{"id":3085551,"date":"2024-01-26T13:55:36","date_gmt":"2024-01-26T13:55:36","guid":{"rendered":"https:\/\/clicdata.com\/blog\/simplifiez-votre-transformation-de-donnees-avec-data-flow\/"},"modified":"2025-08-14T09:26:56","modified_gmt":"2025-08-14T09:26:56","slug":"simplifiez-transformation-donnees-avec-data-flow","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/blog\/simplifiez-transformation-donnees-avec-data-flow\/","title":{"rendered":"Simplifiez votre Transformation de Donn\u00e9es avec Data Flow"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Data Flow : Nettoyez, transformez, et enrichissez vos donn\u00e9es (avec examples) | ClicData\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ZGrFKkBLmZ8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Nettoyer, transformer et enrichir des donn\u00e9es provenant de diverses sources h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes n\u2019est pas toujours simple, m\u00eame en tant qu\u2019analyste de donn\u00e9es. Qui n\u2019a jamais jongl\u00e9 entre des donn\u00e9es incompl\u00e8tes, mal format\u00e9es ou parsem\u00e9es d\u2019erreurs ? \u00c9t\u00e9 confront\u00e9 \u00e0 un volume massif de donn\u00e9es \u00e0 traiter avec des d\u00e9lais serr\u00e9s ? Ou bien \u00e0 un manque de consolidation de donn\u00e9es pour assurer une vue d\u2019ensemble et des analyses pr\u00e9cises ?<\/p>\n\n\n\n<p>C\u2019est l\u00e0 qu\u2019intervient une des fonctionnalit\u00e9 cl\u00e9s de ClicData, le module Data Flow. Vous ne le connaissez pas encore ? Il vous permet de manipuler tout type de donn\u00e9es, comme vous le souhaitez. Fusionnez, joignez, nettoyez, enrichissez et regroupez vos donn\u00e9es pour qu\u2019elles soient pr\u00eates \u00e0 \u00eatre visualis\u00e9es dans des rapports ou tableaux de bord. Le tout, sans codage pr\u00e9-requis. On vous explique comment ?  <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comment fonctionne Data Flow : Une vue d\u2019ensemble de vos transformations<\/h2>\n\n\n\n<p>Eh oui, son nom est un indice : vous construisez, visuellement, vos flux de A \u00e0 Z avec Data Flow. Cela signifie que toutes les op\u00e9rations de nettoyage des donn\u00e9es, de calculs\u2026 se d\u00e9roulent dans une interface visuelle unique o\u00f9 chaque \u00e9tape peut \u00eatre facilement document\u00e9e et comprise par tous les utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Plut\u00f4t int\u00e9ressant, non ?<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/data-flow-example-for-data-analysts-1024x511-1.jpg\" alt=\"data flow example for data analysts\" class=\"wp-image-2068380\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Data Flow utilis\u00e9 pour nettoyer les donn\u00e9es<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>De la table d&rsquo;entr\u00e9e aux tables de sortie, cr\u00e9ez une suite continue de n\u0153uds interconnect\u00e9s qui transforment vos donn\u00e9es, \u00e9tape par \u00e9tape, avec de simples glisser-d\u00e9poser. On vous montre comment concr\u00e8tement avec des exemples ?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Acc\u00e9l\u00e9rez et optimisez votre traitement de donn\u00e9es avec Data Flow<\/h2>\n\n\n\n<p>Vous l\u2019aurez compris, ce module peut \u00eatre utilis\u00e9 pour divers cas d\u2019usage. D\u00e9couvrons deux exemples pour un <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/plateforme\/etl\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">traitement de donn\u00e9es<\/a> plus efficace :<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Combler les lacunes dans le parcours client avec des donn\u00e9es unifi\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n<p>Mettons nous \u00e0 la place de Ravi, Responsable Marketing souhaitant obtenir une meilleure compr\u00e9hension de l&rsquo;ensemble de son parcours client \u00e0 travers ses diff\u00e9rents magasins.<\/p>\n\n\n\n<p>La marque pour laquelle il travaille poss\u00e8de 10 magasins physiques et un site e-commerce.