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Pourquoi adopter des outils data spécifiques ?
1. La multiplication des sources de données
Les entreprises ne travaillent plus sur une seule base. Elles composent avec des API, des fichiers plats, des bases cloud, des entrepôts externes, du temps réel… Excel peut les connecter partiellement, mais ne gère pas bien l’historisation, les volumes importants ou les schémas évolutifs.
2. Réduire le risque d’erreurs humaines
Une simple faute de frappe, un mauvais copier-coller peuvent fausser toute une table de données.
Les outils data permettent d’encapsuler la logique métier dans des workflows ou des pipelines reproductibles. Les processus sont exactement identiques d’une itération à une autre, et mieux documentés. Cela réduit aussi le champ possible des erreurs puisque les chaînes de traitements ne peuvent pas en être la cause, la vraie source d’erreur sera plus facile à identifier.
3. Gagner du temps et automatiser
Les traitements réguliers comme les nettoyages, jointures, transformations de données peuvent être automatisés. L’utilisateur ne déclenche plus manuellement un fichier, mais s’appuie sur un processus stable, qui peut tourner régulièrement.
Une supervision du traitement est également possible et des messages d’informations peuvent être affichés pendant le processus ou stockés dans un espace particulier (ex : table ou fichier de suivi) pour vérifier que les fichiers et les données utilisées correspondent à ce qui est attendu.
4. Assurer la traçabilité
Chaque transformation doit être explicable : qui l’a modifiée, quand, pourquoi, et avec quel impact ?
Excel ne permet pas de répondre à ces questions de manière automatique. La plupart des outils sourcent chaque modification de manière exhaustive. En cas de suppression d’une colonne qu’on souhaite réintégrer, on peut revenir exactement à la version qui correspond à cette modification.
5. Réduire les coûts à long terme
C’est souvent contre-intuitif, mais sortir d’Excel est moins coûteux à moyen terme :
- moins de temps passé sur des tâches répétitives
- moins d’erreurs et d’incidents
- moins de dépendance à une seule personne maîtrisant « le fichier magique »
Les investissements initiaux (montée en compétence, licences pour certains outils) s’amortissent rapidement dès que les volumes ou la fréquence des traitements augmentent.
Quels types d’outils sont majoritairement utilisés aujourd’hui ?
Les solutions au remplacement d’Excel sont variées. Quelles sont les approches les plus fréquemment utilisées par les services métiers pour structurer, fiabiliser et automatiser les chaînes de traitement et d’exploitation de la donnée ?
1. Outil spécialisé de type ETL (Extract/Transform/Load)
Les outils ETL ou apparentés sont une gamme de solutions dédiées à l’extraction, la transformation et le chargement de données, ils existent dans des versions gratuites ou open-source suffisantes pour les usages simples et dans des versions commerciales pour les usages plus avancés.
Ces outils peuvent être utilisés avec une interface visuelle (low-code) reposant sur du paramétrage de transformations préexistantes ou en y intégrant des codes plus avancés à l’aide des langages standards de manipulation de données (Python, SQL, R…).
Les ETL ou apparentés sont généralement la solution la plus aboutie pour concevoir et orchestrer des process de transformation de données.
a. Les clients lourds
Ce sont des outils, de type Desktop, installés localement sur les postes de travail ou serveurs internes de l’entreprise. Ils sont conçus pour traiter des volumes importants de données, assurer la traçabilité des traitements et permettre des analyses fiables dans un environnement sécurisé.
Connectés au cloud, ils permettent de manipuler des fichiers enregistrés en local directement. Ils sont adaptés à des environnements où l’on traite des lots importants ou des transformations complexes.
Points forts :
- Fiabilité et stabilité pour les workflows complexes.
- Bonne intégration dans les environnements IT existants et contrôle strict sur les données.
- Traçabilité et audit faciles, particulièrement utiles dans des contextes réglementés.
Limites :
- Les licences peuvent s’avérer coûteuses, surtout si plusieurs équipes doivent y accéder.
- Les solutions lourdes demandent souvent des compétences spécifiques pour exploiter pleinement toutes les fonctionnalités.
- L’évolution ou l’adaptation à des besoins nouveaux peut être plus lente qu’avec des solutions cloud.
- Peu de souplesse dans les traitements et faible possibilité d’innovation.
- Exemples de solutions avec un client lourd : Knime, Alteryx Designer, Talend Open Studio.
b. Les outils « web-based » (souvent cloud)
Ces solutions fonctionnent entièrement dans le navigateur, souvent hébergées sur des plateformes cloud comme AWS, Azure ou GCP. Elles permettent de concevoir, exécuter et automatiser des pipelines de données sans installer de logiciel localement.
Avantages constatés :
- Environnement collaboratif natif.
