Automatisation des données : tout ce que vous devez savoir

L'automatisation des données devient de plus en plus cruciale pour la pérennité des entreprises, notamment compte tenu de la croissance exponentielle du volume de données. Mais ce n'est pas tout : les sources et les types de données augmentent également.

Selon l'International Data Center (IDC), la sphère mondiale des données va croître jusqu'à 163 zettaoctets en 2025. Cela équivaut à 163 2016 milliards de gigaoctets, soit dix fois plus que le montant enregistré en XNUMX.

Pour une entreprise, le Big Data peut être un défi ou une opportunité. Comment le collecter, le nettoyer et le consolider ? gestion des données, l'analyse et l'automatisation ?

Oui, l’ensemble du processus serait une tâche énorme, mais c’est là que l’automatisation des données vient à la rescousse !

Dans ce blog, nous aborderons l'automatisation des données, ses avantages, ses cas d'utilisation, les étapes d'une stratégie d'automatisation efficace et l'avenir des outils d'automatisation. C'est parti !

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

L'automatisation des données, rendue possible par les systèmes de traitement de données, consiste à télécharger, manipuler et traiter les données via des outils automatisés, au lieu d'effectuer manuellement toutes ces tâches. L'objectif est de minimiser l'intervention humaine lors de la collecte, du téléchargement, de la transformation, du stockage, du traitement et de l'analyse des données.

Les outils d’automatisation des données peuvent automatiser les tâches répétitives et chronophages, notamment l’ingestion, la transformation, le nettoyage, la validation et l’intégration des données.

L'automatisation des données implique généralement trois éléments communs : Extraire, Transformer, et mes Charge (également appelé ETL). Le processus ETL comprend trois étapes simples :

• Extraction données provenant d'une ou plusieurs sources.
• Transformez 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 entrepôt de données.

L'automatisation du processus d'approvisionnement des données permet de gagner du temps et de l'argent tout en améliorant l'efficacité de l'entreprise. Elle permet également de réduire les erreurs grâce à la validation des données et garantit la structuration des données chargées. Collecter des informations commerciales essentielles à partir de vos données est essentiel pour que l'entreprise progresse dans la bonne direction.

En bref, avoir automatisé informatique L'analyse des données aide les utilisateurs professionnels à se concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur leur préparation.

Cas d'utilisation de l'automatisation des données

Les outils d'automatisation des données fonctionnent en mettant en place un pipeline de données capable de collecter automatiquement des données provenant de sources disparates, de traiter et de transformer les données pour les rendre adaptées à la destination, puis de les livrer à des entrepôts de données ou à des outils d'analyse et de BI.

Au fur et à mesure que les données circulent dans un pipeline de données, différentes technologies d’automatisation, basées sur l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA), entrent en jeu pour terminer le processus.

Examinons quelques cas d’utilisation réels et populaires de l’automatisation des données :

1. Capture intelligente des données

• Cas d'utilisation: Mise en œuvre de technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), la lecture de codes-barres et la reconnaissance d’objets pour extraire et traiter des informations à partir de sources de données semi-structurées et non structurées.
• Mise en situation : La capture intelligente des données automatise et accélère l'extraction des données, en appliquant des informations en temps réel et en automatisant les processus en fonction des données extraites. Cela réduit les tâches manuelles et les erreurs humaines, rationalisant ainsi les opérations dans de nombreux secteurs tels que la distribution, la logistique et la santé.

2. Analyse augmentée

• Cas d'utilisation: Utilisation de l’apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser les processus d’analyse des données, permettant aux utilisateurs d’interagir avec les données de manière plus intuitive et d’en tirer des informations sans expertise technique approfondie.
• Mise en situation : Dans l’agriculture, l’analyse augmentée peut traiter les données sur l’utilisation de l’eau, les conditions du sol et la croissance des cultures pour fournir des informations exploitables, aidant les agriculteurs à prendre des décisions éclairées pour optimiser le rendement et l’utilisation des ressources.

