6 outils indispensables de gestion des données pour capturer, organiser et analyser les données

Alors que des données propres et fiables deviennent essentielles à tout, des décisions commerciales de haut niveau aux campagnes marketing en cours, il n'a jamais été aussi important de disposer des bons outils de gestion des données.

Les outils de gestion des données d'aujourd'hui ne sont plus réservés aux analystes et aux spécialistes de l'informatique décisionnelle : ils comblent le fossé entre les équipes de données et les principaux utilisateurs finaux, comme les marketers et les product managers, en fournissant des données en temps réel pour étayer des décisions fondées sur des preuves et centrées sur le client à tous les niveaux.

Face à la diversité de solutions de gestion de données disponibles, comment choisir celles qui conviennent le mieux à votre entreprise ? Découvrez les 6 meilleurs outils de gestion de données pour répondre à différents besoins du client et processus métier et transformer vos données brutes en insights exploitables.

Principaux insights

• Les outils de gestion des données sont des logiciels conçus pour aider les entreprises à collecter, organiser et analyser efficacement leurs données. Ils améliorent la gouvernance des données, réduisent les redondances et les erreurs et décloisonnent les données à travers les différents points de contact clients afin de proposer une vision complète des besoins de l'utilisateur.

• Il existe plusieurs types d'outils de gestion des données, notamment les data warehouses, les gestionnaires de bases de données (SGBD), les outils d'intégration de données, les plateformes d'analyse de données, les outils de gestion des données comportementales, les solutions de gestion des données de référence (MDM) et les logiciels de modélisation et de visualisation des données.

• Pour choisir le logiciel de gestion de données adapté à votre équipe ou à votre entreprise, tenez compte de facteurs comme la maturité actuelle de vos données, les exigences et les objectifs de l'entreprise, l'adaptabilité, l'intégration avec votre stack technique et votre architecture de données existantes, ainsi que le budget (prix initial et coût total de possession à long terme).

1. Gestion des données comportementales : Contentsquare

L'une des sources de données les plus précieuses à votre disposition est le comportement réel du client. La façon dont les utilisateurs et utilisatrices interagissent avec votre site ou votre produit tout au long de leur parcours client révèle des informations essentielles sur leurs préférences, leurs besoins et leurs frustrations que vous pouvez utiliser pour améliorer l'expérience client (CX), optimiser les parcours et finalement augmenter la satisfaction (et les revenus).

Contentsquare collecte des données claires et fiables sur le comportement de l'utilisateur à travers des points de contact clés, puis les organise et les analyse. Vous pouvez exporter ces ensembles de données analysés et les insights vers votre warehouse et les combiner avec des données tirées d'autres sources (comme les outils CRM et d'informatique décisionnelle) pour une modélisation et une gestion des données plus efficaces. Voici comment procéder :

1. Collectez des données essentielles sur le comportement et l'expérience à partir d'outils tels que Journeys, Heatmaps, Session Replay et le score de frustration basé sur l'IA. La plateforme unifiée de Contentsquare réduit les silos de données, en faisant le lien entre les outils et les systèmes pour transformer les données brutes en insights fiables et accessibles que votre équipe peut exploiter instantanément pour des résultats optimaux.

2. Smart Capture capture automatiquement chaque interaction dès le départ, sans besoin de configuration complexe de taggage, proposant un ensemble de données complet et rétroactif.

3. Puis utilisez Data Connect pour exporter ces données comportementales et d'expérience vers le warehouse de votre choix, leur permettant ainsi de faire partie de l'écosystème de données plus large et vous assurant de ne jamais perdre de vue l'utilisateur final humain au cœur de tous les chiffres.

💡 Conseil de pro : donnez les moyens d'agir à chaque utilisateur grâce à l’agent IA de Contentsquare, Sense Analyst. Sense automatise chaque étape du processus d'analyse des données afin de simplifier les workflows, d’améliorer la gestion des données et de lever les obstacles à l'utilisation pour aider les équipes à trouver des tendances, à prédire les problèmes de façon proactive et à prendre des décisions agiles et axées sur les données qui optimisent l'expérience digitale.