<\/p>\n\n\n\n<p>Ravi souhaite r\u00e9pertorier chaque point de contact, pour chaque client afin de conna\u00eetre les activit\u00e9s telles que :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la mani\u00e8re dont les clients interagissent avec la marque sur les r\u00e9seaux sociaux,<\/li>\n\n\n\n<li>les produits qu&rsquo;ils recherchent sur le site internet,<\/li>\n\n\n\n<li>ceux qu&rsquo;ils ajoutent \u00e0 leur panier mais n&rsquo;ach\u00e8tent pas,<\/li>\n\n\n\n<li>s&rsquo;ils ont des interactions avec le personnel en magasin,<\/li>\n\n\n\n<li>ou bien en ligne via un chat,<\/li>\n\n\n\n<li>ce qu&rsquo;ils ach\u00e8tent, etc&#8230;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/data-flow-parcours-client-exemple-1024x700-1.jpg\" alt=\"data flow parcours client exemple\" class=\"wp-image-2068384\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Data Flow agr\u00e9geant les donn\u00e9es de l\u2019ensemble des points de contact du parcours client<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Avec un Data Flow agr\u00e9geant les <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/connecteurs\/\">donn\u00e9es des diff\u00e9rentes sources<\/a> dans une seule table de sortie, vous avez d\u00e9sormais une vue d\u2019ensemble compl\u00e8te de chaque point de contact des prospects et clients de Ravi \u00e0 travers tous les magasins de la marque.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous pouvez \u00e0 pr\u00e9sent, utiliser ces donn\u00e9es unifi\u00e9es pour cr\u00e9er un <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/tableaux-de-bord\/\">tableau de bord<\/a> afin que Ravi r\u00e9alise une analyse pr\u00e9cise du parcours client. Il pourra aussi, s\u2019il le souhaite, les ajouter dans son CRM afin de diffuser des publicit\u00e9s plus pertinentes aupr\u00e8s de ses clients et prospects.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous avez r\u00e9pondu \u00e0 la probl\u00e9matique m\u00e9tier de Ravi qui peut d\u00e9sormais analyser l\u2019ensemble de son parcours client.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Suivre les performances d\u2019un centre d\u2019appel avec des donn\u00e9es enrichies<\/h3>\n\n\n\n<p>Pour cet exemple, mettons nous dans la peau d\u2019Hanako, Responsable d&rsquo;un centre d&rsquo;appels souhaitant suivre les performances de plusieurs centres d&rsquo;appels au niveau global et par employ\u00e9 ainsi que par rapport \u00e0 diff\u00e9rentes cibles.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour r\u00e9pondre \u00e0 sa probl\u00e9matique, Data Flow vous permet de cr\u00e9er une fusion pour relier les donn\u00e9es des 4 tables de son ERP entre elles comprenant :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>les appels,<\/li>\n\n\n\n<li>les salari\u00e9s,<\/li>\n\n\n\n<li>les clients,<\/li>\n\n\n\n<li>et les entreprises<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/exemple-data-flow-centre-appel-1024x706.jpg\" alt=\"exemple data flow centre appel\" class=\"wp-image-2068388\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Data Flow pour suivre les performance d\u2019un centre d\u2019appel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Puis apr\u00e8s quelques transformations pour nettoyer et ajouter de nouvelles colonnes calcul\u00e9es, vous \u00eates en mesure de cr\u00e9er 3 tables de sorties affichant :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>l\u2019ensemble des appels,<\/li>\n\n\n\n<li>les appels regroup\u00e9s par employ\u00e9,<\/li>\n\n\n\n<li>et les performances sont agr\u00e9g\u00e9es avec les objectifs correspondants<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il ne reste plus qu\u2019\u00e0 automatiser le traitement de ce Data Flow et \u00e0 alimenter ces donn\u00e9es, dans un tableau de bord, comme celui-ci.<\/p>\n\n\n\n<iframe style=\"border: none; width: 100%; height: 580px\" src=\"https:\/\/marketplace.clicdata.com\/v\/CallCenter24h?display=width\"><\/iframe>\n\n\n\n<p>Encore une probl\u00e9matique m\u00e9tier r\u00e9solue !