Audit de l’infrastructure Metabase

Nous utilisons Metabase pour alimenter un tableau de bord statistique dédié à nos clients.
L’outil fonctionne bien sur un périmètre réduit d’utilisateurs (une 100aine), mais nous prévoyons de le déployer à l’ensemble de nos clients à grande échelle et souhaitons nous assurer que l’infrastructure de données sous-jacente et la configuration de Metabase peuvent supporter cette montée en charge.

Objectifs
Évaluer la scalabilité, la fiabilité et la sécurité de notre configuration actuelle Metabase avant un déploiement global.
Questions principales :
Notre architecture actuelle (Metabase + base de données) peut-elle évoluer sans risque avec la multiplication des tableaux de bord clients ?
Y a-t-il un risque de dégradation des performances ou de surcharge de la base de données de production ?
Notre modèle d’isolation des données est-il conforme et sécurisé pour un usage client ?
Quelle serait la meilleure configuration (infrastructure + cache + modélisation des données) à moyen/long terme ?

Périmètre de la mission
Analyser l’architecture de données existante (type de base, hébergement, modèle de requêtes)
Auditer la configuration Metabase (connexions, cache, permissions, performances)
Identifier les goulots d’étranglement actuels et futurs (requêtes, calcul, stockage)
Évaluer la sécurité et la séparation des données clients
Recommander une architecture scalable (réplica DB, entrepôt de données, couche de cache, etc.)
Produire un rapport synthétique avec constats, risques et priorités

Environnement
Outil BI : Metabase (hébergé ou self-hosté)
Base de données principale : PostgreSQL

Livrables attendus
Entretien de cadrage
Revue d’architecture
Audit de performance et de sécurité
Rapport final (PDF ou Notion) comprenant :
- Diagnostic et risques prioritaires
- Recommandations d’architecture
- Quick wins activables à court terme
Durée estimée : 1 semaine temps plein / 2 semaines temps partiel
Livrables : rapport écrit + session de restitution

Profil recherché
Data Engineer / Architecte Data senior, avec expérience sur Metabase, PostgreSQL et les infrastructures analytiques
Compétences en scalabilité BI, caching et migration vers entrepôt de données
Une expérience dans des contextes SaaS ou multi-tenant est un plus
Expérience en NodeJS est un plus