propriétaires, les silos, les coûts cachés et les limitations techniques, construire une vraie stack analytics peut vite devenir un casse-tête.
C’est là que l’open source tire son épingle du jeu : liberté, maîtrise, scalabilité… mais pas sans conditions.
Alors pourquoi (et quand) miser sur une stack open source pour piloter sa donnée ? On te dit tout.
Qu’est-ce qu’une stack open source en analytics ?
Une stack analytics, c’est pas un gros mot. C’est juste un enchaînement d’outils bien choisis qui bossent ensemble pour transformer ta myriade de données en infos utiles. Et quand on dit open source, ça veut dire : tu n’as pas besoin de vendre ton âme (ou ton budget) à une grosse boîte US pour l’utiliser.
En gros, une stack analytics, c’est :
- Ingestion : on va chercher les données là où elles dorment (ERP, banque, CRM, outil de prod, etc.).
- Transformation : on les nettoie, on les met en relation, on les structure, on leur met une chemise propre.
- Visualisation : on t’affiche ça dans de beaux dashboards pour que tu comprennes ce qui se passe dans ton entreprise ou ton institution.
Et en open source, voici quelques outils stars du moment :
- Airbyte : pour aspirer les données de partout, même celles bien cachées dans un vieux Dolibarr.
- DBT : pour modéliser et transformer ça proprement, avec du SQL bien tanqué.
- DuckDB : c’est comme SQLite pour l’analytics, ultra léger, rapide, parfait pour prototyper ou faire tourner des modèles en local sans te prendre la tête.
- Trino : c’est pour aller plus loin : tu veux requêter des fichiers S3, du Postgres, du Iceberg ou du Kafka comme si tout était dans la même base ? Il est fait pour ça. Pas de réplication, pas de data movement inutile, juste du SQL sur tout.
- Apache Superset : pour créer des dashboards dynamiques qui ont un peu plus de gueule qu’un tableau Excel avec des couleurs douteuses.
- Apache Airflow : il te permet de planifier, organiser et automatiser tes workflows de données, un vrai chef d’orchestre. Airflow exécute tes tâches dans le bon ordre, au bon moment, avec les bonnes dépendances
- Kubernetes : si tu veux faire tourner tout ça sur des machines comme un chef d’orchestre parano.
- Mage.ai : petit nouveau, mais très costaud. Mage, c’est l’outil qui te permet de faire du data pipeline en mode notebook interactif, super visuel et collaboratif. Tu veux un outil de transformation de données no-code/low-code avec une UI moderne, de l’orchestration intégrée, et la possibilité d’écrire ton propre Python si besoin ? Mage te dit : « Viens, on va bien s’entendre. »
Tu ne trouves pas ton bonheur ? Voici une vision plus large :
| Brique | Outil | Usage |
|---|---|---|
| Ingestion temps réel | Kafka, Redpanda | Données en streaming, pipelines temps réel |
| Ingestion batch / orchestrée | Airbyte, Meltano, Fivetran (OSS) | Connexion aux sources de données (API, bases, SaaS), extraction et chargement automatisés |
| Transformation | dbt, Mage.ai, Apache Beam, Spark SQL | Pipeline de transformation de données, traitement batch ou streaming |
| Moteurs de stockage objet | MinIO, Amazon S3, Scaleway Object Storage | Stockage brut des fichiers de données (parquets, CSV, logs…). Base du Data Lake. |
| Formats de table ACID / optimisés | Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi | Gestion des fichiers en mode table (ACID, versions, requêtes rapides, partitionnement…) |
| Moteurs de requête SQL sur fichiers | Trino, Presto, DuckDB | Interrogation directe de fichiers (parquet, CSV, ORC) avec SQL, sans avoir besoin de base classique |
| Bases relationnelles traditionnelles / OLAP | PostgreSQL, MySQL | Stockage structuré relationnel, rapide, pour données organisées dans un DWH. |
| BI / Visualisation | Apache Superset, Redash, Metabase, Streamlit | Dashboards analytiques, self-service BI |
| Orchestration | Apache Airflow, Prefect, Dagster | Automatisation des workflows, gestion des dépendances |
| Gouvernance / Catalogues | OpenMetadata, DataHub, Amundsen | Catalogue de données, data lineage, documentation des datasets |
| Qualité | Great Expectations, Soda, dbt tests | Tests de qualité de données, alerting, règles métier |
| Exploration | Jupyter, Observable | Exploration, prototypage et partage interactif des analyses |
Pourquoi une stack open source ?
Parce qu’on en a marre de :
- Payer des abonnements à quatre chiffres pour des outils qu’on ne maîtrise pas.
- Avoir des boîtes noires qui décident pour toi comment tu dois faire ton boulot.
