Sur ce blog, je vous parle souvent d’outils pour mettre en place une stack data. Pourtant, la méthode compte encore davantage. Les outils peuvent varier, mais ma manière de concevoir une stack data évolue très peu.
Au cœur de cette méthode, il y a une étape sur laquelle je m’attarde toujours : la modélisation.
Dans cet article, je vous explique pourquoi la modélisation est essentielle et je vous partage ma méthode, éprouvée sur de nombreux projets de mise en place de stack data.
Quand la modélisation est mauvaise : des conséquences très concrètes
| La modélisation est souvent sous-estimée : elle prend du temps et paraît « simple ». On entend vite : « On se débrouillera ». Historiquement, la data a beaucoup reposé sur des bidouilles dans l’outil de visualisation, où les data analysts faisaient parler des données brutes. Ça fonctionne… jusqu’au jour où ça casse.
Voici les problèmes qui finissent (toujours) par apparaître :
1. Changements et corrections coûteux
Investir en amont dans une bonne modélisation évite d’avoir à tout retoucher ensuite.
Reprendre la modélisation en milieu de projet oblige à toucher aux pipelines, dashboards, tests, documentation, etc. C’est très coûteux.
2. Décisions métiers peu fiables
Une modélisation sérieuse implique de définir et valider les indicateurs en amont. Vous sécurisez ainsi la fiabilité des chiffres communiqués, et donc des décisions qui en découlent.
3. Manque de scalabilité et d’évolutivité
Un modèle robuste accueille les évolutions (nouveaux KPIs, nouvelles vues, nouvelles sources).
Un modèle bricolé ne s’adapte pas : vous finissez par tout refaire, tordre l’existant ou dupliquer des modèles en parallèle. C’est coûteux et cela fragilise la fiabilité de la stack.
4. Développement ralenti
Un modèle explicite (grains, clés, définitions d’indicateurs) donne une direction claire. Sans cible, on avance « au feeling », on fait des demi-tours et on perd du temps.
5. Requêtes chères et/ou très lentes
| La modélisation doit intégrer la performance. Un mauvais modèle ralentit l’analyse (outils de viz ou requêtes ad hoc) et frustre les utilisateurs.
Sur les entrepôts facturés à la complexité des requêtes ou au volume scanné, un modèle inadéquat peut faire exploser les coûts.
Ma méthode pour réussir la modélisation
Cela fait 8 ans que je mets en place des stacks data dans des entreprises de tailles variées. Cette expérience m’a permis d’élaborer une méthode qui fonctionne, affinée au fil des projets.
1. Cadrage métier
Phase clé où je m’imprègne de votre fonctionnement actuel :
- Problématiques et frustrations rencontrées ;
- Outils utilisés et modes d’usage ;
- Besoins futurs identifiés ;
- Indicateurs qui compteront vraiment.
Livrable : une compréhension partagée des objectifs, du vocabulaire et des contraintes.
2. Cartographie des sources de données
Je dresse la cartographie des sources accessibles (outils, bases, fichiers…).
Objectifs : visualiser tous les flux à mettre en place et anticiper quels KPIs seront calculables et comment.
Livrable : une cartographie partagée et validée (pour éviter les angles morts qui coûtent cher plus tard).
3. Définition des indicateurs attendus
Une fois les besoins clairs et les sources listées, je cadre les KPIs : définition métier, formules de calcul, règles d’inclusion/exclusion, périodes, etc.
Je fais valider ce référentiel.
Livrable : un catalogue d’indicateurs validé, qui servira ensuite à documenter le data warehouse.
4. Dimensions, mesures et grains
Pour chaque indicateur, je liste les mesures nécessaires et je clarifie le grain attendu.
Question simple et redoutablement efficace : « 1 ligne = ? »
Je recense aussi les dimensions utiles pour naviguer (temps, produit, client, canal, région…).
Livrable : une matrice mesures ↔ grains ↔ dimensions et les clés d’articulation.
5. Choix de la stratégie et schématisation
Plusieurs approches possibles : modélisation dimensionnelle, Data Vault, One Big Table, etc.
Chacune a des avantages/inconvénients selon le contexte. Tout le travail en amont permet de choisir la bonne.
Livrable : un schéma cible (feuille de route) clair, annoté, partagé.
6. Livraison par incréments
Sur les projets conséquents, je priorise un domaine et je le livre rapidement :
- Vous obtenez de la valeur tout de suite ;
- On réaligne la vision si besoin (malgré les précautions) ;
- On valide la modélisation choisie avant d’industrialiser ;
- On rassure sur le temps investi dans la modélisation.
Conclusion
| La modélisation est trop souvent sous-estimée — voire zappée. J’espère vous avoir convaincu de son importance et donné des repères concrets pour l’améliorer.
Si vous souhaitez que j’intervienne pour cadrer, concevoir ou challenger la modélisation de votre stack data, contactez-moi : je peux vous aider à gagner en fiabilité, vitesse et maîtrise des coûts.