Le guide de l’orchestration des données
7min • 21 mars 2025 • Édité le 24 mars 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Une étude de Sigma révèle une statistique étonnante. 76 % des professionnels déclarent que leur entreprise est data-driven, mais 39 % des experts métier admettent ne pas savoir réellement ce que cela signifie.
Alors que les volumes de données ont considérablement augmenté depuis cinq ans, les entreprises peinent à mettre en place une organisation data moderne pour les exploiter efficacement.
Pour en tirer pleinement parti, elles doivent organiser et acheminer les informations de manière fluide entre leurs systèmes. C’est là qu’intervient l’orchestration des données.
Les informations à retenir :
La data orchestration permet d'automatiser le déplacement et la transformation des informations entre les différents systèmes d'une entreprise.
Elle consiste à centraliser, nettoyer et organiser la donnée en temps réel pour la rendre exploitable et activable.
De nombreux outils facilitent l’orchestration, selon les besoins techniques et le niveau de maturité data.
Une bonne orchestration améliore la qualité des données, accélère les prises de décision et renforce la conformité.
🔎 Que recouvre l’orchestration des données et pourquoi est-elle essentielle pour une organisation data-driven ? Découvrez ses principes, ses avantages et comment bien la mettre en place. 🚀
Qu’est-ce que la data orchestration ?
La data orchestration désigne l’ensemble des processus qui permettent de déplacer, transformer et organiser les données au sein d’une entreprise.
Elle vise à automatiser les tâches récurrentes et à coordonner les flux entre les différentes sources et outils de l’écosystème data.
Comme son nom l’indique, elle agit comme un chef d’orchestre. Elle planifie chaque étape : collecte, standardisation, transformation, puis envoi vers les outils d’analyse ou d’activation.
Son objectif ? S’assurer que les bonnes données arrivent au bon endroit, au bon moment, dans le bon format en pilotant l’ensemble du parcours. Elle va donc plus loin qu’une simple intégration d’un point A à un point B.
Un concept global
Bien qu’on les confonde souvent, l’orchestration est un concept plus large que la gestion des pipelines. Elle coordonne l’ensemble des flux pour garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données à chaque étape du cycle, jusqu’à leur activation.
Elle se distingue également de l’ETL (Extract, Transform, Load), dont le principe est d’extraire les données, de les transformer, puis de les charger dans un entrepôt. L’ETL fonctionne généralement par batch, à des intervalles définis, ce qui limite sa réactivité et sa capacité à gérer de larges volumes.
Illustration du processus Extract Transform Load
L’orchestration assure le séquencement des tâches de l’ingestion à l’activation. Regardons maintenant de plus près comment cela fonctionne concrètement, étape par étape.
Comment fonctionne l’orchestration des données ?
L’orchestration des données repose sur un enchaînement logique de tâches automatisées. Elle suit trois grandes étapes, depuis la collecte des données jusqu’à leur activation dans les outils métier.
1️⃣ Collecte et organisation
Vos données proviennent généralement de différentes sources : CRM, réseaux sociaux, site web, offline etc. A ce stade, l’objectif est de casser les silos et préparer un socle data cohérent pour l’analyse.
Cela consiste à centraliser ces flux dans un environnement unique de type data warehouse cloud (Google BigQuery ou Snowflake par exemple). Il faut aussi pour cela respecter les formats attendus, et donc passer à l’étape 2.
2️⃣ Transformation et standardisation
Une fois collectées, les données doivent être nettoyées, mises au bon format voire enrichies. 💡 Par exemple, une même date peut être enregistrée sous le format “01/03/2025” dans un outil et “2025-03-01” dans un autre.
C’est ici qu’interviennent les règles métier et les processus de qualité des données (dédoublonnage, normalisation, validation…). L’objectif est d’obtenir une donnée fiable et uniforme afin qu’elle puisse être exploitée par les équipes opérationnelles.
3️⃣ Activation dans les outils métier
Il s’agit maintenant de rendre les données prêtes à l’emploi. Pour cela, on les envoie automatiquement vers les outils de visualisation ou les plateformes marketing.
La phase d'activation permet la personnalisation en temps réel des campagnes et une prise de décision éclairée.
Les étapes de l'orchestration des données
Orchestration, automatisation, observabilité : quelle différence ?
Ces trois notions sont complémentaires mais elles ont des rôles différents.
