Saint-Maclou en bref
Saint-Maclou est une enseigne française spécialisée dans les revêtements de sols. Implantée à Lezennes (Nord), elle s’appuie sur un réseau de 132 magasins en France, ainsi que sur un entrepôt logistique, pour accompagner ses clients particuliers et professionnels. Forte de plus de 60 ans d’expérience, elle compte en ses rangs 1 400 collaborateurs.
Désireuse de moderniser son système d’information, Saint-Maclou s’est lancée dans une refonte progressive de sa plateforme data afin de mieux exploiter les données provenant de ses activités clés, dont les ventes, le service de pose, la finance, le marketing, la logistique et la gestion des stocks.
Le défi : sortir d’une collecte manuelle freinant les projets data
Avant d’entamer la modernisation de sa plateforme data, Saint-Maclou reposait sur un système décisionnel « legacy » alimenté par des flux développés et maintenus manuellement. Par conséquent, chaque nouveau projet d’analyse de données nécessitait une identification précise des bases sources, des tables et des colonnes pertinentes, suivie du développement spécifique des flux d’alimentation.
Une approche qui impliquait une charge de développement et de maintenance importante, en particulier lors de l’évolution des flux de données. À cela s’ajoutaient des coûts de licences et une forte sollicitation des data engineers sur la phase de collecte de données. Cette phase, qui ne représentait aucune valeur ajoutée pour les employés, s’opérait au détriment des travaux de transformation et d’analyse.
De ce fait, le délai des projets se retrouvait considérablement allongé, avec des répercussions négatives sur l’ensemble des métiers - finance, supply chain, ressources humaines, marketing, ventes, logistique, entre autres. Un tel système constituait plutôt un frein à l’expérimentation, en particulier pour les cas d’usage analytiques avancés et les projets liés à l’intelligence artificielle.
« Charge de développement, charge de maintenance, charge d’astreinte, coût de licence pour l’outil… Notre façon de travailler générait auparavant d’importants coûts », détaille Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou. « En outre, afin d’accélérer la mise à disposition de la donnée et de générer rapidement de la valeur, nous avons fait le choix de basculer vers une architecture data moderne sur le cloud, avec Snowflake comme base de données centrale ».
La solution : une modernisation de la data stack, soutenue par Fivetran
Une fois Snowflake déployé, la question de l’alimentation de cette nouvelle plateforme s’est imposée comme un défi majeur. L’entreprise devait être en mesure de synchroniser rapidement, en toute fiabilité, ses données. Pour ce faire, elle a décidé d’abandonner son approche ETL (« extract transform load ») classique et de se tourner vers un outil à même de libérer sa donnée.
Saint-Maclou a retenu Fivetran, notamment pour sa compatibilité native avec Snowflake et sa robustesse, éprouvée lors d’un POC (« proof of concept »), mais aussi pour sa capacité à gérer de grandes bases SQL Server et à connecter des sources de données critiques.
En effet, grâce à son large éventail de connecteurs, Fivetran permet aujourd’hui à Saint-Maclou de synchroniser automatiquement ses données issues d’une quinzaine de sources, qu’elles soient hébergées on-premise ou dans le cloud, vers Snowflake. Parmi ces sources figurent notamment 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 de Saint-Maclou Salesforce.
Avec une approche ELT (« extract load transform »), la fastidieuse phase de collecte de données - durant laquelle aucune intelligence métier n’est apportée - ne freine plus la mise en œuvre des projets data de Saint-Maclou.
Des bénéfices déjà tangibles : productivité, confiance et vision sur le long terme
La mise en place de Fivetran a profondément transformé les délais de livraison de ces projets. Prenant plusieurs jours, voire plusieurs semaines, la collecte de nouvelles sources s’effectue désormais en quelques heures. Une telle rapidité permet de conserver les projets dans un même « sprint » et d’éviter les allers-retours coûteux qui ralentissaient la réalisation des missions. À la clé, d’importants gains de productivité.
