Les problèmes de données sont souvent des problèmes de coordination. Par exemple, l'équipe des finances travaille à partir d'une version des revenus, l'équipe des ventes travaille à partir d'une autre version, et lorsque les chiffres ne concordent pas lors de la réunion du conseil d'administration, quelqu'un passe trois jours à remonter à la source de l'écart jusqu'à un filtre appliqué différemment dans deux feuilles de calcul distinctes. Il s'agit d'un problème évitable. La gestion centralisée des données rassemble les données importantes dans une seule couche et les rend cohérentes, accessibles et vérifiables.

Ci-dessous, nous abordons ce que signifie la gestion centralisée des données en pratique, comment la mettre en place et les coûts liés à son omission.

Points clés

• La gestion centralisée des données consiste à disposer d'une seule couche pour l'analyse et la création de rapports plutôt que d'un outil pour chaque système de votre suite d'outils.

• Les ensembles de données ayant le plus grand impact à centraliser en premier sont les revenus, la clientèle et les données sur les produits, puisque ces mesures figurent dans tous les rapports de direction et les discussions interéquipes.

• Un fournisseur de paiements qui permet aux utilisateurs de synchroniser les données financières directement avec un entrepôt de données ou une destination de stockage infonuagique simplifie le processus.

Qu'est-ce que la gestion centralisée des données ?

La gestion centralisée des données est la pratique consistant à organiser les données d'entreprise critiques dans un emplacement régi unique (ou une couche régie) afin qu'elles soient cohérentes, accessibles et vérifiables par toutes les équipes. L'objectif est d'avoir un endroit sécurisé pour l'analyse et les rapports, où les définitions sont standardisées, l'accès est contrôlé et les chiffres sur lesquels les gens s'appuient sont les mêmes, peu importe l'équipe qui les consulte.

Quels sont les avantages de la gestion centralisée des données?

Le coût de la fragmentation augmente avec les effectifs, la complexité de l'équipe et le volume de données. Voici comment la gestion centralisée des données peut aider à mesure que votre entreprise croît :

• Rapports cohérents : Lorsque les revenus, le nombre de clients et les indicateurs de produits sont définis et calculés au même endroit, les équipes utilisent les mêmes chiffres.

• Prise de décision plus rapide : Les analystes passent moins de temps à rapprocher des données provenant de différentes sources et plus de temps à l'analyse. Les rapports qui prenaient des jours à assembler peuvent être exécutés en quelques minutes.

• Contrôle d'accès plus strict : Les données centralisées signifient un accès systématique établi sur les rôles, de sorte que les données financières sensibles n'ont pas besoin de se trouver dans des feuilles de calcul envoyées par courriel ou sur des disques partagés. Au lieu de cela, l'accès est régi au niveau de l'entrepôt de données avec des journaux d'audit.

• Frais généraux réduits pour les opérations : La maintenance de dizaines d'intégrations point à point entre les systèmes est coûteuse et fragile. L'architecture centralisée remplace cette toile par un réseau plus propre qui alimente une seule destination.

• Meilleure collaboration inter-équipes : Lorsque les équipes des produits, des finances et du marketing interrogent toutes les mêmes données sur les clients et les revenus, elles peuvent comparer leurs notes. Les données partagées rendent l'analyse partagée possible.

Quels sont les risques de ne pas centraliser les données ?

Les données fragmentées créent des coûts cumulatifs qu'il est facile de sous-estimer jusqu'à ce qu'ils fassent déjà partie intégrante des opérations de votre organisation. Soyez conscient des éléments suivants.

Chiffres contradictoires

Les multiples versions de chaque indicateur provenant de chaque équipe érodent la confiance dans les rapports, ralentissent la prise de décisions et génèrent des heures de travail de rapprochement chaque fois que quelqu'un a besoin d'un chiffre sur lequel il peut compter.

Exposition à la sécurité

Chaque copie de données sensibles, comme une exportation de revenus dans le dossier de téléchargements de quelqu'un ou une liste de clients dans une feuille de calcul partagée, est une passerelle potentielle vers une faille. Un contrôle fragmenté signifie que vous ignorez souvent où se trouvent vos données sensibles.

Clôture financière plus lente

Lorsque les équipes des finances passent la dernière semaine de chaque trimestre à extraire et à rapprocher manuellement des données provenant de multiples systèmes, la clôture prend plus de temps, les erreurs se multiplient et les chiffres figurant dans les documents du conseil d'administration sont moins fiables.

Analyse différée

Une équipe de données qui consacre trop de temps au nettoyage et à l'organisation des données signifie que le travail stratégique est souvent retardé, voire complètement ignoré.

Quelles données devriez-vous centraliser en premier ?

Commencez par les données qui sont utilisées de façon répétée, qui figurent dans les rapports de direction et qui impliquent le travail de plusieurs équipes. Voici les principaux domaines sur lesquels vous concentrer.

Revenus et données financières

Il s'agit généralement du point de départ idéal. Les relevés de transactions, les revenus comptabilisés, les remboursements et les indicateurs d'abonnements devraient se trouver dans votre entrepôt et pouvoir être interrogés avant toute autre chose. Ce sont les données dont les équipes des finances, des ventes et de la direction ont toutes besoin ; c'est aussi là que les erreurs ont des conséquences importantes.

Données sur la clientèle et l'identité

Une entité client propre et dédupliquée avec un identifiant cohérent qui relie votre système de gestion de la relation client (CRM), votre système de paiements et votre base de données de produits permet d'effectuer des analyses autrement impossibles. La valeur à vie, la résiliation et le coût d'acquisition par canal ne fonctionnent pas de manière fiable sans un enregistrement client unique auquel se rattacher.

