Data Taxonomy : organiser les données pour mieux les exploiter
5min • Édité le 17 juil. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Les entreprises produisent chaque jour des volumes importants de données, mais selon une étude de Seagate plus des deux-tiers de ces informations restent inexploitées. Comment les organiser pour en tirer de la valeur ?
La data taxonomy définit un cadre structuré pour classer les données et éviter la dispersion des informations. C’est un élément indispensable d’une infrastructure data moderne.
Les informations à retenir :
La Data Taxonomy permet de catégoriser les données pour les rendre cohérentes et exploitables afin d’en tirer le meilleur parti.
Il existe plusieurs façons de regrouper et de hiérarchiser la donnée, selon l’usage : produit, client, analytique… Chaque modèle répond à un besoin spécifique.
Une bonne taxonomie améliore la gouvernance et la prise de décision. Elle facilite l’accès à l’information, l’analyse et l’optimisation des stratégies marketing.
Sa mise en place suit plusieurs étapes. Des outils aident à mettre en place un cadre efficace et évolutif.
🔎 Découvrez ce qu’est la data taxonomy, ses principaux types et son rôle dans l’organisation des informations. Apprenez à construire une classification logique pour mieux exploiter vos données et améliorer l’efficacité globale. 🚀
Qu’est-ce que la Data Taxonomy ?
La Data Taxonomy est une méthode d'organisation des données. Elle consiste à les classer par niveaux (catégories, sous-catégories) selon leurs caractéristiques et attributs communs.
Elle offre un cadre cohérent et structuré pour accéder facilement à l’information. En organisant les données de façon logique, la taxonomie en facilite leur exploitation, leur analyse et leur gouvernance.
Ce principe s’apparente à la taxonomie en biologie, où les espèces (règne, ordre, famille, genre) sont regroupées dans des boîtes, les “taxons”. C’est aussi un concept très familier des professionnels du marketing de contenu.
La taxonomie des données se distingue d’autres modèles, en particulier :
Classification des données : en cybersécurité, la classification consiste à étiqueter et regrouper les données selon leur niveau de sensibilité.
Ontologie des données : alors que la taxonomie classe les données en catégories, l’ontologie montre comment elles interagissent entre elles dans un certain contexte.
La data taxonomy améliore la gouvernance et la prise de décision. Elle est essentielle pour les entreprises data-driven.
Exemples d’organisation des données
Il existe plusieurs types de taxonomie selon les besoins métier. Une entreprise peut organiser ses données sur plusieurs dimensions : produits (catalogue e-commerce), clients (segmentation CRM) ou commandes (suivi et reporting).
👉 Prenons un exemple simple. Vous êtes responsable d’un site e-commerce spécialisé dans les sports de raquette 🎾🏸. Concentrons-nous ici uniquement sur la classification des produits, en procédant par étapes.
1️⃣ Fixer ses objectifs
Vous souhaitez que les clients trouvent rapidement ce qu’ils recherchent et que les équipes puissent gérer efficacement le catalogue. Il faut pour cela que les données produits soient bien organisées pour les intégrer au CRM et dans les campagnes marketing.
2️⃣ Définition des grandes catégories de produits
Pour couvrir tous les sports de raquette, vous regroupez les produits par type de sport :
Tennis
Badminton
Squash
Padel
Tennis de table
3️⃣ Structuration des sous-catégories / hiérarchie
Chaque sport a des familles de produits similaires, vous pouvez donc structurer la taxonomie comme ceci :
Sport (catégorie principale) :
Équipement principal (raquettes, balles, volants…)
Textile (chaussures, t-shirts, shorts…)
Chaussures
Accessoires (surgrips, cordages, sacs…)
Pour la catégorie Tennis, cela donnerait par exemple :
Raquettes
Adultes
Enfants
Balles
Chaussures
Textile (shorts, t-shirts, vestes)
Accessoires (surgrips, antivibrateurs, sacs)
4️⃣ Ajout d’attributs et filtres pour affiner la recherche
Pour aider les clients, vous devez ensuite proposer des champs spécifiques comme :
- Poids, taille du tamis, équilibre, rigidité pour la sous-catégorie raquettes
- Surface (terre battue, dur, gazon), pointure pour les chaussures
- Genre, taille, matière pour la sous-catégorie textile.
Taxonomie des produits
Les bénéfices
Les avantages d’une organisation efficace des informations sont multiples. Dans le cas présent, la catégorisation des produits offre :
Une expérience client améliorée : navigation fluide, recherche intuitive.
Un SEO optimisé : meilleur référencement des catégories de produits, en complément d'outils d'optimisation spécialisés.
Gestion des stocks facilitée : catégorisation claire pour éviter les erreurs.
L’utilisation de la taxonomie ne se limite pas aux produits. Elle concerne toutes les données utilisées dans une entreprise. Voici ce que cela peut donner pour un site e-commerce en général.
Taxonomie des données ecommerce
Cette approche globale offre à la fois :
De la cohérence dans les données de l’entreprise. Une structure claire facilite la gestion et l’exploitation.
