5 challenges techniques pour construire un data warehouse et comment les dépasser

Les limitations grandissantes sur les cookies tiers inquiètent les marketeux, le volume d'informations à leur disposition étant largement impacté. Pourtant, les entreprises collectent et utilisent des données provenant de différents outils, comme le CRM, le trafic web, les emails ou les réseaux sociaux. Cette donnée pourrait largement les aider !

Les données relatives aux clients peuvent rapidement devenir cloisonnées et difficiles à gérer. Pourtant, l'utilisation de données first-party est l'une des solutions les plus fiables pour faire face aux limitations sur les cookies tiers.

En effet, les données first-party, obtenues directement auprès de l'utilisateur, offrent une qualité, une précision et une confidentialité supérieures à celles des données tierces. Ces données permettent donc d'envoyer de meilleurs signaux aux algorithmes et d'optimiser avec de meilleures données. Cependant, pour que ces données puissent être facilement envoyées, elles doivent déjà être disponibles quelque part !

La construction d'un data warehouse peut aider à consolider ces données first-party et à fournir des informations précieuses aux équipes marketing pour leur permettre de s'engager sur la voie d'une croissance fondée sur les données ("data-driven"). Toutefois, ce processus peut être complexe et présenter des défis techniques importants, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer de grandes quantités de données sur les clients.

Dans cet article, nous explorons les 5 problèmes majeurs que les entreprises B2C peuvent rencontrer lors de la construction d'un data warehouse et présentons des pistes de réflexions pour les surmonter.

Intégrer des données de différentes sources est le premier défi que les entreprises peuvent rencontrer en construisant un data warehouse. Les équipes marketing possèdent un certain nombre d'outils (CRM, tracking web, réseaux sociaux, etc.), qui ont chacun un certain volume de données clients. Intégrer toutes les données de ces différentes sources peut prendre un certain temps - mais le pire reste de les consolider. Réconcilier des différents types de données, de différents formats est complexe, et demande de la maintenance. Aucune donnée n'est standardisée, rendant son analyse dans un outil tiers compliqué.

Heureusement, il existe aujourd'hui des solutions techniques qui permettent d'assembler les pièces du puzzle. Les ETL (Extract, Transform, Load) peuvent automatiser l'intégration des données de différentes sources dans le data warehouse. Les données sont toutes transformées sous un format standard, permettant leur harmonisation. Elles deviennent donc consistantes à travers toutes les sources de données.

Des solutions SaaS ou Open Source existent. Le choix doit être fait en fonction des ressources techniques à votre disposition et de vos besoins métiers / légaux.

Assurer la qualité de la donnée est un autre challenge pour les entreprises. Pourtant, il vaut mieux de la donnée de qualité, plutôt que de la donnée en quantité. Une qualité médiocre peut venir fausser les analyses faites par les équipes métiers, résultant en de mauvaises décisions.

Pour garantir la qualité de la donnée, les entreprises doivent suivre un schéma précis, comprenant la validation, le nettoyage et la vérification des données. Des outils spécialisés, comme Sifflet, peuvent aider dans le maintien de pipelines et assurer la véracité et la consistence des données.

Par ailleurs, nous recommandons fortement d'utiliser des fonctions de hashing (méthode de cryptage) pour protéger des données sensibles, notamment pendant des transfers d'information. Quasiment toutes les plateformes peuvent travailler avec des emails hashés (plutôt qu'en clair).

Les volumes de données grandissent, à mesure que votre entreprise (ou vos besoins) s'élargisse(nt). Un de nos clients nous a confié avoir un data warehouse aujourd'hui non-fonctionnel, car ils avaient voulu ajouter trop de données granulaires à l'échelle du client.

Un data warehouse doit pouvoir s'adapter à la croissance, en volume comme en complexité. Il est essentiel de s'assurer que cela peut se faire sans affecter la performance ou la vitesse d'exécution des requêtes. Le manque de flexibilité et de scalabilité peut impacter les opérations d'une entreprise.

Les entreprises peuvent concevoir leur data warehouse en gardant à l'esprit la scalabilité, en utilisant des technologies telles que les bases de données colonnaires et des plateformes informatiques distribuées. De plus, l'utilisation de solutions de data warehouse basées sur le cloud peut offrir une scalabilité et une flexibilité illimitées. Que vous le conceviez vous-même ou que vous achetiez une solution hébergée sur le cloud, vous devez vous assurer qu'elle peut croître et s'adapter aux évolutions de vos besoins.

Lorsque le volume de donnée croit, le temps de réponse augmente également, ralentissant les opérations de l'entreprise. Les équipes peuvent alors mettre plus de temps à prendre des décisions informées.

Si vous avez besoin d'explorer en profondeur les données, de les segmenter, de les analyser, et de répéter le processus, vous souhaitez un outil fluide. Un outil plus lent vous incitera à prendre un café et à attendre, puis à arrêter d'explorer les données.

Il existe des moyens d'améliorer les performances en utilisant des techniques telles que la partition et l'indexation. La partition consiste à diviser les données en segments plus petits et plus gérables. L'indexation, elle, consiste à créer un index sur des colonnes spécifiques des données. De plus, l'utilisation de matériel de haute performance et l'optimisation des configurations des base de données peuvent également contribuer à améliorer les performances des requêtes.

Enfin, quelques data warehouses, comme BigQuery, vous permettent de garder de la donnée dans des tables externes, s'en avoir à les importer. Cela a quelques avantages, dont la réduction de travail technique pour segmenter les données et la gouvernance des données, mais impacte les performances. Nous ne recommandons pas d'utiliser ce genre de fonctions si vous devez constamment requêter votre data warehouse et envoyer vos données dans vos outils en temps réel.

La sécurité des données est essentielle, d'autant plus que les data warehouses contiennent des données sensibles, comme des données personnelles. Un incident peut avoir des conséquences financières (et sur la réputation) dramatiques. Pour limiter le risque, vous devez vous assurez d'avoir un niveau de sécurité suffisant.

Les différentes connexions depuis vos sources de données vers votre data warehouse doivent également être sécurisées en utilisant des protocoles de transfert chiffrés.

Vous devriez également mettre en place des plans de sauvegarde de données et de reprise après sinistre pour assurer la sécurité des données. Ces plans devraient inclure des sauvegardes régulières et des procédures pour restaurer les données en cas d'incident ou de violation des données.

Construire un data warehouse est un processus complexe qui implique différent challenges techniques. Cependant, en surmontant ces challenges, les entreprises peuvent reprendre le contrôle sur leurs données et les utiliser pour prendre des décisions éclairées pour leurs opérations.

En tirant parti des outils d'ETL, implémentant des frameworks de gouvernance, se basant sur des solutions cloud, optimisant les configurations et implémentant des mesures de sécurité, les entreprises peuvent construire un data warehouse qui répond à leurs besoins.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet et apprendre comment utiliser de manière pertinente vos données qui dorment dans votre data warehouse, n'hésitez pas à nous contacter.