Paul Hewitt accélère son e-commerce avec Fivetran et Databricks

« Avec Databricks et Fivetran, nous pourrons améliorer considérablement nos insights marketing à l'avenir. D'un point de vue technique, les deux outils interagissent harmonieusement et l'intégration semble très native. »
— Jan-Niklas Mühlenbrock, Team Lead, Business Intelligence & ERP at Paul Hewitt

Le problème

Des pratiques dépassées

Au début de son aventure en ligne, Paul Hewitt utilisait Supermetrics pour analyser ses dépenses publicitaires, mais l'entreprise a rapidement dépassé les capacités de l'outil. L'équipe d'analyse, composée de trois personnes à l'époque, saisissait manuellement les données de Supermetrics dans des feuilles de calcul pour déterminer quels canaux offraient le meilleur retour, un processus chronophage et sujet aux erreurs.

« Il nous fallait environ une semaine et demie pour mettre à jour et consolider toutes les différentes sources de données dans un seul tableau de bord. Nous avions dépassé les capacités de Supermetrics pour le volume de données que nous souhaitions obtenir. »
— Jan-Niklas Mühlenbrock, Team Lead, Business Intelligence & ERP at Paul Hewitt

Pour répondre aux besoins d'une chaîne d'approvisionnement de plus en plus complexe, l'entreprise avait investi dans un système ERP, Microsoft Dynamics NAV, et avait commencé à rendre les données disponibles pour l'analyse avec Microsoft Power BI. L'entreprise a décidé de faire passer sa stratégie de données au niveau supérieur avec une plateforme de données cloud où les données de toute l'organisation pouvaient être intégrées en un seul endroit. L'objectif était de se transformer en une entreprise pilotée par les données.

La solution

Combiner les meilleurs outils

Databricks, fournisseur natif de Microsoft, était un choix naturel pour la plateforme d'analyse de données, car Paul Hewitt disposait déjà de la plateforme cloud Microsoft Azure. Autre avantage : Databricks éliminait les silos de données, permettant une analyse holistique et de la data science, ainsi que de futurs cas d'usage de machine learning.

« Databricks est une solution tout-en-un qui permet aux ingénieurs et aux analystes de données de travailler de manière collaborative, ce qui était vraiment essentiel pour nous », explique Mühlenbrock. « Nous avons une petite équipe et voulions un outil facile à utiliser pour tous. Databricks, en tant que destination, nous a aidés à accélérer notre objectif de démocratisation des données. »

Avec la combinaison d'Azure et de Delta Lake de Databricks fournissant le data lake, et de Power BI comme outil de visualisation, la dernière pièce pour compléter la Modern Data Stack consistait à automatiser le pipeline depuis les sources de données. L'équipe avait construit manuellement des connecteurs à titre de preuve de concept, un processus chronophage miné par des connexions rompues, la limitation des API et des mises à jour irrégulières. Cela les a convaincus de l'importance de rechercher une solution préconfigurée.

Plusieurs fournisseurs d'ELT ont été envisagés, dont Funnel, mais aucun ne rivalisait avec Fivetran en termes de fonctionnalités et de simplicité d'utilisation. Au fil des discussions d'évaluation, les arguments en faveur de Fivetran n'ont fait que se renforcer. « L'équipe Fivetran a fait preuve de beaucoup de patience avec nous, répondant à chaque question de manière transparente, ce qui a grandement aidé notre processus de décision », déclare Mühlenbrock. « Et ils rendent l'onboarding aussi simple que possible pour le client. »

Une fois tous les composants de l'architecture en place, l'intégration de données hétérogènes provenant d'une grande variété de canaux dans le data lake s'est révélée relativement simple. Fivetran a été mis en place immédiatement, chargeant automatiquement les données de multiples API de canaux publicitaires afin de mieux éclairer les dépenses marketing.

Le résultat

Une architecture pérenne

Jan-Niklas Mühlenbrock est convaincu par la nouvelle architecture. La source unique de vérité de Paul Hewitt accélère désormais la voie vers un meilleur reporting et permet des tableaux de bord qui mettent au jour « une mine d'or de données » pour un plus grand nombre de collaborateurs. Les connecteurs Fivetran ont pris en charge le gros du travail pour l'équipe d'analyse marketing, offrant pour la première fois une vue d'ensemble de leurs canaux, dont Google Analytics, Facebook Ads, Pinterest, Microsoft Ads et TikTok. Paul Hewitt avait tenté d'obtenir une vue holistique avant de mettre en place Fivetran, mais y avait renoncé en raison de sa trop grande complexité.

« Avec Databricks et Fivetran, nous pourrons améliorer considérablement nos insights marketing à l'avenir », déclare Mühlenbrock. « D'un point de vue technique, les deux outils interagissent harmonieusement et l'intégration semble très native. Nous avons eu très peu de maintenance ou de personnalisation à faire ; cela fonctionne tout simplement et c'est très fiable. »

L'entreprise a calculé que reproduire le niveau de service, de maintenance et la rapidité de correction des bugs de Fivetran nécessiterait un ingénieur données à temps plein, pour un coût compris entre 60 000 et 80 000 € par an. Le temps nécessaire pour transformer les insights en actions est désormais bien plus court et les bénéfices sont très tangibles.

« En tant que Team Lead, il a été personnellement agréable pour moi de ne plus avoir à expliquer sans cesse au service marketing pourquoi les données ne sont pas à jour ou exactes », déclare Mühlenbrock. « Cela a été une immense victoire, car cela me laisse, ainsi qu'à l'équipe, plus de temps pour nous concentrer sur des tâches qui apportent davantage de valeur à l'entreprise. »

La configuration de données désormais en place chez Paul Hewitt lui a également permis de faire rapidement basculer son activité d'environ 50 % de commerce de détail traditionnel à 100 % d'e-commerce lorsque la pandémie a frappé. À long terme, les bénéfices pour l'entreprise consisteront à réaliser son objectif de devenir pilotée par les données, en démocratisant les données grâce à un accès des personnes non techniques à des insights qui éclairent de meilleures décisions. Jan-Niklas Mühlenbrock est convaincu de disposer de l'architecture nécessaire pour y parvenir.  

« Databricks et Fivetran sont à mon avis les meilleurs outils du marché. Même si nous n'exploitons pas encore toutes leurs capacités, nous nous préparons à un avenir où nous pourrons faire du machine learning et explorer différents cas d'usage », affirme-t-il. « Nous n'en sommes qu'au début, mais je ne doute pas que nous continuerons à en tirer des insights qui auront un impact très positif sur notre activité. »

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