Avec l’IoT, le cloud ou les réseaux sociaux et autres canaux de communication, les entreprises génèrent aujourd’hui des volumes massifs de données essentielles à leur stratégie marketing. L’intégration de données, à condition qu’elles soient de qualité, permet de fusionner et structurer cette data extrêmement hétérogène. Cette solution numérique fournit ainsi des insights précieux et contribue pleinement à améliorer la prise de décisions et les actions marketing.
Comprendre l’intégration de données
L’intégration de données est un processus essentiel pour l’entreprise puisqu’elle permet de centraliser, structurer et organiser des données provenant de sources diverses (applications, capteurs, open data, partenaires tiers, etc.) afin d’en offrir une vue d’ensemble, notamment en éliminant les redondances, et de les rendre plus facilement exploitables.
Deux approches sont couramment utilisées :
- L’ETL (extraction, transformation et chargement) : ici, les données sont extraites des différentes sources d’origine, transformées en modèles utilisables pour l’analyse et enfin chargées dans un data warehouse (système de stockage), sur site ou dans le cloud.
- L’ELT (extraction, chargement et transformation) : plus récente, cette méthode extrait les données et les charge dans un data warehouse ou un data lake avant de les transformer. Elle a la particularité de pouvoir gérer des données non structurées.
Cependant, pour que l’intégration soit réellement efficace, la qualité des données est majeure. Des données incomplètes ou inexactes peuvent en effet impacter l’analyse et donc la prise de décision. Une mauvaise qualité qui coûterait en moyenne 12,9 M$ (environ 12 M€) par an aux entreprises, selon l’édition 2020 du rapport Gartner Magic Quadrant.
De nombreux défis à relever
L’intégration de données est un défi complexe à relever, celles-ci étant notamment très variées (format, structure, multiplicité des sources). Les organisations doivent également veiller à garantir leur sécurité et leur confidentialité, conformément au règlement général sur la protection des données (RGPD) et ainsi mettre en place des mesures de sécurité robustes. Enfin, les solutions d’intégration de données évoluant sans cesse, les entreprises sont contraintes de s’y adapter (migration des applications du legacy vers le cloud, intégration d’API pour faciliter le partage de la data, par exemple).
Une intégration de données efficace est cependant essentielle dans les domaines de l’intelligence artificielle, du big data et de la business intelligence, qui sont au cœur des stratégies marketing modernes :
- L’intelligence artificielle nécessite des données propres (exactes, complètes, cohérentes, pertinentes et à jour) et bien structurées pour entraîner efficacement ses modèles d’apprentissage automatique (machine learning). Ces modèles, qui sont capables par exemple d’analyser les comportements d’achat et les interactions des clients pour prédire leurs besoins futurs, permettent de créer des campagnes marketing plus ciblées et efficaces.
- Le big data implique le traitement en temps réel de volumes massifs de données clients et prospects hétérogènes, mais doit garantir des données pertinentes, précises et fiables pour l’analyse et permettre ainsi de tirer des insights exploitables. Une intégration de donnée efficace permet, par exemple, une segmentation pertinente de la base client et ainsi de mieux comprendre les tendances et préférences de la clientèle.
- La business intelligence repose sur l’analyse de la data pour fournir des insights décisionnels. Lorsque l’intégration est de qualité, elle garantit que les données analysées sont fiables et précises et permettent de prendre des décisions éclairées. Elle est indispensable pour renforcer l’efficacité des campagnes publicitaires, comprendre le parcours client, identifier les segments de marché les plus rentables, suivre les performances marketing et la pertinence des actions commerciales ou encore améliorer sa stratégie, par exemple.
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Les bonnes pratiques pour réussir son intégration de données
Pour mener à bien son intégration de données, quelques bonnes pratiques peuvent être mises en place :
- Définir les objectifs et exigences opérationnelles et stratégiques de l’entreprise en amont est essentiel, permet de donner une direction claire et guider toutes les autres étapes de l’intégration de données.
- Bien comprendre les besoins métiers (formats, volumes, fréquence de mise à jour, etc.) afin de s’assurer que les objectifs sont alignés avec les attentes et permettre d’y répondre au mieux.
- Bien choisir son modèle d’intégration en fonction des besoins spécifiques des métiers, mais également de leurs contraintes (exigences métier, volumes de données, contraintes de performances, temps de traitement, etc.) et s’y tenir afin d’assurer la stabilité du processus d’intégration des données, son efficacité et sa performance. On distingue deux types d’intégration : dans une intégration synchrone, les différents systèmes et applications communiquent et échangent la data en temps réel, le système A qui envoie les données attend une réponse immédiate du système B avant de poursuivre son traitement. Dans une intégration asynchrone, ils échangent les données via des files d’attente, le système A ne reste pas bloqué en attente d’une réponse, mais poursuit son traitement. Le second offre généralement plus de réactivité, de flexibilité et de scalabilité.
- Documenter le processus d’intégration(politiques, standards, etc.) pour garantir que le projet d’intégration est bien structuré et compréhensible pour tous, mais également faciliter les mises à jour.
- Mettre en place une stratégie de gestion du cycle de vie des données (Data Lifecycle Management ou DLM) qui définit les politiques et processus permettant de gérer la data, de la structurer et de l’organiser tout au long de son cycle de vie, de sa création à sa suppression (collecte, stockage, traitement, analyse, sauvegarde, etc.). Une stratégie efficace garantit que ces données restent utiles et contribue ainsi pleinement à leur bonne qualité.
- Rester flexible puisque dans le domaine de l’intégration de données, les technologies d’intégration comme les sources et les formats de données évoluent sans cesse. Il est donc nécessaire de s’adapter à ces évolutions fréquentes et régulières.
- Effectuer des tests continus pour assurer la bonne qualité, la fiabilité des données traitées et garantir leur conformité aux exigences métier. En testant régulièrement les processus d’intégration, il est possible d’identifier et corriger les erreurs, améliorer les performances et garantir la bonne qualité des données.
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