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Les bonnes données, au bon endroit : comprenez la valeur des entrepôts de données dans votre stratégie de données
Imaginez la scène : lundi matin, 9 h. L’équipe commerciale a besoin d’un sur le pipeline , le service financier souhaite établir des prévisions de trésorerie, et le marketing veut croiser les prospects avec les conversions. Tout cela simultanément. Et l’équipe informatique, bien sûr, se transforme en « comptoir de données » pour l’entreprise.
Si vous vous reconnaissez dans cette situation, sachez que vous n'êtes pas seul. 95 % des organisations peinent encore à organiser et à diffuser efficacement les données à chaque service , rapport Gartner .
Au final, ce qui manque, ce ne sont pas les données elles-mêmes, mais une structure qui simplifie l'accès, organise l'information par domaine et garantit la rapidité sans perte de contrôle. C'est là que le data mart prend tout son sens. Il s'agit d'une extension intelligente de l' entrepôt de données : plus léger, plus ciblé, conçu pour fournir à chaque domaine ce dont il a besoin, sans surcharger l'équipe informatique.
Dans cet article, nous expliquerons pourquoi les entrepôts de données constituent la solution idéale pour les équipes qui doivent agir vite, comment ils fonctionnent concrètement et les points à prendre en compte avant de passer à l'étape suivante. Car, en fin de compte, des données retardées sont des données inutiles.
Bonne lecture !
Pour de nombreuses entreprises, la difficulté ne réside pas dans la possession de données, mais dans leur transformation en réponses claires pour chaque domaine d'activité.
C'est là qu'intervient le data mart . Le terme « mart » vient du mot anglais « market », désignant un « marché de données » segmenté où chaque équipe trouve uniquement les informations dont elle a réellement besoin. Concrètement, il s'agit d'une méthode pour « découper » l'information excédentaire et fournir des blocs prêts à l'emploi , sans encombrement ni gaspillage.
En résumé, un data mart fonctionne comme une extension spécialisée d'un entrepôt de données . Tandis que l' entrepôt centralise toutes les données, le data mart organise des blocs plus petits et spécifiques, prêts à être utilisés par les équipes commerciales, marketing et financières, sans files d'attente, sans retouches et sans surcharge du service informatique. On peut également établir une analogie avec la structure dite du « médaillon » de bronze, d'argent et d'or, où le data mart représente l'or.
Ainsi, chaque service gagne en autonomie pour générer des rapports, consulter des indicateurs et prendre des décisions avec plus d'assurance, sans avoir à rivaliser avec d'autres impératifs stratégiques de l'entreprise.
Mais il n'existe pas qu'une seule façon de créer un data mart . Nous allons maintenant examiner les principaux types et leurs cas d'utilisation.
Types de data marts
De manière générale, les data marts peuvent être structurés de trois manières principales, en fonction de leur niveau d'intégration avec le reste de l'architecture de données :
- Entrepôt de données dépendant : Il est construit à partir de l’ entrepôt de données . Toutes les données proviennent d’une source centrale unique, garantissant la cohérence, la gouvernance et la normalisation ;
- Data mart indépendant : il provient de sources opérationnelles spécifiques, sans nécessairement passer par l’ entrepôt de données . Sa mise en œuvre est plus rapide, mais il exige une attention particulière à la qualité et à l’intégration.
- Hybride : combine les deux formats. Il associe les données extraites de l’ entrepôt de données aux informations provenant de systèmes externes, le cas échéant. C’est une option intéressante pour les entreprises qui disposent déjà d’une base de données centrale robuste, mais qui ont besoin de flexibilité.
Chaque format répond à un besoin spécifique , et comprendre cette différence est important pour définir comment un entrepôt de données peut générer de la valeur de manière pratique.
Partant de ce constat, la question qui se pose maintenant est la suivante : comment le data mart -il concrètement de mettre de l’ordre dans ce chaos ? C’est ce que nous allons aborder ensuite.
Centraliser toutes les données ne résout pas grand-chose si, en pratique, l'équipe reste confrontée à des recherches fastidieuses, des rapports incomplets et des problèmes informatiques . C'est là qu'intervient le data mart : il ne s'agit pas simplement d'une « mini-base de données », mais d'une structure qui extrait, filtre et ne fournit que les données réellement nécessaires à chaque domaine .
Le data mart repose sur trois piliers fondamentaux qui définissent la manière dont il organise l'information de façon claire et conviviale :
- Spécialisation par domaine d'activité : le premier pilier est la division par thème ou domaine. Par exemple, l'équipe commerciale n'a pas besoin de se perdre dans les données des comptes fournisseurs ; elle souhaite aux pipelines , aux objectifs et aux conversions. L'équipe financière a besoin de projections, de coûts et de flux de trésorerie réels. Quant au marketing, il souhaite pouvoir croiser les prospects , les entonnoirs de conversion et les résultats des campagnes, sans dépendre d'interminables feuilles de calcul. Cette séparation permet à chaque équipe de se concentrer sur l'essentiel, sans perdre de temps à chercher des informations.
