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L'export et l'intégration de données de Matomo dans d'autres plateformes

Introduction

L’objectif de ce chapitre est :

  • de vous présenter des solutions pour visualiser des données en dehors de Matomo.

Ce chapitre s’adresse principalement aux profils suivants :

  • Utilisateurs de Matomo

  • Formateurs

La finalité du logiciel Matomo est de vous permettre d’améliorer l’expérience de vos visiteurs au sein de votre système d’information sur la base des données collectées. Cette amélioration n’est possible que par l’intermédiaire d’actions/décisions que votre équipe va prendre. Pour arriver à cette finalité, il faut présenter vos données/conclusions d’une certaine manière. Comme nous avons déjà pu le constater, il existe différentes fonctionnalités au sein de Matomo : des modes de visualisation de données, des rapports e-mail, des annotations, des tableaux de bord... Cependant, il est possible que votre besoin de "faire parler les données" ne puisse être couvert par ces divers outils et méthodes. Pour faire simple, la présentation des données n’est pas le point fort de Matomo. Il va donc falloir s’orienter vers des outils de "business intelligence", qui vous permettront de :

  • rédiger vos conclusions ;

  • partager facilement vos analyses ;

  • intégrer des flux de données tierces ;

  • offrir de nouveaux formats de visualisation de données ;

  • collaborer autour de vos rapports.

Dans ce chapitre, nous allons voir comment nous pouvons « sortir » de Matomo et utiliser des services tiers pour aller plus loin dans l’analyse et ainsi faire « parler les données ». Nous insistons sur le fait que, contrairement aux solutions des GAFAM, notamment celles de Google, la vulgarisation/documentation de ces outils de visualisation...

Exporter les données de Matomo

Pour utiliser Matomo en dehors de celui-ci, il faut naturellement exporter ses données.

Il existe deux manières de réaliser ces exports :

  • via l’API de reporting ;

  • via la base de données.

Il est crucial de souligner ici l’importance de ces deux modes de fonctionnement car tout le reste en découle. En réalité, la plupart des solutions de business intelligence du marché se ressemblent, donc si vous comprenez comment sortir les données de Matomo, le plus dur est fait.

1. Export via l’API de reporting

L’API de reporting est la manière la plus efficace pour exporter les données de Matomo vers une tierce plateforme.

images/10OW01.png

Lorsque vous cliquez sur le bouton Exporter, le fichier que vous obtenez n’est autre que le résultat de la requête suivante exécutée via l’API de reporting de Matomo :

https://demo.matomo.cloud/index.php?module=API&format=XML&idSite= 1&period=day&date=2022-07-28,2022-08-26&method=API.get&filter_limit=100&format_ metrics=1&expanded=1&token_auth=ENTER_YOUR_TOKEN_AUTH_HERE

L’avantage d’utiliser cette méthode est qu’elle vous permet d’obtenir un flux de données "propre", c’est-à-dire qu’il correspond à ce que vous avez demandé mais, surtout, les données sont nettoyées et fidèles à ce que vous avez dans les rapports.

L’inconvénient est qu’elle fonctionne par “rapport”, il faudra donc faire de multiples requêtes différentes pour obtenir le résultat suivant ou alors utiliser la méthode suivante Live.getLastVisitsDetails (qui permet de récupérer le journal des visites, c’est-à-dire toutes les données sur les visiteurs ; c’est notamment ces dernières...

L’intégration de Matomo dans un service de business intelligence

Nous venons de voir qu’il existait deux modes d’export de données pour Matomo. En fonction de la solution de business intelligence (Google Looker Studio, Qlik Sense, Microsoft Power BI…) que vous allez sélectionner, vous verrez que les options d’intégration pour ces deux solutions sont plus ou moins développées. Dans tous les cas, il faudra y passer du temps : parfois, il peut être préférable de passer par un consultant expérimenté sur l’une de ces plateformes. Bref, il vaut donc mieux réaliser en amont un prototype qui permet de prouver la faisabilité de cette opération (proof of concept).

1. Utiliser les données de Matomo dans un logiciel de BI, l’exemple de Looker Studio

Looker Studio (anciennement Google Data Studio) est le service Saas de Google permettant de relier des flux de données de plusieurs bases pour ensuite y écrire nos conclusions.

Si vous utilisez Matomo, il y a au final assez peu d’intérêt d’utiliser cette solution, car nous imaginons bien que si vous êtes parti sur Matomo, c’était pour garder vos données confidentielles, donc si on final, vous servez tout sur un plateau à Google...

Cependant, c’est encore la solution la plus populaire du marché (même si d’autres plateformes telles que Power BI tendent à monter en popularité), elle représente donc un exemple de choix pour vous présenter les possibilités offertes par ces outils.

L’univers de Looker Studio est extrêmement riche au niveau des possibilités d’intégration, ainsi vous pouvez intégrer un simple fichier CSV, comme utiliser une feuille de calcul Google ou encore utiliser un connecteur Matomo.

Nous allons voir l’ensemble...