Les plateformes d’ingestion de données sont souvent perçues comme un investissement coûteux. Cette perception, centrée sur leur prix affiché, ne tient pas compte du coût réel des solutions développées en interne. Entre dette technique, instabilité opérationnelle et pression sur les équipes, le choix de l’ingestion mérite d’être réévalué à l’aune du coût total de possession.

Comparer des prix ne suffit plus

Dans un contexte d’optimisation budgétaire permanente, l’ingestion de données est encore trop souvent considérée comme un poste secondaire. Le raisonnement est connu : pourquoi payer une plateforme spécialisée quand une équipe interne peut construire des flux “maison” avec les outils disponibles ?

Ce calcul, en apparence rationnel, repose sur une illusion comptable. Il compare une dépense explicite à une dépense implicite. Il oppose une ligne budgétaire visible à une réalité économique éclatée, diffuse, sous-estimée. Et il fait perdre de vue l’essentiel ; dans un système d’information moderne, l’ingestion n’est pas un projet ponctuel, c’est une fonction continue, critique et structurante.

La fausse économie des pipelines internes

Le développement de pipelines en interne est perçu comme un levier de flexibilité. Il l’est, mais à un prix que peu d’entreprises sont capables de mesurer. Derrière chaque ingestion artisanale se cachent des heures de configuration, de patchs, de réajustements, de surveillance.

Ces tâches mobilisent des profils techniques hautement qualifiés, souvent en tension sur d’autres priorités. À mesure que les sources de données se multiplient, que les formats évoluent, que les systèmes en amont se transforment, ces pipelines deviennent fragiles, rigides, coûteux à faire évoluer.

Il ne s’agit plus d’outillage, mais de dette technique. Cette dette ne se voit pas sur une facture, mais pèse dans les délais, dans la qualité des données, dans la frustration des équipes. Elle enferme les entreprises dans une logique de réparation continue.

Chaque incident absorbe des journées entières, retarde des projets, impose des arbitrages entre maintien en conditions opérationnelles et développement de nouvelles capacités. Et surtout, elle crée une dépendance à des individus. Ce n’est pas le système qui garantit la fiabilité, ce sont des personnes-clés, difficilement remplaçables, dont l’indisponibilité ou le départ devient un risque opérationnel majeur.

L’ingestion instable contamine toute la chaîne de valeur

Ce qui dysfonctionne dans l’ingestion ne reste jamais confiné à l’IT. Lorsque les données n’arrivent pas à temps, ou arrivent incomplètes, ou dans un format inutilisable, c’est toute la chaîne de valeur qui vacille.

Les équipes métiers prennent des décisions sur la base d’informations erronées ou obsolètes. Les outils d’analyse produisent des indicateurs incohérents. Les alertes automatiques se déclenchent trop tard ou à tort. L’ensemble du système perd en fiabilité, et avec lui, la capacité de l’entreprise à se coordonner, à anticiper, à réagir.

Ce coût opérationnel est rarement chiffré, mais ses effets sont bien réels. Il ralentit les cycles de décision. Il détériore la confiance dans les données. Il alimente un climat de suspicion entre les équipes techniques et les métiers. Et il oblige les organisations à surdimensionner leur système de contrôle pour compenser ce que l’ingestion aurait dû fiabiliser en amont.

La perspective financière : sortir de l’illusion du gratuit

Pour les directions financières, cette situation pose un vrai problème de gouvernance. Ce n’est pas la préférence d’un outil sur un autre qui est en jeu, mais la capacité à appliquer une logique d’investissement cohérente.

Comparer une plateforme au coût apparent élevé à une solution interne supposément gratuite revient à nier l’existence des coûts cachés. Or, dans un système complexe, ces coûts invisibles finissent toujours par réapparaître, sous la forme de retards, de burn-out, de turn-over, de projets gelés ou avortés.

À l’inverse, une plateforme d’ingestion expose ses coûts. Elle formalise un engagement de service. Elle mutualise des efforts de maintenance, d’évolution, de conformité. Et surtout, elle introduit de la prévisibilité. Elle permet de planifier, de budgéter, d’industrialiser. Elle transforme une dette en charge maîtrisée. La discipline financière rend visible ce qui est structurellement opaque.

La perspective technologique : l’infrastructure avant tout

Du côté des directions informatiques, le constat est encore plus limpide. L’ingestion ne fait pas partie des domaines où l’entreprise peut se différencier. Aucun client ne choisira un produit parce que ses pipelines sont faits maison. En revanche, tous les services numériques reposent sur des données fiables, disponibles, bien synchronisées. L’ingestion est donc une fonction d’infrastructure. Comme pour le réseau, la cybersécurité, ou encore le stockage, la question n’est pas d’innover, mais d’assurer. Et dans cette logique, l’externalisation à un outil robuste, éprouvé, maintenu, s’impose comme un choix de bon sens.

Confier l’ingestion à une plateforme dédiée permet aux équipes internes de se concentrer sur les vrais enjeux différenciants comme l’architecture, la gouvernance, la qualité et l’analyse. Continuer à bricoler l’ingestion en interne, c’est détourner des ressources rares de leur cœur de mission.

