Le data warehouse est aussi pour les marketeurs
7min • 12 août 2024
Alexandra Augusti
Strategy & Operations Manager
En tant que marketeurs ou analystes, le défi de tirer parti de vastes quantités de données marketing provenant de diverses plateformes et canaux est malheureusement bien connu...
L'accès centralisé à ces données est crucial pour tracer, mesurer et optimiser efficacement les campagnes.
🌟 C'est là qu'interviennent les data warehouses pour le marketing – constituant la réponse principale à ces défis !
Un marketing data warehouse est essentiellement un référentiel basé sur le cloud, conçu pour consolider, intégrer et stocker les données provenant d'une multitude de sources marketing telles que les plateformes publicitaires, les outils d'analyse web, les systèmes CRM, et bien plus encore. Il offre un environnement structuré et évolutif pour héberger à la fois des données historiques et en temps réel. Au-delà du simple stockage, il offre des capacités avancées d'analyse et de reporting.
Avec l'émergence de la Modern Data Stack, de plus en plus d'équipes data utilisent leur data warehouse pour leurs propres besoins.
👉🏼 Dans cet article, nous expliquons en quoi un data warehouse est aussi essentiel pour les équipes marketing.
Qu'est-ce qu'un data warehouse ?
Si vous souhaitez avoir une organisation "data driven", un data warehouse sera alors une entité clé. Un data warehouse est spécialement conçu pour les requêtes et l'analyse, hébergeant de vastes volumes de données historiques et en temps réel. A l'origine, il s'agissait essentiellement d'un système de gestion de données sophistiqué, conçu pour soutenir les efforts de Business Intelligence (BI).
Fonctionnant comme des référentiels centraux, les data warehouses intègrent des données provenant de multiples sources, souvent variées. Cette disposition est particulièrement avantageuse pour les entreprises, car elle leur permet d'examiner leurs données, d'en extraire des insights significatifs et de baser leurs décisions stratégiques sur ces résultats.
Depuis des décennies, les data warehouses ont joué un rôle crucial dans l'architecture de données de nombreuses grandes entreprises.
Traditionnellement "on-premise", le paysage des data warehouses a considérablement évolué, poussé par l'émergence de nouveaux types de données et de méthodologies avancées d'hébergement de données.
De nos jours, un data warehouse peut être hébergé sur le cloud. Cette nouvelle génération du data warehouses ne se contente pas de stocker des données ; elle a élargi son horizon pour inclure des capacités analytiques et des outils de visualisation et de présentation des données.
La migration vers les data warehouses cloud gagne en popularité, en raison de leurs avantages convaincants par rapport à leurs homologues traditionnels sur site. Les solutions basées sur le cloud sont saluées pour leur évolutivité, leur élasticité, leur rentabilité et leurs performances améliorées. Capables d'accommoder des volumes massifs de données provenant de sources disparates, elles offrent des vitesses de traitement des requêtes rapides.
Oussama Ghanmi, CEO de DinMo
Au-delà de ces mérites techniques, les data warehouses cloud simplifient également la logistique opérationnelle. Ils éliminent le besoin d'une infrastructure matérielle complexe, supprimant ainsi les préoccupations liées à l'installation et à la maintenance. De plus, ils offrent la commodité d'un accès aux données depuis n'importe quel endroit, à condition qu'il y ait une connexion Internet.
Néanmoins, l'adoption d'un data warehouse cloud n'est pas sans défis. Des obstacles tels que la sécurité des données, la gouvernance des données, l'intégration des données, le maintien de la qualité des données et la navigation dans les complexités de la migration des données sont des préoccupations majeures. Pour surmonter ces obstacles et exploiter pleinement le potentiel d'un data warehouse cloud, des stratégies robustes en matière de gouvernance des données, de gestion des métadonnées, d'automatisation de la plateforme, de mouvement et de réplication des données, de modélisation et de préparation des données, ainsi que de surveillance rigoureuse de l'infrastructure de données sont impératives. N'hésitez pas à consulter notre guide dédié pour surmonter ces défis.