- Être prisonnier d’un fournisseur comme un ado chez ses beaux-parents pendant les vacances de Noël.
Avec une stack open source, tu fais du « Do It Yourself » data analytics. Tu choisis, tu comprends, tu ajustes. T’as le contrôle. Et accessoirement, tu gagnes en souveraineté, en sécurité, et tu fais bosser ton équipe sur des vraies technos.
Les 6 bénéfices d’une stack open source
Parce qu’au fond, une stack open source c’est comme un couteau suisse : tu peux tout faire avec, à condition de savoir l’utiliser.
Liberté et indépendance technologique
Tu veux changer de cloud demain ? Tu peux.
Tu veux héberger ça sur ta machine dans un bunker ou sur Scaleway ? Pareil.
Pas de contrat tordu, pas de conditions cachées. Tu es libre. C’est rare, profites-en.
Transparence et auditabilité
Le code est ouvert, lisible, modifiable. Tu sais ce que fait ton outil.
Pas comme ce gros logiciel américain à 10k€/an qui te dit « erreur inconnue » et te laisse pleurer dans ton coin.
Coûts maîtrisés
Pas de licences annuelles, pas d’add-ons payants pour faire des trucs de base.
Tu paies juste ton infra, ton temps, ou les experts si t’en veux.
Et même là, t’es souvent encore 3 fois moins cher que chez les gros éditeurs.
Montée en compétence
Tu veux former ton équipe ? Elle apprendra sur des outils utilisés partout (Postgres, DBT, Airflow).
Pas sur des usines à gaz propriétaires que personne ne connaît en dehors de leur communauté Discord privée. J’exagère à peine.
Personnalisation illimitée ou presque
Tu veux un connecteur Qonto custom ? Tu le choppes sur la communauté Airbyte, et tu l’adaptes à ton modèle.
Tu veux un graphique 100 % custom dans Superset, avec un rendu sur-mesure, des seuils d’alerte dynamiques, ou même des formes un peu exotiques ? Tu peux aller jusqu’à injecter directement du code ECharts via un « Custom Chart » ou un composant HTML/JS. Là, on parle de liberté totale de design : couleurs, interactions, animations… tu fais exactement ce que tu veux.
Tu veux qu’Airflow déclenche un job DBT uniquement si la donnée de Stripe a été bien chargée et validée ? Tu ajoutes une vérif métier, une condition, et ton DAG s’adapte à ton besoin. T’es pas coincé dans une interface verrouillée. Ici, c’est toi qui poses les règles.
Communauté et innovation continue
Ces outils sont vivants. Les mises à jour tombent souvent. Y a des forums, des Slack, des gens qui contribuent. Tu n’es pas seul. Et si t’es chaud, tu peux même participer à l’évolution du truc. C’est beau.
Les inconvénients à connaître avant de se lancer
Parce que oui, une stack open source, c’est génial… mais c’est pas magique non plus. Si tu crois qu’il suffit de cliquer sur un bouton “Installer la BI”, va falloir redescendre deux secondes. Voici les réalités du terrain.
Il faut des compétences techniques (au moins un peu)
Si t’as jamais touché un terminal et que “Docker” te fait penser au port de Marseille, t’auras besoin d’aide.
L’open source ne vient pas avec un support client H24 ni avec des tutoriels arc-en-ciel. Il faut un minimum de culture dev/data pour comprendre ce que tu fais. Bonne nouvelle : soit tu montes tes équipes en compétence, soit tu bosses avec un partenaire comme nous (shameless plug, mais vrai).
Maintenance & monitoring = à ta charge
C’est pas parce que t’as installé Airflow, Airbyte et Superset que tu peux aller boire des cocktails. Il faut surveiller les jobs, gérer les erreurs, monitorer ta capacité, faire les mises à jour. Pas de SaaS qui te prend tout en main ici : c’est toi le patron de ton infra. Mais honnêtement ? Avec un peu d’automatisation, ça devient très gérable.
Pas clé-en-main, faut mettre les mains dans le cambouis
La stack open source, c’est un kit complet, pas un produit Apple sous plastique. Tu dois assembler les pièces, les adapter aux besoins de ton entreprise, créer tes modèles métiers, etc. Mais au moins, à la fin, t’as un outil sur mesure, pas un jouet générique avec des limites partout.
Courbe d’apprentissage non négligeable
Tes équipes vont peut-être galérer au début. Mais c’est normal. Un bon outil, ça s’apprend. Et une fois que c’est maîtrisé, t’es libre et autonome. Pas comme dans un SaaS où t’es coincé dès que tu veux sortir du cadre.