<\/p>\n\n\n\n<p>Hanako peut d\u00e9sormais suivre l\u2019ensemble de ses KPIs, heure par heure, pour mesurer la performance globale de ses centres d\u2019appels par rapport aux objectifs, les performances individuelles des employ\u00e9s, etc\u2026<\/p>\n\n\n\n<p>Avec Data Flow, manipulez tout type de donn\u00e9es, comme vous le souhaitez et optimisez votre traitement de donn\u00e9es : aussi bien les t\u00e2ches simples que complexes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un panel complet d\u2019outils de traitement de donn\u00e9es pour des possibilit\u00e9s infinies<\/h2>\n\n\n\n<p>Parce que vous pouvez cr\u00e9er autant de tables de sortie que n\u00e9cessaire \u00e0 partir de diff\u00e9rentes tables d&rsquo;entr\u00e9e dans un flux comprenant des branches multiples, vous avez la flexibilit\u00e9 d&rsquo;ex\u00e9cuter simultan\u00e9ment diff\u00e9rentes transformations.<\/p>\n\n\n\n<p>Celles-ci peuvent se faire en m\u00eame temps, soit en parall\u00e8le ou en s\u00e9quence, assurant ainsi une mise \u00e0 jour simultan\u00e9e de vos donn\u00e9es. Ainsi, les \u00e9tapes de gestion secondaires comme la cr\u00e9ation de vues, les fusions ou le maintien d\u2019une convention de d\u00e9nomination claire ne sont plus n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Une ex\u00e9cution des flux de donn\u00e9es selon vos besoins<\/h3>\n\n\n\n<p>Un Data Flow s&rsquo;ex\u00e9cute selon vos besoins : soit selon un planning pr\u00e9d\u00e9fini, soit \u00e0 votre demande. Cela signifie que vous pouvez le programmer pour charger plusieurs ensembles de donn\u00e9es et pr\u00e9parer les nouvelles donn\u00e9es pour l&rsquo;analyse ou la visualisation seulement lorsque vous \u00eates pr\u00eat.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img alt=\"\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/dataflow-schedule.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1563901\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Vous pouvez pr\u00e9visualiser le flux avant de l&rsquo;ex\u00e9cuter r\u00e9ellement, garantissant que tout probl\u00e8me soit r\u00e9solu en amont.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Un traitement des donn\u00e9es plus performant<\/h3>\n\n\n\n<p>Imaginez les flux de donn\u00e9es comme le processus de cuisson d&rsquo;un plat : vous prenez des ingr\u00e9dients (les donn\u00e9es de tables physiques), les cuisinez (les traitez dans le flux de donn\u00e9es), puis servez le plat fini (stockez les r\u00e9sultats dans des tables de fin).<\/p>\n\n\n\n<p>Les flux de donn\u00e9es construisent toujours des donn\u00e9es sur des tables qui ne n\u00e9cessitent pas d&rsquo;\u00eatre recalcul\u00e9es ou retrait\u00e9es, \u00e0 chaque utilisation, dans des tableaux de bord ou des rapports.<\/p>\n\n\n\n<p>Plus besoin de vous soucier de certaines t\u00e2ches complexes comme la gestion du cache ou la v\u00e9rification des d\u00e9pendances.<\/p>\n\n\n\n<p>Les n\u0153uds (ou les \u00e9tapes du processus de transformation) sont con\u00e7us avec diff\u00e9rentes techniques comme :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>les Table d&rsquo;Expression Commune (<a href=\"https:\/\/sgbd.developpez.com\/actu\/101633\/Apprendre-a-utiliser-manipuler-les-CTE-Common-Table-Expression-un-tutoriel-de-Lyche\/\">CTE<\/a>),<\/li>\n\n\n\n<li>la cr\u00e9ation automatique de jointures pour des agr\u00e9gations rapides,<\/li>\n\n\n\n<li>l&rsquo;utilisation d&rsquo;index en colonnes,<\/li>\n\n\n\n<li>et bien plus encore<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Des s\u00e9quences logiques pour des traitements plus complexes<\/h3>\n\n\n\n<p>Vous pouvez organiser vos flux de donn\u00e9es, les uns apr\u00e8s les autres afin de construire des groupes pour traiter vos donn\u00e9es de mani\u00e8re organis\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Par exemple, vous pouvez avoir un premier flux qui nettoie les donn\u00e9es et normalise le sch\u00e9ma de sortie.