Données sur les produits et l'utilisation

Cela est particulièrement important pour les entreprises de logiciels en tant que service (SaaS) et les entreprises d'abonnements, où l'engagement envers le produit est un indicateur de premier plan de la fidélisation et de l'expansion. La centralisation des données d'événements, comme les connexions, l'utilisation des fonctions et les étapes d'activation, avec les données sur la clientèle et les revenus, permet une analyse de cohorte pertinente.

Comment bâtir une architecture de gestion centralisée des données ?

L'architecture standard comporte trois couches : l'ingestion, le stockage et la consommation. La mise en place adéquate de chaque couche est importante pour la santé de votre entreprise.

Ingestion

C'est ainsi que les données circulent des systèmes sources vers votre magasin central. Les systèmes de données modernes privilégient généralement le modèle ELT (extraction, chargement, transformation) plutôt que le modèle ETL (extraction, transformation, chargement). Avec l'approche ELT, les données brutes atterrissent d'abord dans l'entrepôt, et les transformations y sont effectuées à l'aide de cadres basés sur le langage de requête structuré (SQL), comme un outil de création de données (dbt). Cela permet de préserver les données sources et de rendre les transformations vérifiables et contrôlées par version. De nombreuses équipes utilisent des connecteurs gérés pour les intégrations de base et des pipelines spécialement conçus pour les sources de données hautement prioritaires ou sensibles.

Stockage

Cela signifie un entrepôt de données ou une architecture de type « lakehouse ». Les principales options, comme BigQuery, Snowflake, Redshift et Databricks, prennent toutes en charge le principal cas d'usage. Le bon choix dépend de votre infrastructure infonuagique existante, de vos modèles de requêtes et de la familiarité de votre équipe, plutôt que de toute différence de capacité unique.

Consommation

C'est ainsi que les gens utilisent réellement les données. Cela comprend tout, des composants d'intelligence d'affaires (BI) et des blocs-notes SQL aux analyses intégrées et aux rapports exportés. Une couche sémantique, comme des définitions de mesures standardisées ou des dimensions régies, devrait se trouver entre les tables d'entrepôt brutes et les outils des utilisateurs finaux afin que le terme « revenus », par exemple, signifie la même chose dans chaque rapport, peu importe qui l'a créé.

Comment la gouvernance et la qualité des données fonctionnent-elles dans un modèle centralisé ?

Un entrepôt unique rempli de données incohérentes et mal documentées est pire que des systèmes fragmentés, car les gens y accordent plus de confiance qu'ils ne le devraient. Pour bien gérer la gouvernance, quatre éléments doivent fonctionner ensemble.

Responsabilité claire

Chaque ensemble de données a besoin d'un propriétaire responsable de son exactitude et de sa documentation. Sans attribution de responsabilités, les problèmes de qualité peuvent facilement ne pas être résolus, car personne n'en est tenu responsable. Dans un modèle centralisé, le problème touche toutes les personnes qui s'appuient sur ces données.

Définitions standardisées

Définissez ce qui compte comme un client et le moment où les revenus sont comptabilisés. Mettez cela par écrit, convenez-en et appliquez-le dans la couche de transformation. Ces définitions ne devraient pas être laissées à l'interprétation individuelle des analystes dans des rapports distincts.

Contrôle d'accès fondé sur les rôles

Ce n'est pas tout le monde qui devrait avoir un accès complet. Les autorisations au niveau de l'entrepôt, appliquées systématiquement, réduisent l'exposition en matière de sécurité et facilitent les audits de conformité.

Contrôles de la qualité des données

Des contrôles automatisés (p. ex., nombre de lignes, taux nuls, intégrité référentielle, seuils de fraîcheur) devraient être effectués sur chaque pipeline et déclencher une alerte en cas de problème. Il est facile de détecter une synchronisation défectueuse le premier jour ; la détecter trois mois plus tard, après qu'elle s'est propagée dans les tableaux de bord et les rapports du conseil d'administration, est beaucoup plus complexe.

Comment Stripe Data Pipeline aide-t-il à centraliser les données ?

Les données de paiements sont extrêmement précieuses et sensibles, et il vous faut bien plus qu'un tableau de bord de paiements pour les utiliser. Les connecteurs ETL tiers comportent des risques : l'extraction de données de paiements dans un entrepôt de cette manière introduit une latence, ajoute un autre fournisseur ayant accès à des données financières sensibles et crée des frais de maintenance lorsque l'interface de programmation d'application (API) du fournisseur de paiements change. Chacun de ces éléments représente un coût substantiel, et ils s'accumulent.

Stripe Data Pipeline est une solution possible. Il synchronise les données Stripe (p. ex., les transactions, les virements, les litiges, les abonnements) directement avec un entrepôt de données ou une destination de stockage infonuagique sans nécessiter de code ou de connecteur tiers. Les données sont actualisées régulièrement et tiennent compte des données historiques, de sorte que vous restez à jour. Étant donné que Stripe Data Pipeline transfère les données directement de Stripe vers votre entrepôt, les données financières sensibles ne transitent pas par l'infrastructure d'un fournisseur supplémentaire. Cela simplifie l'évaluation des risques liés aux fournisseurs que les équipes de sécurité et de conformité doivent effectuer.

Les données Stripe dans l'entrepôt peuvent également être jointes aux dossiers de la clientèle, aux données sur les produits et à d'autres sources financières. Cela rend possible l'analyse de cohorte par canal d'acquisition, la marge par gamme de produits et le rapprochement des revenus entre les modes de paiement.