PME & Start-up : Comment être ( réellement ) une entreprise Data-Driven.

Si votre entreprise est semblable à celles dans lesquelles nous sommes intervenus récemment , il est possible que vos données soient cloisonnées et non structurées. Les finances et les ventes peuvent avoir du mal à se mettre d'accord sur des questions telles que le nombre de nouveaux de clients acquis le mois dernier et, pire encore, sur le chiffre d'affaires net. En outre, il est possible que vous ayez épuisé les limites de lignes d'Excel en essayant de joindre des données provenant de sources de données disparates, au point que le processeur de votre ordinateur portable fait un bruit de réacteurs d'avion au décollage.

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Point de départ

Nos clients font appel à nous lorsqu'ils font les constats suivants :

• Plus d'1h30 de temps consacré par jour à la consolidation des données venant de plusieurs sources
• Pas de règles métiers définies clairement pour le calcul des KPIs stratégique pour piloter l'activité de l'entreprise
• Peu de temps consacrée à l'analyse avancée des données
• Impossibilité d'avoir de la donnée fraîche consolidée en quasi temps réel ( Mise à jour toutes les heures )
• Peu de possibilité d'anticiper des actions marketing car pas d'analyses prédictives
• Impossibilité d'avoir une vue globale sur l'ensemble de tous les indicateurs clés de performance

Au cours des dernières années, les technologies d'infrastructure de données ont considérablement évolué, ainsi que les meilleures pratiques qui les soutiennent. Nous sommes passés d'entrepôts de données traditionnels et souvent volumineux sur site, d'outils ETL coûteux et fragiles, et d'une forte dépendance à l'égard de Data Engineers hautement qualifiés, à des applications d'entrepôt de données SaaS basées sur le cloud, des pipelines EL flexibles et l'émergence d'outils d'analyse en libre-service pour les utilisateurs non techniques.

Planifier l'étape d'après

La question cruciale que vous devez vous poser avant de vous lancer dans votre parcours de pile de données est: comment savoir si je suis prêt? En d'autres termes, lorsque votre productivité est diminuée par votre capacité à extraire efficacement des insights pertinents et significatifs, il est probablement temps de passer à une stack de données moderne.

Voici nos 4 principaux indicateurs pour savoir si vous avez dépassé vos capacités analytiques actuelles :

1. Utilisation inefficace de votre temps. Si vous passez la plupart de votre temps à essayer de consolider des données hétérogènes dans une feuille de calcul, il est probablement temps d'élever votre infrastructure de données. Sans l'infrastructure appropriée, les questions simples sur les ventes et les revenus deviennent chronophages et souvent frustrantes à répondre
2. Dépendance élevée aux outils de feuilles de calcul. Lorsque nous atteignons une quantité importante de données dans une feuille de calcul, il peut être temps de provisionner un entrepôt de données.‍
3. Source unique de vérité. La garantie que l'ensemble de votre entreprise dispose d'une source unique de vérité est primordiale pour l'élucidation efficace et efficiente des insights stratégique. Une Data Stack Moderne centraliserait les données de votre entreprise et garantirait l'application généralisée des mêmes données et des règles de calcul bien définies et validées en amont.
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4. Les piles de données modernes ont fait des progrès significatifs en matière de sécurité des données et d'accès utilisateur, en particulier avec les applications d'entrepôt de données basées sur le cloud, garantissant que les données sont cryptées en transit et au repos.
   
   

Modern Data Stack

De plus en plus, les entreprises , quelles que soient leur taille, adoptent une infrastructure de data warehousing et de business intelligence basée sur le cloud, offrant une grande flexibilité et une échelle fiable grâce à la technologie cloud. Les fournisseurs de données d'entreprise en libre-service gratuits et les outils open-source éliminent les barrières traditionnelles à l'entrée, permettant aux entreprises de toutes tailles de construire une infrastructure qui accélère considérablement le temps nécessaire pour obtenir des insights. La mise en place de cette stack est simple, résistante à l'avenir et ne nécessite qu'un minimum de supervision technique de la part des data engineers.

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Nous mettons en place tous les composants d'un Modern Data Stack :

Data Ingestion : Ingestion des données à la fréquence souhaitée par le client (Toutes les 4h ou toutes les heures )

• Export automatique des données commerciales de Prestashop et de Fastmag
• Export automatique des données de performance Site Centric de Google Analytics
• Export automatique des données de performance Média de Facebook et Adwords

‍Data Warehouse : Nous configurons l'entrepôt de données pour y stocker les données ingérer
Data Transformation : Nous mettons en place toutes les règles de calcul d'indicateurs de performances pour systématiser les analyses :
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• Analyse produit : Identifier les top produits consultés et leur stock en quasi temps réel
• E-commerce Performance : Le nombre de ventes, de retours , le CA , le Panier moyen
• Merchandising : Les performances des bannières de Merchandising sur le site ( Clics , Impressions, ventes générées )
• Customers Analytics : Nouveaux et anciens clients, Cohortes , Rétention, Détection de Churn
• Machine Learning : Anticiper
• Prédiction des ventes sur les 30 prochains jours
• Segmentation clients
• Détection d'anomalie ‍

Data Visualisation : Mise en place des outils de pilotage de l'ensemble des ces KPI's
Data Activation : Exploitation des données pour activer des stratégies de marketing automation, optimiser le ciblage et les budgets d'acquisition.
Data Quality : Mise en place des processus de vérification de la qualité de la donnée et de la détection des incohérences
Data Orchestration : Orchestration entière automatisée de tout le processus

Les forces de cette architecture proposée exploitent la disponibilité et la scalabilité des applications modernes basées sur le cloud qui peuvent gérer des ensembles de données volumineux et diversifiés et nécessitent une supervision technique limitée des ressources d'ingénierie.

Les avantages supplémentaires de cette approche, en particulier pour les petites entreprises, incluent les faibles coûts de provisionnement et de maintenance de cette pile, la rapidité et la facilité de mise en route, et la grande variété d'applications et de fonctionnalités de données à sélectionner.

Il y a seulement quelques années, cette architecture de données proposée n'aurait pas été possible. Avec le progrès des solutions basées sur le cloud, même les entreprises en phase de démarrage peuvent déployer une infrastructure flexible leur permettant de passer moins de temps à concevoir leurs applications de gestion de données , consolider leurs données, plus de temps à analyser leurs données.

Depuis quelques années, nous accompagnons beaucoup de PME et de Start-up dans la mise en place de Modern Data Stack. Besoin d'en discuter, n'hésitez pas à nous contacter.

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