Les Data Warehouses ou le pouvoir de la centralisation
Dans le monde de la tech, les données sont partout : un véritable trésor pour piloter vos décisions produit. Mais pour exploiter ce potentiel, encore faut-il savoir les rassembler et les organiser.
Commençons par expliquer le concept à ta grand-mère
Imagine que tu as une grande bibliothèque chez toi avec des livres venant de différentes sources : des livres que tu as achetés, des livres que tu as empruntés, et des livres que tes amis t'ont prêtés. Un data warehouse est comme une bibliothèque spéciale où tous ces livres sont rangés de manière organisée pour que tu puisses facilement les retrouver.
Let’s dive in !
Un data warehouse est une grande base de données utilisée pour centraliser et organiser des volumes importants de données provenant de diverses sources. Conçu pour faciliter l’analyse et le reporting, il regroupe toutes les informations en un seul endroit, permettant une vision globale et unifiée.
Les 3 caractéristiques clés d’un data warehouse
Centralisation des données : Il rassemble des informations issues de multiples sources pour offrir une analyse cohérente.
Optimisation pour l’analyse : Spécialement conçu pour exécuter des requêtes complexes et des analyses à grande échelle.
Historisation des données : Il conserve des versions historiques des données, facilitant ainsi les analyses temporelles.
Multiplier les sources sans multiplier le temps d’implémentation
Pour être réellement utile, un data warehouse doit intégrer les données de tous les systèmes et outils utilisés par l’entreprise, notamment :
Les données issues des CRM,
Les données brutes de l’application,
Les données provenant d’outils d’analytics et de tracking,
Et bien d’autres encore.
Croiser toutes ces informations enrichit considérablement les analyses et les rend bien plus pertinentes. Cependant, avec la multiplication des outils (que, soyons honnêtes, tu n’as peut-être même pas choisis en tant que PM), la centralisation devient rapidement un casse-tête.
Pour résoudre ce problème, il existe des outils spécialisés comme Fivetran ou Airbyte, qui gèrent l’intégration des données grâce à une multitude de connecteurs. Ces outils permettent de connecter et synchroniser rapidement de nouvelles sources de données avec un minimum de complexité technique. Une fois configurés, ajouter une nouvelle source peut se faire en quelques minutes.
Rendre la data analysable grâce à des schémas clairs
Une fois les données centralisées dans le data warehouse, l’étape suivante consiste à les croiser et à les organiser pour en tirer le meilleur parti. Ici, des outils comme Metabase deviennent précieux. Ils permettent :
Une visualisation simple des tables,
La création de modèles de données,
Et la possibilité de réaliser des requêtes graphiques ou en SQL.
Pour des analyses efficaces, le data warehouse doit être structuré selon un schéma adapté. Par exemple, le schéma en étoile est une approche largement utilisée dans les entreprises de taille moyenne. Il repose sur une table de faits (ex. : ventes) connectée à plusieurs tables de dimensions (ex. : clients, produits).
Ce type de schéma offre une couche d’abstraction qui simplifie les requêtes et rend la data accessible même à des non-experts.
Et d’un point de vue Product ?
Le fait d’avoir un Data Warehouse et une donnée bien organisée est super importante pour un PM pour plusieurs raisons :
Flexibilité face à l'incertitude
En startup, les priorités changent constamment. Ce qui était essentiel hier peut devenir secondaire aujourd’hui. Un data warehouse bien structuré permet d’ajuster rapidement les analyses aux nouvelles priorités, tout en limitant l’impact des changements grâce à la couche d’abstraction des schémas.
Transparence et alignement inter-équipes
Rien de pire que des équipes qui débattent sur des chiffres divergents. En centralisant les données et en les normalisant, tu garantis une source unique de vérité. Certes, la mise en place peut être un peu complexe, mais à terme, cela réduit les tensions et renforce la confiance dans les décisions prises.
Décisions guidées par des insights solides
En tant que PM, ton rôle est de prioriser ce qui aura le plus d’impact sur l’utilisateur et les objectifs business. Un data warehouse bien configuré te donne une vue complète et cohérente des performances, permettant de prendre des décisions stratégiques éclairées, basées sur des faits plutôt que sur des intuitions.
Quelques conseils pour te lancer
Adopte un esprit collaboratif
Passe du temps avec tes stakeholders pour définir les métriques clés qui reflètent à la fois les performances produit et les objectifs business. Si tu as une équipe data, fais-en ton allié stratégique ! Explique tes besoins métier clairement et arrive avec des objectifs d’analyse plutôt qu’avec des solutions toutes faites. (Après tout, tu n’aimerais pas qu’on te présente une solution sans poser le problème, n’est-ce pas ? 😉)
Mise sur l’automatisation des workflows
Ton temps est précieux. Ne le gaspille pas sur des tâches répétitives comme la collecte ou le nettoyage des données. Des outils comme Fivetran, Stitch ou Airbyte te permettent d’automatiser ces processus, rendant ton pipeline de données fluide et fiable. Ainsi, tu peux te concentrer sur des analyses à forte valeur ajoutée.
Prends le temps de comprendre les bases techniques
Pas besoin d’être un expert, mais connaître les bases te donne un sérieux avantage. Apprends les notions essentielles : qu’est-ce qu’un ETL/ELT ? Comment sont structurées les tables ? Cette compréhension te permet de poser les bonnes questions, de collaborer efficacement avec ton équipe technique et d’anticiper les éventuelles contraintes dans tes analyses.
Apprendre les bases du SQL est aussi une compétence précieuse. Cela évite d’attendre qu’un data analyste soit disponible pour des analyses simples, et te donne plus d’autonomie dans tes décisions produit.
PS : Cet article n’aurait jamais vu le jour sans l’expérience précieuse acquise aux côtés d’une équipe tech qui se reconnaîtra.