D’un point de vue métier, Fivetran a permis une réallocation claire des ressources vers des opérations nécessitant un véritable savoir-faire. Pour les data engineers, les problématiques de « run » (maintenance) sont devenues minimes. L’ingestion de données ne requiert plus d’équivalent temps plein. Ils peuvent désormais se concentrer pleinement sur les opérations à forte valeur ajoutée, à savoir la transformation (via DBT Core) et l’exploitation de la donnée.
La robustesse de la solution a également apporté une grande sérénité. Et pour cause, les synchronisations sont stables et fiables, et les évolutions des schémas sources n’entraînent pas d’interruption de service. Les équipes disposent ainsi de données à jour, exploitables en toute confiance.
En outre, grâce à la rapidité de synchronisation et à la diversité des connecteurs, les équipes disposent dorénavant d’une vision unifiée et centralisée avec 100 % de leurs données dans Snowflake, là où celles-ci étaient auparavant dispersées dans de multiples applications métiers. Cette centralisation leur permet d’envisager en toute quiétude leurs futurs projets analytiques avancés et d’intelligence artificielle. L’équipe data travaille ainsi de manière plus étroite avec les équipes métiers (marketing, ventes, logistique…) et gagne en réactivité face à leurs demandes."
Enfin, la plateforme de Fivetran permet à Saint-Maclou de maîtriser sa consommation et de monitorer les coûts liés aux projets data.
« Fivetran, par sa grande intuitivité, 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. Nous disposons aujourd’hui d’un outil performant qui nous donne toutes les cartes en main pour envisager l’avenir sereinement », conclut Salmane Khamlichi.
« Aujourd’hui, le sujet de la collecte de données n’en est plus un. Grâce à Fivetran, nos équipes sont concentrées sur la transformation et leur métier retrouve sa réelle valeur ajoutée. Pour Saint-Maclou, la dynamique des projets IT a tout à fait pris une autre dimension », Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou
"Fivetran nous a également permis d’avoir la donnée la plus fraîche possible, quasi temps réel, au sein de notre plateforme Data. Ce qui était beaucoup plus compliqué, voire impossible avant.
Cela permet d’envisager de nouveaux cas d’usages, notamment liés à la diffusion de KPI au plus près de l’activité opérationnelle quotidienne du réseau et de l’entrepôt".
Saint-Maclou est une enseigne française spécialisée dans les revêtements de sols. Implantée à Lezennes (Nord), elle s’appuie sur un réseau de 132 magasins en France, ainsi que sur un entrepôt logistique, pour accompagner ses clients particuliers et professionnels. Forte de plus de 60 ans d’expérience, elle compte en ses rangs 1 400 collaborateurs.
Désireuse de moderniser son système d’information, Saint-Maclou s’est lancée dans une refonte progressive de sa plateforme data afin de mieux exploiter les données provenant de ses activités clés, dont les ventes, le service de pose, la finance, le marketing, la logistique et la gestion des stocks.
Le défi : sortir d’une collecte manuelle freinant les projets data
Avant d’entamer la modernisation de sa plateforme data, Saint-Maclou reposait sur un système décisionnel « legacy » alimenté par des flux développés et maintenus manuellement. Par conséquent, chaque nouveau projet d’analyse de données nécessitait une identification précise des bases sources, des tables et des colonnes pertinentes, suivie du développement spécifique des flux d’alimentation.
Une approche qui impliquait une charge de développement et de maintenance importante, en particulier lors de l’évolution des flux de données. À cela s’ajoutaient des coûts de licences et une forte sollicitation des data engineers sur la phase de collecte de données. Cette phase, qui ne représentait aucune valeur ajoutée pour les employés, s’opérait au détriment des travaux de transformation et d’analyse.
De ce fait, le délai des projets se retrouvait considérablement allongé, avec des répercussions négatives sur l’ensemble des métiers - finance, supply chain, ressources humaines, marketing, ventes, logistique, entre autres. Un tel système constituait plutôt un frein à l’expérimentation, en particulier pour les cas d’usage analytiques avancés et les projets liés à l’intelligence artificielle.
« Charge de développement, charge de maintenance, charge d’astreinte, coût de licence pour l’outil… Notre façon de travailler générait auparavant d’importants coûts », détaille Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou. « En outre, afin d’accélérer la mise à disposition de la donnée et de générer rapidement de la valeur, nous avons fait le choix de basculer vers une architecture data moderne sur le cloud, avec Snowflake comme base de données centrale ».