Le piège du “tout faire soi-même”
Open source ne veut pas dire “on fait tout maison”. Choisis tes combats. Tu peux très bien prendre Airbyte en version cloud, ou utiliser Mage.ai pour aller vite, puis internaliser plus tard si besoin. Et puis c’est un bon moyen d’encourager ce modèle économique avec un core open-source, et du Saas payant.
L’important, c’est de garder la maîtrise, pas de te cramer sur l’autel de la pureté open source.
Quelle stack open source pour quel profil d’entreprise ?
Parce qu’on ne va pas se mentir : tout le monde n’a pas les mêmes besoins ni les mêmes ressources.
Ce qui marche pour une scale-up avec une équipe data de 10 personnes ne conviendra pas à une PME de 20 collaborateurs qui veut juste suivre sa trésorerie sans se prendre la tête. Voici un petit guide maison pour choisir ta stack en fonction de ton profil :
| Profil | Usage potentiel | Stack possible | Nécessités | Pourquoi ça colle ? |
|---|---|---|---|---|
| Startup / TPE | Suivi et planification trésorerie, premiers dashboards produit | Airbyte cloud, DBT cloud, Postgres managé, Preset cloud | Un profil tech ou un freelance ponctuel | Simple à prendre en main, zéro infra à gérer, focus sur l’usage avant la technique, coûts raisonnables |
| PME en structuration | Analyse financière, suivi activité commerciale, tableaux de bord RH et projets | Airbyte Cloud + DBT Cloud ou Mage.ai + Superset hébergé + PostgreSQL hébergé | Un data analyst technique ou dev polyvalent | Stack moderne et agile, semi-cloud, coût maîtrisé, montée en puissance progressive |
| ETI avec équipe data | Pilotage global, prévisions, analyse produit, qualité de données | Airbyte + DBT + Airflow + Superset + Postgres / DuckDB + S3 Scaleway Data Lake + Great Expectations + K8S | Équipe dédiée : data engineer, DevOps, analyst, QA data | Liberté totale, personnalisation, industrialisation, stack robuste, monitoring, automatisation, gouvernance |
| Entreprise data-intensive | Recommandation produit, analyse comportement utilisateur, traitement logs, détection fraude | Kafka + Spark / Flink + Trino / Presto + Iceberg + MinIO ou S3 + Superset + dbt-core + OpenMetadata | Equipe Data Platform : architecte, ingé data, devops, analystes | Temps réel, scalabilité, traitement distribué, gouvernance renforcée |
| Organisme public / données sensibles | Suivi budgétaire, transparence, reporting réglementaire, tableaux de bord de mission | Stack souveraine (Scaleway Object Storage, PostgreSQL, Airbyte, DBT, Superset) + OpenMetadata | Equipe interne + intégrateur externe ou prestataire de confiance (comme iiiData) | Conformité RGPD, souveraineté, infrastructure ouverte et auditable |
Ce qu’il faut retenir :
- Le cloud, c’est parfait pour démarrer vite, tester, itérer.
- Le self-hosted, c’est idéal quand tu veux industrialiser, personnaliser ou rester souverain.
- Une stack data, ça se construit avec des humains. Même en no-code ou en cloud, il faut un ou plusieurs profils qui comprennent un minimum les flux de données.
Exemple concret : comment on l’utilise chez iiiData
On n’est pas là pour vendre du rêve. On utilise cette stack tous les jours, en prod, pour nous et pour nos clients. Et on sait ce qui marche, ce qui galère, et ce qu’on referait différemment. Chez iiiData, on a monté une stack 100 % open source, solide, flexible, et surtout : utilisée en vrai, pas juste dans des slides.
Notre stack sur l’outil Octoop
Pour notre produit Octoop (plateforme d’analyse et de veille sur la communication digitale), on embarque une stack composée d’Airbyte, Airflow, DBT, Postgres et Superset. Avec un deploy sur Kubernetes.
Pourquoi cette stack open source pour Octoop ? Ce n’est pas un hasard. Elle répond à des exigences précises, propres à Octoop : multi-sources, automatisation, flexibilité, scalabilité… tout en gardant le contrôle et des coûts maîtrisés.
Airbyte : parce qu’on doit se connecter à tout (et parfois à n’importe quoi)
Octoop collecte des données de plateformes très variées : réseaux sociaux, outils SEO, analytics, presse en ligne…
Airbyte nous permet de connecter toutes ces sources rapidement, avec :
- Des connecteurs communautaires (Facebook, Google Analytics…).
- La possibilité de customiser facilement (éditeur low-code et CDK Python).
- Une gestion fine de l’historique et de l’incrémental, adaptée à nos volumétries.