Quels sont les avantages d'un data warehouse pour le marketing ?
Aujourd'hui, les équipes marketing sont sous pression constante pour obtenir des résultats. Avec la quantité de données à leur disposition, il est facile d'être submergé et de peiner à trouver les insights nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
👉🏼 C'est là qu'un data warehouse peut intervenir. En construisant un référentiel centralisé pour toutes leurs données, les équipes marketing peuvent rationaliser leurs processus, obtenir une meilleure compréhension de leurs clients, et finalement, améliorer les résultats de l'entreprise.
Amélioration de la consolidation des données
L'un des principaux avantages d'un data warehouse est qu'il permet aux équipes marketing de consolider toutes leurs données en un seul endroit. Cela inclut des données provenant de diverses sources, telles que les données clients, les analyses de sites web, les métriques des réseaux sociaux, et plus encore. En réunissant toutes ces données, les marketeurs peuvent obtenir une vue plus complète de leurs clients et de leur comportement, leur permettant de prendre des décisions plus éclairées sur la façon d'atteindre et d'engager leur public cible.
Création d'une Customer 360, centralisant toutes les données sur un client / prospect
Votre CRM peut facilement répondre à des questions comme « Combien de formulaires ont été téléchargés en septembre ? » et vous pouvez rapidement voir les conversions associées à une campagne en cours sur Meta dans votre Business Manager. Cependant, les modèles d'attribution des plateformes sont déjà biaisés, leur objectif étant de se promouvoir autant que possible. Mais ce n'est pas le plus gros problème. Si vous souhaitez répondre à une question telle que « Qu'est-ce qui explique l'augmentation du taux de désabonnement le mois dernier ? », vous devez avoir une vue d'ensemble.
Avec un data warehouse, vous n'avez plus besoin de consulter plusieurs outils pour trouver des informations sur un client.
Simplification de l'analyse des données
Un autre avantage d'un data warehouse est qu'il permet aux équipes marketing d'analyser leurs données plus en détail. Avec un référentiel centralisé pour toutes leurs données, les marketeurs peuvent facilement interroger leurs données en utilisant une gamme d'outils et de techniques, tels que SQL ou des logiciels de visualisation de données. Plus besoin de consulter différents tableaux de bord qui ne contiennent pas les mêmes données pour comprendre le parcours complet du client.
Cela leur permet de découvrir des insights qu'ils n'auraient peut-être pas pu trouver autrement, tels que des schémas dans le comportement des clients, leurs préférences et leurs données démographiques.
⚠️ De nombreux marketeurs ne savent pas nécessairement coder et analyser leurs données. Historiquement, ce travail était effectué par des data analysts. Cependant, l'émergence des technologies basées sur l'intelligence artificielle a permis de développer des copilotes IA, capables de répondre à toute question commerciale. L'accès aux données a été de plus en plus démocratisé pour tout le monde, rendant les entreprises encore plus axées sur les données.
Réduction des silos de données
Mais les avantages d'un data warehouse ne s'arrêtent pas là. En construisant un référentiel centralisé pour leurs données, les équipes marketing peuvent également améliorer leur collaboration et leur communication avec d'autres départements au sein de l'entreprise. Par exemple, ils peuvent partager leurs insights avec les équipes commerciales, qui peuvent utiliser les données pour adapter leur approche à des clients spécifiques et conclure plus de ventes. Ils peuvent également travailler plus étroitement avec les équipes produits, qui peuvent utiliser les données clients pour orienter leurs roadmaps produits et prioriser de nouvelles fonctionnalités.
Votre data warehouse devient votre source unique de vérité, et ainsi, tout le monde dans votre entreprise dispose des mêmes données et métriques pour travailler.
Amélioration des résultats marketing
De plus, un data warehouse peut également aider les équipes marketing à améliorer leur ROI. En ayant une meilleure compréhension de leurs clients et de leur comportement, les marketeurs peuvent prendre des décisions plus éclairées sur l'allocation de leurs ressources. Par exemple, ils peuvent identifier les canaux marketing qui génèrent le plus de conversions et investir davantage dans ces canaux. Ils peuvent également identifier les segments de clients les plus rentables et concentrer leurs efforts sur ces segments.
