La modernisation de votre pile de données est tout aussi essentielle pour les startups que pour les entreprises. L'analyse des données est à l'origine des décisions commerciales fondamentales dont dépend votre startup, minimisant le risque d'échec et vous aidant à atteindre une croissance commerciale durable. Qu'il s'agisse de campagnes d'appréciation des clients à petite échelle ou des plus grandes
plateformes de marketing en ligneTout repose sur une analyse solide des données.
Pour les grandes entreprises, la modernisation de la pile de données est essentielle pour répondre aux attentes des clients qui souhaitent des expériences toujours plus personnalisées et efficaces.
Cet article explique comment et pourquoi vous devez moderniser votre pile de données pour tirer parti de la business intelligence (BI). Mais tout d'abord, explorons les différentes phases des piles de données en fonction de la maturité, du budget, des ressources actuelles et des objectifs de votre entreprise.
4 phases des piles de données
Pour plus de clarté, la maturité de la pile de données peut être condensée en quatre étapes clés :
- La pile de départ
- La pile de croissance
- La pile d'apprentissage automatique
- La pile en temps réel
Pile de départ
La pile de démarrage est une architecture de données simple utilisée par les startups ou les petites entreprises au début de leur parcours de maturité des données. Elle se concentre sur la collecte de données à partir de vos principales sources de données (telles que les sites web, les médias sociaux ou le processus de développement d'applications d'intelligence artificielle) et sur leur transfert vers des points d'arrivée en aval, tels qu'une plateforme d'analyse de données.
La pile de démarrage facilite l'établissement de rapports. Les spécialistes du marketing, par exemple, peuvent envoyer les données de leur site web à Google Analytics pour visualiser les résultats de leurs stratégies de référencement SaaS ou de leurs mises en œuvre de l'optimisation mobile. Les gestionnaires de contenu peuvent collecter les taux d'ouverture et de clics dans le cadre de leur stratégie de marketing par courriel afin d'améliorer l'engagement des clients. Un responsable peut collecter des indicateurs clés de performance internes pour rendre compte des performances de ses employés.
Les piles de démarrage permettent aux startups disposant de budgets limités et de faibles volumes de données simples d'unifier plusieurs systèmes et de réduire la complexité pénible de l'intégration point à point. La pile de démarrage est la partie la plus critique de votre parcours de données, car elle jette les bases de la maturité future de vos données.
Cependant, à mesure que vos volumes de données augmentent, les piles de démarrage peuvent présenter une variété de défis. Il s'agit notamment d'une baisse des performances des sites web et des applications, d'une complexité d'intégration accrue et de l'incapacité à prendre en charge les flux de données bidirectionnels à mesure que les outils et les technologies se développent.
Pile de croissance
La phase de croissance résout certains des défis les plus urgents de la pile de démarrage, défis qui sont inévitables lorsque le volume de vos données augmente.
L'objectif principal de la pile de croissance est de centraliser la gestion des données au sein d'un entrepôt de données. Un entrepôt de données est un référentiel de stockage numérique pour les données structurées et semi-structurées (principalement des données historiques). Il peut extraire des données de divers systèmes disparates et créer des flux de données bidirectionnels, ce qui en fait une étape essentielle pour supprimer les silos de données et créer une source unique de vérité.
Il s'agit d'un concept similaire à celui de la "vitreunique", dans la mesure où les données provenant d'un grand nombre d'appareils distincts sont regroupées en une seule solution.
Une structure centrée sur l'entrepôt commence à faciliter l'exploration des données et permet aux entreprises d'élaborer des parcours et des profils de clients. Grâce à l'accessibilité et à l'uniformité accrues des données, les utilisateurs peuvent effectuer des requêtes et des analyses avec plus de succès.
Au stade de la pile de croissance, vous aurez besoin d'une équipe d'analystes de données pour procéder au nettoyage, à l'interprétation et à la visualisation des données.
Apprentissage automatique (stack)
Une fois qu'un entrepôt de données a été centralisé dans votre architecture de données, il est temps de passer à la phase suivante de la maturité des données avec un lac de données.
Les lacs de données ont la capacité de stocker de vastes pools de données structurées, semi-structurées et non structurées. Les données brutes, non transformées, sont très malléables, optimales pour l'apprentissage automatique et facilitent différents types d'analyse de données, notamment l'analyse prédictive.
