Écosystèmes de données

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

Un écosystème de données est un réseau complexe de composants interconnectés qui collectent, stockent, analysent et partagent des données. C'est un peu comme une marketplace très active où divers acteurs (sources de données, outils, infrastructure et personnel) se réunissent pour créer un environnement unifié qui permet à l'entreprise de mener des opérations efficaces, d'explorer les données et de générer des informations.

Dans le monde orienté données actuel, les entreprises collectent des informations à un rythme sans précédent. Toutefois, il ne suffit pas de stocker ces données et d'y donner accès. Pour exploiter le véritable potentiel de leurs données et prendre des décisions éclairées, les entreprises doivent disposer d'un écosystème de données performant.

Les approches traditionnelles de gestion des données se heurtent souvent à des limites telles que les silos de données, où les informations sont bloquées au sein de services ou d'applications spécifiques. Cette fragmentation des données complique l'obtention d'une vue holistique et entrave la prise de décisions basées sur les données. En revanche, un écosystème de données bien conçu supprime ces silos en fournissant un référentiel central pour l'ensemble des données pertinentes, en favorisant la collaboration entre les équipes et en rationalisant l'accès aux informations.

Cette page présente les éléments essentiels d'un écosystème de données, explore ses avantages et ses défis, fournit quelques exemples et explique comment la synchronisation des données favorise un écosystème de données sain pour les entreprises orientées produit.

Quels sont les composants essentiels d'un écosystème de données ?

Pour que la transformation numérique soit un succès, il est essentiel de disposer d'un écosystème de données sain, qui repose sur l'interaction transparente de trois éléments clés : les sources de données, les outils et l'infrastructure, ainsi que les personnes et les processus.

Sources des données

Les sources de données désignent les diverses origines à partir desquelles les données sont collectées. Dans une entreprise orientée produit, ces données peuvent être « internes » à l'équipe produit, « internes partagées » à partir d'applications utilisées dans d'autres services de l'entreprise, ou externes (provenant de tiers). Pour une entreprise orientée produit qui développe des logiciels pour des clients ou des utilisateurs internes, par exemple, certaines de ces sources de données peuvent être : 

• internes : Les données relatives au produit et à son utilisation (comportement de l'utilisateur au sein du produit), les retours des utilisateurs (quantitatifs, qualitatifs et visuels), les données d'analyse du site Web (interactions de l'utilisateur sur le site Web), les journaux du serveur (données techniques sur l'activité de l'utilisateur), et plus encore, peuvent être obtenus à partir d'un logiciel d'analyse produit performant comme celui qu'offre Pendo.
• Internes partagées : données du CRM (informations sur le client et ses interactions), tickets d'assistance (interactions avec les agents du service d'assistance), données d'automatisation du marketing (indicateurs de performance des campagnes), facturation et autres données financières (chiffre d'affaires et valeur de la durée de vie du client), etc.
• Externes : données relatives aux réseaux sociaux (sentiment des clients et mentions de la marque), informations démographiques provenant de tiers, données de recherche (brutes ou analysées), etc.

Outils et infrastructure de données

Il s'agit des applications et des ressources physiques utilisées pour gérer le cycle de vie des données, y compris les outils de stockage des données (bases de données, entrepôts de données, lacs de données), de gestion des données (outils ETL/ELT), d'analyse des données (outils de BI) et de visualisation des données (tableaux de bord et rapports). 