2. Data warehouse : Snowflake

Snowflake est un data warehouse cloud-native qui sert à stocker des données commerciales depuis plusieurs sources.

Les data warehouses sont un élément fondamental de toute stratégie de données. En centralisant toutes les données de l'entreprise, les warehouses créent une source unique de vérité pour l'ingénierie et l'analyse de données, décloisonnent les outils et les plateformes et contribuent à réduire les problèmes de qualité des données comme les incohérences et les doublons. Ainsi, tout le monde dispose de données à jour, exactes et de haute qualité pour alimenter les analyses complexes, l'élaboration de stratégies et la prise de décision.

L'architecture multicloud de Snowflake s'exécute sur Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) pour proposer une flexibilité et une résilience de service accrues, optimisant les charges de travail à travers les régions et les fournisseurs de cloud et permettant aux équipes de stocker tous types de données.

En plus du stockage de données, Snowflake intègre des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance, prend en charge l'IA et l'apprentissage automatique et propose un agent IA pour aider les équipes à analyser leurs données. La séparation des couches de calcul, de stockage et de service permet d'améliorer la protection des données et d'optimiser les coûts en fonction de l'utilisation réelle, ce qui aide les équipes à gérer leurs ressources plus efficacement.

Alternatives : Amazon Redshift, Oracle Database, Peliqan

💡 Conseil de pro : intégrez Contentsquare à Snowflake pour démocratiser l'accès aux données au sein de votre entreprises et obtenir des insights inédits. Utilisez Data Connect pour fournir à l'agent IA de Snowflake, Snowflake Intelligence, les données comportementales de Contentsquare et permettre à tous, des analystes commerciaux aux marketers, en passant par les product managers et les experts du support, d'obtenir aussitôt des réponses à leurs questions.

• Comment le score de frustration influence-t-il les taux de renouvellement ?

• Comment les utilisateurs et utilisatrices ont-ils interagi avec notre récente campagne marketing et quel a été son impact sur les revenus ?

• Quels parcours utilisateurs au sein de l'application mènent généralement à des tickets de support ?

3. Intégration et transformation des données : Qlik Talend Cloud

Qlik Talend Cloud est une plateforme de gestion des données de bout en bout qui fournit des fonctionnalités d'intégration et de transformation pour associer des données issues de différentes sources et les livrer, prêtes à l'emploi, à votre data lake ou warehouse.

Ses fonctionnalités d'intégration des données permettent d'ingérer et d'intégrer des données depuis différentes sources, notamment des outils SaaS (comme votre plateforme CRM et d'expérience digitale) et des bases de données propriétaires, y compris des données sensibles protégées par pare-feu ou hébergées sur site. La synchronisation des données est automatique et elles restent toujours à jour et exactes.

Les outils de transformation de Talend vous permettent d'effectuer des transformations de base (comme la standardisation des métadonnées et la correction des valeurs manquantes ou incorrectes) et des transformations avancées (comme la personnalisation des data marts et l'automatisation de la création de warehouses), grâce à un assistant IA intégré qui accélère les workflows. Talend prend en charge le traitement des données par ETL (extraction, transformation, chargement) et ELT (extraction, chargement, transformation), ce qui aide les équipes de données à maintenir la cohérence et la qualité, à identifier rapidement les problèmes et à empêcher les données non fiables et erronées avant qu'elles ne soient intégrées dans votre warehouse.

Alternatives : Oracle Data Integrator, IBM DataStage

💡 Conseil de pro : un stratégie d'intégration des données solide vous assure de travailler à partir d'un ensemble de données complet et fiable. Recherchez des solutions (comme Contentsquare) qui s'intègrent sans effort avec les autres outils que vous utilisez au quotidien, comme vos logiciels de communication, d'expérimentation et de CRM, pour garder vos données et vos flux de travail connectés.

Intégrez Contentsquare aux autres logiciels que vous utilisez, comme Slack, pour garder vos données connectées.

