woptimo

Architecture Data - solution ETL

Exploitez vos données pour mener les meilleures décisions stratégiques. Nous vous accompagnons à comprendre votre architecture de données (issues de plusieurs sources) et à réaliser des analyses avancées. 

Nous avons la capacité de prendre des données sous à peu près n’importe quel format (Excel, CSV, page web, API, XML…) et d’automatiser et rationaliser son ingestion dans la plateforme de data warehouse Google BigQuery.

~

Applications

Les solutions ETL (Extract-Transform-Load) vous permettent le chargement et la synchronisation régulière de données agrégées dans BigQuery (entrepôts de données). Grâce à la création d’un reporting, vous pourrez visualiser vos données.

Avantages de mettre en place une architecture data

  • Effectuer des analyses croisées avec plusieurs sources de données
  • Avoir une vision globale de votre environnement data
  • Intégrer d’importantes quantités de données
  • Effectuer des transformations complexes sur vos données
  • Automatiser les flux de données grâce à la configuration d’une solution ETL
  • Sauvegarder et sécuriser vos données dans un data warehouse

Étapes pour créer votre architecture data

  1. Identification de vos besoins d’utilisation de la data : quelles équipes vont utiliser la data ? Avec quel but ?
  2. Définition avec vous des sources de données pertinentes : analytics, Facebook, CRM, SEO, e-mailing, données back office…
  3. Mise en place de l’extraction de données via des connecteurs : Les connecteurs permettent d’exporter et importer des données de différentes sources vers un data warehouse, comme BigQuery. Nous pouvons créer nous même ces connecteurs ou passer par des solutions ETL, comme Fivetran. 
  4. Création d’un processus simple d’extraction des données avec import et synchronisation régulière dans BigQuery.
  5. Élaboration d’un reporting pour visualiser toutes vos données

Les outils pour votre architecture data

Pour construire votre architecture data, il faut prévoir l’utilisation de plusieurs outils, certains avec un coût associé (pas forcément très élevé). 

  1. Le stockage et traitement avancé de vos données se fait dans un data warehouse, comme BigQuery. Le coût est très bas et vous payez uniquement pour les requêtes effectuées
  2. L’import des données dans BigQuery depuis vos différentes sources nécessite l’utilisation des connecteurs. Il existe différents types de connecteurs :
    • natifs, comme par exemple l’export de Google Analytics 4 vers BigQuery
    • via des outils tierces, comme par exemple via Fivetran. Dans ce cas, il faut prévoir des coûts mensuels qui dépendent de la quantité des données/lignes à exporter, du nombre d’exports effectués dans la semaine, etc
    • nous développons aussi nos propres méthodes et connecteurs pour des coûts réduits et un plus grand contrôle sur l’utilisation de la donnée. Nous avons toute une gamme de connecteurs et de procédures pour les données SEO.
  3. Pour la visualisation des données traitées, il existe des outils gratuits (comme Google Data Studio) ou payants (comme Tableau). Selon le cas et/ou l’outil de reporting utilisé dans votre société, nous pouvons fournir un rapport sous un format ou un autre.

On travaille ensemble ?

Notre expertise en solutions ETL nous permet de vous aider à être plus efficaces grâce à l’exploitation de vos données. Nous transformons et donnons du sens à vos données pour vous aider dans la prise de décisions et mettre en place les actions marketing les plus pertinentes.

Page mise à jour le 24 octobre 2022

Contact