3. AutoAI

• Cas d'utilisation: Automatisation de l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, de la préparation des données et de la sélection des modèles à l'ingénierie des fonctionnalités et à l'optimisation des hyperparamètres.
• Mise en situation : Une entreprise souhaitant prédire les réponses des clients aux promotions peut utiliser AutoAI pour préparer automatiquement les données, sélectionner le type de modèle approprié, concevoir des fonctionnalités pertinentes et optimiser les paramètres, ce qui permet d'obtenir des prédictions précises avec une intervention manuelle réduite.

4. Gestion des stocks alimentée par l'IA

• Cas d'utilisation: Application de l’IA pour surveiller les niveaux de stock, prédire la demande et optimiser les processus de réapprovisionnement des stocks.
• Mise en situation : En mettant en œuvre un système de gestion des stocks basé sur l'IA, Attacher Nous avons obtenu une réduction de 40 % des surstocks. Le système a analysé les données de vente et le comportement des clients pour prévoir la demande avec précision, permettant ainsi un contrôle plus efficace des stocks.

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

L'automatisation des données offre d'excellentes incitations aux entreprises. C'est une solution productive et rentable pour les organisations, améliorant l'efficacité du travail et réduisant les coûts. De plus, l'automatisation est également bénéfique pour les employés, qui peuvent se concentrer sur des activités stimulantes et stimulantes plutôt que sur des tâches monotones.

1.   Accélération de l'obtention d'informations

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 répétitives qui font partie du pipeline de données. De plus, il minimise l'intervention humaine, ce qui signifie moins de temps consommé, une meilleure utilisation des ressources et une fiabilité accrue des données.

2.   Rentabilité supérieure

 L’objectif de toute entreprise est d’accroître sa rentabilité, et l’automatisation a un impact direct sur les résultats car elle minimise les erreurs et les coûts associés aux erreurs.

Savez-vous que la correction des erreurs passées peut entraîner des coûts supplémentaires ? 25,000 878,000 heures par an au coût de XNUMX XNUMX $? Imaginez les économies de temps et d’argent qui peuvent être réalisées en tirant parti de l’automatisation.

En fait, unselon une enquête McKinsey, l'automatisation peut permettre des économies allant jusqu'à 30 %.

3.   Des employés plus heureux

Imaginez travailler sur une seule tâche, telle que la saisie de données, tous les jours pendant des heures ! Les tâches répétitives peuvent rendre les équipes mécontentes et inefficaces. Cela affecte non seulement les résultats de l'entreprise, mais crée également un défi pour les équipes RH.

L'automatisation des tâches de base permet aux équipes de se concentrer sur des tâches plus complexes et d'évoluer dans leurs rôles. Cela améliore également leur moral et leur sentiment d'appartenance, leur permettant d'être plus efficaces et moins susceptibles de se désabonner.

4.   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 automatisé outils d'intégration de données, le chargement des données et la gestion du CDC consistent simplement à glisser-déposer des objets sur le concepteur visuel sans écrire de code.

5.   Amélioration de la relation client

La réduction des erreurs, l'amélioration de l'efficacité et une organisation dynamique contribuent à améliorer le service client. Une relation saine améliore la bonne volonté avec les clients, ce qui peut conduire à des relations harmonieuses et à une meilleure fidélité des clients.

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 essentielles aux activités de votre entreprise, il est préférable de les inclure également dans le pipeline d’automatisation. Cela réduit la dépendance aux ressources et facilite la maintenance. intégrité des données et mes 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, toute grande quantité de données nécessitant une mise à jour, une transformation ou une manipulation fréquentes est très probablement un candidat pour l'automatisation des données.

Adopter une stratégie efficace d'automatisation des données : 8 étapes clés

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, qui comprend l'utilisation d'un système de traitement automatisé des 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. Comprendre vos besoins et définir des objectifs

Avant de mettre en œuvre une solution, vous devez bien comprendre vos besoins en données. Combien de données devez-vous traiter ? Quel type de données est répandu dans votre entreprise ? Quels processus de données bénéficieront le plus de l'automatisation ? Ce sont quelques-unes des questions qui doivent être prises en compte.

