Automatisation des données : comment elle transforme le paysage de l'entreprise

By |2022-04-19T10:29:10+00:00Février 21st, 2020|

L'automatisation des données est considérée comme cruciale pour la durabilité des entreprises. Selon l'International Data Center (IDC), la sphère mondiale des données va croître pour 163 zettaoctets d'ici 2025. Cela équivaut à 163 2016 milliards de gigaoctets, soit dix fois plus que la quantité enregistrée en XNUMX. Pour une entreprise, une telle croissance exponentielle des données peut devenir un défi. Comment les collecteriez-vous, les nettoyeriez-vous et les assembleriez-vous pour la gestion, l'analyse et l'automatisation des données ? L'ensemble du processus serait une tâche énorme.

Pas de soucis, l'automatisation des données vient à votre rescousse !

Dans ce blog, nous expliquerons :

automatisation des données

Source : ASIFocus

Qu'est-ce que l'automatisation des données?

La définition de l'automatisation des données est le processus de téléchargement, de gestion et de traitement des données via des outils automatisés au lieu d'effectuer manuellement toutes ces tâches.

Il implique trois éléments communs: Extraire, Transformer, et Charge (aussi appelé ETL). Le processus ETL est divisé en trois étapes simples :

  • Extraction données provenant d'une ou plusieurs sources
  • Transformer dans le format requis du système de destination en appliquant des transformations, telles que le tri, le filtre, etc.
  • Charge dans le système cible, comme une base de données ou un entrepôt de données

L'automatisation du processus d'approvisionnement en données permet d'économiser du temps et de l'argent tout en améliorant l'efficacité de l'entreprise. Il aide également à réduire les erreurs grâce à la validation des données et garantit que les données chargées sont structurées. La collecte d'informations commerciales essentielles à partir de vos données est nécessaire pour que l'entreprise progresse dans la bonne direction. Ainsi, l'automatisation de l'analyse des données aide les utilisateurs professionnels à se concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur leur préparation.

Exemples d'automatisation des données

Dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui, il existe plusieurs exemples quotidiens d'automatisation de données, tels que:

  1. Service client
  2. Support de bureau
  3. Automatisation des bons de commande
  4. Analyse des employés
  5. Planifier des réunions

Maintenant que vous avez compris le sens de l'automatisation des données et exploré ses exemples, discutons de ses avantages. 

Avantages de l'automatisation des données : pourquoi est-ce important pour votre entreprise ?

L'automatisation des données offre d'excellentes incitations pour une entreprise. C'est une solution productive et rentable pour une organisation car elle améliore l'efficacité du travail et réduit les coûts. De plus, l'automatisation est également bénéfique pour les employés, qui peuvent se concentrer sur des activités stimulantes et hautement stimulantes plutôt que sur des tâches monotones.

De plus, la gestion automatisée des données assure la cohérence. Maintenir la qualité du travail est crucial pour les entreprises, ce que les processus manuels pourraient compromettre.

De plus, l'automatisation permet d'améliorer l'intégration des données de plusieurs sources de données vers une seule. Voici quelques façons dont l'intégration automatisée peut révolutionner les processus métier :

1. Temps réduit

Avouons-le; traiter de vastes volumes de données provenant de sources disparates n'est pas une mince affaire. Les données extraites de différentes sources varient en format. Il doit donc être standardisé et validé avant d'être chargé dans un système unifié.

L'automatisation permet de gagner beaucoup de temps dans la gestion des tâches qui font partie du pipeline de données. De plus, il minimise les interventions manuelles, ce qui signifie une faible utilisation des ressources, des gains de temps et une fiabilité accrue des données.

2. Meilleures performances et évolutivité

L'automatisation des données garantit de meilleures performances et une meilleure évolutivité de votre environnement de données. Par exemple, en activant la capture de données modifiées (CDC), toutes les modifications apportées au niveau de la source sont propagées dans tout le système de l'entreprise en fonction de déclencheurs. Au contraire, la mise à jour manuelle des tâches prend du temps et nécessite une expertise importante.

Avec les outils d'intégration de données automatisés, le chargement des données et la gestion du CDC se résument à glisser-déposer des objets sur le concepteur visuel sans écrire de code.

Comment démarrer avec l'automatisation des données

Idéalement, les données sur les ventes, les clients et les stocks devraient être automatisées. Mais si vous considérez tout autre type de données essentiel pour les efforts de votre entreprise, il est préférable de les inclure également dans le pipeline d'automatisation. Cela réduit la dépendance vis-à-vis des ressources et vous permet de maintenir plus facilement l'intégrité et la qualité des données à long terme.