4. Gestion des données de référence : Informatica MDM

Informatica MDM est une suite d'outils de niveau entreprise pour la gestion des données de référence (MDM) sur les systèmes basés sur le cloud et sur site.

Elle utilise des fonctionnalités d'intégration, de réconciliation, d'enrichissement, de qualité et de gouvernance des données pour créer un enregistrement maître unique pour chaque information (clients, produits, fournisseurs, etc.) afin de consolider les données critiques de l'entreprise en une vue unifiée et complète.

Ses fonctionnalités d'IA et d'apprentissage automatique, comme les agents IA, la mise en correspondance et la fusion pilotées par l'IA, rationalisent les flux de travail, améliorent la qualité des données et permettent aux utilisateurs et utilisatrices de se servir eux-mêmes pour améliorer leur productivité.

Alternatives : SAP,Profisee, Oracle Enterprise Data Management

5. Gouvernance des données : Collibra

Collibra est un outil de gouvernance des données qui permet aux équipes d'appliquer leurs normes et politiques de gouvernance à l'ensemble des actifs et systèmes de données afin de garantir une visibilité et un contrôle complets.

Il vous permet de mettre en place des garde-fous pour intégrer la conformité aux processus de votre entreprise tout au long du cycle de vie des données. Définissez et automatisez les processus clés de gouvernance des données, appliquez automatiquement les politiques de confidentialité des données et attribuez des accès basés sur les rôles aux actifs de données afin de réduire les risques et de vous protéger contre les manquements à la conformité.

La gouvernance des données est un élément clé de toute stratégie de gestion des données. Elle garantit la fiabilité, l'accessibilité et la sécurité des données de votre entreprise. Ceci est d'autant plus important que de nouveaux cas d'usage et de nouvelles opportunités se présentent. Une gouvernance des données solide permet aux entreprises de faire évoluer leurs processus de manière sûre et responsable et ainsi d'adopter rapidement les technologies émergentes comme l'IA (tout en acquérant un avantage concurrentiel).

Alternatives : Atlan, Alation, Informatica Cloud Data Governance and Catalog

💡 Conseil de pro : des données bien gérées sont essentielles pour respecter vos obligations de conformité et réglementaires. Téléchargez notre Guide de l'analyse respectueuse de la vie privée pour découvrir comment Contentsquare protège vos données (et celles de vos clients) pour garantir la conformité aux normes les plus strictes du secteur et assurer une tranquillité d'esprit.

6. Diffusion de données en temps réel : Apache Kafka

Apache Kafka est une plateforme open source de flux d'événements distribués qui permet de transférer des données d'événements en temps réel entre systèmes de manière fiable, à très grande échelle et avec une faible latence. Elle est utilisée pour créer des pipelines de données et des applications de streaming qui réagissent instantanément à des événements tels que les inscriptions de clients ou les transactions.

L'intégration de flux de données en temps réel à votre tech stack de gestion des données vous permet d'évaluer et de saisir automatiquement les opportunités dès leur apparition. Par exemple, utilisez les flux d'événements en temps réel pour personnaliser l'expérience client, déclencher des publicités ciblées en fonction des préférences de l'utilisateur ou identifier et intercepter les tentatives de fraude.

Alternatives : Amazon Kinesis, RabbitMQ

Enrichissez votre stratégie de gestion des données avec les données du comportement de l'utilisateur

Une meilleure gestion des données profite à toutes les équipes, ce qui se traduit par une expérience client optimisée, une réduction des silos, des insights plus rapides (et un impact plus immédiat). Des données solides, fiables et accessibles sont essentielles pour tout, des campagnes de personnalisation aux optimisations de l'expérience digitale en passant par la protection contre la fraude et la conformité réglementaire.

Utilisez des outils de gestion des données pour alimenter les équipes techniques et non techniques et transformer le chaos des données en clarté, ce qui permet à tout le monde d'accéder à des données fiables et bien gérées et de les analyser pour prendre des décisions axées sur les données.

FAQ sur les outils de gestion des données