En outre, un data warehouse peut être facilement connecté à n'importe quel outil métier, permettant aux données centralisées et enrichies d'être utilisées dans les plateformes finales. Cela permet de mettre en place divers cas d'utilisation, en particulier pour les stratégies d'audience (retargeting, exclusion, lookalike, observation) et l'enrichissement du CRM.
Activation des données en quelques clics
Amélioration de l'efficacité
Enfin, un data warehouse peut également aider les équipes marketing à améliorer l'efficacité globale de l'entreprise. En consolidant toutes leurs données en un seul endroit, les marketeurs peuvent gagner du temps et réduire le risque d'erreurs associées à la saisie manuelle et à la réconciliation des données. Ils peuvent également automatiser leurs processus de collecte et d'analyse de données, libérant ainsi plus de temps pour que les équipes data se concentrent sur des initiatives stratégiques.
Les avantages d'un data warehouse marketing - Conclusion
En résumé, un data warehouse présente trois attributs que les marketeurs devraient valoriser :
Exhaustivité : vous pouvez créer une image complète de vos clients et utiliser votre data warehouse comme source unique de vérité.
Flexibilité : Un data warehouse cloud est flexible et vous pouvez structurer vos données comme vous le souhaitez. Les CDP et les CRM ont des modèles de données rigides comme les utilisateurs/contacts et les « événements », mais en réalité, chaque entreprise est unique. C'est pourquoi nous recommandons toujours d'utiliser une CDP composable, basé sur votre data warehouse.
Efficacité : Votre équipe data a déjà investi dans un data warehouse. En utilisant les données déjà disponibles dans celui-ci, vous rentabilisez encore plus ces investissements.
Comment choisir le bon data warehouse pour votre entreprise ?
Le paysage des data warehouses évolue rapidement, reflétant une reconnaissance croissante de leur importance pour libérer le potentiel des données.
💡 Un rapport de Market Research Future prévoit que le marché mondial des data warehouses en tant que service atteindra 8,79 milliards USD d'ici 2030, enregistrant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 21,9 % de 2023 à 2030.
Sélectionner le data warehouse le plus adapté à votre organisation est une décision importante. Les considérations clés incluent la taille, le type et la complexité de vos données, ainsi que la scalabilité, la performance, le coût, les besoins de maintenance de l'data warehouse, et la façon dont il s'intègre à vos systèmes et applications existants.
Pour naviguer dans la multitude d'options, voici des critères essentiels pour guider votre processus de sélection :
Stockage cloud vs. "on premise" : Le débat entre les data warehouses basés sur le cloud et ceux "on premise" est crucial. Selon nous, les solutions cloud offrent scalabilité, élasticité, rentabilité et performance supérieure.
Écosystème d'outils : L'écosystème entourant votre data warehouse est crucial ; cela inclut les sources de données, les outils d'intégration, les outils d'analyse, les outils de visualisation et les outils de gouvernance. Optez pour un data warehouse qui s'intègre parfaitement à vos outils existants ou prévus, offrant une suite complète de fonctionnalités pour répondre à vos besoins en matière de données.
Coût et temps d'implémentation : L'implémentation est un facteur critique, englobant les phases de planification, conception, développement et déploiement. L'objectif est un data warehouse simple à mettre en œuvre et à gérer, vous épargnant des complexités techniques excessives ou des exigences en ressources. Évaluer les modèles de tarification et les plans des différents fournisseurs est nécessaire pour vous assurer d'obtenir le maximum de valeur.
Coûts et maintenance à long terme : La considération des obligations financières et de maintenance à long terme de l'data warehouse est primordiale. Cela inclut les frais de stockage, de calcul, de transfert de données et de support. Recherchez des solutions efficaces et transparentes en matière de tarification, évitant les frais cachés, tout en assurant fiabilité et sécurité ainsi que des mises à jour régulières pour s'adapter à l'évolution du paysage des données.