Vous devez également définir vos objectifs d'utilisation de l'automatisation. Voici quelques objectifs simples qui peuvent aider :

• X nombre d'heures économisées sur le traitement des factures par jour.
• Montant de Y $ économisé par analyste et par mois.
• Réduction de la migration des données de Z heures.

Ces objectifs vous guideront durant le processus de mise en œuvre et vous aideront à évaluer l'efficacité de votre stratégie.

2. Classer les données et décrire les rôles d'accès

La deuxième étape consiste à catégoriser 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 système automatisé outil d'extraction de données, assurez-vous qu'il prend en charge les formats intégraux de vos opérations commerciales.

Déterminez également qui aura accès aux données. L'accès sera-t-il donné à chaque équipe du service ou sera-t-il centralisé entre les informaticiens ?

3. Mappez les transformations de flux de travail et de contour

L'étape suivante consiste à décrire le flux de travail attendu sur papier. Cela inclut la cartographie de vos sources de données, les transformations requises et les destinations.

Identifier transformations est 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 l'ensemble de vos données peut être erroné.

4. Sélectionnez les bons outils d'automatisation des données

Votre flux de travail vous aidera à décider comment vous allez effectuer l'automatisation. Vous pouvez décider de créer vous-même une solution via le codage, ou vous pouvez acheter un outil d'automatisation des données. Votre choix dépendra de votre budget, de votre portée et de vos ressources humaines.

Par exemple, les petites équipes trouveront une méthode interne moins chère qu'un outil d'entreprise.

5. Développer et tester le processus ETL

Sur la base des exigences décrites dans les deux étapes précédentes, sélectionnez une approche d'automatisation avec toutes les fonctionnalités essentielles requises pour traiter ou mettre à jour les données tout en conservant la qualité. Évaluez soigneusement l'approche, qu'il s'agisse d'un outil ou d'une solution personnalisée, et modifiez-la si nécessaire.

6. Planification des données pour les mises à jour

Ensuite, planifiez vos flux de données pour des mises à jour en temps opportun. Pour cette étape, la sélection d'un Outil ETL avec des fonctionnalités d'automatisation des processus telles que la planification des tâches, l'automatisation des flux de travail, etc., garantit l'exécution des processus sans aucune intervention humaine.

7. Suivre les performances

Suivez en continu les performances de votre stratégie d'automatisation. Surveillez les indicateurs clés tels que la vitesse de traitement, les heures économisées et les erreurs. Examinez et affinez régulièrement vos flux de travail pour optimiser les performances, identifier les domaines à améliorer et vous adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise.

8. Évaluez votre approche

Enfin, évaluez votre stratégie d'automatisation par rapport aux objectifs initiaux. Si cela ne fonctionne pas, retournez à la planche à dessin. D'un autre côté, si votre stratégie réussit, envisagez de l'appliquer à d'autres processus et départements.

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 de fonctionnalités automatisées. C'est le processus d'extraction de fonctionnalités à partir de données brutes via techniques d'exploration de données et la collecte de données. Bien que l’ingénierie automatisée des fonctionnalités soit une méthode relativement nouvelle, elle peut résoudre plusieurs difficultés liées aux projets de science des données en utilisant des ensembles de données du monde réel.

De plus, les outils d'automatisation des données sont appelés à devenir plus conviviaux et accessibles. Les interfaces utilisateur deviendront plus intuitives, permettant aux utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise technique de configurer et de déployer facilement des processus d'automatisation. L'intégration avec d'autres systèmes et plates-formes deviendra également transparente, permettant aux organisations d'exploiter plus efficacement les données provenant de diverses sources et systèmes. De plus, les solutions basées sur le cloud continueront de gagner en importance, offrant évolutivité, flexibilité et rentabilité pour les organisations de toutes tailles.

Simplifiez l'automatisation des données avec Astera

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.

L'automatisation des données rationalise les processus métier en éliminant les tâches manuelles répétitives, vous permettant ainsi de vous concentrer sur la croissance de votre entreprise. L'analyse automatisée des données aide également les utilisateurs métier à prendre rapidement et en temps réel des décisions stratégiques.

Astera 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.

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