Comment créer une stratégie solide d'intégration des données

Les données de votre entreprise sont piégées (éparpillées dans des dizaines d'outils SaaS, de systèmes internes et de sources tierces). À la place d'insights stratégiques, vous affrontez un obstacle frustrant après l'autre. Chaque demande de dashboard devient un projet de plusieurs semaines, tandis que vos parties prenantes s'impatientent.

Mais que se passerait-il si vous pouviez créer une stratégie d'intégration des données qui vous aiderait à unifier ces sources de données fragmentées ? Vous pourriez aller au-delà de la simple collecte de données (et les connecter de manière stratégique).

Ce guide vous présente les différents types d'approches d'intégration des données et vous montre comment élaborer une stratégie pratique d'intégration des données qui élimine les silos et transforme les informations éparses en renseignements exploitables. Suivez notre cadre pour construire une base de données unifiée qui vous fera gagner du temps et vous aidera à proposer de meilleures expériences client.

Principaux insights

• Une stratégie solide d'intégration des données commence par des objectifs commerciaux clairs plutôt que par des considérations techniques

• Les utilisateurs et utilisatrices déterminent vos priorités d'intégration. Impliquez-les dès le début du processus pour vous assurer que les données intégrées répondent à leurs besoins. Par exemple, les analystes marketing pourraient vouloir associer les données de parcours client de Contentsquare, leur plateforme de gestion de la relation client (CRM) et de l'e-mail en une seule source.

• Les tests et le suivi ne sont pas optionnels, mais des éléments essentiels d'une intégration réussie : ils renforcent la confiance de l'utilisateur dans vos données client et permettent d'identifier les problèmes très tôt

Un cadre en 9 étapes pour créer votre stratégie d'intégration des données

La création d'une stratégie efficace d'intégration des données ne doit pas être une tâche insurmontable. En la décomposant en 9 étapes, vous créez une feuille de route qui s'aligne sur les besoins de votre entreprise tout en évitant les pièges les plus courants.

1. Comprenez les points de friction

Avant d'entrer dans les détails techniques, commencez par déterminer le "pourquoi" de vos efforts d'intégration. Demandez-vous :

• Quelles sont les décisions commerciales qui ne sont pas étayées par les données dont elles ont besoin ?

• Où les équipes passent-elles trop de temps à associer manuellement des informations issues de différents systèmes ?

• Quels sont les problèmes ou les retards récurrents de données qui frustrent les équipes internes ou ralentissent les principaux flux de travail ?

Pour découvrir ces insights, envoyez un court sondage aux parties prenantes de tous les départements. Choisissez parmi les dizaines de templates de sondage de Contentsquare pour commencer ou demandez à notre Assistant for Surveys IA d'en rédiger un pour vous en 4 étapes simples.

💡Conseil de pro : cherchez des modèles dans les résultats de votre sondage, en vous concentrant sur les endroits où l'on perd du temps, où la qualité des données se dégrade ou où les employés frustrés créent des solutions de contournement. Ce sont souvent des signes de lacunes d'intégration qui méritent d'être comblées.

Les fonctionnalités automatisées de Contentsquare Survey vous aident à comprendre rapidement les résultats de votre sondage sur l'intégration des données en

• Créant des résumés des résultats de votre sondage pour vous donner une vue d'ensemble

• Analysant les sentiments (positifs, négatifs et neutres) pour identifier les frustrations liées à l'intégration

• Utilisant des étiquettes automatisées pour détecter des thèmes dans vos résultats, vous aidant ainsi à prioriser les problèmes de données les plus courants

Contentsquare analyse les sentiments exprimés dans les résultats de votre sondage, ce qui vous permet de déterminer les fonctionnalités d'intégration que les utilisateurs et utilisatrices aiment et n'aiment pas

2. Auditez votre écosystème actuel de données

Avant de créer un plan pour connecter vos données, vous devez comprendre ce avec quoi vous travaillez (identifier les données existantes, où elles se trouvent et comment elles se déplacent entre les systèmes).

Commencez par répertorier vos sources de données, notamment les applications SaaS, les bases de données internes, les données tierces et les feuilles de calcul.