- Rapidité d'accès aux données : grâce à l'organisation préalable des informations, les requêtes s'exécutent plus facilement. Les données arrivent rapidement, sans surcharger l'équipe informatique de demandes opérationnelles répétées. C'est comme disposer de plusieurs raccourcis plutôt que d'une seule route encombrée à chaque nouvelle question.
- Performances optimisées : le dernier pilier est l’équilibre technique. Le data mart fonctionne avec des blocs d’information plus petits, ce qui réduit le volume traité dans l’ entrepôt de données . Ainsi, les rapports volumineux n’entraînent pas de blocage complet, même aux heures de pointe. Pour l’équipe technique, cela se traduit par une réduction des goulots d’étranglement et une plus grande fluidité de l’infrastructure.
Grâce à ces bases solides, le data mart dépasse le simple statut d'outil technique pour s'intégrer pleinement au quotidien. L'organisation n'est en effet que le point de départ : la véritable valeur se révèle lorsque les décideurs peuvent s'approprier ces données – et c'est ce que nous allons explorer ci-après.
Un entrepôt de données ne se limite pas à l'organisation des tables : c'est ce qui permet à l'information de sortir de ses tiroirs et d'atteindre les décideurs avec confiance.
Dans de nombreuses entreprises, le quotidien est encore marqué par des rapports contradictoires, des tableaux de bord et des versions de feuilles de calcul qui s'enchaînent sans que personne ne sache laquelle est la version finale. selon Forrester , 70 % des professionnels déclarent perdre jusqu'à une journée par semaine à attendre des données . Un data mart permet de raccourcir ce processus, mais les avantages vont bien au-delà.
Selon McKinsey , les entreprises qui segmentent leurs données par domaine ont jusqu'à 42 % plus de chances de générer des informations exploitables , car la séparation rend l'information fiable à la source, sans avoir à la retravailler à chaque fois qu'un chiffre change.
Cela engendre des avantages qui vont au-delà des aspects techniques :
- Une BI en temps réel qui suit le rythme de l'activité : les tableaux de bord ne sont plus statiques et fonctionnent en temps réel, alimentés par des données fiables, sans intervention manuelle. Cela raccourcit le lien entre ceux qui collectent les données et ceux qui doivent présenter les résultats ;
- Une gouvernance efficace et sans entrave : le data mart définit les droits d’accès, évite la duplication des informations et assure la traçabilité. Ainsi, chaque service connaît ses limites, l’équipe informatique se concentre sur l’essentiel et le risque de mauvaise communication diminue.
- Une base solide pour l'IA et l'analyse avancée : segmenter les données de manière organisée permet non seulement d'améliorer les performances, mais aussi d'alimenter des modèles prédictifs sans incohérences. Grâce à des composants fiables, l'entreprise teste, ajuste et déploie l'intelligence artificielle (IA) de façon durable.
- Évolutivité à moindre coût : Selon le Boston Consulting Group (BCG) , une architecture segmentée peut réduire les coûts de traitement jusqu'à 30 % , libérant ainsi du budget pour ce qui fait vraiment la différence : améliorer les produits, innover, mettre à l'échelle les projets de données ;
- Une véritable autonomie, pas seulement des paroles : chaque service peut répondre aux questions sans attente, créer des rapports, tester des hypothèses et procéder plus rapidement aux ajustements nécessaires. Ainsi, les données cessent d’être un goulot d’étranglement et deviennent un levier pour le développement de l’entreprise.
Lorsque chaque élément s'emboîte parfaitement, le data mart permet une circulation fluide et fiable des données , au rythme requis par ceux qui doivent prendre des décisions rapides.
Et c’est précisément pour que cela fonctionne que chaque détail compte, du processus de capture au choix des outils. Voyons par où commencer cette mise en œuvre
La mise en place d'un data mart ne se résume pas à appuyer sur un bouton, mais elle ne doit pas non plus se transformer en un projet sans fin. Le secret réside dans le respect de quelques étapes essentielles , dans le bon ordre, afin d'éviter les reprises et de garantir le bon fonctionnement de la structure dès le départ.
Voici ce qu'il ne faut pas manquer :
- Cartographiez vos sources de données : tout commence par identifier la provenance des informations : ERP, CRM, systèmes financiers, feuilles de calcul ou API externes ? Quelles sont les données critiques ? À qui appartiennent-elles ? À quelle fréquence chaque base de données est-elle mise à jour ? Négliger cette étape expose à des informations dupliquées, des données obsolètes et à des corrections lors de la création de rapports.