DBT : parce qu’on veut une modélisation propre, traçable et maintenable
Les modèles choisis dans Octoop évoluent vite, se complexifient, et doivent rester lisibles. On a opté pour une modélisation en étoile avec un « core » générique, mais avec des centaines de sources différentes qu’on doit faire converger. Pour cela, DBT nous apporte :
- Une structure claire en SQL (tests, documentation, dépendances à travers le graphe acyclique).
- Des modèles Python pour nos logiques prédictives et l’appel à l’IA.
- Une gouvernance des transformations qu’on peut versionner, tester, réutiliser, documenter.
Airflow : parce qu’on a besoin d’orchestration, pas juste de planification
Airflow joue un double rôle :
- Orchestration des flux : ingestion par Airbyte, transformation des données par DBT, lancement des tests. Parfois, on s’en sert pour gérer des tâches plus complexes comme de l’asynchrone sur Apify.
- Gestion de tâches internes : génération de rapports automatiques, création de connecteurs Airbyte à la volée.
C’est notre backbone invisible : discret mais indispensable.
PostgreSQL (managé chez Scaleway) : pour la stabilité et la simplicité
Pour le moment, notre datawarehouse tourne sur PostgreSQL. Bon, là, on a choisit une instance managée sur une infrastructure souveraine, Scaleway. Managé, car on peut pas tout faire, un DBA, ça se paye!
Postgres, ça parait être un basique, mais c’est compatible avec toute notre stack, c’est efficace, et on peut le scaler (voir Citus pour les instances auto-hébergées). Et niveau coût, c’est pas dément.
Superset : pour une restitution directe, simple, intégrée
Intégré à notre portail client Octoop, Superset permet de :
- Proposer des dashboards sur-mesure à nos utilisateurs. Assez rapide à développer à partir du moment où nos données sont clean.
- Croiser des indicateurs web, social, SEO, contenus, etc.
- Avoir une gestion des droits corrélée à celle du portail.
- Adapter l’expérience sans dépendre d’un outil fermé ou d’une licence BI payante.
La BI interne, on l’applique aussi pour nous
Octoop, c’est notre produit. Mais notre stack, on l’utilise aussi en interne pour piloter iiiData au quotidien, pas question de prêcher sans pratiquer. Concrètement, on a mis en place des tableaux de bord automatisés pour suivre :
- La trésorerie, les marges, les charges et la facturation, à partir des données issues de Qonto, Stripe et Dolibarr.
- L’activité RH et projet : temps passé par collaborateur, charge facturable, charge éligible au JEI et au CIR.
Tout est centralisé, structuré via DBT, et restitué automatiquement dans Superset, avec des mises à jour quotidiennes. Résultat : une BI 100 % maison, 100 % maîtrisée, et surtout vraiment utile pour prendre les bonnes décisions.
👉 Et pour ceux que ça intéresse, on prévoit bientôt un focus dédié sur notre approche du pilotage interne. À suivre de près !
Retour d’expérience
Une architecture robuste, scalable, moderne et avec un coût totalement maîtrisé. Et l’équipe qui gère ça, c’est 3 personnes, dont un devOps! Et côté productivité, c’est là que ça devient vraiment intéressant : on gagne du temps, on évite les tâches manuelles, et on a enfin une stack qui bosse pour nous (et pas l’inverse).
Après, ce n’est pas le monde des Bisounours: certes, on utilise cette stack depuis 3 ans maintenant, mais oui, on a pris quelques murs au passage. Airbyte ? À l’époque, un peu jeune, quelques bugs, des connecteurs capricieux… mais aujourd’hui, c’est bien plus stable et on le maîtrise. Kubernetes ? Franchement… c’était la guerre. Mais heureusement, on avait un devops solide qui nous a déployé ça proprement. Respect.
Nos besoins évoluent, l’architecture aussi : bientôt, nous allons mettre en place un data lakehouse sur object storage Scaleway pour stocker tout ce petit monde à long terme, Apache Iceberg pour s’assurer de la cohérence des données et Spark pour scaler tranquille les traitements. On en reparle à l’occaz 😊.
En conclusion
L’open source en analytics, ce n’est ni une baguette magique, ni un gadget de geek. C’est un vrai choix stratégique. Mais comme tout choix, il demande de bien poser le contexte : vos besoins, vos contraintes techniques, vos ressources, votre capacité à faire évoluer votre stack dans le temps … et votre budget, hé oui !
👉 Ce modèle a de grands atouts : liberté, maîtrise, performance… mais il demande aussi de la rigueur, de la méthode et un peu d’huile de coude. Si tu te poses des questions, si tu veux un retour d’expérience concret, ou si tu réfléchis à construire une architecture data sur mesure, on en parle quand tu veux.
Chez iiiData, on ne vend pas du rêve, on partage ce qu’on a mis en place, ce qui fonctionne — et ce qu’on referait autrement.