Pour chaque source, documentez les informations de base comme la fréquence de mise à jour, le volume de données, les champs clés et les propriétaires de l'entreprise. L'inventaire de ces informations de base vous aidera à planifier vos intégrations par la suite.

Puis recherchez les domaines problématiques qui nécessitent une attention particulière, comme

• Les silos de données : où se trouvent les informations précieuses piégées dans des systèmes déconnectés ?

• Les données dupliquées : conservez-vous les mêmes informations à plusieurs endroits ?

• Les problèmes de qualité : quelles sources présentent des formats incohérents, des valeurs manquantes ou des informations obsolètes ?

• Les goulots d'étranglement manuels : où les équipes passent-elles des heures à copier, coller ou rapprocher des données ?

Cet audit révèle souvent des insights surprenants (comme le fait que les commerciaux passent une heure par jour à mettre à jour manuellement des feuilles de calcul alors qu'ils pourraient être en train de passer des appels ou que vous disposez de trois bases de données clients différentes contenant des informations contradictoires).

3. Choisissez une base d'accueil pour vos données

Si votre audit révèle que vous ne disposez pas d'un emplacement centralisé pour vos données, il est temps d'en choisir un.

La plupart des entreprises utilisent un entrepôt de données. Il s'agit d'un lieu de stockage central conçu pour contenir toutes les informations issues de vos différents systèmes.

Par exemple, votre entrepôt de données peut contenir des informations issues de

• Votre plateforme marketing

• Votre plateforme CRM

• Votre logiciel de support client

• Vos outils de test A/B

• Vos plateformes e-commerce

• Vos outils Contentsquare comme Session Replay, Impact Quantification, Error Analysis et Heatmaps

Avec un entrepôt de données, vous n'avez pas besoin de passer d'un système à l'autre pour obtenir des insights utiles à partir de vos données. Toutes vos données sont réunies au même seul endroit, prêtes à être analysées par votre équipe.

Les entrepôts de données les plus connus sont Snowflake, BigQuery de Google Cloud et Amazon Redshift. Si vous disposez de l'un de ces systèmes, vous avez de la chance. Le Data Connect de Contentsquare s'intègre de manière transparente aux entrepôts de données populaires comme ceux-ci, vous permettant de fournir automatiquement des données Contentsquare structurées et enrichies à votre entrepôt.

4. Développez des idées d'intégration et fixez des objectifs clairs

Une fois que vous avez identifié vos points de friction au moyen d'un sondage et d'un audit, traduisez-les en cas d'utilisation claire pour l'intégration des données.

La façon dont vous abordez l'intégration dépend de vos systèmes, de vos sources de données et des besoins de votre équipe.

Supposons par exemple que votre infrastructure technologique comprenne un entrepôt de données, une plateforme d'automatisation des e-mails, une plateforme de tests A/B, un outil de prédiction du churn et une plateforme d'intelligence de l'expérience comme Contentsquare.

Voici quelques pistes pour résoudre les problèmes les plus courants :

Pour chaque cas d'utilisation de l'intégration, fixez des objectifs clairs avec des métriques spécifiques. Au lieu d'un objectif vague comme "améliorer les insights client", visez quelque chose de mesurable comme "augmenter l'efficacité des ventes croisées de 15 % grâce à l'intégration des données relatives à l'utilisation des produits et à l'historique des achats"

5. Choisissez la bonne approche d'intégration

Tous les besoins d'intégration des données ne sont pas identiques. Certains cas d'utilisation nécessitent une synchronisation des données en temps réel, tandis que d'autres fonctionnent parfaitement avec des mises à jour quotidiennes par lots.

Après avoir développé des idées d'intégration, associez chacune d'entre elles à une approche appropriée :

• Les interfaces de programmation d'applications (API) sont un ensemble de protocoles ou d'outils quiconnectent des applications ou des plateformes logicielles. Les API permettent une circulation rapide des données, mais nécessitent un suivi pour des éléments comme les erreurs. Les intégrations d'API personnalisées sont particulièrement puissantes, mais leur développement et leur maintenance demandent beaucoup de temps et d'efforts.

