Mettre en place un projet Data Analytics de A à Z : guide pratique
Centraliser les données marketing dans un entrepôt unique, les transformer proprement, les visualiser dans des dashboards clairs, et automatiser le tout : voilà l’objectif d’un projet Data Analytics bien mené. Mais par où commencer ? Quels outils utiliser ? Et surtout, comment éviter les erreurs les plus fréquentes ?
Dans cet article, je te propose un tour d’horizon complet de ce type de projet : depuis le cadrage jusqu’à la mise en production, en passant par les choix d’outils, l’organisation de l’équipe et l’estimation de la charge. Que tu sois responsable marketing, DAF ou data analyst, ce guide est conçu pour t’aider à piloter ton projet avec méthode.
Pourquoi centraliser ses données marketing ?
Aujourd’hui, chaque service utilise ses propres outils : l’équipe acquisition travaille avec Google Ads, Bing Ads et Meta Ads, l’équipe web analyse les données GA4, le CRM tourne sur HubSpot, les ventes viennent d’un back-office ou ERP, etc. Chaque outil produit des chiffres, mais aucun ne raconte toute l’histoire. Cela crée des frictions : écarts entre les rapports, doutes sur la fiabilité des KPI, difficultés à prendre des décisions stratégiques.
Centraliser toutes ces données dans un entrepôt unique comme BigQuery permet de reprendre le contrôle. On peut :
- Créer une vision 360° de l’activité.
- Définir des indicateurs partagés par tous.
- Fiabiliser les données avec des règles claires.
- Automatiser la production des rapports.
- Mieux piloter le budget marketing, les ventes et les performances.
C’est aussi un moyen de devenir plus autonome : on ne dépend plus d’une agence ou d’un outil qui possède les données ou les scripts.
Les grandes étapes d’un projet Data Analytics
1. Cadrer le besoin et l’objectif final
Tout commence par un cadrage solide. C’est à cette étape que l’on définit ce qu’on veut vraiment observer, mesurer, piloter. On s’assoit avec les métiers et on liste :
- Les sources de données à connecter (GA4, Ads, CRM, ERP, etc.).
- Les KPIs prioritaires (CPA, CAC, ROAS, taux de conversion, etc.).
- Les usages cibles (dashboards, exports, alertes…).
- Les fréquences de mise à jour (quotidien, hebdo, mensuel).
- Les contraintes techniques ou réglementaires (RGPD, gouvernance).
- La nécessité (ou non) de récupérer de l’historique.
Un bon cadrage évite les mauvaises surprises plus tard. Il sert de base pour estimer le planning, les outils et le budget. À ce stade, il peut être utile d’impliquer un product owner data, un analyste et un ou plusieurs référents métiers.
2. Concevoir l’architecture cible
Avec les besoins clairs, on conçoit l’architecture du futur système. Le cœur, c’est souvent un entrepôt de données cloud (BigQuery, Snowflake, etc.). Autour, on ajoute :
- Un outil d’extraction automatique (Airbyte, Fivetran, Zapier, n8n, ou scripts maison).
- Un outil de transformation (dbt, SQL dans BigQuery, Dataform).
- Une couche d’automatisation (Airflow, Cloud Scheduler, ou n8n).
- Une ou plusieurs plateformes de visualisation (Looker Studio, Power BI, Tableau).
Zoom sur n8n : c’est un outil d’automatisation No Code/Low Code, idéal pour orchestrer des flux de données complexes sans écrire de code. Il permet de déclencher des flux quotidiens, de récupérer des données via API, de les nettoyer, puis de les injecter dans BigQuery ou d’envoyer des notifications. n8n peut ainsi remplacer ou compléter Airflow dans certains cas, avec un coût très bas (open source ou hébergé).
On pense à la sécurité (accès, rôles, authentification), à la scalabilité (volumes, fréquence), au monitoring (logs, alertes). L’objectif : bâtir un système robuste, maintenable et évolutif.
3. Construire et tester le pipeline
Une fois l’architecture validée, on entre dans le concret. C’est le moment d’installer, configurer et tester chaque brique :
- Connexion aux sources via Airbyte, n8n ou les API.
- Stockage des données brutes dans BigQuery.
- Développement des transformations (jointures, agrégations, filtres).
- Création des vues ou tables finales avec les bons KPIs.
