L’architecture des données dans l’e-commerce

L’architecture des données est une composante essentielle de la gestion de l’information dans les entreprises, cela tous secteurs d’activités confondus. Elle permet notamment de structurer et de hiérarchiser les données en fonction de leur importance et de leur utilisation.

Dans le cas précis du e-commerce, les référentiels produits se situent au cœur de cette architecture et posent des défis particuliers.

→ Comment gérer efficacement d’importants volumes de données produits ? 

→ Comment assurer la qualité et la cohérence de ces données ?

→ Quid de la possibilité d’effectuer une recherche à la fois rapide et précise des produits pour les clients ?

Dans cet article, nous vous détaillons la définition de l’architecture des données, son fonctionnement ainsi que l’ensemble des problématiques spécifiques liées aux référentiels produits.

Architecture des données : définition

Ce que l’on appelle « l’architecture des données » peut être définie comme la structure organisationnelle délimitant la manière dont les données sont collectées, stockées, traitées, gérées puis exploitées au sein d’une entreprise.

En d’autres termes, l’architecture des données fournit un cadre pour organiser les données de manière logique et cohérente, en veillant à ce qu’elles soient tant disponibles, accessibles, fiables, sécurisées que parfaitement conformes aux normes et aux réglementations en vigueur.

Pour son bon fonctionnement, elle implique ainsi l’utilisation de différents composants techniques et logiciels, tels que des serveurs de bases de données, des outils d’intégration de données, des systèmes de gestion de contenu, des solutions de Business Intelligence ou encore des outils de visualisation de données.

Qu’est-ce qu’un référentiel produit ?

Pour sa part, un référentiel produit n’est rien d’autre qu’une base de données destinée à stocker toutes les informations relatives aux produits d’une entreprise. Il contient différents types de données telles que les caractéristiques du produit, ses spécifications techniques, ses images d’illustration, sa description, son prix, les fournisseurs, les multiples catégories et sous-catégories de produits, et ainsi de suite.

L’objectif d’un référentiel produit est donc de centraliser les données produits d’une entreprise afin de fournir à cette dernière une source unique et fiable d’information sur ses produits. Doublons, incohérences et erreurs sont évités, tandis que la qualité et la mise à jour régulière des données sont garanties.

Quelle est l’importance de l’architecture des données dans la gestion des référentiels produits ?

En matière de gestion de référentiels produits, l’architecture des données a une importance toute particulière. Elle s’avère essentielle pour structurer les données produits de manière cohérente, définir des règles de consultation et d’exploitation des données et assurer l’accessibilité des données produits à l’ensemble des utilisateurs en ayant besoin.

Les principaux avantages d’une architecture de données bien construite se résument ainsi à :

• une réduction des redondances,
• une amélioration de la qualité des données,
• une facilitation du processus d’intégration,
• une meilleure gestion du cycle de vie des données.

Comment concevoir une architecture de données pour les référentiels produits ?

La conception d’une architecture de données destinée à optimiser la gestion d’un référentiel produits nécessite une compréhension approfondie des besoins de l’entreprise en la matière. Voici les étapes clés à suivre pour concevoir une architecture de données efficace et particulièrement performante :

• l’identification de l’ensemble des données produits – ici, il s’agit d’identifier l’intégralité des sources tant internes qu’externes de données produits qui seront appelées à d’alimenter le futur référentiel produits centralisé (systèmes de gestion des stocks, catalogues produits, fichiers Excel traditionnels …),
• la compréhension des différents besoins métiers de l’entreprise – il est essentiel de pleinement comprendre les différents besoins métiers de l’entreprise puis de définir en conséquence les objectifs du référentiel produit. Cela permettra de concevoir une architecture de données qui répond aux besoins de l’entreprise de manière sur-mesure tout en assurant le stockage de toutes les informations nécessaires concernant les produits,
• la détermination des exigences en termes de qualité des données – parfois appelées « règles de gestion des données », ces exigences en termes de qualité des données sont destinées à garantir la qualité ainsi que la cohérence des données stockées dans le référentiel produit. Les règles de gestion des données peuvent inclure des exigences en matière de qualité des données, mais également des règles de validation et de contrôle de la qualité, ainsi que divers processus relatifs à la mise à jour de ces données,
• enfin, le déploiement d’outils de contrôle, de surveillance – afin de s’assurer que les données sont bel et bien fiables, précises et à jour, il est vivement recommandé de déployer des outils dits de surveillance, grâce auxquels il sera possible de suivre l’état du référentiel produit en détails et en temps réel, de détecter

Exemples d’architectures de données

Toutes les architectures de données ne se ressemblent pas, chacune d’entre elles étant conçue pour répondre à des besoins métiers spécifiques ou encore pour apporter certains critères d’intégration, d’accessibilité ou encore de sécurité des données.

Voici quelques exemples d’architectures de données :

• Data Warehouse, ou entrepôt de données – systèmes de stockage plus avancés que des simples bases de données, un Data Warehouse peut être décrit comme un emplacement de stockage volumineux connecté à plusieurs bases de données opérationnelles et permettant de centraliser les données produits correspondantes,
• Data Lake, ou lac de données – pour sa part, un Data Lake est un type d’architecture de données particulièrement flexible, notamment au regard de sa capacité à intégrer des données à la fois structurées, semi-structurées et non structurées,
• Data Fabric – un Data Fabric permet quant à lui d’unifier les infrastructures déjà en place et d’assurer un partage et une gouvernance des données beaucoup plus efficace.

Pour approfondir le sujet des données produits, n’hésitez pas à consulter notre article pour standardiser vos données !