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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

    Le plan de jeu d'automatisation des données en 8 étapes – Astera Centerprise

    5 janvier 2024

    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 billions de gigaoctets, soit dix fois plus que le montant enregistré en 2016.

    Pour une entreprise, un tel big data peut devenir un défi. Comment le collecteriez-vous, le nettoyeriez-vous et le rassembleriez-vous pour gestion des données, l'analyse et l'automatisation ? L’ensemble du processus constituerait une tâche énorme.

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

    Dans ce blog, nous couvrirons:

    • Qu'est-ce que l'automatisation des données?
    • Cas d'utilisation de l'automatisation des données
    • Avantages de l'automatisation des données
    • Comment démarrer avec l'automatisation des données
    • Adopter une stratégie efficace d'automatisation des données en 8 étapes clés
    • L'avenir des outils d'automatisation

    Automatisation des données

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

    L'automatisation des données, activée par les systèmes de traitement des données, est le processus de téléchargement, de gestion et de traitement des données via des outils de traitement automatisé des données au lieu d'effectuer manuellement toutes ces tâches.

    Il implique trois éléments communs: Extraire, Transformer, et Charge (également appelé ETL). Le processus ETL est classé 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 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 permet également de 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, après 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

    Dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui, il existe plusieurs exemples quotidiens de traitement automatique des 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

    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.

    1. Accélération du délai d'obtention des 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'augmenter la 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 rectifier des erreurs passées peut entraîner une dépense supplémentaire 25,000 878,000 heures par an au coût de XNUMX XNUMX $? Imaginez le temps et les économies qui peuvent être réalisés en tirant parti de l'automatisation. En fait, unselon une enquête McKinsey, l'automatisation peut permettre des économies allant jusqu'à 30 %.

    3. Une main-d'œuvre plus heureuse : 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 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.

    l'automatisation des données transforme le paysage de l'entreprise

    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 Centerprise

    Automatisation des données

    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.

    Auteurs:

    • Tehreem Naeem
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