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Sans le bon lac, difficile de repêcher la bonne donnée.

Avec des données marketing dispersées et des mesures de performance limitées, activer vos audiences devient lent ou quasi impossible. Parce que votre plateforme est difficile à maintenir, vous n’avez pas de bases solides pour activer l’IA. C’est le moment de connecter les bonnes sources et de rentabiliser votre entrepôt de données marketing, au service de la mesure et de l’automatisation. 

Ils nous ont fait confiance

56% des dirigeants se disent dépassés par des sources de données fragmentées et disparates.

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Un entrepôt de données performant.

On construit pour s'adapter à l'évolution de vos besoins. 
BigQuery Snowflake Data Cloud Databricks Amazon Redshift Azure Synapse

BigQuery

Profitez d’une architecture de données bien pensée pour traiter un très grand volume de données. Déployez BigQuery rapidement, sans complexité, et faites-en un moteur de décision pour votre marketing.

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Snowflake AI Data Cloud

Bénéficiez d’une base de données exploitable rapidement. Posez des fondations solides pour Snowflake en performance, gouvernance et durabilité, et créez une plateforme qui évolue et génère de la valeur.

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Databricks

Tirez profit de la modélisation avancée, de la puissance de calcul et de l’intégration de l’intelligence artificielle dans Databricks. Facilitez vos décisions marketing stratégiques, même dans des environnements organisationnels complexes.

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Amazon Redshift

Optimisez la performance de vos données marketing sur AWS avec une architecture basée sur Amazon Redshift qui supporte la mesure, la segmentation et l’activation à grande échelle, sans complexifier votre écosystème.

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Azure Synapse

Structurez vos données et modélisez vos usages marketing avec Azure Synapse dans un environnement Microsoft cohérent. Intégrez vos sources clés et soutenez les décisions analytiques de vos équipes.

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On maîtrise les technologies

Pourquoi nous?

Ça fait plus de 15 ans qu'on déploie des entrepôts et lacs de données marketing.

On couvre l’ensemble des cas d’usage, de la mesure à la préparation des données pour l’intelligence artificielle. On avance par étapes en s’appuyant sur une plateforme qui évolue avec vos besoins, sans alourdir les coûts ni la complexité. On structure, on teste, on documente et on active, avec une seule priorité en tête : générer de la valeur rapidement. Parce qu’un lac de données doit être utile, performant et durable. 

Les résultats de nos clients parlent d'eux-mêmes.

85%
de détection de l'attrition
Réduire l'attrition client avec un modèle prédictif d'IA
Intelligence artificielle +13

Dans un contexte de forte croissance où la fidélisation est un levier clé de rentabilité, nous avons aidé WeCook à transformer ses données en avantage compétitif.

En structurant un entrepôt de données unifié et en développant un modèle prédictif de churn alimenté par l’intelligence artificielle, nous avons permis à l’équipe d’identifier les clients à risque et d’agir de façon proactive, avec des insights directement exploitables par le marketing.

Résultat : une précision de 85 % dans la détection des clients à risque, une mise en place de la solution en un mois malgré la complexité des sources de données, et une capacité accrue à générer des insights avancés pour optimiser les opérations marketing.

La preuve qu’une architecture de données solide, combinée à l’IA, peut transformer des données complexes en décisions d’affaires concrètes.

- 25%
d’écart dans les donnée
Réconcilier les données pour redonner confiance aux décisions d’affaires
Collecte et ingéniérie de données +8

Dans un environnement international complexe, Aldo faisait face à un enjeu critique les données provenant des outils analytiques ne concordaient pas avec celles du département finance, limitant la confiance des dirigeants.

On a centralisé et harmonisé l’ensemble de l’écosystème de données en migrant vers une plateforme unifiée. En intégrant les différentes sources et en structurant la donnée pour refléter la réalité d’affaires, on a permis d’obtenir une vision cohérente et fiable de la performance.

En parallèle, on a démocratisé l’accès à la donnée pour soutenir la prise de décision à tous les niveaux de l’organisation.

Résultat l’écart entre les données analytics et finance a été réduit de 25 %, les données couvrent désormais plus de 80 pays et plus de 100 utilisateurs exploitent activement la donnée pour piloter la performance. La preuve qu’une donnée fiable est essentielle pour soutenir la croissance à grande échelle.

Trouver les réponses, c'est dans notre ADN.

Quelle est la différence entre un entrepôt de données et un lac de données?

Un entrepôt de données structure les données pour l’analyse tandis qu’un lac de données stocke des données plus brutes pour des usages variés, comme l’analyse de performance, la segmentation, l’activation d’audiences, l’analytique avancée et IA. 

Pourquoi construire un entrepôt de données marketing?

Pour relier données marketing et résultats d’affaires de façon fiable. Un entrepôt permet de centraliser les sources (médias, web, CRM/ERP), de produire des KPIs cohérents et de soutenir la mesure avancée (MMM, analyses causales) et l’automatisation. 

Quels cas d’usage marketing un entrepôt peut-il supporter?

Mesure de performance, automatisation et préparation à l’IA. Exemples fréquents: dashboards stratégiques et tactiques, modèles de mesure avancés, ingestion automatisée, activation d’audiences, et usages expérimentaux d’agents IA. 

Quelles sources de données peut-on connecter à un entrepôt marketing?

On peut connecter les plateformes média, analytics web, CRM/ERP et données clients. Les sources typiques incluent des plateformes publicitaires, GA4, des données clients et des systèmes internes (selon le contexte). 

Qu’est-ce qu’une approche "composable" en données?

C’est une manière de construire une plateforme par modules, progressivement. Chaque étape ajoute de la valeur sans refaire toute l’architecture: ingestion, transformations, modèle de données, BI, activation, puis analytique avancée/IA. 

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Vous savez où vous voulez aller.
On sait comment vous y rendre.


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