Les défis à relever pour construire votre data warehouse

Les limitations grandissantes sur les cookies tiers inquiètent les marketeurs, car cela impacte lourdement le volume d'informations à leur disposition. 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 être un précieux atout !

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. Cette donnée propriétaire permet donc d'envoyer de meilleurs signaux aux algorithmes et ainsi d'optimiser les campagnes. Cependant, pour que ces informations puissent être facilement exploitées, elles doivent déjà être regroupées et disponibles quelque part !

La construction d'un data warehouse peut aider à consolider ces données first-party et à fournir des insights précieux aux équipes marketing pour leur permettre de s'engager sur une croissance "data-driven" (basée sur les données). 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 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 ces sources prend du temps. Mais le vrai défi, c’est de les consolider dans un format exploitable. Réconcilier des différents types de données, de différents formats est complexe, et demande de la maintenance. Aucune donnée n'est standardisée, ce qui rend 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 et harmonisées sous un format standard. Elles deviennent donc cohérentes dans 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 métier, et engendrer 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 pendant des transferts d'information. C'est notamment le cas des PII (Personally identifiable information). Toutes les plateformes doivent travailler avec des emails hachés (plutôt qu'en clair).

Les volumes de données grandissent, à mesure que votre entreprise et vos besoins se développent. Un de nos clients nous a confié que son data warehouse était devenu inopérant après avoir ajouté 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.

En outre, l'adoption d'un cloud data warehouse (CDW) offre une évolutivité 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, ce qui ralentit les opérations de l'entreprise. Les équipes peuvent alors mettre plus de temps à prendre des décisions éclairées.

Pour explorer en profondeur les données, les segmenter, les analyser, et répéter le processus, il vous faut un outil fluide. Une solution trop lente mettra votre patience à rude épreuve, avant que vous ne renonciez à explorer les données.

Il existe des moyens d'améliorer les performances en utilisant des techniques de partition et d'indexation.

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, certains data warehouses comme Google 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. Les conséquences financières d'un incident peuvent être dramatiques. Il va de même pour votre réputation. 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 plusieurs challenges techniques. Les entreprises B2C peuvent les surmonter pour reprendre le contrôle sur leurs données afin de prendre des décisions éclairées pour leurs opérations.

Pour cela, elles peuvent construire un data warehouse qui répond à leurs besoins. Les leviers : tirer parti des outils d'ETL, implémenter des frameworks de gouvernance, se baser sur des solutions cloud, optimiser les configurations et mettre en place des mesures de sécurité.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet et découvrir comment utiliser efficacement les données stockées dans votre data warehouse, n'hésitez pas à nous contacter.