- Organiser les blocs thématiques et définir la gouvernance : Une fois les sources identifiées, il est temps de structurer le regroupement des données. Quels blocs sont utiles à chaque domaine ? Qu’est-ce qui est spécifique aux ventes, au marketing et à la finance ? C’est là que la gouvernance intervient : qui accède à chaque ensemble de données, le modifie ou le valide ?
Cette division évite que le data mart ne devienne un tableur désordonné et garantit que chaque équipe dispose des ressources nécessaires sans surcharger le service informatique.
- Configurer le flux de travail ETL/ELT : il est temps de lancer le processus. C’est là qu’interviennent les processus Extraction , Transformation , Chargement ) ou ELT ( Extraction , Chargement , Transformation data mart , prêtes à l’emploi.
Des outils comme Fivetran , Airbyte ou DBT ( Data Build Tool ) automatisent cette étape grâce au low-code et au contrôle de version, libérant ainsi l’équipe des tâches manuelles répétitives.
- Validez, testez et ajustez en continu : aucun entrepôt de données n’est jamais parfait. La mise en place de processus de validation périodiques est essentielle : vérifier la qualité des données à leur arrivée, s’assurer que les blocs répondent toujours aux besoins réels des services et déterminer si de nouvelles sources doivent être intégrées. Cet ajustement continu permet d’éviter les blocages cachés et de garantir la pertinence des données au fil de l’évolution de l’activité.
À chaque étape, le data mart remplit sa fonction : il organise les blocs, garantit la gouvernance, automatise les flux de travail et assure la cohérence entre les différents services. Pour que cette structure soit pleinement opérationnelle, le choix de la plateforme et des outils de BI complète le cycle . C’est ce que nous allons détailler maintenant, alors poursuivez votre lecture !
Une fois que tout est construit et organisé, il est temps de mettre ces données en pratique . C'est là qu'interviennent deux couches fondamentales :
- L'infrastructure cloud , qui assure le stockage, le traitement et l'évolutivité ;
- Et les de BI ( Business Intelligence ), qui transforment tout cela en tableaux de bord , rapports et visualisations clairs, prêts à être utilisés par les décideurs.
C’est cette combinaison d’une base de données robuste et d’analyses accessibles qui permet de sortir le data mart des services et de mettre des informations en temps réel à la disposition de ceux qui ont besoin des bonnes données au bon moment.
Nous aborderons ensuite ces sujets plus en détail.
Plateformes cloud ( Snowflake , BigQuery , Redshift , Synapse )
Aujourd'hui, il est difficile pour un entrepôt de données de survivre hors du cloud . Après tout, celui-ci est comme un terrain fertile où l' entrepôt de données se développe sans limites physiques. C'est là que les blocs de données sont stockés, traités et prêts à exécuter des requêtes complexes, même en cas de forte augmentation de la demande.
Les plateformes comme Snowflake , Google BigQuery , Amazon Redshift ou Azure Synapse Analytics sont aujourd'hui les plus populaires car elles permettent aux entreprises d'évoluer sans investir dans des serveurs internes . Elles fonctionnent selon un modèle où les entreprises ne paient que pour leur consommation réelle, adaptent la puissance de traitement à la demande et intègrent facilement l'ensemble de leurs données aux pipelines ETL/ELT
Chacun a son atout maître :
- Snowflake : Il est flexible dans la séparation du traitement et du stockage, utile pour ceux qui doivent gérer des pics de requêtes ;
- BigQuery : fonctionne à la demande ; idéal pour éviter le gaspillage lorsque l'utilisation est variable ;
- Redshift et Synapse : ils facilitent la vie de ceux qui exécutent déjà des services sur AWS et/ou Microsoft .
Plus important que la marque est de savoir quelle plateforme est adaptée au volume de données, au flux de requêtes et au niveau de sécurité dont l'entreprise a besoin aujourd'hui et à l'avenir .
Outils de BI ( Power BI , Tableau , Looker , Metabase )
Si le cloud est le terrain, la BI en est la vitrine : c'est là que les données structurées se transforment en informations , en rapports et en réponses pratiques entre les mains des décideurs.
Vous trouverez ci-dessous la liste des outils les plus couramment utilisés pour transformer des blocs de données en tableaux de bord et en analyses faciles à explorer :
- Power BI écosystème Microsoft et ses rapports interactifs prêts à l'emploi ;
- Tableau : performant en matière de visualisations avancées et de tableaux de bord riches pour explorer les intersections de données ;
- Looker for BI : met en avant l'analyse intégrée dans les environnements de données basés sur le cloud, avec une gouvernance centralisée ;
- Metabase : une open source pour créer des tableaux de bord à moindre coût.
Bien plus qu'un simple affichage de chiffres, un système de BI parfaitement connecté au data mart garantit un accès fiable et l'autonomie nécessaire à chaque service pour se concentrer sur l'essentiel, tandis que l'équipe informatique prend en charge la gouvernance, les performances et l'évolution de l'architecture.