• Les plateformes d'intergiciels et d'intégration relient plusieurs systèmes par l'intermédiaire d'un hub central, gérant des flux de données complexes. Elles sont idéales pour les écosystèmes disposant de gros volumes de données, mais leur mise en œuvre et leur maintenance nécessitent généralement des équipes informatiques qualifiées.

• ELT (extract, load, transform) vous permet de charger des données brutes dans un entrepôt de données cloud, où elles sont ensuite transformées. Bien que flexible et évolutive, en particulier pour les grands ensembles de données, cette approche nécessite une expertise technique de modélisation des données et de langage de requête structuré (SQL).

• ETL (extract, transform, load) transforme les données avant de les charger dans le système de stockage, ce qui permet d'en garantir la qualité et la structure dès le départ. Cette méthode vous permet de consolider et de rechercher des données issues de sources disparates, facilitant ainsi l'accès et l'analyse des utilisateurs et utilisatrices.

Utilisez un ETL automatisé et entièrement géré comme Data Connect de Contentsquare pour créer votre ensemble de données idéal sans effort manuel supplémentaire et combinez-le avec d'autres sources de données pour garantir que vos équipes disposent toujours d'insights actualisés.

Par exemple, si la détection des fraudes est une priorité pour l'entreprise, combinez les données comportementales avec les enregistrements de transactions pour détecter rapidement les comportements suspects. Avec des sources de données intégrées, vous pourriez remarquer qu'un utilisateur ou une utilisatrice e-commerce crée plusieurs comptes à partir du même appareil en une heure, puis les utilise pour effectuer des achats avec différents modes de paiement à la même adresse de livraison. (C'est mauvais signe ! 🚩)

6. Concevez l'architecture de votre flux de données

Maintenant que vous avez choisi vos approches d'intégration, il est temps de concevoir la façon dont les données circuleront dans votre entreprise. C'est ce qu'on appelle une architecture de flux de données.

Créez une carte visuelle montrant les

• Systèmes sources pour chaque ensemble de données pour montrer d'où proviennent les données, comme les CRM ou les plateformes marketing

• Principales étapes de la transformation, ou comment les données sont nettoyées, remodelées ou enrichies en cours de route

• Destinations finales, comme les entrepôts de données ou les outils d'informatique décisionnelle

C'est en concevant l'architecture des flux de données que votre stratégie d'intégration devient réalisable. Elle décrit la manière dont les données circulent entre les systèmes, ce qui vous aide à repérer les lacunes, à réduire les doublons et à aligner les équipes autour d'un plan de déploiement évolutif.

💡Conseil de pro : concevez soigneusement votre flux de données pour pérenniser vos fonctionnalités d'analyse. Data Connect facilite le chargement des données d'expérience et d'erreur enrichies dans votre entrepôt de données, ce qui permet d'obtenir à l'avenir des aperçus basés sur l'IA, des analyses avancées et des modélisations prédictives.

Supposons par exemple que vous travailliez pour une entreprise e-commerce. Vous pouvez suivre en temps réel les consultations de produits, l'activité du panier et les erreurs de paiement et enrichir ces données avec des métadonnées comme la région ou la source de la campagne. Ensuite, Data Connect les envoie automatiquement à votre entrepôt de données, où les analystes les utilisent pour construire des modèles de prédiction afin d'identifier les ruptures de stock avant qu'elles n'aient un impact sur les conversions.

7. Établissez une gouvernance des données claire

Lors de la conception de l'architecture, il convient d'établir clairement la propriété et la gouvernance des données.

Autrement dit, il faut déterminer

• Qui est responsable de chaque source de données

• Les étapes à suivre par les utilisateurs et utilisatrices pour accéder à ces données

• Comment assurer la sécurité des données

• Comment maintenir des normes de qualité

Une bonne gouvernance veille à la fiabilité de vos données intégrées lorsqu'elles circulent entre les systèmes.