La solution : une modernisation de la data stack, soutenue par Fivetran
Une fois Snowflake déployé, la question de l’alimentation de cette nouvelle plateforme s’est imposée comme un défi majeur. L’entreprise devait être en mesure de synchroniser rapidement, en toute fiabilité, ses données. Pour ce faire, elle a décidé d’abandonner son approche ETL (« extract transform load ») classique et de se tourner vers un outil à même de libérer sa donnée.
Saint-Maclou a retenu Fivetran, notamment pour sa compatibilité native avec Snowflake et sa robustesse, éprouvée lors d’un POC (« proof of concept »), mais aussi pour sa capacité à gérer de grandes bases SQL Server et à connecter des sources de données critiques.
En effet, grâce à son large éventail de connecteurs, Fivetran permet aujourd’hui à Saint-Maclou de synchroniser automatiquement ses données issues d’une quinzaine de sources, qu’elles soient hébergées on-premise ou dans le cloud, vers Snowflake. Parmi ces sources figurent notamment 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 de Saint-Maclou Salesforce.
Avec une approche ELT (« extract load transform »), la fastidieuse phase de collecte de données - durant laquelle aucune intelligence métier n’est apportée - ne freine plus la mise en œuvre des projets data de Saint-Maclou.
Des bénéfices déjà tangibles : productivité, confiance et vision sur le long terme
La mise en place de Fivetran a profondément transformé les délais de livraison de ces projets. Prenant plusieurs jours, voire plusieurs semaines, la collecte de nouvelles sources s’effectue désormais en quelques heures. Une telle rapidité permet de conserver les projets dans un même « sprint » et d’éviter les allers-retours coûteux qui ralentissaient la réalisation des missions. À la clé, d’importants gains de productivité.
D’un point de vue métier, Fivetran a permis une réallocation claire des ressources vers des opérations nécessitant un véritable savoir-faire. Pour les data engineers, les problématiques de « run » (maintenance) sont devenues minimes. L’ingestion de données ne requiert plus d’équivalent temps plein. Ils peuvent désormais se concentrer pleinement sur les opérations à forte valeur ajoutée, à savoir la transformation (via DBT Core) et l’exploitation de la donnée.
La robustesse de la solution a également apporté une grande sérénité. Et pour cause, les synchronisations sont stables et fiables, et les évolutions des schémas sources n’entraînent pas d’interruption de service. Les équipes disposent ainsi de données à jour, exploitables en toute confiance.
En outre, grâce à la rapidité de synchronisation et à la diversité des connecteurs, les équipes disposent dorénavant d’une vision unifiée et centralisée avec 100 % de leurs données dans Snowflake, là où celles-ci étaient auparavant dispersées dans de multiples applications métiers. Cette centralisation leur permet d’envisager en toute quiétude leurs futurs projets analytiques avancés et d’intelligence artificielle. L’équipe data travaille ainsi de manière plus étroite avec les équipes métiers (marketing, ventes, logistique…) et gagne en réactivité face à leurs demandes."
Enfin, la plateforme de Fivetran permet à Saint-Maclou de maîtriser sa consommation et de monitorer les coûts liés aux projets data.
« Fivetran, par sa grande intuitivité, 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. Nous disposons aujourd’hui d’un outil performant qui nous donne toutes les cartes en main pour envisager l’avenir sereinement », conclut Salmane Khamlichi.
« Aujourd’hui, le sujet de la collecte de données n’en est plus un. Grâce à Fivetran, nos équipes sont concentrées sur la transformation et leur métier retrouve sa réelle valeur ajoutée. Pour Saint-Maclou, la dynamique des projets IT a tout à fait pris une autre dimension », Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou
"Fivetran nous a également permis d’avoir la donnée la plus fraîche possible, quasi temps réel, au sein de notre plateforme Data. Ce qui était beaucoup plus compliqué, voire impossible avant.
Cela permet d’envisager de nouveaux cas d’usages, notamment liés à la diffusion de KPI au plus près de l’activité opérationnelle quotidienne du réseau et de l’entrepôt".
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