• Les bases de données traditionnelles sont généralement spécifiques à (ou utilisées par) une application d'entreprise particulière, telle qu'un CRM, un système d'automatisation du marketing, un système de facturation ou un outil conçu en interne. 
• Les entrepôts de données sont des référentiels centralisés conçus pour l'analyse structurée et historique des données. Ils permettent d'effectuer des requête rapides et prennent en charge des modèles de données complexes.
• Les lacs de données sont des référentiels évolutifs qui permettent de stocker tous les types de données, qu'elles soient structurées ou non. Ils offrent la flexibilité nécessaire pour les futures analyses, mais peuvent nécessiter une plus grande puissance de traitement pour les requêtes.
• Les outils ETL/ELT (extraction, transformation, chargement (ETL) ou extraction, chargement, transformation (ELT)) sont des outils qui automatisent le déplacement des données de diverses sources vers une destination cible (entrepôt ou lac) tout en les nettoyant et en les transformant à des fins d'analyse.
• Les outils de Business Intelligence (BI) sont des applications qui permettent aux utilisateurs d'explorer, d'analyser et de visualiser des données afin d'obtenir des informations. Ils fournissent des tableaux de bord interactifs, des rapports et des capacités d'exploration de données.

Utilisateurs et processus

À elles seules, les données et l'infrastructure ne peuvent pas déterminer ce qu'il faut faire des données collectées et stockées, ni même savoir comment ou pourquoi les analyser. Même si l'intelligence artificielle (IA) est en plein essor, l'élément humain reste une composante essentielle d'un écosystème de données. Voici quelques fonctions qui impliquent que les personnes concernées participent activement et soient impliquées dans la création et le maintien d'un écosystème de données fonctionnel et sain :

• Les analystes de données analysent les données afin d'identifier des tendances, des modèles et des idées. Ils exploitent les outils de BI et les méthodes statistiques pour obtenir des informations authentiques à partir des données.
• Les ingénieurs de données conçoivent, développent et assurent le maintien de l'infrastructure de données. Ils veillent à ce que les données soient collectées, stockées et traitées efficacement.
• Les responsables produit utilisent les données pour éclairer les décisions relatives au développement et à la feuille de route produit.
• Les analystes métier font le lien entre les besoins métier et l'analyse des données. Ils traduisent les questions en requêtes de données et communiquent les résultats aux parties prenantes.
• La gouvernance des données définit et applique des politiques et des procédures qui garantissent la qualité, la sécurité et la conformité des données au regard de la réglementation. Elle définit les rôles, les contrôles d'accès et les bonnes pratiques en matière de gestion des données.
• Les modèles d'IA ne sont ni des personnes ni des processus, mais nécessitent une supervision humaine concernant la manière dont les données sont analysées et dont les informations sont interprétées et exploitées par l'entreprise.

Comment interagissent les différents composants d'un écosystème de données ?

Idéalement, les composants d'un écosystème de données interagissent de manière transparente afin de permettre aux parties prenantes d'une entreprise de prendre des décisions éclairées et basées sur des données. Voici un aperçu simplifié du workflow de données.

1. Collecte de données : les données sont collectées à partir de diverses sources (internes et externes) par le biais d'API, du Web scraping ou de la saisie manuelle de données. Les applications d'entreprise ou de client stockent généralement leurs données dans un format propriétaire, de sorte qu'il est préférable de collecter certaines de leurs données en dehors des bases de données des applications (les données externes doivent bien entendu être intégrées et stockées en interne).
2. Intégration des données : les outils ETL/ELT extraient les données des systèmes sources, les convertissent dans un format cohérent et les chargent dans l'emplacement de stockage cible (entrepôt ou lac). Cela garantit une analyse transparente des différents ensembles de données.
3. Stockage de données : les données collectées et converties sont stockées dans un entrepôt ou un lac de données, en fonction de leur structure (ou absence de structure). Il convient de noter que les outils ETL/ELT effectuent généralement le stockage des données au cours de l'étape de « chargement » et facilitent simultanément la combinaison des données avec des données provenant d'autres sources.
4. Analyse des données : les analystes de données utilisent des outils de BI pour explorer, analyser et visualiser les données afin d'obtenir des informations. En travaillant sur des ensembles souvent énormes de données combinées, ils peuvent créer des rapports et des tableaux de bord et effectuer des requêtes complexes pour répondre à des questions métier spécifiques.
5. Partage de données et communication : les informations et les rapports sont partagés avec les parties prenantes dans l'ensemble de l'entreprise afin d'éclairer la prise de décision. Il peut s'agir de présentations, de rapports ou de l'intégration de visualisations de données dans des tableaux de bord internes.

