Écosystème de données : comment le construire pour votre entreprise | Mixpanel
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Écosystème de données : qu'est-ce que c'est et comment le construire pour votre entreprise

Qu’est-ce qu’un écosystème de données ?

Un écosystème de données (également connu sous le nom de stack technique, ou « tech stack ») est un ensemble composé d’une infrastructure, d’outils analytics et d’applications utilisées pour capturer et analyser les données. Les écosystèmes de données fournissent aux entreprises des données qu’elles exploitent pour comprendre leurs clients et prendre les meilleures décisions possibles en matière de tarification, d’opérations et de marketing. Il est préférable d’utiliser le terme écosystème plutôt qu’« environnement » car, comme les écosystèmes réels, les écosystèmes de données sont destinés à évoluer dans le temps.

Pourquoi créer un écosystème de données ?

Les écosystèmes de données servent à capturer des données pour produire des insights utiles. Lorsque les clients utilisent des produits, en particulier des produits numériques, ils laissent des pistes de données. Les entreprises peuvent créer un écosystème de données pour capturer et analyser des pistes de données permettant aux équipes produits de déterminer ce que les utilisateurs aiment, n’aiment pas, et ce qui fonctionne bien pour eux. Les équipes chargées des produits peuvent utiliser ces insights pour modifier les fonctionnalités et améliorer le produit.

À l’origine, les écosystèmes étaient désignés sous le nom d’environnements IT. Ils étaient conçus pour être relativement centralisés et statiques. La naissance du Web et des services cloud ont changé la donne. Aujourd’hui, les données sont capturées et utilisées dans toutes les organisations, et les professionnels de l’informatique exercent moins de contrôle central. L’infrastructure qu’ils utilisent pour collecter les données doit désormais s’adapter et évoluer en permanence.

D’où le terme d’écosystème de données : ce sont des environnements de données conçus pour évoluer. Il n’existe pas de solution unique pour un « écosystème de données ». Chaque entreprise crée son propre écosystème, parfois qualifié de stack technique , et le dote d’un ensemble varié d’équipements et de logiciels pour collecter, stocker, analyser et agir sur les données.

Les meilleurs écosystèmes de données sont construits autour d’une plateforme d’analytics produit qui assure la cohésion de l’écosystème. Les plateformes d’analytics aident les équipes à intégrer plusieurs sources de données ; elles fournissent des outils de machine learning pour automatiser le processus d’analyse et suivre les cohortes d’utilisateurs afin que les équipes puissent calculer des indicateurs de performance.

Voici quelques applications courantes pour les plateformes d’analytics :

Comment créer un écosystème de données

Tout écosystème de données comporte trois éléments :

1. Infrastructure

Si on compare un écosystème de données à une maison, l’infrastructure en est la fondation. Il s’agit des services matériels et logiciels qui capturent, collectent et organisent les données. L’infrastructure comprend des serveurs pour le stockage, des langages de recherche comme SQL et des plateformes d’hébergement. L’infrastructure peut être utilisée pour capturer et stocker trois types de données : structurées, non structurées et multi-structurées.

Comme leur nom l’indique, les données structurées sont propres, étiquetées et organisées, par exemple le nombre total de visites d’un site web exporté dans une feuille de calcul Excel. Les données non structurées sont des données qui n’ont pas été organisées à des fins d’analyse, par exemple un texte provenant d’articles. Les données multi-structurées sont des données issues de différentes sources qui se présentent sous différents formats : il peut s’agir d’une combinaison de données structurées et non structurées.

Si les écosystèmes contiennent un grand volume de données, des outils supplémentaires seront nécessaires pour faciliter l’accès des équipes à ces données. Les équipes peuvent utiliser des technologies comme Hadoop ou Not Only SQL (NoSQL) pour segmenter leurs données et améliorer la rapidité des requêtes.

2. Analytics

L’analytics est la porte d’entrée qu’emprunte les équipes pour accéder à la maison de l’écosystème de données. Les plateformes d’analytics recherchent et résument les données stockées dans l’infrastructure, et relient les éléments de l’infrastructure afin que toutes les données soient disponibles en un seul et même endroit. Bien que les systèmes d’infrastructure fournissent leurs propres analytics de base, ces outils sont rarement suffisants.

Une plateforme d’analytics dédiée permettra toujours de creuser plus profondément dans les données, elle offrira une interface beaucoup plus intuitive et inclura une suite d’outils spécialement conçus pour aider les équipes à effectuer des calculs plus rapidement. Par exemple, alors qu’un serveur d’applications peut informer une équipe du volume de données traitées par son application, une plateforme d’analytics peut aider à identifier les utilisateurs individuels au sein de ces données, à suivre leurs actions en temps réel et à anticiper leurs actions.

Seule l’analytics permet de segmenter les utilisateurs et de les mesurer avec des funnels de marketing , d’identifier le profil type des acheteurs idéaux ou d’envoyer automatiquement des messages dans les applications aux utilisateurs qui risquent de se désabonner.

3. Applications

Les applications représentent les murs et le toit de la maison de l’écosystème de données : ce sont des services et des systèmes qui agissent sur les données et les rendent utilisables. Par exemple, une équipe produit peut décider de porter ses données d’analytics sur ses plateformes de marketing, de vente et d’exploitation.

L’équipe de marketing pourra ainsi noter les prospects en fonction de leur activité, l’équipe de vente pourra recevoir des alertes lorsque des prospects idéaux s’engagent, et les équipes opérationnelles factureront automatiquement les clients en fonction de leur utilisation du produit.

Éléments à prendre en compte lors de la création d'un écosystème de données

Gouvernance des données

Alors que l’informatique ne dispose plus désormais d’une supervision claire et centralisée des données, les sociétés doivent établir des règles précises de gouvernance des données, généralement en publiant une directive interne sur la manière dont les données peuvent être capturées, utilisées, stockées, sauvegardées et éliminées.

Un règlement comme le RGPD au sein de l’Union européenne oblige de nombreuses équipes produits à agir de manière plus transparente, mais celles qui veulent instaurer un climat de confiance avec les utilisateurs doivent prendre de l’avance sur les tendances. Chaque organisation doit publier et respecter ses propres directives en matière de gouvernance des données.

Démocratiser la science des données

La plupart des équipes peuvent bénéficier d’informations clients, mais si une seule personne peut accéder à ces données, alors elle devient un véritable goulot d’étranglement. De nombreuses entreprises investissent dans des plateformes d’analytique qui offrent des interfaces intuitives et permettent à quiconque dans l’entreprise d’accéder aux données.

DocuSign, par exemple, a déployé Mixpanel et a attribué des licences à plus d’une centaine d’utilisateurs dans toute l’entreprise. « Nous construisons actuellement un écosystème de données, en ajoutant progressivement plus de données auxquelles nous voulons que nos collaborateurs aient plus facilement accès », a déclaré Drew Ashlock, chef de produit senior chez DocuSign. Grâce à l’amélioration de l’accès aux données, DocuSign a procédé à des changements qui ont entraîné une augmentation de 15 % de la création de nouveaux comptes clients.

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