Les 5 étapes clés pour réussir votre projet de data warehouse

La mise en place d’un entrepôt de données pour le marketing (marketing data warehouse) est un projet important pour beaucoup d’entreprises. Pour réussir votre projet certaines étapes clés ne devront pas être négligez. Découvrez sans plus tarder les 5 conseils qui feront de votre projet de data warehouse un succès. 

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données?

Un entrepôt de données est une structure de stockage, de gestion, et d’analyse qui stocke les données de manière standardisée dans un emplacement centralisé.

Quel est le but d’un entrepôt de données? Il est conçu pour stocker toutes les informations importantes de votre entreprise, typiquement à des fins commerciales ou analytiques. Il est conçu pour être accessible et utilisable par plusieurs départements de votre entreprise.

Cependant, la centralisation des données brutes n’est pas une tâche facile et de nombreux défis doivent être surmontés.

Sans plus tarder, donc, regardons ensemble les 5 étapes clés pour assurer le succès de votre projet de datawarehouse (entrepôt de données) 

1. Énumérez TOUTES les sources de données, que vous en ayez une utilisation immédiate ou non.

Lorsque vous ferez l’inventaire de vos sources de données dans l’entreprise, assurez-vous que ce sont bien toutes les sources. Les fichiers Excel maintenus dans un coin, les données de formulaires web, les inscriptions infolettres et jeux-concours, les listes de clients et prospects sur les outils de CRM, bref vraiment l’ensemble des BDD et données provenant de tous vos systèmes.

Il y a souvent de la pression de part et d’autre pour laisser certaines données en place dans leur environnement original au lieu de les intégrer dans un entrepôt de données. Il est tentant de laisser certaines sources de données en isolement dans un logiciel quelconque, afin, soit de simplifier le processus, d’éviter un changement ou de réduire l’espace de stockage. De plus limiter les sources de donnée permettra de réduire le nombre d’exportations et d’importations qui s’exécutent dans l’entrepôt de données. Ne tombez pas dans ce panneau. Mis à part le fait que vous n’aurez pas un vrai entrepôt de données, cette façon de fonctionner n’est pas optimale. En effet les systèmes fournissant les données se trouvent souvent sursollicités lors des analyses et cela impacte leur performance, les opérations, et parfois même la disponibilité de ces systèmes.

Compiler la liste exhaustive de toutes les sources de données à centraliser est la 1ere étape clé du succès avant de commencer l’architecture de la solution.

2. Déterminez les outils ou actions marketing qui auront besoin des données 

Tout bon projet de data warehouse part des résultats et remonte à la source. Avant de commencer l’architecture de la solution, il est important de recueillir les besoins de tous les départements de votre entreprise. Ses spécificités devront se retrouver dans le cahier des charges fonctionnelles de votre nouvelle architecture.

Quels rapports seront nécessaires pour la direction financière? Quelles analyses seront nécessaires à la direction opérationnelle ou de la production? Quelles actions marketing reposeront sur les données? Quels enrichissements de ces données seront nécessaires pour mener à bien les communications que vous envisagez vers vos clients et prospects?  Avec quel niveau de personnalisation? 

Cet exercice d’analyse informera l’étape de modélisation.

Les informations de marketing à inclure doivent contenir non seulement l’opérationnel et relationnel, mais aussi les nouvelles données de sollicitation, lecture des courriels, visites sur le site web, bref tout ce qui permettra l’exploration des données par l’équipe marketing aura vocation d’être inclus dans l’entrepôt, si les données sont disponibles.

3. Construire un modèle conceptuel complet comprenant une stratégie de conservation, d’archivage et de simplification des données

Il ne suffit pas de transférer toutes les données depuis leurs systèmes d’origine dans une base de données commune. Il faut une bonne compréhension des données et que le modèle spécifie bien les relations entre les diverses sources, et trouve des éléments communs pour relier les différentes tables ensemble, et ce, pour toutes les données opérationnelles dans la liste des sources. Le modèle découle de la stratégie de données, qui normalement provient de l’étape d’analyse des besoins.

Toutes les sources seront intégrées dans votre entrepôt, ce qui consolidera une grande quantité de données et un poids de stockage considérable, il faut donc d’emblée réfléchir à l’archivage, à la disponibilité, à la granularité et à la collecte de données depuis le début.

Par exemple, on pourrait choisir d’agréger les données de plus de 5 ans au mois au lieu d’avoir le détail quotidien ou horaire, et archiver hors-ligne les données historiques brutes. Peut-être qu’entre 2 ans et 5 ans l’agrégation peut se faire à la semaine. Ces réductions peuvent avoir un grand impact sur le volume de données disponibles et le poids global sur le support d’entreposage de données et inversement sur la performance de la solution finale. Peu importe les règles et besoins spécifiques d’archivage de votre entreprise, que ce soit pour des raisons réglementaires ou de politique de rétention interne, il faut que ces processus soient définis à même la structure du modèle des données et surtout qu’ils soient automatisés.

