Si vous êtes comme beaucoup d'autres professionnels de RevOps que je connais, vous cherchez toujours à améliorer vos processus et vos données. Mettre en place un entrepôt de données comme référentiel central pour toutes vos plateformes opérationnelles et certains processus ETL (ou ELT) et Reverse ETL pourrait être un bel ajout à votre stack technologique. Ce billet de blogue vous guidera à travers vos premiers pas pour y parvenir.
Tout d'abord, quelques définitions :
Qu'est-ce que le RevOps ?
Le RevOps, également connu sous le nom d'Opérations de revenus, est une approche stratégique qui aligne les équipes de vente, de marketing et de réussite client pour stimuler la croissance des revenus et améliorer la performance globale de l'entreprise. Il vise à briser les silos entre les départements et à créer une expérience client fluide tout au long du parcours d'achat. En intégrant les outils, les données et les processus, le RevOps permet aux équipes de collaborer efficacement, d'optimiser la génération de revenus et d'améliorer la satisfaction client.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?
Un entrepôt de données est un référentiel central qui stocke et organise de grandes quantités de données structurées et parfois non structurées. Il est conçu pour prendre en charge les activités d'intelligence d'affaires et de reporting en fournissant une vue consolidée et historique des données provenant de différentes sources. Un entrepôt de données intègre des données provenant de plusieurs systèmes opérationnels, tels que les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les systèmes de vente et les systèmes de marketing, dans une vue unique et unifiée. Cela permet aux organisations d'analyser et de tirer des enseignements de leurs données de manière plus efficace et plus performante. En fournissant une source de données cohérente et fiable, un entrepôt de données aide les entreprises à prendre des décisions éclairées, à améliorer l'efficacité opérationnelle et à renforcer la performance globale de l'entreprise.
Qu'est-ce que l'ETL et l'ELT ?
L'ETL et l'ELT sont deux approches couramment utilisées dans l'intégration et le traitement des données. ETL signifie Extraction, Transformation et Chargement (Load), tandis que ELT signifie Extraction, Chargement (Load) et Transformation. La principale différence entre les deux réside dans l'ordre dans lequel l'étape de transformation est effectuée.
Dans l'ETL, les données sont d'abord extraites de différentes sources, puis transformées pour s'adapter au format ou à la structure souhaité, et enfin chargées dans un entrepôt de données ou un système cible. Cette approche est idéale pour traiter de grands volumes de données et des transformations complexes. Cependant, cela peut être long et gourmand en ressources, car l'étape de transformation nécessite souvent une puissance de calcul significative.
D'autre part, l'ELT inverse l'ordre des opérations. Dans cette approche, les données sont d'abord extraites et chargées dans le système cible telles quelles, sans aucune transformation. La transformation est ensuite effectuée dans le système cible en utilisant la puissance des technologies de base de données modernes. L'ELT gagne en popularité en raison de sa capacité à tirer parti des capacités de traitement des entrepôts de données et des data lakes basés sur le cloud. Cela permet un chargement plus rapide des données et des transformations plus flexibles et évolutives.
L'ETL et l'ELT ont tous deux leurs avantages et sont adaptés à différents cas d'utilisation. L'ETL est souvent préféré pour les scénarios traditionnels d'entrepôt de données, où les données sont traitées et transformées avant d'être chargées dans une base de données structurée. L'ELT, en revanche, est bien adapté aux projets de big data et d'analyse, où l'accent est mis sur le chargement rapide de grands volumes de données et la réalisation de transformations à la volée.
En conclusion, l'ETL et l'ELT sont deux approches utilisées dans l'intégration et le traitement des données, la principale différence étant l'ordre dans lequel l'étape de transformation est effectuée. Comprendre les forces et les limites de chaque approche est crucial pour que les organisations puissent gérer et analyser efficacement leurs données.
Qu'est-ce que le Reverse ETL ?
Le Reverse ETL, également connu sous le nom d'ETL inversé, est un processus d'intégration de données qui permet aux organisations d'extraire des données de leur entrepôt de données ou de leur système cible et de les charger dans des systèmes ou des applications opérationnels. Contrairement aux processus ETL ou ELT traditionnels, où les données circulent des systèmes opérationnels vers un entrepôt de données, le Reverse ETL permet aux organisations de pousser les données de leur référentiel central dans les systèmes où elles ont été générées. Cette approche est particulièrement utile pour la synchronisation des données en temps réel, permettant aux entreprises de maintenir leurs systèmes opérationnels à jour avec les dernières informations de leur entrepôt de données. Avec le Reverse ETL, les organisations peuvent exploiter les informations et les analyses tirées de leur entrepôt de données pour orienter les actions et les décisions dans leurs systèmes opérationnels, améliorant ainsi les opérations commerciales et les expériences client.
Comment l'ETL et le Reverse ETL peuvent servir le RevOps en Améliorant la qualité des données dans votre CRM ?
