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SOMMAIRE

Contexte et enjeux

Afin d’éviter les pertes de données maladroites qui dégraderaient la collecte et la performance digitale de nos clients, chez Boryl nous sommes irréprochables non seulement sur les phases de recette mais également très exigeants sur les phases de monitoring.

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Définition d’une phase de recette : comprend tous les tests réalisés AVANT et APRÈS une mise à jour sur le site ou une nouvelle publication du TMS.
Définition d’une phase de monitoring : implique un suivi affûté et permanent permettant de déceler toute incohérence qui apparaitrait au niveau de la collecte (notamment suite à une mise à jour importante). </aside>

Nous parlerons donc ici essentiellement de la phase de monitoring, fondamentale pour maintenir une collecte précise et performante dans le temps et ainsi éviter les surprises et les erreurs qui sont toujours détectées tardivement et dont les corrections à retardement impliquent à chaque fois des conséquences importantes (analyses perdues sur une certaine temporalité, non rétroactivité, algorithmes publicitaires à la peine, audiences impactées, mauvaises décisions et KPIs financiers impactés…).

La pratique commune tend à aborder cette phase de monitoring à travers la réalisation d’un tableau de bord permettant de visualiser les principaux indicateurs et les courbes associées, ce qui généralement rassure les utilisateurs et leur permet de se persuader de leur faculté de déceler tout problème qui surviendrait au niveau de la collecte. Par expérience chez Boryl nous savons qu’avoir des tableaux de bord à disposition ne suffit jamais en tant que tel, puisque pour pouvoir se considérer vraiment réactif il faudrait :

Consulter le tableau de bord de manière extrêmement régulière afin d’être certain de pouvoir relever les incohérence en temps ;
Réussir à déceler ces incohérences, qui peuvent facilement se confondre à travers plusieurs graphiques et indicateurs généralement bien fournis ;
Pouvoir partager les problèmes identifiés à la personne référente qui aura le pouvoir d’agir sur les bons leviers.

En cela, il est donc crucial de coupler la visualisation de données à un système d’alerting performant qui permettra notamment de :