Notez que ce flux de données, bien que linéaire sur le papier, est flexible, itératif et continu.

Quels sont les avantages d'un écosystème de données sain pour les entreprises orientées produit ?

Un écosystème de données qui fonctionne efficacement peut profiter à presque toutes les entreprises, mais surtout aux entreprises orientées produit qui fournissent des logiciels à leurs clients et/ou à leurs utilisateurs internes.

Des décisions produit basées sur les données 

En unifiant de manière cohérente et automatique les données provenant de différentes sources, les équipes produit peuvent obtenir une compréhension complète du comportement de l'utilisateur tout au long de son parcours. Elles peuvent ainsi prendre des décisions basées sur les données concernant les fonctionnalités des produits, les campagnes marketing et les processus d'onboarding des clients.

Prenons l'exemple d'un éditeur de logiciels qui propose un outil de gestion de projet. En analysant les données d'utilisation du produit ainsi que les tickets d'assistance des clients, l'entreprise pourrait détecter un problème inattendu que les utilisateurs rencontrent lorsqu'ils effectuent une opération particulière dans l'outil. Cette information axée sur les données peut alors orienter les efforts de développement produit afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de résoudre le problème identifié.

Un gain d'efficacité opérationnelle

Les silos de données se forment lorsque les données sont cloisonnées dans des services ou des applications spécifiques. Un écosystème bien conçu supprime ces silos en fournissant un référentiel central pour toutes les données pertinentes. Il n'est alors plus nécessaire d'intégrer manuellement les données et de rationaliser l'accès à l'information, ce qui est bénéfique pour les opérations.

Supposons que votre équipe marketing s'appuie principalement sur les données d'analyse Web pour comprendre les canaux d'acquisition des utilisateurs. Un écosystème de données lui permettrait également d'accéder aux données relatives à l'utilisation produit afin d'identifier les fonctionnalités qui trouvent le plus écho auprès des utilisateurs acquis par le biais de différents canaux. Cette vision globale permet de mieux cibler les campagnes marketing et de mieux répartir les ressources.

Un meilleur retour sur investissement dans l'ensemble de l'entreprise 

Les informations axées sur les données ne concernent plus uniquement des services spécifiques tels que le développement produit ou le marketing. Un écosystème de données permet à l'ensemble des équipes d'une entreprise de prendre des décisions éclairées basées sur des données réelles, ce qui se traduit par un retour sur investissement (ROI) plus important dans le cadre de diverses initiatives.

Prenons l'exemple d'une équipe de vente de logiciels qui se fie depuis toujours à son « intuition » pour classer les leads par ordre de priorité. En ayant accès aux données relatives à l'utilisation du produit et au comportement des clients, elle peut identifier les utilisateurs à forte valeur ajoutée et prioriser les initiatives de communication en conséquence. Cette approche basée sur les données peut conduire à des leads plus qualifiés et, en fin de compte, à un retour sur investissement plus important.

Une atténuation des risques et une réduction du taux d'attrition 

Un écosystème de données qui fonctionne bien permet aux entreprises de surveiller les indicateurs clés de la santé des clients et de l'utilisation produit. Il est ainsi possible d'identifier de manière proactive les risques d'attrition ou de baisse d'utilisation, ce qui permet aux équipes produit (et aux autres) de rectifier le tir avant que les choses ne s'aggravent.

Par exemple, en analysant les tendances dan le données d'utilisation produit, une équipe produit peut détecter une baisse soudaine de l'engagement pour une fonctionnalité spécifique, ce qui peut indiquer la présence d'un bug ou simplement une mauvaise utilisation de cette fonctionnalité. Grâce à une détection précoce et continue via l'écosystème de données, l'équipe peut résoudre le problème rapidement et minimiser le taux d'attrition des clients.