Data Connect facilite la gouvernance des données en créant des ensembles de données structurés et prêts à l'emploi. Au lieu de données brutes avec des noms de champs peu clairs ou une documentation manquante, vous obtenez des tableaux bien organisés avec des étiquettes claires et des contrôles d'accès déjà en place. Cela veut dire que votre équipe peut commencer à faire des requêtes en toute confiance (sans passer des jours à nettoyer ou à déchiffrer les données).

8. Mettez en œuvre et automatisez

Une fois votre architecture de flux de données en place, il est temps de commencer à créer. C'est là que la stratégie devient réalité, en mettant en place les connexions, les pipelines et les processus qui font circuler les données dans vos systèmes.

Si vous utilisez Data Connect pour certaines de vos intégrations, cette partie est simple. Vous n'avez pas besoin de développeurs, d'API personnalisées ou de transformations complexes. Il vous suffit d'appuyer sur le bouton et de remplir votre entrepôt avec les données de comportement, de performance et d'erreur de Contentsquare.

Si vous utilisez d'autres méthodes d'intégration de données, vérifiez auprès de vos équipes qu'elles ont accès aux données dont elles ont besoin, dans les formats qu'elles attendent. Vous pourrez ainsi détecter les problèmes d'utilisabilité avant qu'ils ne deviennent des obstacles et vous assurer que les données intégrées répondent réellement aux besoins de l'entreprise.

💡Conseil de pro : les coûts liés à la manipulation manuelle des données (notamment le temps et l'argent consacrés à la résolution des goulots d'étranglement techniques, à la maintenance des systèmes et au dépannage) s'accumulent rapidement. Data Connect envoie vos données d'utilisateur, de segment, d'erreur et d'événement à votre entrepôt de données d'un simple clic, libérant ainsi ces ressources et vous offrant une plus grande adaptabilité.

9. Contrôlez, testez et optimisez

Une stratégie réussie d'intégration des données requiert une attention permanente pour veiller à la précision et à la fiabilité des flux de données. Des tests réguliers permettent de renforcer la confiance dans les données intégrées et d'éviter que de petits problèmes ne prennent de l'ampleur.

Mettez en place un suivi de vos pipelines de données, depuis les systèmes sources jusqu'à l'entrepôt de données, afin de garder un œil sur la rapidité avec laquelle les données arrivent et de vérifier si elles sont complètes et exactes. Cela vous permet de repérer les tendances avant qu'elles n'aient un impact sur les utilisateurs et utilisatrices professionnels et vous donne les insights nécessaires pour améliorer votre architecture d'intégration.

Voici quelques méthodes de test permettant de préserver l'intégrité des données

• Tests unitaires : testez de petites parties du processus pour veiller à ce que vos transformations de données fonctionnent

• Tests de bout à bout : effectuez des contrôles complets du pipeline de données pour veiller à ce que les données se déplacent correctement du début à la fin

• Tests de régression : vérifiez deux fois les configurations existantes lors de l'ajout de nouvelles sources de données, afin de s'assurer que rien ne se brise

• Validation de la qualité des données : recherchez des problèmes comme des valeurs manquantes, des doublons et des données périmées

• Alerte et observabilité : utilisez les notifications et les dashboards pour repérer et résoudre les problèmes avant qu'ils ne prennent de l'ampleur

Automatisez ces routines de test, en les intégrant à votre flux de travail d'intégration habituel. Cette approche permet d'éviter que des problèmes de qualité des données n'affectent vos rapports ou votre processus de prise de décision.

Donnez à vos équipes les moyens d'agir grâce à une intégration transparente des données

L'intégration des données ne consiste pas seulement à connecter des systèmes, mais aussi à libérer le potentiel de croissance de votre entreprise. En suivant le cadre présenté dans ce guide, vous pourrez créer un écosystème unifié avec des données enrichies et intégrées pour une prise de décision fondée sur des données probantes et une efficacité opérationnelle.

Commencez par des cas d'utilisation à fort impact qui démontrent un retour sur investissement (ROI) clair pour créer une dynamique et communiquez en continu avec vos équipes sur leurs besoins. Lorsque vous leur donnez les moyens de disposer d'informations complètes, précises et accessibles, vous transformez votre paysage de données fragmentées en un atout précieux pour l'entreprise.

FAQ sur la stratégie d'intégration des données