Cross data-source nalysis

Selon Jennifer

Présidente

La Café Gagnant

Qu’est-ce que la cross data-source analysis ?

La cross data-source analyse, ou l’analyse de données multi-sources, fait référence à l’analyse de données réalisée en combinant différentes sources de données dans une perspective globale, afin d’obtenir une vue d’ensemble unifiée.

L’analyse multi-sources permet d’optimiser les performances marketing, car elle permet d’aller plus loin que la Web Analyse qui se concentre sur les données web (et un peu média). Avoir une vision unifiée de l’ensemble de l’activité de l’entreprise (média, web, physique, CRM, emailing, sondages, etc) est un grand avantage pour répondre aux problématiques métiers avancées de l’entreprise.

Comment faire de l’analyse de données multi-source ?

Afin de faire de l’analyse cross-sources, le prérequis est de réconcilier les différentes sources de données, puis de les traiter et transformer en une seule table de sortie, qui contient toutes les variables dont vous avez besoin pour votre analyse.


L’objectif est donc  de fusionner les sources de données essentielles à votre business, qui répondent et peuvent aider à la prise de décision des différentes équipes. La première étape est donc d’identifier les besoins de l’entreprise et de savoir quelles sources sont importantes pour les analyses marketing. L’analyse multi-source peut par exemple permettre d’aligner les données de collectées en ligne avec celles collectées en magasin, ou de concilier les données média avec les données web. La réconciliation se base sur une clé de jointure permettant de joindre les différentes sources de données. En général, les entreprises ont une source de données correspondant à chaque point de contact (online, CRM, achats, …).

Quels outils utiliser pour faire une analyse de données multi-source ?

Deux méthodes de réconciliation sont possibles, en fonction de la complexité de vos sources de données et besoins.

En effet, si vos sources de données sont structurées dans le même format et possèdent une clé de réconciliation évidente, vous pouvez directement faire la réconciliation des sources et votre analyse dans votre outil de dashboarding, tel que Data Studio. 

Cependant, si vos données sont plus complexes et proviennent d’une multitude de sources de format différent, vous aurez besoin de créer un datalake avec toutes les sources de données, traiter les données avec des requêtes SQL et du python, pour permettre leur réconciliation et créer la table finale avec vos données unifiées.

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