5 stratégies pour éliminer les silos de données et devenir véritablement axé sur les données

Lorsque chaque équipe s'appuie sur ses propres données isolées, les décisions sont-elles réellement fondées sur les données, ou ne sont-elles qu'un jeu de hasard ?

Voilà la réalité des silos de données. Sans vision d'ensemble, les équipes font des hypothèses sur les points qui leur échappent. Or, les hypothèses n'encouragent ni la collaboration efficace ni les décisions éclairées, et les clients subissent souvent les conséquences néfastes de messages contradictoires et de parcours digitaux incohérents.

Ne laissez pas les résultats au hasard. Ce guide présente 5 stratégies pratiques pour éliminer les silos de données et les lacunes, facilitant ainsi l'accès de toutes les équipes à des données complètes et cohérentes et leur transformation en actions concrètes.

Principaux insights

• Les silos de données sont problématiques car ils créent des données incomplètes et isolées, ce qui entraîne une collaboration inefficace, une prise de décision médiocre, un manque d'accès aux données et une expérience client négative

• La suppression des silos de données nécessite une structure pour garantir la cohérence à chaque étape de votre pipeline de données

• Une vision unifiée de l'expérience client, s'appuyant sur des dashboards, des fonctionnalités collaboratives et des analyses basées sur l'IA, permet à chaque équipe de travailler à partir des mêmes informations et soutient les besoins de l'entreprise

1. Standardisez et synchronisez les données de base

Les équipes qui travaillent avec des données cloisonnées sont souvent confrontées à des formats et des indicateurs contradictoires, ce qui complique la prise de décisions stratégiques. La standardisation et la synchronisation peuvent être combinées pour résoudre ce problème.

La standardisation permet de convertir les données issues de diverses sources en un format cohérent, tandis que la synchronisation garantit que chaque système reflète ces valeurs standardisées.

Vous devez appliquer les deux processus à vos données de base, qui se répartissent en 2 types :

• Données critiques : ensembles de données que votre entreprise utilise pour prendre des décisions stratégiques, comme les résultats des tests consommateurs et produits en accédant un nouveau marché

• Données fréquemment utilisées : ensembles de données opérationnelles et analytiques auxquels les équipes accèdent fréquemment pour optimiser les processus internes et améliorer l'expérience client. Par exemple, les données comportementales des clients en temps réel permettent aux équipes support d'intervenir rapidement pour résoudre les problèmes

Il existe différentes façons de mettre en forme vos données afin de les standardiser et de les synchroniser. Idéalement, il est préférable de commencer dès la collecte des données par l'une des étapes suivantes :

Créer un dictionnaire de données

Un excellent moyen de standardiser les données et de garantir leur cohérence consiste à créer un dictionnaire de données (un document qui définit les éléments d'un ensemble de données).

Les équipes de données sont généralement responsables de la construction de la structure d'un dictionnaire de données, de préférence dans une base de données backend afin qu'il s'aligne automatiquement avec les données réelles.

Et pour l'exploiter avec des informations correctes et à jour, elles doivent consulter les propriétaires et les utilisateurs fréquents des données (comme les équipes de ventes, marketing et de gestion de produits) sur les termes commerciaux clés, ce qu'ils mesurent et comment ils sont calculés.

Voici un exemple de terme commercial :

Les équipes de données traduisent ensuite les termes commerciaux en règles techniques, comme le type de données (nombre à deux décimales), la taille (jusqu'à 12 chiffres) et le format (devise en dollars américains à deux décimales). Parallèlement, les développeurs appliquent ces règles au sein de la base de données et les valident tout au long du pipeline de données.

Imposez un schéma à l'ensemble de votre pipeline de données

Les schémas constituent un autre élément essentiel de la standardisation. Ils veillent à ce que vos données respectent les structures attendues tout au long du processus. Autrement dit, les ensembles de données doivent toujours contenir les bonnes informations au moment de la collecte, de la transformation et même de l'extraction, de la transformation et du chargement (ETL) inverse (nous y reviendrons avec la prochaine stratégie).

