Ce projet automatise la synchronisation de données entre une base de données PostgreSQL et un système d'analyse comme Metabase. Il permet de centraliser et structurer des données issues de sources externes (comme Scaleway) pour faciliter leur exploitation et leur visualisation sous forme de rapports analytiques.

Outil dédié à la déconvolution de données issues de spectromètres de masse haute résolution Brüker. Il permet de traiter des fichiers au format .xy pour extraire des informations précises et fiables à partir de spectres complexes. Utilisé principalement dans le domaine de la recherche scientifique et analytique, il facilite l'analyse automatisée et la génération de rapports interprétables.

Outil dédié à la collecte, au traitement et à la restitution de données structurées pour des analyses métiers. Permet de générer des rapports automatisés, d'agréger des informations et de produire des visualisations claires pour faciliter la prise de décision. Utilisé principalement par des équipes techniques ou analytiques pour optimiser des processus internes.

Outil dédié à la gestion et à l'analyse des données clients pour les entreprises. Permet d'automatiser des processus métiers, d'optimiser les workflows et de générer des rapports analytiques pour améliorer la prise de décision. Facilite le suivi des interactions clients et l'identification des opportunités commerciales.

Pipeline Python conçue pour automatiser et standardiser le traitement des données issues de fichiers CSV ou de bases de données. Elle permet d'ingérer, d'historiser et de transformer les données avant de les exporter vers des vues ou des fichiers structurés. Utilisée pour alimenter des projets analytiques ou des rapports automatisés.