Les meilleurs outils pour créer une Modern Data Stack 2025 pour PME & ETI

Une modern data stack est un ensemble d’outils permettant de collecter (CRM, ERP, réseaux sociaux…), stocker, transformer et visualiser des données. Elle permet de centraliser l’information et d’automatiser des processus, ce qui offre un gain de temps conséquent, plus de flexibilité, moins d’Excel et surtout moins d’erreurs humaines.

Voir les ventes en temps réel, les feedbacks d’une campagne marketing, optimiser les stocks : une infrastructure data moderne permet d’améliorer les performances dans tous les métiers de l’entreprise !
Par exemple, dans ce use case, nous avons expliqué comment Ben & Vick, une agence de media buying, avait optimiser le suivi des ads de ses clients grâce à une modern data stack, ce qui leur à permis d’augmenter leur performance.

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Extraction : Airbyte vs Fivetran

La première étape d’une modern data stack, c’est l’extraction des données via des connecteurs aux différents logiciels des équipes métiers (CRM, réseaux sociaux, comptabilité, shopify…). Pour cela, nous recommandons 2 outils.

Airbyte (open-source & cloud)

Airbyte est une solution open source, disponible en version cloud managée ou en local sur serveur. C’est un très bon point de départ pour votre modern data stack.

• Avantages :
  • + de 300 connecteurs, déploiement local ou cloud
  • Flexibilité, transparence tarifaire, excellent TCO

• Cas Hyperstack : outil par défaut pour PME/ETI, déploiement hybride selon usages (mettre un lien vers un cas d’usage si existant)

Fivetran (premium)

Fivetran est une solution clé en main pour l'extraction de données, très proche de ce que fait Airbyte Cloud. Pour certaines sources indisponibles sur Airbyte, il nous arrive également d’utiliser Fivetran pour nos clients.

• Avantages :
  • Installation ultra-rapide, maintenance minimale
  • Connecteurs exclusifs parfois utiles

• Limite :
  • Tarification plus élevée → usage sur des cas spécifiques uniquement
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‍📌 Recommandation Hyperstack : privilégier Airbyte pour maîtriser les coûts, avec Fivetran en option sur besoins spécifiques.
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Stockage : BigQuery vs Snowflake 

Une fois les données extraites, il faut les stocker de manière sécurisée, accessible et scalable. C’est le rôle de l'entrepôt de données cloud. Deux solutions dominent aujourd’hui le marché pour les PME et les ETI : BigQuery de Google Cloud et Snowflake.

BigQuery (Google Cloud)

• Mode serverless, paiement à l’usage
  
• Intégration fluide avec Workspace, Sheets, Looker Studio
  
• Adapté à la majorité des PME/ETI

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Snowflake (multi-cloud)

• Séparation stockage / calcul → performance optimisée
  
• Parfait hors environnement Google
  
• Courbe d’apprentissage plus technique

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📌 Recommandation Hyperstack : sans ingénieur analytics senior, optez pour BigQuery. Sinon, Snowflake est idéal pour des volumes complexes.
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Transformation : dbt Cloud vs dbt Core

Une fois les données stockées dans BigQuery ou Snowflake, il faut les transformer. L’objectif : structurer l’information pour qu’elle soit directement exploitable. C’est ici qu’intervient dbt (data build tool), un outil devenu central dans les architectures modernes, et indispensable pour avoir la meilleure modern data stack possible.

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dbt Cloud (version managée)

• Intégration GitHub, interface web collaborative, monitoring inclus
  
• Coût selon volume (pour environnements PME/ETI)

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dbt Core (open-source)

• Gratuit, flexible
  
• Nécessite orchestration, monitoring, maintenance serveur)
• Risque d’erreurs sans encadrement (le gain de coûts du cloud peut vite être rattrapé par la gestion des erreurs, l’orchestration, ou… le stagiaire qui fait sudo rm -rf / et qui supprime tout.)

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📌 Notre recommandation : dbt Cloud pour l’agilité, dbt Core seulement si budget limité et skills internes forts.
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Visualisation : Looker Studio vs Power BI

Dernière étape de la modern data stack : rendre les données lisibles et actionnables pour les équipes métiers. La visualisation permet de créer des tableaux de bord, de suivre les indicateurs clés, et d’aligner les décisions sur les données.

Google Looker Studio (anciennement Data Studio)

• Gratuit, convivial, plugins Google
  
• Suffisant pour la majorité des PME/ETI
  
• Limite : volumes très importants ou visualisations spécifiques

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Power BI

• Fonctionnalités plus avancé sur power Bi via Power query et Dax
  
• Licence abordable dès 22€ par mois
  
• Interface intuitive, mais logique de modélisation à maîtriser

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📌 Recommandation Hyperstack : Looker Studio pour simplicité et budget, Power BI si vous travaillez dans l’écosystème Microsoft ou cherchez plus de personnalisation dans vos rapports.

FAQ – Modern Data Stack PME & ETI

Airbyte est‑il adapté à une PME sans infra cloud ?

Oui, le mode open-source en local est idéal pour piloter la stack à petit budget. Cependant cela suppose également de mettre en place plus de sécurité dans le code.

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Peut‑on démarrer directement avec Snowflake ?

Oui, si vous avez des compétences techniques ou un ingénieur analytics senior. BigQuery reste plus simple à déployer et à comprendre.

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dbt Core est-il vraiment gratuit ?

DBT est open source, donc peut être placé gratuitement sur serveur pour répondre aux besoins de l’entreprise. En revanche, il faudra payer les coûts de serveur qui feront tourner DBT core.

Mettre en place une modern data stack en 2025 n’est plus réservé aux grandes entreprises. Les PME et ETI ont aujourd’hui accès à des outils puissants, accessibles et interconnectés pour valoriser leurs données.

Chez Hyperstack, nous avons expérimenté et sélectionné les solutions les plus pertinentes pour accompagner nos clients dans cette transformation. Si vous cherchez une stack simple, robuste et efficace, notre recommandation est claire :

• Airbyte Cloud pour l’extraction
  
  
• BigQuery pour le stockage
  
  
• dbt Cloud pour la transformation
  
  
• Google Looker Studio pour la visualisation
  
  

Cette combinaison offre un excellent rapport efficacité/coût, tout en restant compréhensible et exploitable par vos équipes métiers. Mais attention : même avec les meilleurs outils, une modern data stack bien pensée nécessite de la méthode. Définition des besoins, structuration des modèles, sécurité, automatisation… Autant d’éléments à ne pas négliger.

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