Ce n’est pas la plateforme qui coûte cher, c’est l’improvisation

Dire qu’une plateforme d’ingestion est trop chère, c’est se tromper d’indicateur. Ce qui pèse le plus lourd dans les bilans, ce ne sont pas les lignes de licence, ce sont les heures perdues, les erreurs accumulées, les décisions mal orientées. Ce n’est pas la dépense visible qui menace la compétitivité, c’est l’instabilité tolérée. Dans un environnement où la donnée est vitale, chaque faille d’ingestion est une brèche dans le fonctionnement global.

L’heure n’est plus à la comparaison des devis. Elle est à la mesure de la résilience. Et à ce jeu-là, la question n’est plus de savoir combien coûte une plateforme, mais l’absence de celle-ci.

*Virginie Brard est RVP France & Benelux chez Fivetran

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Avec 132 magasins en France et 1 400 collaborateurs, Saint-Maclou fait face à des enjeux data complexes. Entre la gestion des ventes, du service de pose, de la logistique et des stocks, l’enseigne basée à Lezennes devait jongler avec de multiples sources de données dispersées. Un casse-tête qui freinait considérablement ses ambitions analytiques.

Un système legacy qui bride l’innovation

Le constat de départ était sans appel : le système décisionnel historique de Saint-Maclou reposait sur des flux développés et maintenus manuellement. Chaque nouveau projet d’analyse impliquait d’identifier précisément les bases sources, tables et colonnes pertinentes, puis de développer spécifiquement les flux d’alimentation nécessaires.

Cette approche générait une charge de développement et de maintenance considérable, particulièrement lors des évolutions. Les data engineers passaient l’essentiel de leur temps sur la collecte de données, au détriment des activités à réelle valeur ajoutée comme la transformation et l’analyse. Les coûts de licences s’accumulaient, les délais de projets s’allongeaient, et l’expérimentation sur des cas d’usage avancés ou d’intelligence artificielle devenait quasiment impossible.

« Charge de développement, charge de maintenance, charge d’astreinte, coût de licence pour l’outil… Notre façon de travailler générait auparavant d’importants coûts  », explique Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou.

Le virage vers le cloud et l’ELT

Pour sortir de cette impasse, Saint-Maclou a opté pour une refonte progressive de sa plateforme data, en basculant vers une architecture moderne sur le cloud. L’entreprise a d’abord déployé Snowflake comme base de données centrale, puis s’est posé la question cruciale de l’alimentation de cette nouvelle infrastructure.

Exit l’approche ETL (Extract Transform Load) classique. L’enseigne a retenu Fivetran pour sa compatibilité native avec Snowflake, sa robustesse validée lors d’un POC, et sa capacité à gérer de grandes bases SQL Server tout en connectant des sources critiques.

Aujourd’hui, Fivetran synchronise automatiquement les données d’une quinzaine de sources vers Snowflake, qu’elles soient hébergées on-premise ou dans le cloud : l’ERP Microsoft AX, les outils logistiques, les systèmes de vente et de gestion des stocks, ainsi que plusieurs sources marketing, dont le futur CRM Salesforce.

Avec cette approche ELT (Extract Load Transform), la phase de collecte ne constitue plus un goulot d’étranglement. Les données sont chargées brutes dans Snowflake, puis transformées selon les besoins métiers.

Des gains mesurables sur tous les plans

Les résultats sont spectaculaires. La collecte de nouvelles sources, qui prenait auparavant plusieurs jours voire plusieurs semaines, s’effectue désormais en quelques heures. Les projets restent dans un même sprint, évitant les allers-retours coûteux qui ralentissaient leur réalisation.

Côté ressources humaines, l’impact est tout aussi significatif. L’ingestion de données ne nécessite plus d’équivalent temps plein. Les data engineers se consacrent enfin aux opérations à forte valeur ajoutée : la transformation via DBT Core et l’exploitation intelligente des données. Les problématiques de maintenance sont devenues minimes.

La robustesse de la solution apporte également une tranquillité d’esprit appréciable. Les synchronisations sont stables et fiables, les évolutions des schémas sources n’entraînent pas d’interruption de service, et les équipes disposent de données actualisées et exploitables en toute confiance.

Autre bénéfice majeur : la centralisation. Là où les données étaient auparavant éparpillées dans de multiples applications métiers, elles sont désormais regroupées à 100% dans Snowflake. Cette vision unifiée permet d’envisager sereinement les futurs projets analytiques avancés et d’intelligence artificielle. L’équipe data travaille plus étroitement avec les équipes métiers (marketing, ventes, logistique) et gagne en réactivité.

Enfin, la plateforme Fivetran offre une maîtrise fine de la consommation et un monitoring précis des coûts liés aux projets data. « Cela nous permet notamment de travailler sur des sujets de prévision des ventes, d’intégrer rapidement de nouvelles sources pour enrichir les modèles et d’expérimenter à moindre coût de nouveaux cas d’usage data science », résume Salmane Khamlichi.

Photo : © DR

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