4. Consolider, corriger et dédupliquer les données.

Lorsqu’il y a de multiples systèmes qui permettent de stocker les mêmes données, il y a souvent de la duplication. Le même client peut se retrouver dans la BDD de la comptabilité, du site web, du service clients, du marketing, etc. Les clients et les fournisseurs peuvent avoir des informations différentes dans tous ces systèmes.

L’entrepôt de données doit devenir la source de vérité, mais pour ce faire il faut à tout prix s’assurer que les informations sont correctes, et surtout uniques. L’impact d’avoir plusieurs fois le même achat, par exemple peut être très important, mais il en est de même pour la fiche du client, de ses visites web, de ses données relationnelles et de ses préférences de produits et services, etc. Ces informations pourront alors servir de déclencheur pour des actions de marketing automation.

Lors de l’élaboration du modèle, on doit résoudre ces duplications de données et élaborer des règles de priorité, de mise à jour et de déduplication, idéalement bidirectionnelles avec chaque système. Dans la construction, des flux de mise à jour, il faut impérativement s’assurer que dans l’application de ces règles, on arrive à résoudre les instances de données dupliquées. Il faut également mettre en place des alertes qui permettront aux ingénieurs de données de réagir rapidement si des doublons commencent à se retrouver un jour dans les tables corrigées, afin d’éviter les conséquences importantes d’une démultiplication des données sur les rapports et outils qui reposeront sur les données consolidées.

5. Identifier un membre du comité de direction qui comprend les enjeux et défendra l’importance du projet en interne.

Si vous êtes surpris qu’un enjeu politique fasse partie de la liste, vous n’êtes pas le seul. En fait un des premiers indicateurs de l’échec d’un projet d’entrepôt de données, c’est un conseil d’administration non engagé dans le projet.
Il est parfois difficile de trouver un membre du conseil d’administration qui comprend l’importance de votre projet.

Il peut être difficile d’obtenir le soutien, le temps et l’argent nécessaire pour le mener à bien s’il n’est pas une priorité au plus haut niveau de l’entreprise.

Pour que le conseil d’administration soit convaincu, il faut démontrer les avantages pour l’entreprise que le projet permettra de matérialiser, et présenter les coûts en tenant compte d’un maximum d’éléments dès la première présentation. En effet il est important d’éviter que les estimations augmentent au fil de l’eau, car cela mettra en doute l’évaluation globale du projet.

Une fois que le projet est détaillé, et l’équipe de gestion convaincue, il y a peu de chances que le projet soit annulé.

Pour cette raison dans le top 5 de notre liste, nous trouvons l’identification d’un champion parmi le conseil d’administration.

Points à retenir

De toutes les étapes de conception et réalisation de votre entrepôt de données marketing, celles que nous avons évoqué dans cet article sont les plus cruciales pour achever votre projet de data warehouse avec succès.

Bien entendu, il y a beaucoup d’autres étapes et d’autres éléments qui entreront en ligne de compte dans sa planification et son implantation. Communiquez avec nous si le sujet vous intéresse et nous mettrons une explication encore plus complète dans notre agenda des publications futures.

Et si nous avions confié cet article à l'intelligence artificielle?

En prenant la décision d'écrire des articles de blog au sujet de notre métier, nous nous sommes posés la question: Avec tous les nouveaux systèmes d'intelligence artificielle qui aujourd'hui sont intégrés aux outils de rédaction de contenu, est-ce qu'il y a encore de la place à la création de contenu par des experts humains sur le sujet du marketing relationnel?

Nous avons voulu comparer notre savoir-faire aux pouvoirs de recherche et rédaction d'un engin évolué d'intelligence artificielle et lui poser exactement la même question.

Voici donc la version alternative de notre article, écrite par ChatGPT:

Les 5 étapes clés pour réussir votre projet de data warehouse

Par: OpenAI

Voici cinq étapes clés pour réussir votre projet de data warehouse:

Établissez vos objectifs et définissez vos besoins en matière de données. Déterminez pourquoi vous voulez mettre en place un data warehouse et ce que vous voulez en retirer. Cela vous aidera à orienter les décisions prises tout au long du projet.

Collectez et préparez vos données. Assurez-vous de disposer de données de qualité et de les préparer de manière à pouvoir les utiliser efficacement dans votre data warehouse. Cela peut inclure le nettoyage et la normalisation des données, ainsi que l’intégration de données provenant de différentes sources.

Choisissez votre solution technologique. Il existe de nombreuses options en matière de logiciels et de plateformes de data warehouse, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Faites des recherches et évaluez les différentes options pour trouver celle qui convient le mieux à vos besoins.

Concevez et mettez en place votre data warehouse. Déterminez comment vous allez organiser et stocker vos données, ainsi que la manière dont vous allez les analyser et les utiliser. Assurez-vous également de définir des processus de gestion de la qualité de vos données afin de garantir leur exactitude et leur pertinence.

Mettez en œuvre et testez votre data warehouse. Installez votre solution technologique et chargez vos données. Testez votre data warehouse pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il répond à vos besoins. N’oubliez pas de maintenir et de mettre à jour votre data warehouse de manière régulière afin de garantir sa pertinence et son efficacité.

Notre article vous a-t-il plu? Et celui crée par l'intelligence artificielle? Avez-vous envie d'en savoir plus?

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