Accompagnement & Conseil

Centralisez toutes vos données dans un data warehouse moderne

Vos données sont éparpillées entre GA4, votre CRM, vos régies publicitaires et votre ERP. Chaque analyse nécessite des exports manuels, des copier-coller dans Excel et des heures de réconciliation. BigQuery centralise l'ensemble de vos sources dans un entrepôt de données cloud, requêtable en SQL standard, pour des analyses cross-canal impossibles autrement.

10xRequêtes plus rapides

100%Sources unifiées

-70%Temps de reporting

L'architecture d'un data warehouse BigQuery performant

Un data warehouse moderne repose sur une architecture en couches clairement séparées. La couche d'ingestion connecte vos sources de données (GA4 via BigQuery Export, CRM via Fivetran ou Airbyte, régies publicitaires via Supermetrics, ERP via API custom) et les charge dans des tables brutes partitionnées par date. La couche de transformation, orchestrée par dbt, nettoie, déduplique et enrichit ces données brutes en modèles métier exploitables : staging (nettoyage), intermediate (jointures et calculs), marts (tables prêtes pour la consommation). La couche de consommation expose ces marts via Looker Studio, Power BI ou des API internes. Un monitoring continu vérifie la fraîcheur des données, l'intégrité référentielle et les anomalies statistiques pour garantir que vos décisions reposent toujours sur des données fiables et à jour.

BigQuery Looker StudioGoogle Cloud Platformdbt

A qui s'adresse cette prestation ?

Directeurs Data & CTO

Vous gérez des dizaines de sources de données — GA4, CRM (Salesforce, HubSpot), régies publicitaires, ERP, base produit — et chaque demande d'analyse croise au moins trois d'entre elles. Vous avez besoin d'un entrepôt centralisé, gouverné et performant. BigQuery vous offre une infrastructure serverless qui scale automatiquement, avec un contrôle fin des accès (IAM), un historique complet des requêtes et un coût proportionnel à l'usage réel. Nous architecturons votre warehouse pour que vos équipes data soient autonomes.

Responsables Marketing & Growth

Vous voulez croiser vos dépenses publicitaires avec les ventes réelles de votre back-office, calculer un ROAS net de retours et de marges, et segmenter vos clients par LTV et canal d'acquisition. Ces analyses nécessitent de réconcilier GA4, Google Ads, Meta Ads, votre CMS e-commerce et votre CRM dans un même endroit. Notre data warehouse dans BigQuery connecte toutes ces sources et les rend disponibles pour vos dashboards Looker Studio ou Power BI en quasi-temps réel.

Équipes BI & Data Analysts

Vous passez plus de temps à préparer les données qu'à les analyser. Les exports CSV, les jointures manuelles et les Google Sheets partagés limitent vos capacités. Avec BigQuery et des pipelines dbt, vos modèles de transformation sont versionnés, testés et documentés. Vous écrivez du SQL standard sur des tables propres, et vos analyses sont reproductibles et auditables par toute l'équipe.

Pourquoi c'est important

Source Unique de Vérité

Toutes vos données — marketing, ventes, produit, finance — centralisées dans un seul endroit. Plus de débat sur quel chiffre est le bon : une seule définition, un seul calcul, un seul résultat partagé par tous.

Les erreurs les plus fréquentes

Empiler les données sans les modéliser

Ingérer des données brutes dans BigQuery sans couche de transformation revient à déplacer le chaos d'Excel vers le cloud. Sans schéma dimensionnel (fait/dimension), sans nomenclature cohérente et sans documentation des champs, vos analystes passent autant de temps à comprendre les données qu'à les exploiter. Nous appliquons une modélisation en couches (staging, intermediate, marts) avec dbt pour garantir la qualité et la lisibilité.

Ignorer les coûts de scan BigQuery

BigQuery facture au volume de données scannées par requête, pas au volume stocké. Une table mal partitionnée de 500 Go scannée entièrement pour une requête sur un seul jour peut générer des coûts exponentiels. Nous partitionnons par date, clusterons par dimensions fréquemment filtrées et mettons en place des garde-fous (quotas, requêtes maximum) pour maîtriser la facture.

Multiplier les connecteurs sans gouvernance

Connecter 15 sources avec Fivetran, Airbyte ou Supermetrics sans stratégie de rafraîchissement ni contrôle qualité crée des pipelines fragiles. Un changement d'API côté source casse silencieusement l'ingestion, et personne ne s'en aperçoit avant que le dashboard soit faux depuis 3 semaines. Nous mettons en place un monitoring des pipelines avec alertes automatiques et tests de fraîcheur des données.

Notre approche

Audit des sources et cadrage des besoins

Inventaire exhaustif de vos sources de données (GA4, CRM, régies, ERP, bases produit, outils internes), cartographie des flux existants et identification des cas d'usage prioritaires. Nous définissons ensemble les KPIs cibles, les niveaux de granularité requis et les fréquences de rafraîchissement pour chaque source.