- Déploiement rapide, sans installation locale.
- Connecteurs cloud souvent très complets.
- Versioning et gouvernance intégrés dans la plateforme.
Limites :
- Dépendance à l’infrastructure cloud (performances variables selon les contextes).
- Interface plus complexe à appréhender.
- Le modèle économique basé sur des licences ou des unités de consommation peut faire grimper les coûts.
- Gestion de l’environnement, des droits d’accès et des autorisations complexe.
Exemples de solutions « web-based » : Dataiku, AWS Glue, Talend Cloud Data Integration.
2. Utiliser des outils ou plateformes de manipulation de données généralistes
La mise en place d’un ETL spécialisé n’est pas toujours nécessaire pour des traitements de données fiables et robustes. Des langages, comme Python largement utilisé dans le monde de la data, permettent de reproduire la majorité des opérations qui sont effectuées dans Excel ou via des ETL. L’usage de Python peut se faire sur un poste local en s’appuyant éventuellement sur des outils permettant un usage plus simple comme Anaconda ou Miniforge ou avec des environnements d’exécution tels que Jupyter Hub. À une échelle plus avancée, des orchestrateurs comme Airflow permettent de structurer et de planifier les traitements en flux reproductibles et superviser, offrant ainsi une alternative aux outils spécialisés.
Parallèlement, une autre solution prisée par de nombreuses organisations consiste à s’appuyer sur des plateformes data plus généralistes comme Microsoft Fabric, Databricks ou Snowflake. Ces plateformes combinent stockage, outils d’ingestion et de traitement tout en laissant le choix entre plusieurs modes de travail : code (via SQL, Python …) ou proposent des briques de manipulation low-code. En plus d’offrir un environnement complet de traitement de données, ces plateformes viennent majoritairement avec des outils de gestion (monitoring, droits et habilitations, catalogues, …). Elles offrent l’avantage d’éviter la multiplication des outils au travers d’un environnement tout-en-un.
Microsoft Fabric : quels premiers enseignements pratiques ?
3. … Un usage détourné des outils de data visualisation
Les solutions de data visualisation (Power BI, Qlik, Tableau…) ne sont pas des ETL, même si beaucoup d’utilisateurs les détournent pour transformer leurs données. Elles ont été pensées pour l’exploration, l’analyse et le partage de tableaux de bord, pas pour orchestrer des processus de production.
Quand elles sont utilisées comme des outils de préparation, cela génère des risques :
- Traitements cachés dans les rapports
- Absence de documentation claire
- Faible reproductibilité
- Difficulté à industrialiser
Pour autant, elles offrent d’excellentes performances dans leur rôle premier : restituer l’information et aider à la prise de décision.
Les freins à la sortie des chaînes Excel
Même connaissant les limites d’Excel, les organisations hésitent néanmoins à remplacer leurs chaînes existantes. Parmi les principaux freins figurent :
le risque inhérent au changement : même fragiles et chronophages, ces chaînes sont souvent maîtrisées par les équipes en place et le changement est perçu comme un risque opérationnel.
le ratio investissement / bénéfice, qui peut être difficile à évaluer.
la montée en compétence des équipes : passer sur un nouvel outil nécessite l’adoption de nouvelles pratiques et la formation des futurs utilisateurs et exploitants.
La crainte de perdre en flexibilité : dépendance aux procédures et rythmes de travail d’autres services (par exemple l’IT en cas d’adoption d’une solution industrialisée).
Ces freins, parfaitement légitimes, font que l’opportunité de la migration d’une chaîne de données d’Excel vers un autre outil doit d’abord être soigneusement évaluée.
Conclusion : comment choisir sa solution ?
Excel reste utile, mais il ne doit pas devenir un moteur de production. Dès que la fréquence ou la complexité augmente, les ETL — qu’ils soient desktop ou web — deviennent plus adaptés.
Chaque client, chaque équipe, chaque contexte métier nécessite une approche différente.
En revanche, certaines bonnes pratiques font clairement la différence :
- Partir des usages actuels
- Quel est le rythme de mise à jour ?
- Quels sont les irritants métier ?
- Qui manipule les fichiers ?
- Identifier le niveau de maturité des équipes
- Inutile d’imposer du code si l’équipe est plus à l’aise avec du low-code visuel.
- Inversement, pour des data engineers aguerris, un outil trop verrouillé sera contre-productif.
- Choisir l’outil adapté, pas le plus performant du marché ou le plus en vogue
- La meilleure solution est souvent celle qui s’intègre le mieux au quotidien.
- Des solutions simples sont parfois suffisantes et gagner quelques minutes de traitements par jour
- Prévoir un vrai accompagnement
- Montée en compétence, documentation, gouvernance : la migration ne s’improvise pas.
