Production · SaaS LegalTech
Une vue unique sur les données et les bugs de 5 produits SaaS
Des pipelines Airflow sur AWS et un dashboard temps réel Power BI × Sentry qui ont ramené la détection des bugs de plusieurs heures à quelques minutes.
- 5applications SaaS consolidées
- ~12KPIs en temps réel
- h → mindélai de détection des bugs
Architecture
- 015 SaaS appslogs · usage · clients
- 02Sentry APIerreurs & incidents
- 03Airfloworchestration sur EC2
- 04S3data lake consolidé
- 05Power BI~12 KPIs, self-service
Contexte
VirtuoSys édite plusieurs applications SaaS LegalTech. Chacune produisait ses propres logs, données clients et métriques d’usage — dans des formats et des endroits différents — et les bugs étaient remontés à la main.
Le défi
Donner aux équipes produit et tech une vue unique, fiable et temps réel de l’usage et des erreurs sur cinq produits — sans transiger sur les obligations RGPD liées aux données clients.
Ce que j’ai construit
- Des DAGs Airflow sur AWS EC2 qui extraient logs, données clients et métriques d’usage de 5 applications hétérogènes et les déposent dans S3.
- Une intégration Power BI ↔ API Sentry qui alimente un dashboard self-service : 3 pages, 5 projets, ~12 KPIs, rafraîchis en temps réel.
- La conformité RGPD pensée dès la conception plutôt qu’ajoutée après coup.
- GitLab CI/CD pour déployer les évolutions en sécurité, ainsi que la documentation et les conventions de gouvernance des données utilisées par l’équipe.
Résultats
- 01Détection des bugs ramenée de plusieurs heures à quelques minutes.
- 02Remontée manuelle des bugs remplacée par un dashboard self-service.
- 03Un jeu de données consolidé pour 5 produits au lieu de 5 silos.
Stack
- Airflow
- AWS S3
- AWS EC2
- Python
- SQL
- Power BI (DAX)
- Sentry API
- GitLab CI/CD
- Docker
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