Une amélioration de la collaboration entre les équipes

En favorisant une compréhension commune du comportement des clients et des indicateurs métier grâce à un référentiel de données central, les écosystèmes de données peuvent améliorer la collaboration entre les équipes produit, marketing, commerciales et de réussite client. Elles peuvent ainsi travailler ensemble plus efficacement pour atteindre des objectifs communs.

Gestion des écosystèmes de données : les défis et comment les relever

Malgré les avantages, la gestion d'un écosystème de données peut présenter plusieurs défis :

• Silos de données et fragmentation : comme indiqué précédemment, les silos de données peuvent entraver l'efficacité d'un écosystème de données. Pour y remédier, il convient de mettre en œuvre des stratégies de synchronisation et d'intégration des données, en utilisant par exemple Pendo Data Sync pour combler rapidement et automatiquement le fossé entre les différentes sources de données et créer un environnement de données unifié.
• Sécurité des données et problèmes de conformité : il est essentiel de garantir la sécurité des données et de respecter des réglementations telles que le RGPD et la loi CCPA (ainsi que l'avalanche croissante d'initiatives en matière de confidentialité et de sécurité des données à l'échelle mondiale). Pour garantir la conformité, il convient de mettre en place de solides politiques de gouvernance des données qui définissent les contrôles d'accès, les pratiques de chiffrement des données et les procédures à suivre en cas de violation des données.
• Problèmes de qualité des données : des données inexactes ou incohérentes peuvent donner lieu à des informations trompeuses. Mettez en œuvre des contrôles de qualité des données et des processus de nettoyage pour garantir l'exactitude et la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie.
• Complexité de l'intégration des données : l'intégration de données provenant de différentes sources peut être complexe. C'est pour cette raison que les plateformes comme Pendo Data Sync incluent des outils ETL pour automatiser le processus d'intégration et de transformation des données, et rationaliser la migration des données entre les différents systèmes.
• Volume et complexité croissants des données : le volume toujours croissant de données générées par diverses sources peut être difficile à gérer et à analyser en l'absence d'un écosystème de données bien conçu. Les écosystèmes de données permettent aux entreprises de faire face à cette difficulté en proposant une approche évolutive et intégrée de la gestion des données.

Exemples d'écosystèmes de données sains en action 

Les écosystèmes de données ne se limitent en aucun cas à un secteur spécifique. Voici quelques exemples des possibilités de compréhension et d'amélioration offertes par un écosystème de données fonctionnel.

Commerce de détail

Une entreprise de vente au détail peut tirer parti d'un écosystème de données pour obtenir une vue à 360 degrés de ses clients. Elle peut intégrer des données provenant de diverses sources, telles que :

• Des données transactionnelles provenant de ses systèmes de point de vente (POS)
• Des données démographiques et l'historique des achats de ses clients à partir de ses plateformes de gestion de la relation client (CRM)
• Des données sur le comportement et les préférences des clients à partir de leur programme de fidélité
• Des données d'analyse de son site Web, qui fournit des informations sur le comportement de navigation des clients

En utilisant un outil comme Pendo Data Sync au sein de son écosystème de données, le détaillant peut combiner et enrichir ces données dans un ensemble de données unifié, puis utiliser des outils de BI pour identifier des segments de clients, personnaliser les campagnes marketing, optimiser les recommandations de produits et améliorer l'expérience globale du client. Cette approche axée sur les données peut accroître les ventes et la fidélisation des clients.

Secteur de la santé

Les prestataires de soins de santé enrichissent et exploitent de plus en plus leurs écosystèmes de données afin d'améliorer la qualité des soins aux patients et la prise de décision clinique. Grâce à des outils de synchronisation de données tels que Pendo Data Sync, ils peuvent intégrer des données provenant de diverses sources telles que :

• Des dossiers médicaux électroniques (DME) (antécédents médicaux du patient, diagnostics et plans de traitement)
• Des données provenant d'appareils portables (paramètres vitaux du patient et niveaux d'activité)
• Des résultats de laboratoire
• Des données de planification de rendez-vous

En analysant ces données, les professionnels de santé peuvent obtenir une vision plus globale de la santé de leurs patients, identifier rapidement les risques potentiels et personnaliser les plans de traitement. En outre, ces organismes peuvent utiliser les écosystèmes de données pour la recherche afin de mettre au point de nouveaux traitements et d'améliorer la prestation des soins en général.