Cela empêche les équipes et les outils de créer des structures incompatibles, l'une des principales causes des silos d'informations.

Établissez vos données de référence

Pour standardiser ce qui est considéré comme la "vérité" et supprimer les silos, enregistrez un fichier central de données qui changent rarement, comme les informations client, les détails des produits et les données financières.

Une fois les données de référence créées, vous pouvez synchroniser les mises à jour entre les différents systèmes logiciels, comme les plateformes de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources de l'entreprise (ERP). Ainsi, des modifications simples, comme la désinscription d'un utilisateur aux e-mails, sont automatiquement répercutées, évitant ainsi toute frustration et toute perte de confiance.

2. Optimisez votre tech stack (créez un entrepôt de données)

Les données issues de différentes sources, comme les systèmes de gestion des stocks, les plateformes d'analyse de l'expérience utilisateur et les bases de données de vente et de marketing, devraient converger vers un seul endroit : un entrepôt de données.

Un processus appelé ETL (Extraction, Transformation, Chargement) permet à ces sources d'envoyer directement des informations vers cet entrepôt de données. Ce dépôt central peut stocker des données structurées (listes de clients et feuilles de calcul) et non structurées (fichiers XML et vidéo).

Dites adieu aux silos de données. Ici, les équipes peuvent accéder à des données propres et cohérentes pour la production de rapports d'informatique décisionnelle (BI), la visualisation des données et l'analyse prédictive basée sur l'apprentissage automatique.

💡 Le saviez-vous ? Les entrepôts de données sont un élément clé du data tech stack. Grâce à leur rentabilité et à leur évolutivité, les solutions cloud comme Snowflake, BigQuery et Databricks sont aujourd'hui plus populaires que les solutions sur site.

Comment construire votre pile de données

La suppression des silos commence par une base solide. L'une des premières considérations est de savoir si votre outil d'intégration de données (qui permet de collecter et d'importer vos données dans un seul endroit) prend en charge le SaaS, les services bancaires ou les produits e-commerce que vos équipes utilisent au quotidien.

Puis : documentez tout. Depuis vos dépendances et configurations aux tables de référence (sources de données définitives) en passant par les comptes de service (comptes automatisés gérant les tâches comme l'accès aux données cloud ou l'exécution de bases de données). Associez cela à un système de contrôle de version pour conserver un historique clair des modifications et garantir la cohérence des équipes.

Que contient une pile de données ?

Une fois que vous avez documenté les outils et systèmes nécessaires, auditez votre pile de données pour identifier les éléments manquants. Assurez-vous de disposer au minimum des composants suivants :

• Des sources de données : envoyez des données CRM issues de plateformes comme Salesforce et HubSpot ; données comportementales, de performance et d'erreurs issues de la fonctionnalité Data Connect de Contentsquare

⚡ Conseil de pro : Data Connect vous permet de synchroniser vos données à grande échelle avec l'entrepôt de données de votre choix. Qu'il s'agisse de données sur l'utilisation des produits, l'insatisfaction client ou le suivi de l'expérience utilisateur, vos ensembles de données sont importés de manière propre, structurée et gérée dans votre entrepôt de données centralisé.

Data Connect s'intègre aussi au reste de votre tech stack pour optimiser l'analyse et faciliter la prise de décisions éclairées. En l'associant avec d'autres sources de données dans un entrepôt de données centralisé, vous ouvrez la voie à de nouveaux cas d'usage, notamment des modèles d'IA et d'apprentissage automatique pour la prédiction du taux d'attrition et la détection d'anomalies.

• Des outils d'intégration de données : extrayez les données brutes de la source, les transformer en les nettoyant, les fusionnant et les formatant, puis les charger dans l'entrepôt de données à l'aide d'outils comme qu'AWS Glue, Azure Data Factory et Apache Airflow

• Des outils d'informatique décisionnelle (BI) : étayez vos décisions stratégiques grâce aux données extraites par des logiciels comme Tableau et Microsoft Power BI

• Des dashboards et outils de visualisation : obtenez une vue d'ensemble complète de vos performances analytiques digitales grâce à Dashboards de Contentsquare ou Looker Studio

Créez des dashboards partagés dans Contentsquare

3. Configurez votre pipeline ETL inversé

Alors que l'ETL consiste à déplacer des données vers votre entrepôt de données, l'ETL inversé ou l'activation des données fait l'inverse, vous permettant de renvoyer des données propres et structurées vers les outils que vos équipes utilisent régulièrement.