Concept | Définition et principe | Exemple |
|---|---|---|
Automatisation | Exécuter une tâche sans intervention manuelle. | Déclencher un rapport chaque lundi à 8h. |
Orchestration | Coordonner plusieurs tâches répétitives au sein d’un workflow automatisé. | Extraction des données de commandes du site web, transformation et chargement dans un data warehouse, puis envoi vers un outil d'emailing pour une campagne personnalisée. |
Observabilité | Surveiller et analyser en continu l’intégrité et la disponibilité de l’information. | Détection d’une panne dans un pipeline de données grâce à un système d’alerting. |
Orchestration vs Automatisation vs Observabilité
Alors que l’observabilité s’intéresse à la qualité du résultat, l’orchestration se concentre sur l’exécution de tâches selon un processus.
Quels sont les avantages de l’orchestration ?
La data orchestration automatise les tâches répétitives et fluidifie les échanges entre outils, pour garantir des données fiables et à jour. Plusieurs bénéfices à cela.
Gain de temps et optimisation des workflows : les processus manuels prennent du temps et génèrent des erreurs. L’orchestration automatise les étapes clés : collecte, transformation, chargement, activation. Résultat : des processus plus fluides et mieux structurés.
Qualité et fiabilité des données : une donnée mal formatée ou obsolète peut fausser l’analyse. L’orchestration applique des règles de validation, de normalisation et de contrôle qualité. Elle garantit une donnée cohérente, prête à être utilisée par les équipes.
Réduction des silos et centralisation : les données sont souvent éparpillées entre les systèmes (CRM, site web, publicités…). L’orchestration les regroupe dans un data warehouse, qui devient votre source unique de vérité.
Conformité et sécurité : l’orchestration aide à respecter les exigences réglementaires comme le RGPD. Elle trace les traitements de données, applique des règles de gouvernance, contrôle les accès et sécurise les échanges entre systèmes.
Comment mettre en place une stratégie efficace ?
L’orchestration demande de la réflexion, un choix d’outils adapté et un pilotage rigoureux. Voici les conditions indispensables pour réussir sa mise en place.
Définir ses besoins et objectifs
Avant de vous lancer, clarifiez les attentes en fonction des objectifs de l’entreprise :
Quels types de données faut-il orchestrer ? Depuis quelles sources ?
Quels services en ont besoin (marketing, produit, finance…) ?
Quelles actions souhaite-t-on automatiser ou simplifier ?
Cette première étape permet de cadrer le périmètre fonctionnel et de déterminer les priorités (gain de temps, fiabilité, activation…).
Choisir les bons outils selon son infrastructure
Il existe une grande variété de solutions, chacune ayant ses spécificités. Open-source, cloud, no-code low-code, découvrez les principales applications du marché.
Fournisseur | Caractéristiques | Particularités |
|---|---|---|
Apache Airflow | Outil open-source très populaire, conçu pour orchestrer des workflows complexes via du code Python. | Il offre une grande flexibilité mais nécessite des compétences techniques solides. |
Dagster | Dagster est un orchestrateur open-source moderne conçu pour la construction, le test et le monitoring de pipelines de données. | Il se distingue par son approche orientée “data assets” et une forte attention à l’observabilité, tout en restant orienté développeurs (Python). |
Prefect | Alternative moderne à Airflow, Prefect permet de construire des workflows dynamiques avec une meilleure gestion des erreurs. | Il s’utilise en open-source ou en version cloud pour plus de simplicité. |
Rivery | Solution cloud prête à l’emploi, Rivery simplifie l’orchestration et l’automatisation des pipelines sans infrastructure à gérer. | Rivery est au départ un outil d’intégration de données qui a progressivement intégré des fonctionnalités d’orchestration et d’observabilité. |
Les principaux outils d'orchestration des données
Apache Airflow (source : Ryan Bark)
👉 Le choix dépend de votre niveau de maturité data, de vos ressources internes et de vos contraintes techniques.
Tester et mettre en place des workflows automatisés
Une fois l’outil choisi, il faut définir l’enchaînement des tâches à orchestrer :
Collecte depuis les sources (CRM, web, analytics…)
Transformation et enrichissement selon des règles métier
Activation dans les outils (emailing, BI, plateformes Ads…)
Ces workflows peuvent ensuite être déclenchés automatiquement selon des événements précis.
💡 La plateforme de données clients DinMo permet d’aller plus loin en assurant le suivi des activations marketing et la synchronisation des données en temps réel.
Monitorer et optimiser en continu
Une orchestration efficace repose sur le suivi régulier des workflows :
Détection des erreurs ou retards
Vérification de la qualité des données traitées
Optimisation des temps de traitement et des coûts
Défis et bonnes pratiques pour réussir son orchestration
L’orchestration peut se heurter à plusieurs freins :
Problèmes d’intégration entre outils ou formats de données : des environnements complexes et des systèmes hétérogènes peuvent rendre l'intégration des données difficile. Chaque outil de votre stack peut utiliser des formats différents (JSON, CSV, API propriétaires…).