L'analyse prédictive utilise des données, des techniques de modélisation et d'apprentissage automatique pour prévoir les résultats potentiels liés (mais non limités) au comportement de l'utilisateur.
Supposons que vous souhaitiez prévenir le désabonnement des clients dans le cadre de votre stratégie de fidélisation des clients après l'achat. L'analyse prédictive utilise les données historiques des clients pour déterminer où se produit généralement le désabonnement au cours du cycle de vie du client. À partir de là, vous pouvez identifier les clients qui risquent de changer de fournisseur et les cibler au moment le plus opportun.
Les ressources d'apprentissage automatique et d'ingénierie des données sont fortement investies et optimisées à ce stade. L'exploration et l'analyse des données sont utilisées pour informer les futurs résultats commerciaux et conduire les transformations de l'entreprise, bien qu'à des niveaux de sophistication variables.
Pile en temps réel
Enanalysant les produits de la concurrence, vous découvrirez probablement que la plupart des entreprises ont atteint (ou visent à atteindre) la phase de la pile ML. Toutefois, les entreprises internationales comptant des millions de clients peuvent exiger que les données de sortie soient envoyées directement de l'entrepôt à l'application.
Pourquoi ? Pour leur permettre d'offrir à leurs clients des expériences personnalisées en temps réel.
Grâce à des techniques avancées d'apprentissage automatique et à un magasin de données en mémoire, les piles en temps réel peuvent modifier et personnaliser l'expérience d'un utilisateur sur un site web ou une application en fonction de prédictions en ligne et hors ligne.
Les avantages de la modernisation de votre pile de données
Comme nous l'avons mentionné plus haut, l'un des avantages les plus précieux de la modernisation de la pile de données est l'amélioration de la productivité et de la précision de l'analyse des données. Selon une étude récente de MicroStrategy, l'utilisation de l'analytique a entraîné une multitude d'avantages, notamment une augmentation de la productivité, une prise de décision plus rapide et de meilleures performances financières. La rationalisation du parcours client permet d'accélérer le processus de paiement.
uniformise la compréhension des données par l'équipe
Les piles de données modernisées sont toujours centralisées et unifiées. Elles utilisent des entrepôts de données, des lacs de données et d'autres outils et intégrations pour supprimer les silos de données et créer une source unique de vérité.
En veillant à ce que des services disparates et des équipes travaillant à distance aient accès à des données cohérentes, vous permettez aux équipes de collaborer de manière productive et de prendre des décisions commerciales unifiées.
Peut être réalisé sans beaucoup de ressources
La modernisation de la pile de données n'exige pas que vous investissiez dans de nombreuses ressources complexes et coûteuses. En fait, les entrepôts de données et les lacs de données sont les deux principales ressources qui facilitent la modernisation, avec vos outils de BI et les talents que vous y associez.
Réduction des coûts
Les entrepôts de données en nuage et les lacs de données sont des solutions de stockage peu coûteuses dont l'évolutivité et la flexibilité peuvent réduire les coûts de manière significative. En outre, la modernisation dote votre pile de données de nouvelles capacités. En ayant la liberté d'améliorer les flux de travail internes et la qualité des données, vous pouvez accélérer la rentabilité de vos analyses.
Ouvre la voie à une exécution plus rapide des projets
Plus vous terminez rapidement vos projets, plus vous pouvez exploiter des informations et des innovations précieuses. Les piles de données modernisées augmentent la visibilité des données et favorisent l'efficacité organisationnelle, deux éléments qui fonctionnent en tandem pour conduire vos équipes vers une meilleure gestion et une exécution rapide des projets.
5 étapes pour mettre en place une pile de données moderne
Les avantages concurrentiels découlant d'une stratégie de modernisation de la pile de données sont énormes. Mais, bien entendu, la modernisation ne se fait pas du jour au lendemain. Voici cinq étapes essentielles à suivre lors de la mise en place de votre pile de données moderne.
1. Déterminer les sources de données
D'où proviennent vos données et quels sont les sources/types de données qui correspondent à vos objectifs commerciaux ?
L'identification des bonnes sources de données est une étape clé dans la construction d'une base de visibilité et de fiabilité des données. Si vous utilisez des outils de web scraping Java ( ), assurez-vous d'utiliser les meilleurs outils disponibles. Savoir d'où proviennent toutes vos données permet d'éviter que des données invisibles ne nuisent à la précision de vos informations.
