Utiliser Databricks pour mettre en œuvre votre CDP composable
5min • Édité le 24 nov. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
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La fin des cookies tiers, l’explosion des volumes de données et l’omnicanalité redéfinissent la façon dont les marques exploitent leurs données clients. Parallèlement, l’adoption massive des data warehouses cloud favorise l’émergence des architectures composables, plus flexibles et alignées avec les enjeux privacy.
Depuis 2013, Databricks est l’un des principaux acteurs de cette évolution, au même titre que Snowflake, Google BigQuery ou encore Amazon Redshift. Pourtant, de nombreuses équipes marketing n’utilisent encore qu’une infime partie du potentiel de leur lakehouse.
Une Customer Data Platform (CDP) composable connectée à Databricks permet d’unifier, segmenter et activer les données depuis votre entrepôt, sans complexité technique.
Les informations à retenir :
Databricks est un fournisseur de solutions cloud connu pour son concept de “lakehouse”. Combinant les capacités d’un data warehouse et d’un data lake, il constitue une base idéale pour bâtir une CDP composable (ou modulaire).
Par rapport aux CDP packagées, les avantages de l’approche composable sont nombreux : pas de duplication des données, plus de flexibilité et des coûts maîtrisés.
DinMo exploite les données présentes dans Databricks : segmentation avancée, attributs IA et activation en temps réel vers tous les canaux.
L’architecture technique assure à la fois une mise en place rapide, conformité, évolutivité et une grande autonomie pour les équipes métier.
🔎 Comment fonctionne une CDP composable avec Databricks, quels sont ses points forts et les cas d’usage marketing à explorer ? Choisissez la bonne architecture et activez vos données directement depuis votre lakehouse. 🚀
Qu’est-ce qu’une CDP composable ?
Une CDP composable est une plateforme qui unifie, modélise et active les données clients centralisées dans le data warehouse d’une entreprise.
Elle exploite ces informations sans les recopier dans sa propre base, pour offrir une vision client à 360° et améliorer les parcours.
A la différence d’un CRM, une Customer Data Platform gère les données clients issues de tous les canaux pour les rendre activables dans les outils métier (emails, SMS, ads, application, support, etc).
💡 Si vous avez fait le choix de Databricks, la CDP composable DinMo permet de réaliser ces opérations sans changer d’infrastructure.
Les piliers d’une architecture composable
Ils sont au nombre de quatre :
Données regroupées dans un cloud warehouse / lakehouse : une seule source de vérité pour toutes les données clients.
Scalabilité et interopérabilité : infrastructure flexible pensée pour s’adapter au fil du temps et s’intégrer facilement avec les outils de votre stack.
Zero-copy : pas de duplication. Les données restent dans Databricks pour garantir fiabilité et conformité.
Approche modulaire : chaque brique (intégration, stockage, activation, orchestration) peut évoluer indépendamment, dans une logique “best of breed”.
CDP packagée vs CDP composable
Critère | CDP packagée | CDP composable + Databricks |
|---|---|---|
Architecture | Plateforme monolithique "tout-en-un" | Modulaire, connectée au lakehouse |
Stockage des données | Copie dans la CDP, coûts supplémentaires | Zero-copy : données dans Databricks |
Gouvernance | Contrôle limité | Contrôle et gouvernance dans l’infrastructure data de l’entreprise |
Time-to-value | Mise en place longue | Déploiement rapide orienté use-cases |
Flexibilité | Data model rigide et fonctionnalités figées | Stack évolutive, adaptée aux besoins des équipes métier |
Ainsi, les CDP traditionnelles présentent des limites inhérentes à leur architecture : duplication de données, coûts élevés, manque de flexibilité, dépendance IT, data model rigide.
À l’inverse, le modèle composable est parfaitement adapté aux entreprises data-driven. Il offre une infrastructure évolutive, conforme, qui s’intègre naturellement avec le data warehouse de l’entreprise.
En utilisant Databricks comme socle de votre CDP composable, vous combinez puissance de calcul, gouvernance et activation omnicanale. Avec DinMo, les premiers cas d’usage sont déployés en quelques dizaines de minutes.
Pourquoi choisir Databricks comme socle pour votre CDP composable ?
Qu’est-ce que Databricks ?
Fondée en 2013 par les créateurs d’Apache Spark, Databricks est une plateforme cloud conçue pour l'analytique et l’intelligence artificielle. Elle est reconnue pour son lakehouse : une architecture hybride qui combine la souplesse d’un data lake et la performance d’un data warehouse.
