Architecture Database en Suisse : Sigmalis au service de vos données

Depuis 2007, Sigmalis accompagne ses clients à Genève sur des projets IT, avec une équipe de 40 consultants spécialisés. L’architecture de base de données constitue notre domaine d’expertise privilégié, car un système mal conçu peut ralentir les processus, générer des coûts supplémentaires et devenir un frein au développement.

Nous concevons des architectures robustes, capables de soutenir des volumes de données croissants. Performance, scalabilité, sécurité et intégrité sont au cœur de nos priorités, avec une approche pragmatique et sans superflu.

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Qu’est-ce qu’une architecture de base de données ?

L’architecture de données définit la manière dont vos informations sont structurées, afin qu’elles soient faciles à stocker, gérer et exploiter.

Elle repose sur plusieurs composants techniques essentiels :

Le modèle de données : fondement de l’organisation de vos informations (relationnel, document, graphe…).
Le moteur de base de données (PostgreSQL, Oracle, SQL Server, etc.) : exécute les requêtes et assure le traitement des données.
Le gestionnaire de stockage : supervise l’accès physique aux fichiers et leur organisation.
Le processeur de requêtes : interprète les demandes et optimise l’extraction des informations.
Le gestionnaire de transactions : garantit la cohérence et la fiabilité des opérations, même en cas d’incident.

Nos missions

Big Data

Traitement de gros volumes de données, structurées ou non, en temps réel ou en batch
Intégration de bases distribuées comme Hadoop, Cassandra, MongoDB
Utilisation de systèmes NoSQL pour des cas précis : logs applicatifs, réseaux sociaux, IoT
Déploiement sur des clusters évolutifs, pour ne jamais être à court de ressources
Mise en place de pipelines de données résilients avec Kafka, Spark, Flink

DevOps

Automatisation des déploiements de bases de données (CI/CD avec Liquibase, Flyway, GitLab CI)
Mise en place de scripts d’initialisation, migrations et rollback en un clic
Surveillance continue avec Prometheus, Grafana, ELK pour ne rien laisser passer
Versionnement des schémas pour suivre l’évolution dans le temps
Gains visibles : moins de bugs, plus de réactivité, délai de livraison réduit

À découvrir également :

BI (Business Intelligence)

Collecte de données multi-sources : CRM, ERP, fichiers plats, APIs
Nettoyage, agrégation et traitement dans un entrepôt de données (DWH)
Modélisation multidimensionnelle pour une analyse fine (TM1, OBIEE, SQL Server Analysis Services)
Création de dashboards opérationnels et stratégiques avec Power BI, Tableau, Cognos
Intégration de solutions In-Memory pour un accès ultra-rapide (OLAP, cubes TM1, budgeting)

Expertise SGBD

Bases relationnelles : PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL, on les utilise tous les jours.
Bases non relationnelles : MongoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch, on les maîtrise aussi.
Conseil & choix technos : on vous aide à choisir le bon SGBD en fonction de vos contraintes : volumétrie, performance, budget, équipe interne…
Optimisation & tuning : index mal placés, requêtes trop lentes ? On passe tout en revue et on booste les perfs sans tout casser.
Maintenance & support : besoin d'un œil externe pour sécuriser, surveiller ou faire évoluer votre base ?

Ils nous font confiance ...

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Comment choisir la bonne architecture database ?

Tableau comparatif simplifié :

Modèle de données	Scalabilité	Cohérence / Dispo	Coût estimé	Cas d’usage typique
PostgreSQL (relationnel)	Verticale	Cohérence forte	Faible à moyen	ERP, CRM, apps métiers classiques
MongoDB (documentaire)	Horizontale	Dispo > cohérence	Moyen	Appli web, catalogue produit
Cassandra (clé-valeur)	Très horizontale	Dispo ++ / Consis. faible	Élevé	Logs, IoT, big data, écriture massive
Neo4j (graphe)	Limité	Cohérence forte	Moyen à élevé	Réseaux sociaux, moteurs de reco

Les 3 types d’architectures classiques : 1-tier, 2-tier, 3-tier

Architecture 1-tier : cas des bases embarquées

Dans une architecture monolithique, tous les composant résident sur une même machine.

Ce type d’architecture est particulièrement adapté aux outils de bureau (type Excel avancé ou ERP local) ou aux systèmes embarqués (IoT, bornes tactiles, etc.).

Avantages :

Développement et déploiement simples
Absence de latence réseau
Peu de dépendances techniques

Inconvénients :

Difficulté à évoluer et à gérer la scalabilité : les performances peuvent se dégrader rapidement
Maintenance et évolutions complexes sur le long terme
Moins adapté au travail collaboratif ou aux environnements cloud

Architecture 2-tier : cas des applications client-serveur

Dans une architecture client-serveur, la base de données est séparée du poste client : l’application s’exécute en local, tandis que les données sont hébergées à distance. Ce modèle est couramment utilisé pour les applications de gestion métier, telles que les logiciels de comptabilité ou de gestion commerciale.

Avantages :

Répartition optimisée des charges entre le client et le serveur
Le serveur prend en charge la gestion des données, le client gère l’interface
Mise en œuvre relativement simple dans les réseaux d’entreprise

Inconvénients :

Scalabilité limitée : les performances peuvent se dégrader lorsque le nombre d’utilisateurs augmente
Maintenance plus complexe côté client, notamment pour les mises à jour et la compatibilité

Architecture 3-tier : standard des applications web

C’est le modèle de quasi toutes les applis web modernes : une couche pour l’interface (front), une pour la logique métier (API, backend), une pour la base (data).

Exemples ? Sites e-commerce, apps mobiles, plateformes SaaS, tout y passe.

Avantages :

Modularité : chaque couche peut évoluer séparément
Scalabilité : on peut répartir les charges selon les besoins
Maintenance simplifiée : updates backend sans toucher au front

Inconvénients :

Nécessite une infrastructure plus complète
Demande une bonne communication entre les couches

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Route de Meyrin 123
1219 Châtelaine
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