Cela permet de mettre les données analytiques directement à la disposition des équipes qui en ont le plus besoin. Les marketers utilisent les données d'utilisation du produit et les insights comportementaux pour concevoir des campagnes ciblées et personnalisées. Les équipes produit et d'expérience utilisateur (UX) accèdent aux listes de clients afin d'adapter l'expérience au sein de l'application aux segments les plus importants.

Voici comment construire votre pipeline ETL inversé :

• Choisissez les bons outils d'intégration : choisissez-les en fonction de vos exigences et priorités, plateformes ETL inverses dédiées pour une solution rapide et facile à maintenir, outils de capture des données modifiées (CDC) pour une synchronisation en temps réel, et scripts personnalisés et interfaces de programmation (API) pour plus de flexibilité et l'intégration de sources qui ne s'intègrent pas directement à votre outil ETL inverse

• Priorisez les cas d'usage à fort impact : identifiez ce qui apportera une valeur immédiate aux équipes qui en ont le plus besoin

• Concevez, testez et déployez à grande échelle : définissez le flux de données entre votre entrepôt et vos outils opérationnels. Créez votre premier flux de données avec les données sources, les transformations, les cibles de destination et les déclencheurs appropriés. Suivez ses performances et ajustez les déclencheurs ou les transformations en conséquence.

• Sécurisez vos données : mettez en œuvre le chiffrement des données, un contrôle d'accès général et une authentification, ainsi que d'autres mesures de sécurité lors du transfert et du stockage

• Maintenez et communiquez : définissez les processus de maintenance et de support continus et n'oubliez pas d'informer les parties prenantes qu'elles peuvent accéder aux données dont elles ont besoin dans l'entrepôt de données

⚡ Conseil de pro : vous ne savez pas quelles données utiliser dans votre premier flux de données ? Commencez par des données d'analyse comportementale, comme les replays de session, les heatmaps et les parcours (que ce soit depuis un appareil mobile ou le web).

L'intégration de ces insights dans les outils quotidiens de vos équipes vous permet d'identifier les points de friction et les sources d'engagement. Vous comprendrez ainsi les raisons du comportement de vos clients et pourrez optimiser leurs expériences digitales avec plus d'assurance.

Plus besoin de jongler entre les outils : avec Contentsquare, vous pouvez consulter les heatmaps puis accéder aux replays de session associés pour une analyse approfondie

4. Utilisez des tests d'intégrité des données

Les tests d'intégrité des données consistent à évaluer systématiquement la qualité, l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité des données. Ils assurent la fiabilité vos données et l'adaptation à leur usage.

En général, les tests se concentrent sur deux types d'intégrité des données :

• Intégrité physique : détection des erreurs physiques ou de la corruption de votre matériel ou infrastructure informatique. Cela inclut des contrôles d'intégrité des disques, des tests de transmission de données, la validation des sauvegardes et des restaurations, ainsi que la détection de la corruption des données.

• Intégrité logique : veillez à ce que toutes vos données soient cohérentes et que les dépendances ou relations entre les points de données respectent les règles que vous avez définies. Les tests courants portent sur l'intégrité du domaine, l'intégrité des entités, l'intégrité référentielle, la cohérence logique et l'exhaustivité des données.

