Modern Data Stack : les 3 piliers techniques qui changent la performance marketing

La Modern Data Stack s’impose comme le nouveau standard des architectures data dans l’univers marketing. Basée sur des technologies cloud, elle permet de centraliser, transformer et activer les données à grande échelle, sans dépendre de pipelines rigides ni de systèmes propriétaires.

Mais concrètement, que recouvre ce terme ? Trois piliers techniques constituent le socle de cette nouvelle approche : le modèle ELT, l’architecture en médaillon, et la modélisation en étoile. Ensemble, ils transforment un entrepôt de données en véritable plateforme d’analyse et de pilotage business. Nos experts Analytics vous détaillent ces piliers dans cet article.

Pilier n°1 : usage de l’ELT plutôt que l’ETL 

C’est l’un des grands changements de paradigme dans le traitement de la donnée. Il concerne la manière dont on transporte, transforme et charge les données depuis leurs sources jusqu’à un entrepôt centralisé.

Historiquement, les architectures data s’appuyaient sur le modèle ETL (Extract – Transform – Load). On extrait les données, on les transforme (nettoyage, filtrage, agrégation, changement de format…), puis on les charge dans la base cible.

Avec la Modern Data Stack, ce schéma est inversé. On adopte désormais le modèle ELT (Extract – Load – Transform). On extrait les données sources, on les charge brutes dans l’entrepôt cloud, puis on les transforme a posteriori, si nécessaire.

“Ce modèle change la donne : on extrait, on charge, puis on transforme les données en fonction des besoins. Résultat : un gain de temps considérable, et surtout une autonomie accrue pour les analystes.” Florentin Hild, Directeur Analytics & SEO chez Bespoke

Ce fonctionnement offre un accès immédiat aux données brutes. Les équipes marketing peuvent lancer leurs analyses sans attendre que des traitements en amont soient réalisés. Résultat : les hypothèses sont testées plus vite, les décisions sont prises plus tôt, et l’agilité des équipes s’en trouve décuplée

Pilier n°2 : une architecture en médaillon 

Autre composant central de la Modern Data Stack : l’architecture en médaillon. Inspirée des pratiques des data lakes, elle permet d’organiser les données en trois niveaux successifs :

• Bronze : données brutes, non modifiées, issues des sources
• Silver : données nettoyées, enrichies et prêtes à être croisées
• Gold : données prêtes à l’analyse ou à l’activation (BI, campagnes)

“Chaque couche a sa fonction. La Bronze garantit la traçabilité, la Silver permet l’exploration et la Gold alimente les dashboards ou les actions marketing. Florentin Hild, Directeur Analytics & SEO chez Bespoke

À chaque étape, la donnée gagne en qualité et en valeur.  Ce modèle “multi-hop” permet une traçabilité complète, une organisation claire et une utilisation adaptée selon les profils : les équipes savent où chercher, selon le niveau de maturité de la donnée.

Dans un contexte web analytics, cela permet par exemple de passer des logs bruts de navigation à des indicateurs marketing prêts à l’usage, en passant par des jointures et des nettoyages intermédiaires. Résultat : un système fiable, évolutif, et beaucoup plus lisible pour les équipes.

Pilier n°3 : le modèle en étoile

La dernière composante technique, repose sur le modèle en étoile (star schema). Il s’agit d’une méthode de modélisation des données qui utilise une table de faits (ex : commandes, visites…) au centre, reliée à des tables de dimensions (produits, utilisateurs, canaux…).

Ce modèle réduit drastiquement le nombre de jointures nécessaires dans les requêtes analytiques, et donc rendre les analyses et l’exploitation de la donnée beaucoup plus rapides.

Florentin Hild précise que : “Le modèle en étoile, combiné aux performances des entrepôts cloud comme BigQuery, permet d’interroger des millions de lignes en quelques secondes, même avec des dashboards complexes.”

Ce modèle est particulièrement utilisé dans la couche Gold de la Modern Data Stack, celle qui alimente les outils de BI et les campagnes marketing. Il facilite aussi la compréhension métier : les données sont organisées de manière lisible, exploitable, actionnable.