Par ailleurs, si vous avez besoin de données auxquelles vous n'avez pas encore accès, veillez à investir dans les outils de commerce électronique et les secteurs d'activité appropriés avant de passer à l'étape suivante.
2. Choisir un entrepôt de données adapté à votre entreprise
Les entrepôts de données diffèrent par leurs spécifications, leurs caractéristiques, leurs avantages et leurs priorités. Faites vos recherches avant de vous engager auprès d'un fournisseur d'entrepôt de données. La solution la plus populaire n'est peut-être pas la mieux adaptée aux besoins particuliers de votre entreprise.
Voici quelques éléments à prendre en compte lors du choix d'un entrepôt de données :
- Volume et types de données
- Facilité d'évolution
- Sécurité
- Délai de mise en œuvre
- Coûts initiaux de mise en place et structure tarifaire
- Coûts de maintenance et accès aux ressources
- Performance
- Support
Il convient également de se demander si un lac de données (ou même une technologie de nouvelle génération telle qu'un lac de données) est mieux adapté à votre entreprise.
Les lacs de données sont essentiels pour les entreprises qui collectent d'importants volumes de données non structurées. Ils permettent également une gouvernance et une qualité des données plus strictes, permettant aux entreprises de gérer et de communiquer de manière fiable tout ce qui concerne les questions d'audit critiques, les réglementations GDPR et CCPA, par exemple.
3. Choisir un outil d'ingestion de données
Votre processus ETL (extraction, transformation, chargement) doit être efficace si vous voulez tirer rapidement de la valeur des données extraites. Les outils d'ingestion de données gèrent ce processus, en collectant les données à partir de vos sources de données et en les important dans votre solution de stockage.
4. Modélisation des données
La modélisation des données est peut-être l'une des tâches les plus complexes d'une stratégie de données moderne. Elle consiste à analyser les données pour identifier et définir les relations, et à utiliser ces informations pour créer des modèles de données simplifiés qui servent de représentations visuelles de vos flux de données.
Pour réussir la modélisation des données, il est probable que vous ayez besoin de l'aide d'un ingénieur en données ou en analyse ayant des connaissances en matière de dbt.
5. Activation ou opérationnalisation des données
L'activation des données (ou optimisation des données) est la manière dont les données sont rendues exploitables par les utilisateurs finaux sans nécessiter de processus gourmands en ressources.
Vous pouvez considérer l'activation des données comme un processus "ETL inversé". Il s'agit de l'extraction et de la transformation des données au sein d'un entrepôt de données et de leur chargement dans des applications commerciales tierces(outils SaaS pour les agences d'accélération, CRM, etc.)
L'activation des données modernise votre pile de données en offrant un libre-service aux utilisateurs finaux. Au lieu de dépendre des équipes informatiques et scientifiques pour obtenir des informations sur les données, les équipes non techniques peuvent facilement accéder à des données exploitables et les utiliser pour mener de manière autonome des initiatives basées sur les données.
Chez Digi, la solution Digi Remote Manager® software-as-a-service gère l'ensemble de la pile IoT .
Réflexions finales
La modernisation de la pile de données permet de centraliser et de consolider les données afin d'en améliorer la visibilité et l'accessibilité. Mais il ne suffit pas de prendre l'habitude d'accumuler des données - c'est ce que l'on en fait qui compte.
En investissant dans votre pile de données, vous pouvez passer moins de temps à concevoir des pipelines de données et plus de temps à effectuer des analyses de données. Plus vous plongez dans l'analyse des données, plus vous avez d'opportunités de découvrir de puissantes informations de business intelligence. Cela vous donne également plus de temps pour vous concentrer sur d'autres stratégies de croissance, comme l'utilisation de l'IA dans le marketing de contenu.
Peu importe donc que vous en soyez à la phase de démarrage ou à la phase d'apprentissage automatique. Tant que vous prenez des mesures pour moderniser en permanence votre pile de données, vous êtes sur la bonne voie pour réussir.
Prochaines étapes
A propos de l'auteur
Nick Brown est le fondateur et le directeur général de Accélérer l'agenceune agence de référencement basée à Bristol.
Il a plus de 12 ans d'expérience dans le marketing numérique et travaille avec de grandes entreprises en les conseillant sur le SEO, le CRO et le marketing de contenu. Il a écrit pour des sites tels que HubSpot et BambooHR.