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Case STUDY
Comment l'Analytics Engineering via Dataform a fiabilisé les données et généré 30 % de ROI pour notre client dans le secteur du luxe ?
Pour transformer la donnée brute en levier de croissance, la collecte ne suffit plus : il faut l'industrialiser. Découvrez comment Starfox Analytics a accompagné son client dans la refonte de son architecture data, passant d'une analyse artisanale à un écosystème BigQuery/Dataform automatisé, sécurisé et rentable.
La problématique
Quand le volume de données devient un obstacle
Dans un contexte e-commerce où chaque micro-décision impacte la marge, Notre client faisait face à un paradoxe classique des entreprises en croissance : une abondance de données collectées via Google Analytics 4 (GA4) et d'autres sources de données comme celles du CMS, ou du CRM, mais une incapacité croissante à les exploiter avec confiance. L'enjeu pour Starfox Analytics n'était pas seulement technique, il était stratégique : Comment transformer une donnée brute et instable en un actif d'entreprise certifié ?
Objectif
L'Analytics Engineering au service du Business
Fiabiliser la prise de décision
Passer de données approximatives à une source unique de vérité. L'objectif est d'éliminer les incohérences entre les rapports et de garantir une confiance absolue (99.9%) dans les KPIs présentés en CODIR grâce à des tests automatisés.
Accélérer le Time-to-Insight
Réduire drastiquement le temps entre la collecte de la donnée et son analyse. L'automatisation vise à libérer les analystes des tâches de nettoyage (70% de gain de temps) pour qu'ils se concentrent sur la recherche de valeur.
Pérenniser le capital Data (Gouvernance)
Mettre fin aux "silos de connaissances" où l'expertise réside chez une seule personne. L'objectif est de documenter automatiquement les transformations et de sécuriser l'historique des données pour rendre l'équipe résiliente aux départs.
Démocratiser l'accès à la donnée (Self-Service)
Rendre les équipes métiers autonomes. En connectant des tables propres et documentées (Data Marts) directement aux outils de BI, nous permettons au marketing d'accéder à ses chiffres sans dépendre d'un ticket technique quotidien.
Maîtriser les coûts d'infrastructure (FinOps)
Réduire la facture BigQuery malgré l'augmentation des volumes de données. L'optimisation des requêtes SQL et le partitionnement intelligent des tables permettent de réduire la consommation de ressources de 40%, transformant une dépense incontrôlée en coûts rationalisés.
La solution
La solution déployée repose sur une architecture Analytics Engineering industrielle pilotée par Dataform pour structurer et fiabiliser l'écosystème GA4.
L’objectif est de remplacer les traitements manuels par des pipelines de données automatisés dans BigQuery. Cette approche transforme la collecte brute en modèles business certifiés, garantissant une scalabilité technique et une prise de décision sans faille
Architecture
Structuration progressive des données pour obtenir des modèles prêts à l'emploi par les équipes.
Fiabilité
Implémentation de tests pour garantir mathématiquement la cohérence, l'unicité et la complétude des KPIs.
Gouvernance
Approche CI/CD pour assurer la traçabilité et la maintenance long terme.
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