<\/p>\n\n\n\n<p>Prenons l\u2019exemple de 3 dimensions LinkedIn qui sont pr\u00e9par\u00e9es pour un traitement ult\u00e9rieur (nous travaillons ici avec le nombre d&rsquo;abonn\u00e9s mensuel par pays, industrie et secteur). Ce flux a \u00e9t\u00e9 ex\u00e9cut\u00e9 une seule fois, car il concerne des donn\u00e9es historiques qui ne changeront plus, par la suite. C&rsquo;est un peu comme ordonner vos \u00e9pices dans des bo\u00eetes par pays, afin de les retrouver facilement quand vous en avez besoin !<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/dataflow-linkedin-donnes-historiques.png\" alt=\"dataflow linkedin donnes historiques\" class=\"wp-image-2068397\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Ensuite, un deuxi\u00e8me flux peut utiliser la table de sortie pour calculer des m\u00e9triques standard pour divers rapports et tableaux de bord.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans notre cas, les donn\u00e9es en temps r\u00e9el sont trait\u00e9es pour les 3 dimensions des abonn\u00e9s LinkedIn, dans le flux ci-dessous et seront ensuite combin\u00e9es avec les r\u00e9sultats historiques du premier flux de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img alt=\"\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/dataflow-linkedin-1024x685-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1563909\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Vous pouvez \u00e9ventuellement cr\u00e9er un troisi\u00e8me flux pour pr\u00e9-grouper ou pr\u00e9-agr\u00e9ger certain flux pr\u00e9c\u00e9dents.<\/p>\n\n\n\n<p>Cela permet de maintenir le traitement des donn\u00e9es de mani\u00e8re claire et modulaire, tout en identifiant simultan\u00e9ment des zones d&rsquo;am\u00e9lioration pour de meilleures performances.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Une collaboration fluide avec tous les membres de votre \u00e9quipe<\/h3>\n\n\n\n<p>\u00c9tant donn\u00e9 que toutes les op\u00e9rations de transformation sont regroup\u00e9es dans un unique flux de donn\u00e9es, il devient alors tr\u00e8s simple de partager des flux avec d&rsquo;autres utilisateurs, de cr\u00e9er des copies de processus ou de simplement changer les tables d&rsquo;entr\u00e9e et\/ou de sortie au besoin.<\/p>\n\n\n\n<p>Chaque n\u0153ud peut recevoir un nom et une description sp\u00e9cifique, facilitant ainsi la compr\u00e9hension du traitement des donn\u00e9es avec un minimum d&rsquo;efforts de documentation.<\/p>\n\n\n\n<p>Et la s\u00e9curit\u00e9 dans tout \u00e7a ? Elle reste dans notre ADN, les utilisateurs peuvent \u00eatre des \u00e9diteurs ou des spectateurs, ou n&rsquo;avoir acc\u00e8s \u00e0 certains ou \u00e0 tous les flux de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pr\u00eats \u00e0 adopter Data Flow ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Simplifier votre quotidien d&rsquo;analyste devient une r\u00e9alit\u00e9 avec Data Flow. Manipulez tout type de donn\u00e9es, comme vous le souhaitez !<\/p>\n\n\n\n<p>Lib\u00e9rez-vous des contraintes pour fusionner, joindre, nettoyer, enrichir et regrouper vos donn\u00e9es, les pr\u00e9parant \u00e0 \u00eatre visualis\u00e9e dans des tableaux de bord et rapports percutants.<\/p>\n\n\n\n<p>Testez Data Flow d\u00e8s maintenant en lan\u00e7ant <a href=\"https:\/\/app.clicdata.com\/signup\">vos deux semaines d\u2019essai gratuit<\/a> !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nettoyer, transformer et enrichir des donn\u00e9es provenant de diverses sources h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes n\u2019est pas toujours simple, m\u00eame en tant qu\u2019analyste de donn\u00e9es. Qui n\u2019a jamais jongl\u00e9 entre des donn\u00e9es incompl\u00e8tes, mal format\u00e9es ou parsem\u00e9es d\u2019erreurs ? \u00c9t\u00e9 confront\u00e9 \u00e0 un volume massif de donn\u00e9es \u00e0 traiter avec des d\u00e9lais serr\u00e9s ? 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