Facilité de scalabilité : À mesure que le volume et la complexité des données de votre organisation augmentent, il en va de même pour le besoin de solutions du data warehouse évolutives. Les data warehouses idéaux peuvent gérer de vastes ensembles de données provenant de diverses sources avec des vitesses de requête élevées et adapter leur capacité en fonction de vos besoins évolutifs sans compromettre la qualité ou l'exactitude des données.
En pesant soigneusement ces critères, vous pouvez sélectionner un data warehouse qui s'aligne avec les objectifs de votre entreprise, facilitant un stockage, une gestion et une analyse des données efficaces et efficients.
Les data warehouses les plus courants incluent Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift ou Microsoft Azure Synapse.
💡 Notre recommandation est simple : si votre pile utilise déjà les produits Google, optez pour Google BigQuery ! Sinon, tournez-vous vers Snowflake.
Comment construire un data warehouse ?
⚠️ Ce projet doit être dirigé par l'équipe data, car les équipes marketing ne peuvent généralement pas construire leur data warehouse seules par manque de compétences techniques.
Se lancer dans la construction d'un data warehouse est une tâche complexe. Elle implique une série d'étapes méticuleuses, notamment la planification, la conception, le développement, les tests et le déploiement.
Voici des étapes essentielles à considérer pour construire un data warehouse efficace :
Définissez vos besoins métiers. Commencez par bien comprendre les objectifs que votre data warehouse vise à atteindre, le type de données qu'il contiendra et les analyses qu'il doit faciliter. L'identification des principaux intervenants, utilisateurs et sources de données est cruciale, tout comme la priorisation des cas d'utilisation et des fonctionnalités. Cette base guidera l'ensemble de votre projet, incluez-y toutes les parties prenantes !
Choisissez votre plateforme et votre pile technologique. La décision suivante est critique : sélectionner l'environnement d'hébergement de votre data warehouse et choisir les outils et technologies appropriés. Des facteurs tels que la scalabilité, la performance, la sécurité, le coût et l'intégration avec les systèmes et sources de données existants doivent influencer votre choix.
Concevez votre modèle de données et votre architecture. Cette phase se concentre sur la création de la structure logique et physique de votre data warehouse et ses points d'intégration avec les sources de données. Cette étape implique la définition des dimensions, des faits, des mesures et des hiérarchies, ainsi que la structuration de l'architecture du data warehouse, qui comprend le data lake, le processus ETL, la base de données relationnelle et les data marts.
Choisissez votre pipeline ETL et chargez vos données. Mettre en place un processus efficace d'extraction, de transformation et de chargement des données provenant de diverses sources dans votre data warehouse est primordial. L'utilisation d'un outil ETL peut aider à automatiser ce processus. Assurer la validation, le nettoyage et la standardisation des données avant leur entrée dans votre data warehouse est essentiel pour maintenir la qualité.
Illustration du processus ETL
Mettez en place une maintenance continue et une optimisation. La dernière étape souligne l'importance de l'entretien régulier pour garantir que le data warehouse fonctionne de manière optimale et continue de répondre aux besoins évolutifs de l'entreprise. Cela implique de surveiller la performance, la disponibilité et la qualité des données, de résoudre tout problème émergent et de mettre à jour et affiner continuellement le data warehouse pour intégrer de nouvelles fonctionnalités et améliorations.
En suivant ces étapes, vous pouvez construire un data warehouse qui non seulement consolide et analyse vos données marketing, mais qui débloque également des insights et des opportunités inestimables pour la croissance de votre entreprise.
Conclusion
En construisant un référentiel centralisé pour leurs données, les équipes marketing peuvent obtenir des insights plus profonds sur leurs clients, améliorer leur collaboration avec d'autres départements, améliorer leur ROI et accroître leur efficacité globale. Dans l'environnement commercial hyper-compétitif d'aujourd'hui, ces avantages sont plus importants que jamais. En investissant dans un data warehouse, les équipes marketing peuvent se positionner pour réussir dans les années à venir.