Grâce à une infrastructure adaptée, le data mart alimente la BI et les données se transforment en réponses concrètes, sans entraver la prise de décision. C'est ainsi que chaque élément contribue , du stockage à l'analyse, et prépare l'entreprise à se développer grâce à des informations claires. Et pour orchestrer l'ensemble de ce processus avec sécurité, intégration et évolutivité, Skyone se positionne comme un partenaire incontournable.
Disposer d'un data mart et intégré à la BI garantit que chaque domaine dispose de réponses claires au moment opportun. Cependant, ceux qui l'expérimentent savent que le défi ne s'arrête pas à la structuration : il se poursuit quotidiennement, au rythme de l'augmentation des données, de l'évolution des systèmes et de l'émergence de nouvelles sources.
Chez Skyone , nous aidons les entreprises à construire, maintenir et faire évoluer ce flux sans créer de dépendances ni de processus rigides . Au quotidien, cela signifie automatiser l'extraction et la transformation des données provenant de différentes sources, organiser l'ensemble des données dans le cloud avec une réelle évolutivité et garantir la gouvernance, même en cas d'explosion des volumes.
Peu importe la plateforme cloud ou l'outil de BI utilisés par votre équipe. Ce qui compte pour nous, c'est de garantir une communication fluide et sans entrave pour ceux qui ont besoin d'informations. Ainsi, l'équipe informatique peut se concentrer sur l'essentiel : l'évolution des processus, la sécurité et la mise à disposition de données exploitables. Chez Skyone, l'infrastructure Metabase est livrée prête à l'emploi.
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Lorsque chaque service a accès aux données pertinentes, les réponses arrivent au rythme requis par l'entreprise, avec une plus grande précision, un gain de temps et une plus grande confiance dans la prise de décision . C'est ce qu'offre un data mart : une structure claire, facile à faire évoluer, et qui garantit la disponibilité immédiate des informations utiles du début à la fin.
Tout ce que nous avons abordé ici démontre que l'organisation des données n'est pas qu'une simple étape technique : c'est un fondement pratique pour dynamiser les équipes, faciliter les décisions stratégiques et ouvrir la voie à l'analyse avancée, à l'IA et à une véritable innovation .
Si ce contenu vous a été utile, continuez à explorer d'autres façons d'exploiter pleinement le potentiel de vos données ! Consultez notre blog Skyone et découvrez d'autres articles sur le cloud computing, l'intégration, l'architecture et les tendances.
Avant de créer ou d'utiliser un entrepôt de données, il est normal de se poser des questions sur sa nature, ses différences avec d'autres structures de données et la pertinence de cet investissement.
ci-dessous des réponses directes aux questions les plus fréquentes, afin de vous aider à déterminer si cette solution est adaptée à votre contexte.
Un data mart la même chose qu'un entrepôt de données ?
Non. Un entrepôt de données est le référentiel central où une entreprise stocke de grands volumes de données provenant de différentes sources, de manière consolidée. Un data mart, , est comme une « tranche » spécialisée de cet ensemble : un sous-ensemble de données organisé pour répondre aux besoins d'un domaine ou d'une thématique spécifique (par exemple, les ventes, le marketing ou la finance).
En pratique, l' entrepôt de données stocke tout, tandis que le data mart sépare, filtre et fournit à chaque équipe ce dont elle a réellement besoin, sans qu'il soit nécessaire de consulter l'intégralité des données brutes.
Qui devrait utiliser un entrepôt de données ?
Les entreprises de toutes tailles peuvent utiliser les data marts . Toutefois, cette solution est encore plus pertinente dans les organisations où différents services ont besoin d'accéder rapidement à des données spécifiques, sans dépendre systématiquement du service informatique pour générer des rapports.
Si l'entreprise dispose d'un volume de données considérable et souhaite offrir une plus grande autonomie aux équipes Ventes, Marketing, Finance ou Opérations pour travailler avec des données clairement segmentées, le data mart constitue une structure pratique pour accélérer les requêtes, réduire la charge sur l' entrepôt de données et optimiser la gouvernance.
Est-il sûr de stocker des données sensibles dans un entrepôt de données ?
Oui, à condition que l'architecture respecte les bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance des données. Un entrepôt de données peut stocker des informations sensibles (telles que des données financières ou des indicateurs de vente) dès lors qu'il existe des couches d'accès bien définies, un chiffrement, des contrôles d'authentification et une mise à jour constante des personnes autorisées à consulter chaque bloc.
Dans la plupart des cas, le data mart fait partie d'une architecture plus vaste (dont l' entrepôt de données
donc des politiques de conformité . Ceci garantit que les données pertinentes parviennent au service approprié, sans risque de fuite ni d'utilisation abusive.
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