Data Warehouse
Centralisez vos données marketing, CRM et produit dans un entrepôt unique, au lieu de les laisser dispersées entre dix outils.
Le processus en un coup d'œil
Concrètement, à quoi sert un data warehouse marketing ?
Un data warehouse centralise dans une seule base (typiquement BigQuery) les données issues de vos régies publicitaires, de votre CRM et de votre produit, au lieu de les laisser dispersées dans chaque outil. Cela permet de croiser ces sources (coût d'acquisition et revenu réel, par exemple) sans exports manuels ni tableurs intermédiaires.
Quand centraliser vos données ?
- Chaque équipe a son propre chiffre de chiffre d'affaires
- Un export manuel de CSV est refait chaque semaine
- Impossible de croiser Ads, CRM et Produit facilement
- Les dashboards existants n'inspirent pas confiance sur leurs données sources
Ce que vous obtenez
Source de vérité unique
Une seule version des chiffres pour toute l'entreprise.
Données enfin croisables
Ads, CRM et Produit dans une même base.
Fondation pour vos futurs dashboards
Solide et évolutive.
Fin des exports manuels
L'équipe data ne dépend plus de tableurs.
Ce que je mets en place
Cartographie des sources
Identification des API et données disponibles.
Architecture d'ingestion
Fivetran, Airbyte ou connecteurs custom.
Modélisation dans BigQuery
Structuration des données brutes ingérées.
Documentation et gouvernance
Qui a accès à quoi, et pourquoi.
Ce qu'un data warehouse ne résout pas seul
- Il ne remplace pas vos outils métier (CRM, Ads) : il les connecte
- Il ne corrige pas des données sources déjà erronées
- Il ne se met pas en place en quelques jours si les sources sont nombreuses
- Il ne dispense pas d'une gouvernance des accès aux données
Des livrables concrets à chaque étape
Une méthode en 4 étapes
Cartographie
Sources et API disponibles.
Architecture
Choix d'ingestion et de structure.
Implémentation
Ingestion et modélisation initiale.
Gouvernance
Documentation et accès.
Outils couverts
Ressources liées
Questions fréquentes
Combien coûte un data warehouse pour une PME ?
Le coût principal est le temps de mise en place ; l'infrastructure BigQuery elle-même reste peu coûteuse aux volumes d'une PME.
Faut-il un data engineer en interne après ?
Pas nécessairement pour la maintenance courante si l'architecture est bien documentée, mais utile pour les évolutions ambitieuses.
BigQuery est-il obligatoire ?
C'est le choix le plus courant pour sa simplicité et son intégration à l'écosystème Google, mais d'autres entrepôts sont possibles selon votre contexte.