Coûts d’implémentation élevés mal anticipés : le déploiement d’un outil d’orchestration implique du temps, des ressources humaines et parfois une infrastructure cloud dédiée (Google, Azure, AWS). Sans cadrage clair, les budgets peuvent rapidement déraper.
Scalabilité difficile sans architecture adaptée : à mesure que les volumes de données augmentent, les workflows doivent évoluer. Une architecture qui manque d’évolutivité risque de ralentir les traitements et d’alourdir vos data pipelines.
Manque de compétences internes ou de coordination : une fois les workflows en place, il faut les surveiller, les maintenir et les optimiser. La coordination des équipes est également une des clés du succès de votre projet d’orchestration.
Quelques conseils pour éviter ces écueils :
Documentez chaque workflow : gardez une trace claire de chaque étape de votre orchestration (sources, transformations, destinations). Cela facilite la maintenance et le partage des connaissances.
Priorisez les cas d’usage à forte valeur. Commencez par les flux ayant un impact direct sur le business : automatisation de reportings, mise à jour du CRM, synchronisation entre outils marketing.
Automatisez vos tâches étape par étape : cela permet de tester la robustesse des process et d’éviter les erreurs en production. C’est la raison pour laquelle nous recommandons une approche modulaire.
Favorisez les outils compatibles avec votre stack actuelle : optez pour des outils d’orchestration qui s’intègrent facilement à votre infrastructure (cloud, entrepôt de données, outils BI). Cela limite les frictions techniques.
Associez les équipes métier et data dès le départ : impliquez les utilisateurs finaux permet de mieux cadrer les besoins, d’éviter les workflows inutiles et de favoriser l’adoption des solutions déployées.
Conclusion
L’orchestration des données permet de structurer, automatiser et fiabiliser les flux d’information entre les outils. Elle joue un rôle central dans une modern data stack.
En facilitant la collecte, la transformation et l’activation des données, elle améliore la qualité des analyses, la réactivité des équipes et la performance des campagnes.
💡 Tirez parti de la donnée présente dans votre data warehouse cloud avec DinMo. Segmentez et activez vos données clients vers vos outils marketing, sans aucune complexité technique.
Comment mesurer le ROI d’un projet d’orchestration des données ?
Comment mesurer le ROI d’un projet d’orchestration des données ?
Le retour sur investissement (ROI) d’une stratégie d’orchestration des données se mesure à plusieurs niveaux. Il est intéressant de comparer les métriques avant et après la mise en place de l’orchestration. On peut calculer :
- le temps gagné grâce à l’automatisation des workflows
- la réduction des erreurs de traitement
- les améliorations de performance dans l’activation des données.
Pour aller plus loin, on peut suivre des indicateurs comme le taux de disponibilité des données, et les mettre en rapport avec les coûts liés à la mise en place du projet.
Au global, une orchestration efficace permet de mieux exploiter les données et de générer plus de valeur pour l’entreprise.
Quels sont les cas d’usage concrets de l’orchestration des données en marketing ?
Quels sont les cas d’usage concrets de l’orchestration des données en marketing ?
L’orchestration des données permet de connecter différents outils marketing et d’automatiser les flux de données. Elle est très utile pour la personnalisation des campagnes, le scoring des leads, ou encore la segmentation des audiences.
Par exemple, les données issues du site web sont centralisées dans un data warehouse. Une fois prêtes à l’emploi, elles peuvent être transférées vers un CRM ou une plateforme d’emailing pour déclencher une campagne marketing ciblée.
L’orchestration réunit automatiquement les données issues de plusieurs canaux et les rend exploitables dans les outils d’analyse. Cela simplifie le suivi des performances et améliore la prise de décision.
Grâce à l’orchestration, les marketeurs exploitent des données à jour, fiabilisées et disponibles en temps réel. Une Customer Data Platform facilite cette approche pour permettre des actions plus efficaces et cohérentes sur l’ensemble du parcours client.
Comment sécuriser les workflows d’orchestration de données ?
Comment sécuriser les workflows d’orchestration de données ?
La sécurité des workflows passe par le respect de bonnes pratiques. Il faut bien entendu contrôler qui a accès aux données et gérer les droits selon les rôles de chacun.
Il est également important de chiffrer les données, aussi bien au repos qu’en transit. Une solution d’orchestration doit offrir des protocoles d’authentification sécurisés, des journaux d’audit et des fonctions de monitoring.
Il est également recommandé de tester les pipelines en environnement isolé avant déploiement. Une architecture cloud sécurisée et conforme (RGPD, CCPA…) facilite la gestion fluide et sécurisée du travail d’orchestration.
