Souvent perçues comme l’or du 21ème siècle, les données figurent parmi les ressources les plus précieuses des entreprises (et même de l’économie globale). Mais ces informations ne sont pas toujours compréhensibles et exploitables. Avant d’apporter de la valeur grâce aux données, les experts data utilisent de nombreux outils et technologies. C’est le stack data.
Qu’est-ce qu’un stack data ?
Un stack data (ou pile de données) est un ensemble d’outils et de technologies qui permettent de traiter les données brutes avant de les utiliser. L’objectif étant de transformer des données inexploitables en informations intelligibles.
Les piles de données correspondent ainsi aux différentes couches technologiques qui permettent à l’entreprise d’analyser les données disponibles, et surtout, d’apporter de la valeur grâce à ces informations.
Comment transformer les données grâce à un stack data ?
Le stack data transforme les données pour les rendre plus exploitables. Ce processus de transformation se déroule très souvent en 3 étapes :
- La collecte de données : l’idée est alors de récupérer les informations en provenance d’une multitude de sources de données. À ce stade, le pipeline de données est inexploitable.
- Le stockage des données : généralement au sein d’un entrepôt de données ou d’un data lake.
- La transformation : l’idée est de nettoyer et d’harmoniser les données afin qu’elles puissent être correctement analysées.
Suite à la transformation des données, une 4e étape intervient, celle de l’analytics. Il s’agit alors d’analyser les données exploitables pour apporter de la valeur à l’entreprise. Et comme pour les étapes précédentes, les data analysts et data scientists ont besoin d’outils performants pour travailler efficacement.
Quels sont les outils du stack data ?
L’ensemble des outils du stack data présente plusieurs caractéristiques communes :
- L’automatisation : la préparation des données prend généralement un temps considérable. Il est donc primordial de disposer d’outils performants qui automatisent les étapes du processus ETL.
- L’intégration : les outils data utilisés doivent être facilement intégrables à l’ensemble du stack technologique de l’entreprise (notamment son système d’exploitation). Ces dernières doivent alors vérifier en amont la compatibilité entre les différents logiciels utilisés en interne. Des technologies incompatibles risquent en effet de faire perdre un temps précieux aux équipes data.
- La diversité : un stack data doit offrir à l’organisation une grande diversité de fonctionnalités. Les organisations doivent donc disposer d’un catalogue de données, d’un data warehouse disponible sur le cloud, de solutions de data analytics, des tableaux de bord…
Il est primordial de sélectionner les bons outils, car ils permettent à la fois de gagner du temps lors du processus de transformation des données, mais aussi d’améliorer la qualité des données. Ce faisant, les organisations peuvent prendre de meilleures décisions. Plus le stack data est efficace pour transformer les données brutes, plus les Data Analysts et Data Scientists pourront apporter un maximum de valeur à l’entreprise. Ainsi, disposer des technologies adéquates dans votre pile de données participe au succès global de l’organisation.
Mais alors comment choisir les bons ?
Comment bien choisir son stack data ?
Quel que soit sa taille ou son secteur d’activité, chaque entreprise a besoin d’un stack data complet composé de plusieurs outils pour transformer et analyser les données. Mais toutes les entreprises ne sélectionnent pas les mêmes solutions data. En effet, en fonction des spécificités métiers et du stack technologique, les outils choisis peuvent varier. Mais devant la multitude des technologies disponibles, comment choisir les bons ? Voici quelques pistes.
Identifier les besoins
Un ecommerçant n’aura pas les mêmes besoins qu’une SaaS B2B ou un grand groupe industriel. Il convient donc d’identifier ses besoins spécifiques. Pour cela, nous vous invitons à répondre aux questions suivantes :
- Quels sont les principaux points de douleurs quant aux données (analyse, traitement, volume, qualité…) ?
- Quelles sont les opportunités offertes par les données ?
- De quelles données critiques l’entreprise a-t-elle besoin en priorité ?
À ce titre, le choix de son stack data s’inscrit pleinement dans la mise en place d’une gouvernance de données.
Cartographier toutes les données accessibles
Avant de sélectionner les outils de votre stack data, il convient de cartographier les données actuelles et son architecture (depuis la collecte jusqu’à l’analyse). Ce faisant, l’entreprise est en mesure d’identifier les intégrations existantes ou manquantes, les silos de données, etc.
Ces informations vous permettront alors de définir la stratégie data la plus appropriée.
Lister les fonctionnalités indispensables
En fonction de vos besoins et de la situation actuelle, il est temps de définir les fonctionnalités dont doit disposer votre stack de données. Par exemple :
- L’analyse de cohortes ;
- L’accessibilité en temps réel ;
- Un SDK Android/iOS ;
- La puissance de calcul ;
- Le machine learning ;
- Les intégrations avec d’autres outils tiers.
Choisir les bons outils
Une fois que vous avez identifié toutes les fonctionnalités indispensables, il est temps de comparer les différents produits proposés sur le marché. Pour cela, n’hésitez pas à demander des démos. Cela vous permettra de vous faire une idée de la valeur offerte par chaque outil.
Ce qu’il faut retenir :
- Le stack data regroupe l’ensemble des outils et technologies indispensables pour le traitement des données.
- Ces derniers permettent alors d’accélérer le processus de transformation des données, mais également d’améliorer leur qualité.
- Pour cela, il convient de sélectionner les bons outils, en fonction de ses spécificités métiers et de son stack technologique actuel.
