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Data Lake vs Data Swamp : Comment collecter les bonnes données pour mener les bonnes analyses

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En tant que e-commerçant, vous savez combien la donnée est importante pour analyser votre activité. C’est le pilier de la Business Intelligence (BI). Seule, la donnée n’a pas grande valeur. Pour qu’elle devienne utile, il faut la collecter correctement puis l’analyser. C’est alors que la BI prend toute son importance. La BI fait référence à une panoplie d’outils, comprenant des logiciels et des plateformes SAAS (Software as a Service), qui exploitent les données pour en ressortir des graphiques et autres rapports. Ils vous donneront une vue précise et détaillée de votre activité. 

Ces derniers sont de véritables outils d’aide à la prise de décision et à la construction de stratégies pertinentes.

Il existe de nombreuses plateformes SAAS qui peuvent vous fournir des données sur les comportements d’achats de vos consommateurs, telles que Google Analytics, MailChimp ou encore Amazon (si vous êtes revendeur sur la célèbre marketplace). Avec l'accumulation de tous ces outils, vous pourrez très rapidement vous retrouver bloquer dans une situation où vos données ne seraient plus exploitables.

1. La différence entre un “Data Lake” et un “Data Swamp”


Cela peut-être difficile de s’imaginer comment la collecte de donnée, laissée sans contrôle, peut avoir des répercussions majeures sur votre activité.

Data Lake vs Data Swamp a pour traduction littérale un lac de données versus un marécage de données.

La métaphore est alors facile à visualiser, un lac avec une eau cristalline et une surface lisse, entouré d’une jolie végétation entretenue et dans lequel nous voudrions nous baigner, versus un marécage, opaque et rempli de mauvaises algues.

Si vous aviez le choix, vous prendriez sans vous poser de question l’option lake. Soit des données organisées de sorte à ce qu’elles soient faciles à analyser. Vous ne voudriez certainement pas d’une multitude de données inutilisables, ou pire des données qui vous donneraient de mauvais insights et vous mèneraient donc à prendre de mauvaises décisions.

Vous l’aurez donc compris, les enjeux liés à la collecte et à l’analyse des données sont nombreux et primordiaux.

Malheureusement, pour beaucoup de retailers, il s’avère compliqué de maîtriser la collecte, l’organisation et le re-distribution des données consommateurs. Même si peu identifié et souvent laissé pour compte le data swamp est une réalité pour un grand nombre d’entreprises.

 

2. Comment atteindre le “Data Lake”

Vous trouverez ci-dessous quelques conseils à garder en tête si votre objectif est d’atteindre le “Data Lake” :

Commencez par lister le type d’analyses que vous souhaiteriez pouvoir mener, comme des analyses marketing, fraude, sectorielle etc. Cela vous aidera à définir la manière dont vous souhaitez utiliser vos données. Vous pouvez également lister les KPIs (Key Performance Indicators) que vous voulez monitorer et à quelle fréquence vous souhaitez les monitorer.

Assurez-vous de ne pas multiplier les outils de collectes de données. Nous l’avons vu précédemment, c’est le meilleur moyen d’obtenir un “Data Swamp”. Idéalement, nous vous conseillons d’utiliser qu’un seul outil. Cet outil peut cependant servir d’agrégateur et traiter des données venant de différentes sources.

Ne négligez pas la données de paiement. Pour les retailers et les e-tailers, la donnée de paiement est clé, elle sera utile pour mener tout type d’analyse : marketing, business, fraude ou encore financière.

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