Pour lancer les tests, suivez ces étapes :

• Définissez les objectifs et les exigences : identifiez vos ensembles de données critiques, priorisez les domaines d'intervention (par exemple : risques et conformité) et travaillez avec toutes les parties prenantes pour définir les paramètres d'intégrité de vos données et identifier les indicateurs clés

• Concevez et implémentez des tests : élaborez des tests complets à tous les niveaux de granularité, en utilisant différentes techniques de test, et intégrez-les à votre pipeline de données

• Choisissez les bons outils et technologies : utilisez des plateformes conçues pour la qualité des données, l'intégration des données et l'informatique décisionnelle

• Mettez en place des processus de révision et de correction : attribuez des rôles pour la détection, la catégorisation et la résolution des erreurs ; et tenez un registre centralisé pour suivre les problèmes et leurs conséquences

• Favorisez une culture d'intégrité des données : sensibilisez et formez les parties prenantes à l'importance de l'intégrité des données et encouragez les tests continus

⚡Conseil de pro : faites remonter les problèmes techniques et non techniques avant qu'ils ne soient enterrés dans des silos

Grâce aux fonctionnalités de journalisation des erreurs de Contentsquare, vous pouvez identifier et corriger les problèmes susceptibles d'entraîner des coûts supplémentaires ou de nuire à la confiance de vos clients. Vous pouvez même associer les erreurs aux replays de session ou à la voix du client (VoC) afin d'obtenir des données contextuelles plus précises et de définir vos prochaines actions.

5. Investissez dans une plateforme tout-en-un

Trouver une plateforme tout-en-un proposant une vue unifiée de l'expérience client à toutes les équipes est une étape finale cruciale pour éliminer les silos de données. Les meilleures plateformes intègrent des données issues de différentes sources, offrant ainsi aux différentes équipes et aux décisionnaires une vision à 360 degrés.

Avec la plateforme d'intelligence de l'expérience tout-en-un de Contentsquare, tous les utilisateurs et toutes les utilisatrices ont accès aux mêmes données comportementales, de performance et d'erreurs. Les équipes peuvent passer facilement d'une plateforme à l'autre et exploiter les insights tirés de quatre produits principaux : Experience Analytics, Product Analytics, Experience Monitoring et VoC. Cela leur permet de se connecter et de collaborer efficacement vers les mêmes objectifs commerciaux.

Voici les principales caractéristiques à rechercher dans une plateforme unifiée :

1. Dashboards

Créez des dashboards précis, en temps réel d'analyse de données que les équipes transversales peuvent consulter à tout moment. Les dashboards de Contentsquare proposent une vue cohérente des indicateurs qui alimentent leurs objectifs et résultats clés (OKR) communs, évitant ainsi la duplication des données et réduisant les tâches de reporting manuel.

2. Fonctionnalités collaboratives

Brisez les silos de données grâce à des fonctionnalités comme les replays partagés et les collections enregistrées, disponibles dans la fonctionnalité Session Replay de Contentsquare. Plusieurs équipes peuvent accéder aux mêmes données visuelles et en tirer des enseignements.

3. Des insights basés sur l'IA

Vous n'avez pas besoin d'être data analyst pour obtenir des insights précis et exploitables grâce à l'IA de Contentsquare, Sense. Cette fonctionnalité d'IA pour équipes signifie que tout le monde peut facilement faire apparaître des tendances, repérer des anomalies et découvrir des opportunités dans vos données. Et agir en conséquence, quel que soit votre culture des données et la maturité des données de votre entreprise.

La rapidité et la flexibilité de Sense vous proposent un avantage concurrentiel dans les secteurs d'activité où il est essentiel d'optimiser les parcours clients digitaux, d'améliorer les conversions et de corriger rapidement les erreurs. Pensez notamment au e-commerce, à la banque, aux logiciels SaaS, au voyage, à l'hôtellerie et aux services de restauration.

Exploitez pleinement le potentiel de vos données

L'unification des données optimise le potentiel de vos données, de vos équipes, de vos outils et de vos systèmes. Il en résulte un impact considérable au sein de votre entreprise : une collaboration renforcée, des décisions plus éclairées et des expériences plus fluides.

Les avantages se répercutent sur les clients grâce à des parcours digitaux optimisés, des campagnes personnalisées, des produits et services améliorés, autant d'éléments qui contribuent à alimenter la croissance de l'entreprise.

FAQ sur les silos de données