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Mieux utiliser ses données grâce à la Modern Data Stack : le cas Fivetran x Wallbox

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Mieux utiliser ses données grâce à la Modern Data Stack : le cas Fivetran x Wallbox

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Wallbox, leader des solutions de recharge pour véhicules électriques, développe sa Modern Data Stack avec Fivetran et Databricks. Sur la scène du RETAIL & E-COMMERCE Forum & Meetings, Alejo Buxeres (Wallbox) et Adrian McGill (Fivetran) nous en apprennent  plus sur l'architecture de données MDS actuelle de Wallbox et sur les avantages pour l'entreprise.

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La data est un atout essentiel pour tout acteur du retail afin de rester compétitif

- Mabrouk Gadri, Ingénieur avant-vente (Fivetran)

S’il ne fait aucun doute que la data est un enjeu essentiel des acteurs du retail pour assurer leur compétitivité sur le marché, cela soulève le besoin de centraliser les données provenant de différentes sources dans un cloud data warehouse et d’automatiser les tâches afin de permettre aux équipes data de se focaliser sur des projets plus intéressants et à plus forte valeur ajoutée. C’est dans ce contexte que Fivetran, spécialisée dans la gestion automatisée des data pipelines, intervient pour accompagner Wallbox, fournisseur de solutions de recharge pour véhicules électriques.

Avant, l’utilisation d’outils de business analytics par différents utilisateurs pour analyser les données provenant de sources différentes représentait quelques challenges pour Wallbox : 

  • Un problème de logique business dans les dashboards
  • Des problèmes de qualité des données
  • Une utilisation en silos qui rendait difficile la récupération d’insights
Dans de nombreux domaines, les données étaient cloisonnées et il n'était pas facile d'obtenir des informations parce qu'on se fiait uniquement à la capacité des outils de Business Analytics à se connecter aux sources de données.

- Alejo Buxeres, Head of Data (Wallbox)

Ainsi, Alejo Buxeres explique que lorsqu’il a rejoint Wallbox, son premier projet a été de créer une Modern Data Stack (MDS). Pour cela, il a choisi 3 partenaires clés : Snowflake pour le Cloud Data Warehouse, Databricks pour le Data Lake et Fivetran pour l’ingestion des données sur un modèle ELT. 

Afin d’expliciter ses propos et montrer comment cette collaboration avec les 3 acteurs a été bénéfique, il prend ensuite 2 cas d’usages en exemples : 

  • Finance : l’ERP Netsuite est la plus importante source de données de Wallbox mais représente un grand nombre de tables de données. Fivetran a permis de simplifier la réplication dans le Data Lake tout en automatisant l’analyse des informations ce qui a permis de supprimer les risques d’erreurs liées à la réalisation manuelle des tâches. 
  • Marketing : de nombreux outils sont utilisés ce qui rend complexe le fait d’avoir une vue holistique des dépenses sur chaque plateforme et du ROI associé. Grâce à Fivetran, les équipes ont une vue d’ensemble de la performance des campagnes indépendamment de la plateforme de diffusion grâce à l’unification des données en un seul tableau

Alejo Buxeres donne ensuite quelques conseils pour les entreprises qui souhaitent implémenter une MDS : 

  • Penser à toutes les couches d’intégration 
  • Penser à la MDS d’un point de vue holistique pour ne pas être rebuter par son prix
  • Embaucher et retenir des profils ingénieurs data
  • Favoriser l’interopérabilité entre les différents blocs
  • Être capable de suivre ses dépenses 
  • Les métadonnées sont essentielles 
Les métadonnées sont essentielles dans la Modern Data Stack

 - Alejo Buxeres, Head of Data (Wallbox)

Ainsi, grâce à l’accompagnement de Fivetran, Snowflake et Databricks, Wallbox a été en mesure de tirer parti de ses données pour prendre de meilleures décisions data-driven.

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