A quoi sert la transformation de données ?

C’est quoi la transformation des données dans une modern data stack ?

Parmi les 4 étapes d’une modern data stack (extraction, stockage, transformation, visualisation) la transformation des données est souvent l’étape la moins comprise par les équipes métiers: 

En effet, sans modern data stack, il est souvent possible de connecter chaque source à la main puis de faire les jointures dans l’outil de visualisation pour obtenir des informations pertinentes. Mais ce processus n’est pas si efficace que ça et peu scalable.

I-Concrètement qu’est ce que la transformation de données permet ?

La transformation des données désigne l’ensemble des opérations qui permettent de convertir des données brutes, hétérogènes et souvent illisibles en données structurées, fiables et prêtes à être analysées.

Elle inclut des étapes comme :

• Le nettoyage (suppression des doublons, gestion des erreurs)
  
  
• L’harmonisation (standardisation des formats de dates, devises, statuts…)
  
  
• La restructuration (mise à plat de champs imbriqués comme les JSON ou arrays)
  
  
• L’enrichissement (ajout de règles métiers ou d’indicateurs calculés)
  
  
• La modélisation (création de tables agrégées ou de vues analytiques)
  
  

 Objectif final : rendre la donnée cohérente, exploitable et alignée avec les besoins des équipes métier, quels que soient les outils utilisés en aval (Looker Studio, Tableau, Power BI, CRM…).

Pensez à la transformation comme à un traducteur expert : il parle toutes les langues de vos sources de données, corrige les erreurs et prépare un rapport limpide pour les décideurs.

1-Harmoniser les formats pour rendre les données lisibles et comparables

Lorsqu’une date peut être écrite de 5 manières différentes selon les sources (ex : 2023-07-01, 01/07/2023, July 1st…), impossible de construire un reporting fiable.

Avec un outil comme dbt, on structure, normalise et documente les données dans le Data Warehouse — de sorte qu’elles soient prêtes à être utilisées, quel que soit l’outil de visualisation.

2-Réconcilier les données entre canaux pour mesurer l’impact réel

La transformation permet de relier entre elles des données issues de différentes plateformes.

Exemple : plutôt que de s’arrêter au taux de clic Facebook Ads, on peut lier ces clics au comportement des leads sur le site (via GA4), et suivre le comportement des clients issues de la campagne en cours.

C’est le seul moyen de produire des KPI transverses cohérents entre acquisition, CRM et finance.

3-Intégrer des règles métiers à grande échelle

Avec un framework de transformation, vous pouvez appliquer automatiquement les logiques internes à votre entreprise : définition d’un MQL, segmentation client, calcul de marge, règles de pondération…

Exemple : si vous offrez un 18e produit gratuit pour 17 achetés, une transformation peut automatiquement l’exclure du CA réel — chose quasi impossible à maintenir à la main dans un dashboard.

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II- Qu’est ce qui se passerait sans transformation de données ? 

1-Des jointures manuelles chronophages et risquées

Les équipes marketing ou data doivent créer des “hacks” pour relier les sources entre elles. Cela crée :

• Des dashboards surchargés pouvant être lent à charger
  
  
• Des règles métiers appliquées de manière inégale
  
  
• Des erreurs de double comptage fréquentes
  
  

⏱️ Temps perdu estimé : jusqu’à 20 à 30% du temps analyste dédié au traitement manuel des écarts.

️ 2-Un debug impossible en cas d’erreur

Chaque jour apporte son lot de changements : un ID qui disparaît, un format qui évolue, un champ renommé…

Sans transformation structurée :

• Les erreurs sont détectées trop tard (parfois par le client)
  
  
• Le point de rupture est difficile à identifier
  
  
• Les décisions sont prises sur des données erronées
  
  

🧯 La transformation centralise les règles métier dans un modèle reproductible, versionné et traçable. Cela permet une réaction rapide et un diagnostic précis.

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III-Exemple de cas de transformation de données: agence média

Comme mentionné dans cet article sur le passage à la modern data stack d'une agence media:

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Contexte : Une agence média gérant des campagnes digitales multicanal pour plusieurs clients. Avant la transformation, chaque client nécessitait :

• Connexion manuelle via Supermetrics
  
  
• Croisements dans Google Sheets
  
  
• Reporting final dans Looker Studio
  
  

Résultat : Un onboarding lent, une visibilité floue sur les campagnes, et
Impact : Des équipes occupées à tout sauf à piloter réellement la performance.

Solution : Mise en place de dbt Cloud pour industrialiser la transformation des données dans BigQuery :

• Normalisation des données par campagne
  
  
• Ajout de calculs métiers comme le budget restant ou le coût par lead net
  
  
• Génération de modèles réutilisables pour tous les clients
  
  

Bénéfices constatés :

• -80% de temps passé sur l’onboarding client 
• 100% des campagnes centralisés dans un outil unique 
• + 5 dimensions d’analyse dans les campagnes

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Conclusion

Si vous investissez dans la visualisation de vos données mais négligez leur transformation, vous passez à côté de leur véritable valeur ajoutée.

Pour un CEO, un directeur marketing ou un responsable produit, la transformation est :

• Un gain de temps immédiat pour les équipes
  
  
• Un levier de performance via des analyses plus fines
  
  
• Un filet de sécurité contre les erreurs invisibles
  
  

La question n’est plus “faut-il transformer nos données ?” mais “combien de temps avons-nous déjà perdu sans transformation ?”

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