Ce ne sont là que deux exemples, mais les possibilités offertes par les écosystèmes de données sont vastes. À mesure que la technologie progresse et que les données se multiplient, les écosystèmes de données joueront un rôle crucial en permettant aux entreprises de tout secteur de prendre des décisions basées sur les données et de prospérer.

Comment la solution Pendo Data Sync peut-elle favoriser un écosystème de données sain pour les responsables produit ?

Pour tirer parti de la puissance exceptionnelle des données combinées et enrichies, les entreprises doivent pouvoir extraire, transformer et synchroniser de manière fiable les données provenant de sources disparates, y compris les données qualitatives, quantitatives et visuelles sur l'utilisation des produits, dans des référentiels tels que les entrepôts ou les lacs de données. Pendo Data Sync fait le lien entre les données produit et d'autres sources de données critiques, favorisant un écosystème de données sain pour les responsables de logiciels.

• Facilite l'échange de données entre plusieurs produits et applications métier : Pendo Data Sync permet d'exporter de manière transparente des données Pendo enrichies vers une destination de stockage cloud (comme Amazon S3 ou Google Cloud Storage) dans un format défini. Ces données peuvent ensuite être facilement intégrées dans des entrepôts ou des lacs de données, créant ainsi un environnement de données unifié et propice à l'analyse.
• Permet l'intégration avec les entrepôts et les lacs de données : en utilisant Pendo Data Sync pour synchroniser et centraliser les données produit, les autres données métier et les données tierces dans un entrepôt ou un lac de données, il est alors possible d'utiliser de puissants outils de BI pour donner aux responsables produit une vision holistique du parcours client et du comportement de l'utilisateur. Cela permet d'analyser les données d'utilisation produit en même temps que les performances des campagnes marketing, les interactions avec l'assistance client et les chiffres d'affaires.
• Favorise la normalisation et la cohérence des données : Pendo Data Sync garantit que les données sont exportées dans un format cohérent et clairement défini. Il n'est donc plus nécessaire de manipuler et de nettoyer manuellement les données (scrubbing), ce qui améliore la qualité des données et facilite l'intégration avec d'autres sources au sein de l'écosystème.
• Fournit un ensemble de fonctionnalités de base robustes : Pendo Data Sync propose des fonctionnalités robustes conçues pour rationaliser l'exportation des données pour les responsables produit, notamment :
  • La possibilité de définir des exportations de données personnalisées en fonction de besoins
  • Le possibilité de définir des actualisations programmées des données pour s'assurer que les données restent à jour
  • Des options de transformation des données flexibles pour la mise en forme des données à des fins d'analyse

En tirant parti de Pendo Data Sync pour intégrer et centraliser des données disparates dans une source unique de vérité, les responsables produit peuvent mettre fin aux silos de données et créer un écosystème de données encore plus robuste. Cela signifie que des données propres, précises et cohérentes seront toujours prêtes à être exploitées par les outils de BI. Grâce aux informations plus détaillées et plus riches nécessaires pour prendre des décisions plus éclairées sur les produits, ils comprendront la corrélation entre l'utilisation des produits et les efforts marketing, identifieront les tendances en matière d'adoption des fonctionnalités et mesureront l'impact des modifications apportées au produit sur les indicateurs clés de l'entreprise. 

En bref, Pendo Data Sync peut favoriser une collaboration essentielle entre les sources de données, les outils et le personnel, permettant ainsi aux entreprises de libérer le véritable potentiel de leurs écosystèmes de données.

Où puis-je en savoir plus sur la synchronisation des données avec Pendo Data Sync ?

Pour ceux qui souhaitent aller plus loin, découvrez Pendo Data Sync ou demandez une démo personnalisée.