Voici une liste de contrôle pour vous aider à choisir les candidats appropriés pour l'automatisation des données :

  • Les données nécessitent-elles des mises à jour fréquentes?
  • Faut-il une manipulation avant le téléchargement / traitement?
  • Le volume de données est-il élevé?
  • Les données proviennent-elles de sources hétérogènes?

En un mot, tout ensemble de données nécessitant une mise à jour, une transformation ou une manipulation fréquentes et dont la taille est plus importante est très probablement un candidat pour l'automatisation des données.

Stratégie d'automatisation des données: ce que vous devez savoir

L'absence d'une stratégie d'automatisation appropriée peut entraîner un gaspillage de temps et de ressources pour votre entreprise. Cela peut également vous coûter plus cher en termes de perte de revenus. Par conséquent, votre stratégie d'automatisation des processus de données doit être alignée sur les objectifs de votre entreprise.

Voici un guide étape par étape pour vous aider à mettre en œuvre votre stratégie d'automatisation.

1. Classer les données

La première étape de ce processus consiste à classer données source selon la priorité et la facilité d'accès. Reportez-vous à l'inventaire de votre système source et identifiez les sources auxquelles vous pouvez accéder. Si vous utilisez un outil d'extraction de données automatisé, assurez-vous qu'il prend en charge les formats intégraux de vos opérations commerciales.

2. Décrire les transformations

La prochaine étape consiste à identifier transformations essentiel pour convertir les données source dans la taille souhaitée. Par exemple, cela pourrait être aussi simple que de convertir des acronymes compliqués en noms en texte intégral ou aussi complexe que de transformer DB relationnelle données dans un fichier CSV. Il est crucial d'identifier les transformations correctes pour obtenir les résultats souhaités lors de l'automatisation des données, sinon tout votre ensemble de données peut être erroné.

3. Développer et tester le processus ETL

En fonction des exigences de l'automatisation des données décrites dans les deux étapes précédentes, sélectionnez un Outil ETL avec toutes les fonctionnalités essentielles nécessaires au traitement ou à la mise à jour des données tout en conservant la qualité.

4. Planification des données pour les mises à jour

La dernière étape consiste à planifier vos données pour des mises à jour en temps opportun. Pour cette étape, sélectionnez un outil ETL avec des fonctionnalités d'automatisation des processus telles que la planification des tâches, l'automatisation des flux de travail, etc. Il garantit l'exécution des processus sans aucune intervention manuelle.

Garder à l'esprit ces quatre étapes vous aidera à développer une stratégie efficace pour vos processus de données.

L'avenir des outils d'automatisation

La popularité croissante de la science de l'automatisation a ouvert la voie à des concepts passionnants dans les modèles d'apprentissage automatique appelés ingénierie des fonctionnalités automatisées. C'est le processus d'extraction de caractéristiques à partir de données brutes grâce à des techniques d'exploration de données.

Bien que l'ingénierie automatisée des fonctionnalités soit une méthode relativement nouvelle, elle peut résoudre plusieurs difficultés des projets de science des données en utilisant des ensembles de données du monde réel.

Démarrez l'automatisation des données avec Astera Centerprise

L'analyse et l'automatisation des données sont impératives pour la durabilité à long terme de vos initiatives commerciales axées sur les données. La gestion manuelle des données peut augmenter les risques d'erreurs, le temps d'exécution et l'investissement en ressources. À mesure que nous progressons, le besoin de données de qualité pour les rapports d'activité ne fera qu'augmenter. Aujourd'hui, les entreprises comptent davantage sur la qualité des données. Il ne peut pas être enregistré par des processus manuels, et l'automatisation résout ce problème une fois pour toutes.

En éliminant les tâches manuelles répétitives, l'automatisation des données rationalise vos processus métier et vous permet de vous concentrer sur la croissance de votre entreprise. L'analyse automatisée des données aide en outre les utilisateurs professionnels à prendre rapidement des décisions commerciales critiques en temps réel.

Astera Centerprise permet l'automatisation des données grâce à la planification des travaux. Vous pouvez facilement créer des mappages de données et les automatiser sur des événements/déclencheurs/actions, tels que la suppression de fichiers, l'envoi d'e-mails ou le changement de valeur. Découvrez comment cette solution automatisée peut vous aider à extraire des informations de qualité pour améliorer votre activité.