Architecture BigQuery et pipelines d'ingestion

Conception du schéma BigQuery : datasets organisés par domaine (marketing, ventes, produit, finance), tables partitionnées par date et clusterisées par dimensions clés. Mise en place des connecteurs d'ingestion (Fivetran, Airbyte, Google Dataflow ou scripts custom) avec orchestration via Cloud Composer (Airflow) ou dbt Cloud pour garantir la fiabilité et la traçabilité.

Transformation et modélisation avec dbt

Construction des modèles dbt en trois couches : staging (nettoyage et typage des données brutes), intermediate (jointures, calculs, dédoublonnage) et marts (tables prêtes pour la consommation par les dashboards et les équipes métier). Tests automatiques sur chaque modèle (unicité, non-nullité, intégrité référentielle) et documentation auto-générée.

Connexion aux outils de visualisation et go-live

Connexion des marts BigQuery à Looker Studio, Power BI ou tout autre outil de visualisation. Optimisation des performances de requête (vues matérialisées, BI Engine pour Looker Studio). Formation de vos équipes à l'interrogation SQL et à la maintenance des pipelines. Monitoring continu avec alertes sur les anomalies de données.

Résultats concrets

Chaque projet et chaque implémentation sont uniques. Nous adaptons notre approche à vos enjeux spécifiques.

Réconciliation e-commerce multi-sources

Un e-commerçant mode avec 15 000 commandes/mois avait des écarts de 22 % entre GA4 et Shopify. Nous avons centralisé Shopify, GA4, Google Ads, Meta Ads et le CRM dans BigQuery, réconcilié le CA par transaction_id et calculé le ROAS net (après retours et marges). Le dashboard Looker Studio affiche désormais un chiffre de référence unique validé par la direction financière.

Écart ramené de 22 % à moins de 1 %

Segmentation client par LTV et canal d'acquisition

Une marketplace B2C souhaitait identifier ses meilleurs canaux d'acquisition en termes de valeur vie client. Nous avons croisé les données CRM (achats répétés sur 12 mois), GA4 (source/medium du premier contact) et les coûts publicitaires dans BigQuery pour calculer une LTV par cohorte et par canal. Résultat : le SEO générait une LTV 3x supérieure au paid social à coût d'acquisition équivalent.

Réallocation de 30 % du budget vers les canaux à forte LTV

Data warehouse pour groupe multi-marques

Un groupe retail avec 4 marques et 3 CMS différents (Shopify, Magento, PrestaShop) avait besoin d'une vue consolidée de ses performances. Nous avons construit un warehouse BigQuery avec un schéma unifié : mêmes dimensions produit, mêmes métriques de vente, mêmes segments client, quelle que soit la marque. Les directeurs de marque gardent leur vue dédiée, la direction groupe dispose d'un dashboard consolidé.

Temps de reporting mensuel réduit de 4 jours à 2 heures

Ce qu'il faut savoir

La qualité du warehouse dépend de la qualité des sources

BigQuery centralise et structure vos données, mais ne corrige pas les problèmes en amont. Si votre tracking GA4 est incomplet, vos données CRM mal saisies ou vos catégories produit incohérentes, le warehouse reflétera ces lacunes. Un audit des sources et un plan de data quality sont souvent des prérequis indispensables avant le projet.

Compétences SQL nécessaires pour l'exploitation

BigQuery est un moteur SQL. Vos équipes doivent être à l'aise avec le SQL standard pour interroger les données, créer des vues et maintenir les modèles dbt. Nous formons vos analystes et documentons chaque table, mais l'autonomie complète requiert un investissement en montée en compétence interne.

Ce que vous gagnez concrètement

Source Unique de Vérité

Analyses Cross-Canal Impossibles Ailleurs

Croisez vos coûts publicitaires avec vos ventes réelles, votre LTV CRM avec votre source d'acquisition GA4, vos marges produit avec vos performances par canal. Des insights que ni GA4 ni les régies ne peuvent fournir seuls.

Scalabilité et Performance

BigQuery est serverless : pas de serveur à dimensionner, pas de maintenance infrastructure. Il traite des téraoctets en secondes et scale automatiquement, que vous ayez 1 000 ou 10 millions de lignes par jour.

Coûts Maîtrisés et Prévisibles

Avec le partitionnement, le clustering et les slots réservés, vos coûts BigQuery sont optimisés et prévisibles. Le stockage long terme est facturé à 0,01 $/Go/mois, soit une fraction du coût d'un data warehouse on-premise.

Chaque projet et chaque implémentation sont uniques. Discutons des vôtres.

Ils nous ont fait confiance

Nos consultants ont travaillé pour des marques leaders

Notre équipe a accompagné tout type d'entreprise et d'agence (marketing, data, tracking) de toute verticale métier (E-commerce, B2B, Tech, Santé...) avec la même implication dans la réussite de vos projets data.