Le passage d‘un magasin physique à un magasin numérique peut offrir d‘énormes possibilités aux établissements de vente au détail. En effet, dans un magasin numérique, les entreprises peuvent suivre chaque clic des clients lorsqu‘ils recherchent des produits, cliquent sur des recommandations, explorent des offres personnalisées, s‘intéressent aux commentaires sur les produits, terminent leurs achats ou abandonnent leurs paniers numériques. Toutefois, une entreprise de commerce électronique ne peut prospérer que si elle dispose de processus d‘analyse solides et des bons outils pour passer au crible les milliards d‘événements quotidiens basés sur les données et générer des informations exploitables.
Équipes et processus
Sur le plan organisationnel, de nombreuses entreprises de commerce électronique disposent d‘une structure dans laquelle les ingénieurs de données et les analystes commerciaux travaillent ensemble à la création et à la maintenance des pipelines de données.
Traditionnellement, les analystes commerciaux identifiaient les sources de données brutes, les champs de données pertinents et l‘état final nécessaire à l‘analyse. Les ingénieurs de données déterminaient ensuite comment les données brutes devaient être répliquées en amont, à quelle fréquence elles devaient être introduites et quels types de transformations devaient être effectués sur ces données. Ils devaient également prendre en compte les données personnalisées qu‘un analyste souhaitait télécharger via des fichiers Excel/CSV. Cette dépendance à l‘égard des ingénieurs de données signifiait que chaque fois qu‘un analyste souhaitait ajouter une nouvelle source de données, ajouter ou supprimer des champs, ou modifier des transformations de données, le délai d‘exécution était lent et les informations commerciales essentielles étaient retardées.
Pour améliorer l‘agilité de l‘entreprise et permettre aux analystes de générer les informations dont ils ont besoin, les équipes évoluent vers un modèle dans lequel les analystes possèdent la logique de l‘entreprise et sont autorisés à la mettre en œuvre eux-mêmes, tandis que les ingénieurs des données conçoivent et construisent la pile analytique, mettent en œuvre et gèrent la complexité, optimisent les performances et assurent la gouvernance.
Technologies et outils
Les entrepôts de données cloud sont un autre domaine de progrès qui favorise l‘analyse dans les entreprises de commerce électronique. Les entrepôts de données Cloud tels qu‘Amazon Redshift et Snowflake ont permis aux petites entreprises de commerce électronique de prospérer en les aidant à traiter des quantités massives de données sans coûts initiaux. Cela leur permet de mieux comprendre leurs clients et d‘optimiser et d‘améliorer continuellement l‘expérience client. Les équipes chargées des données dans les entreprises de commerce électronique ont acquis une expertise dans la gestion des entrepôts de données et la prise en charge de la couche de visualisation avec des applications telles que Tableau et Looker, mais le chargement des données dans l‘entrepôt de données reste un défi en raison du nombre croissant d‘applications et de sources de données, de la variété des formats de données et de la fragilité du code/SQL qui prend en charge l‘ingestion des données.
Pour résoudre le problème complexe du chargement efficace des données dans l‘entrepôt de données, les entreprises ont besoin d‘un outil de chargement de données plus robuste, capable de déplacer des données à partir d‘une variété de sources de données telles que les applications SaaS et les bases de données sans écrire de code ou de langage SQL, afin que davantage de personnes au sein d‘une entreprise puissent construire et maintenir ces pipelines.
Chargements de données rapides et sans code à partir des bases de données Salesforce et cloud
SnapLogic Fast Data Loader permet aux entreprises de commerce électronique de charger des données à partir de Salesforce et de bases de données basées sur cloud, telles qu‘Oracle et Microsoft SQL Server, en quelques clics seulement. Vous pouvez facilement charger des profils de clients, des achats et des interactions commerciales à partir de Salesforce. Vous pouvez ajouter des données telles que les offres personnalisées faites aux clients et la réponse des clients à ces offres, ce qui vous aide à prévoir quels produits et quelles offres sont les plus susceptibles d‘avoir un écho et de réussir.
Comme il n‘est pas nécessaire d‘écrire du code ou du SQL, tout analyste commercial peut charger les données dont il a besoin dans son entrepôt de données cloud préféré, qu‘il s‘agisse d‘Amazon Redshift ou de Snowflake, libérant ainsi les informaticiens pour qu‘ils se concentrent sur des tâches à valeur ajoutée. Les informaticiens peuvent se débarrasser de toutes les tâches de chargement de données de leur carnet de commandes et donner aux analystes métier les moyens d‘implémenter eux-mêmes la logique métier. Fast Data Loader s‘appuie sur la plate-forme d‘intégration intelligente SnapLogic qui exploite le parallélisme pour charger des millions de lignes de données en quelques heures seulement.
Avec SnapLogic Fast Data Loader, vous pouvez :
- Spécifiez les tables ou les objets que vous souhaitez télécharger.
- Répliquez les schémas et les données dans votre entrepôt de données cloud de manière transparente.
- Suivre les données historiques d‘un simple clic
- Chargement rapide de données incrémentielles après le chargement initial en masse
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