Modern Data Stack : pourquoi transforme-t-elle le marketing data driven ?

La Modern Data Stack transforme en profondeur le marketing data-driven. En 2020, le monde produisait déjà 64,2 zettaoctets de données. Ce chiffre pourrait atteindre 180 zettaoctets en 2025.

Mais ces données ne sont utiles que si elles sont exploitées. Dans la majorité des organisations, elles restent encore cloisonnées, sous-utilisées, et peu structurées. Ce n’est plus seulement un enjeu technique : c’est un défi métier.

Comment transformer la donnée en actions concrètes ? Comment rapprocher marketing et performance en temps réel, avec agilité ? C’est ce que décryptent dans cet article nos experts Analytics, Florentin Hild, Directeur Analytics & SEO et Léo Combes, Consultant Analytics.

De nouveaux défis pour le marketing data

L’écosystème digital a radicalement changé ces dernières années, porté par : 

• la multiplication des points de contact (site web, réseaux sociaux, e-commerce, ads…)
• l’explosion du volume de données par utilisateur
• la disparition annoncée des cookies tiers
• ainsi que des réglementations strictes sur la protection des données (RGPD, ITP…)

Face à ces évolutions, les directions marketing sont en première ligne. Pour rester compétitives, les marques doivent capitaliser sur leurs données first-party et repenser la façon dont elles collectent, centralisent et activent la data.

C’est dans ce contexte que la Modern Data Stack (MDS) apparaît comme une réponse concrète : une architecture moderne, modulaire et cloud-based, qui permet de centraliser la donnée, de l’unifier et de l’exploiter plus rapidement.

Définition : qu’est-ce que la Modern Data Stack ?

La Modern Data Stack désigne une combinaison d’outils spécialisés, interconnectés, conçus pour collecter, stocker, transformer et analyser les données au sein d’une architecture cloud.

À la différence des stacks traditionnelles sur serveurs internes (aussi appelées stacks monolithiques), la MDS est :

• modulaire (chaque brique peut être remplacée ou améliorée) ;

• scalable (elle s’adapte à la croissance des volumes de données) ;

• et cloud-native (elle bénéficie de la puissance de calcul et stockage du cloud).

Concrètement elle permet aux équipes marketing de reprendre la main sur leurs données, sans dépendre systématiquement de leur IT. Florentin Hild, Directeur Analytics et SEO précise que : “En centralisant toutes les informations dans un cloud data warehouse, on élimine les silos de données et on obtient une vue unifiée du parcours client.”

L’avantage d’une MDS c’est que son architecture est plus robuste, rapide et évolutif qu’une approche traditionnelle basée sur des serveurs internes qu’on appelle aussi data stack monolithiques.

Comment fonctionne une Modern Data Stack ? 

La Modern Data Stack repose sur plusieurs couches d’outils spécialisés qui travaillent ensemble comme : 

• des outils d’ingestion de données pour collecter les données depuis différentes sources ;

• un entrepôt cloud comme Snowflake, BigQuery ou Redshift, pour centraliser le stockage ;

• des outils de transformation, qui travaillent directement dans l’entrepôt ;

• des solutions d’orchestration de workflows ;

• des outils de visualisation ou de BI (Looker Studio, Tableau…).

Contrairement aux systèmes traditionnels, la MDS est modulaire : chaque brique est remplaçable, interopérable et scalable à la demande. Elle s’appuie sur la puissance du cloud pour offrir des performances inédites.

Une évolution des pratiques de la data

Si la MDS est aujourd’hui si pertinente, c’est aussi grâce à l’évolution des pratiques de la data. Deux ruptures sont clés dans son développement : 

1. L’essor du cloud computing, qui a rendu possible le stockage et le traitement de volumes massifs de données avec une élasticité de calcul et une capacité de scalabilité inégalée, là où les infrastructures internes atteignaient vite leurs limites.

2. Le changement de paradigme dans les flux de traitement, avec le passage du modèle ETL (Extract – Transform – Load) au modèle ELT (Extract – Load – Transform). Là où l’on transformait les données avant leur stockage, on les charge désormais brutes dans l’entrepôt cloud, puis on les transforme a posteriori selon les besoins.

Ce fonctionnement offre une grande souplesse technique : les données restent accessibles à tout moment et peuvent retraiter pour d’autres usages et s’adaptent aux nouvelles questions métier sans tout refaire.