En mettant en œuvre des processus ETL et Reverse ETL dans votre stratégie RevOps, vous pouvez améliorer considérablement la qualité des données dans votre système CRM. L'ETL vous permet d'extraire, de transformer et de charger des données de différentes sources dans votre entrepôt de données, en veillant à ce que les informations soient normalisées et nettoyées avant d'être intégrées dans votre CRM. Cela aide à éliminer les doublons, les incohérences et les inexactitudes, conduisant à une vue plus fiable et complète des données de vos clients. D'autre part, le Reverse ETL vous permet de pousser les informations et les analyses tirées de votre entrepôt de données dans votre CRM, en veillant à ce que vos systèmes opérationnels soient toujours à jour avec les dernières informations. En utilisant ces techniques d'intégration de données, vous pouvez rationaliser les processus, améliorer la prise de décision et, finalement, stimuler la croissance des revenus au sein de votre organisation.
Comment commencer à mettre en œuvre l'ETL et le Reverse ETL ?
Maintenant que vous avez une meilleure compréhension de RevOps, des entrepôts de données, de l'ETL, de l'ELT et du Reverse ETL, il est temps de plonger dans la mise en œuvre de ces processus. La première étape consiste à évaluer votre infrastructure de données actuelle et à identifier les domaines où l'ETL et le Reverse ETL peuvent apporter de la valeur. Déterminez les sources de données que vous souhaitez extraire, transformer et charger dans votre entrepôt de données, ainsi que les systèmes opérationnels où vous souhaitez repousser les informations et les analyses. Ensuite, choisissez les bons outils et technologies qui correspondent aux besoins et aux objectifs de votre organisation. Que vous optiez pour une approche ETL traditionnelle ou que vous décidiez de tirer parti des avantages de l'ELT, assurez-vous de concevoir une stratégie d'intégration de données qui rationalise les processus, améliore la qualité des données et stimule la croissance des revenus. En prenant ces premières mesures, vous serez bien parti pour mettre en œuvre avec succès l'ETL et le Reverse ETL dans votre stack technologique RevOps.
Un exemple concret : amener des données de Quickbooks dans HubSpot CRM
Imaginons que toutes vos données de facturation se trouvent dans un logiciel de comptabilité tel que Quickbooks, et que votre équipe de réussite client (CS) travaille dans un CRM tel que HubSpot.
L'équipe CS souhaite planifier des revues d'affaires trimestrielles (QBR) avec les clients qui ont un revenu récurrent annuel minimum (ARR) de 100 000 $.
Même si l'équipe de vente travaille également dans le CRM HubSpot, le CRM ne contient pas les données de facturation réelles et encore moins les données de paiement. Ainsi, à partir du CRM, nous pouvons voir que nous avons vendu un contrat annuel de 100 000 $ à une entreprise, mais nous ne pouvons pas savoir s'il a effectivement été facturé, encore moins payé.
Par conséquent, l'équipe CS ne peut pas avoir accès à une liste précise des clients avec un ARR de 100 000 $ ou plus.
C'est là que l'ETL/ELT et le Reverse ETL peuvent devenir utiles.
Dans cette situation, vous pourriez :
- Extraire les données suivantes avec un outil ETL/ELT et Reverse ETL tel que Weld ou Hightouch :
- Clients du CRM (c'est-à-dire HubSpot)
- Factures du logiciel de comptabilité (c'est-à-dire Quickbooks)
- Paiements du logiciel de comptabilité (c'est-à-dire Quickbooks)
- Charger les données dans un entrepôt de données tel que Google BigQuery ou Snowflake
- Transformer les données pour créer une table avec les champs suivants dans votre entrepôt de données en utilisant l'outil ETL/ELT et Reverse ETL :
- Identifiant unique de votre CRM des fiches entreprise de chaque client
- Montant total facturé au cours des 365 derniers jours
- Montant total reçu au cours des 365 derniers jours
- Revenus totaux au cours des 365 derniers jours
- Envoyer les données aux fiches d'entreprise dans HubSpot en utilisant l'outil Reverse ETL que vous avez choisi.
Le schéma suivant représente ce qui est décrit ci-dessus et a été réalisé à l'aide de Weld :
La transformation des données est effectuée dans Weld à l'aide de SQL :
Allez maintenant explorer par vous-même
En conclusion, la mise en œuvre des processus ETL et Reverse ETL dans votre stratégie RevOps peut grandement améliorer la qualité des données dans votre système CRM. En extrayant, transformant et chargeant des données de différentes sources dans votre entrepôt de données, vous pouvez vous assurer que les informations normalisées et nettoyées sont intégrées dans votre CRM, éliminant les doublons et les inexactitudes. En tirant parti du Reverse ETL, vous pouvez repousser les informations et les analyses dans vos systèmes opérationnels, les maintenant à jour avec les dernières informations. Ces techniques d'intégration de données rationalisent les processus, améliorent la prise de décision et stimulent finalement la croissance des revenus au sein de votre organisation. Commencez par évaluer votre infrastructure de données actuelle, identifier les domaines à améliorer et choisir les bons outils pour atteindre vos objectifs. Avec une approche stratégique de l'intégration de données, vous serez sur la voie du succès pour optimiser votre stack technologique RevOps.
Contactez-nous si vous avez besoin d'aide pour mettre en œuvre les processus ETL et Reverse ETL dans votre stratégie RevOps !
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