Des analyses plus efficaces. Une taxonomie bien pensée améliore les insights et la prise de décision.
Une interopérabilité entre les outils, grâce à un référentiel commun.
Une brique indispensable de toute Modern Data Stack
Une taxonomie des données bien gérée permet d’organiser et de classer les informations pour les rendre exploitables. Pour y parvenir, il est essentiel de définir des catégories claires et adaptées aux besoins de l’entreprise. Assurez-vous que cette structure reste cohérente sur tous vos outils et mettez-la à jour régulièrement pour suivre l’évolution de vos usages.
Les étapes principales à suivre :
Définir les objectifs : Identifier les besoins métier et les usages des données et les outils utilisés.
Organiser les données : structurer des catégories claires et adopter une nomenclature cohérente ; définir les métadonnées.
De simples outils de type tableurs (Excel, Google Sheets, Airtable, Notion) ou de schématisation (Miro, Mindmeister, Whimsical, drawSQL) peuvent suffire à concevoir les premiers diagrammes avec différents niveaux de profondeur ;
Impliquer les équipes : collaborer avec les équipes data, marketing et IT pour assurer l’adoption.
Utiliser des outils adaptés : Faciliter la gestion avec des solutions dédiées.
Les plateformes de data catalogue comme Atlan, Alation et Castordoc permettent aux entreprises d'organiser, explorer et gouverner efficacement leurs données.
Mettre à jour régulièrement : adapter la taxonomie aux évolutions de l’entreprise et des réglementations.
Les éléments indispensables
Une taxonomie des données efficace permet aux entreprises de bien organiser et catégoriser leurs informations. Les éléments clés incluent :
Groupes et catégories : les données doivent être classées en fonction de leur utilisation et de leur pertinence.
Métadonnées et attributs : chaque ensemble de données doit disposer de métadonnées bien définies pour en faciliter la compréhension. Le terme 'customer', par exemple, doit être associé à une définition précise dans votre glossaire afin d’éviter toute ambiguïté.
Expérience utilisateur : une bonne taxonomie facilite l’accès aux données et leur analyse.
Scalabilité : le système doit pouvoir s’adapter aux évolutions techniques et à l’augmentation du volume de données.
Gouvernance et cohérence : les entreprises doivent établir des règles claires pour garantir la qualité des données.
Améliorer les performances grâce à la taxonomie et l'activation des données
Les taxonomies axées sur les consommateurs, combinées à une analyse des interactions sur tous les points de contact marketing, permettent une segmentation précise. Les solutions de Reverse ETL permettent ensuite d’activer la donnée client présente dans le data warehouse vers les audiences ciblées et les canaux adaptés.
Une taxonomie bien pensée améliore directement la performance business. Elle optimise le reporting, affine le ciblage marketing et réduit les silos de données. En assurant une classification rigoureuse, les entreprises gagnent en efficacité et maximisent l’impact de leurs campagnes marketing.
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FAQ
Comment une taxonomie de données améliore-t-elle la business intelligence et la prise de décision ?
Comment une taxonomie de données améliore-t-elle la business intelligence et la prise de décision ?
Une taxonomie de données renforce la business intelligence en structurant l’information au sein de catégories et de groupes clairs. Cela facilite la compréhension des liens entre les jeux de données, le suivi des tendances marché et l’identification d’insights pertinents.
Avec une taxonomie robuste, les entreprises peuvent :
- Améliorer leurs analyses : des données bien organisées permettent de produire des rapports et des prévisions plus fiables.
- Optimiser l’expérience client : une meilleure structuration des données favorise des parcours personnalisés et des recommandations ciblées.
- Accélérer la recherche et la prise de décision : des données bien classifiées permettent d’élaborer des stratégies fondées sur les faits de façon plus rapide.
En s’appuyant sur une taxonomie claire, les entreprises réduisent le temps passé à chercher l’information et s’assurent que les décideurs s’appuient sur les meilleures données disponibles.
Quels sont les défis courants liés à la mise en place d’une taxonomie de données ?
Quels sont les défis courants liés à la mise en place d’une taxonomie de données ?
La mise en œuvre d’une taxonomie de données s’accompagne de défis qui peuvent impacter l’efficacité des opérations et l’expérience client. Parmi les problèmes fréquents :
- Structures de données incohérentes : différentes équipes peuvent utiliser des termes et catégories divergents, ce qui génère de la confusion.
- Manque de gouvernance : sans règles claires et une bonne gestion des métadonnées, la taxonomie devient vite obsolète et inefficace.
- Limites technologiques : les entreprises peuvent avoir besoin de nouvelles plateformes pour intégrer la taxonomie à l’ensemble des données financières, clients ou produits.
- Temps et ressources : concevoir un système évolutif demande un investissement en recherche, analyse et formation des utilisateurs.
Malgré ces obstacles, l’adoption de bonnes pratiques et des technologies adaptées permet aux entreprises de bâtir un système de données structuré et fiable.