- Connexion des tableaux de bord.
Avec n8n, on peut aussi :
- Planifier les synchronisations.
- Ajouter des étapes de vérification ou de fallback en cas d’erreur.
- Gérer des notifications automatisées vers Slack ou email en cas de bug ou d’écart de volume.
Chaque composant est testé : les données sont-elles fiables ? complètes ? cohérentes ? Les calculs donnent-ils les mêmes résultats qu’avant ?
4. Automatiser et livrer
Un bon projet data ne repose pas sur des mises à jour manuelles. Une fois tout en place, on automatise :
- Extraction quotidienne des données.
- Transformation planifiée (via dbt run, Airflow, Scheduler ou n8n).
- Rafraîchissement automatique des rapports.
- Monitoring et alertes en cas d’erreur.
n8n peut servir de chef d’orchestre central en pilotant les différentes étapes du pipeline via une interface visuelle et des nœuds API. C’est un vrai gain de temps pour les équipes non techniques.
On forme les équipes, on documente les flux, on passe la main. Le client (ou l’équipe interne) devient autonome.
Quelle stack technologique utiliser ?
Voici une stack moderne, ouverte, cloud-native, parfaitement adaptée aux projets marketing :
- Entrepôt : BigQuery
- Ingestion : Airbyte ou n8n (connecteurs API intégrés, possibilité de mapper des champs)
- Transformation : dbt (modèles SQL versionnés)
- Orchestration : Cloud Composer (Airflow), Scheduler + Functions ou n8n
- Monitoring : dbt tests + Stackdriver + alertes n8n
- Visualisation : Looker Studio (simple) ou Power BI (avancé)
Pourquoi choisir n8n ?
- No Code/Low Code → prise en main rapide pour les équipes métier
- Connecteurs multiples (API, webhook, Google Sheets, SQL, REST…)
- Possibilité de versionner et sauvegarder les flux
- Hébergement en local ou en cloud (n8n cloud ou Docker)
- Coût très compétitif (open source gratuit, version pro abordable)
Cette stack permet d’être 100% autonome, sans code propriétaire, et évolutive dans le temps. Tout est centralisé, documenté et contrôlable.
Combien de temps faut-il prévoir ?
Pour un projet classique avec 4-5 sources (GA4, Ads, HubSpot, back-office) et une dizaine de KPIs, voici une estimation réaliste :
- Cadrage + spécifications : 3 jours (avec ateliers métiers, cartographie des besoins)
- Setup technique + ingestion + tests : 7 jours (incluant n8n/Airbyte + BigQuery)
- Transformation + calculs KPIs : 5 jours (modélisation dbt, validation métier)
- Reconnexion des dashboards : 2 jours (mapping des nouveaux champs, tests utilisateurs)
- Automatisation + recette + livraison : 3 jours (orchestration via n8n ou Airflow, transfert de compétences)
Total estimé : ~20 jours-homme, à moduler selon la maturité des données, l’accès aux API, et la disponibilité des équipes.
Les erreurs à éviter (et les bons réflexes)
- Ne pas documenter les KPIs : on finit avec des chiffres non expliqués.
- Laisser les calculs dans les dashboards : erreur classique. Les KPIs doivent être pré-calculés dans l’entrepôt.
- Ne pas tester les volumes historiques : certains connecteurs plantent en récupération massive.
- Ne pas prévoir de gestion des erreurs : un refresh qui plante = un dashboard vide.
- Créer une usine à gaz trop complexe pour les besoins réels.
- Ne pas impliquer les métiers dès le départ : on finit avec des rapports inutilisés.
- Oublier la supervision : un pipeline non surveillé, c’est une bombe à retardement.
Le bon réflexe : garder le contrôle, centraliser, automatiser, documenter, impliquer les bons rôles dès le départ.
Un bon projet Data Analytics, c’est un outil stratégique. Il évite les batailles de chiffres, fluidifie les décisions, et redonne du pouvoir à ceux qui pilotent. C’est aussi un levier d’autonomie : quand les données sont accessibles, fiables et bien organisées, on ne dépend plus d’un tiers pour comprendre son activité.
Tu veux mettre en place un tel système ? Tu veux reprendre la main sur tes données ? Parlons-en. Je peux t’aider à cadrer, construire ou optimiser ta stack data.