Les entreprises peuvent ainsi stocker, traiter et analyser toutes leurs données au même endroit. Les points forts de Databricks :
Puissance de calcul : traitement rapide de volumes massifs, idéal pour les données omnicanales.
Multi-langage : compatible avec SQL, Python, R ou Scala pour s’adapter à tous les profils techniques.
Capacités d’IA générative et machine learning intégrés : compréhension avancée et meilleure gestion de la donnée.
Gouvernance, qualité et sécurité des données : fiabilité assurée par Delta Lake et Unity Catalog.
Interopérabilité : capacité à s’intégrer et opérer avec d’autres systèmes data et marketing.
Coûts maîtrisés : architecture unifiée et facturation à l’usage.
Databricks s’inscrit dans la même famille que Snowflake, Google BigQuery et Amazon Redshift, et se distingue par sa dimension lakehouse et son orientation IA.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse (source : Databricks)
Les avantages d’une CDP composable basée sur Databricks
Une Customer Data Platform (CDP) composable construite sur Databricks bénéficie d’une architecture moderne, scalable et sécurisée. Elle fournit aux équipes marketing un socle technique puissant sans complexité additionnelle.
Databricks centralise toutes les données clients dans un environnement unique, sans aucune duplication dans la base de la CDP. Cette infrastructure garantit cohérence, performance et conformité. Elle offre un cadre flexible capable d’évoluer selon les cas d’usage et les besoins techniques de l’entreprise.
Les principales étapes
La mise en place d’une CDP composable basée s’articule autour de trois grandes phases :
Collecte et intégration de la donnée dans une source unique de vérité : récupération des données issues des différents canaux (web, applications mobiles, CRM, Ads, analytics, points de vente, etc).
Modélisation et Customer 360 : unification des profils clients grâce au processus de résolution d’identité.
Activation omnicanale : synchronisation des segments et attributs via Reverse ETL vers les outils métier.
La gouvernance et la conformité sont assurées : l’entreprise garde le contrôle total sur ses données clients, avec une gestion sécurisée et conforme aux réglementations.
Data activation avec DinMo depuis le lakehouse
Les points forts de l’intégration Databricks x DinMo
Avec DinMo, les données sont activées directement depuis votre lakehouse, sans duplication dans un autre environnement. Les équipes marketing peuvent créer des segments avancés, calculer des scores prédictifs et automatiser leurs ciblages grâce à une interface no-code simple et intuitive.
Grâce à notre Reverse ETL, les données clients sont synchronisées en temps réel avec les outils Ads, CRM, email ou support. Accessible aux équipes opérationnelles, DinMo permet de tester et déployer de nouveaux cas d’usage en quelques minutes, pour un time-to-value rapide.
Principaux cas d’usage
Activation d’audiences multicanales : créez des segments dynamiques combinant critères RFM, comportements et scores IA, puis activez-les en temps réel dans vos canaux Ads, email, SMS ou on-site.
Amélioration de la Customer Lifetime Value (LTV) : identifiez les clients à fort potentiel, anticipez le churn et automatisez les actions de fidélisation grâce aux données centralisées dans Databricks.
Personnalisation de l’expérience client : alimentez vos outils métier avec des données unifiées pour offrir une expérience cohérente sur tous les points de contact. Proposez l’action la plus adéquate pour chaque client, en fonction de son contexte.
Optimisation des performances commerciales : transmettez aux équipes ventes des leads mieux qualifiés, enrichis par les données comportementales issues de votre entrepôt et du scoring de la CDP.
Pilotage et gouvernance des données clients : garantissez la cohérence, la conformité et la traçabilité des données activées dans tous les outils de l’entreprise.
💡 Conseils pratiques
Pour tirer rapidement profit de l’intégration DinMo x Databricks, commencez par des cas d’usage quick win à fort impact. Activez les segments prioritaires liés à vos objectifs business et mettez en place une optimisation continue.
Testez, mesurez et itérez en suivant de près vos KPI (LTV, CAC, conversions).
Conclusion
Le modèle composable, associé à la puissance du Lakehouse Databricks, offre une base solide pour un marketing réellement data-driven. Les entreprises peuvent unifier, analyser et activer leurs données clients sans complexité technique, tout en garantissant performance et conformité.
Avec DinMo, les équipes marketing gagnent en autonomie : elles créent leurs segments, activent leurs audiences et exploitent l’intelligence artificielle pour optimiser chaque interaction client. Cette approche permet d’innover de manière responsable et évolutive sur le long terme.
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