Nous arrivons en 2023, et le volume de data généré par les entreprises est impressionnant. Les data sont devenues un facteur essentiel dans les prises de décisions des entreprises de toutes tailles, des journaux systèmes aux profils de clients et des tendances des marchés à l’analyse de la concurrence. Mais le traitement manuel de telles quantités de data peut être long et fastidieux, et nuire à la productivité des employés. C’est particulièrement vrai dans le cas du big data, qui implique diverses sources et est par essence complexe, et favorise les erreurs et le manque d’efficacité. Alors comment les entreprises peuvent-elles relever efficacement ce défi ? C’est là qu’intervient l’automatisation des data.

Qu’est-ce que l’automatisation des data?

L’automatisation des data nécessite d’exploiter la technologie et les logiciels pour intégrer et automatiser des tâches et processus associés aux data d’une entreprise. Elle utilise des algorithmes, des scripts et des outils pour recueillir, traiter, transformer et analyser automatiquement les data sans intervention humaine. L’automatisation des data permet aux entreprises d’automatiser les tâches répétitives et fastidieuses, telles que la saisie, la validation, le nettoyage, l’intégration et l’analyse des data, au profit de l’efficacité, de la précision et de la productivité.

L’automatisation est applicable à différents types de data, y compris les data structurées (fichiers plats et databases) et non structurées (images, texte, voix et vidéo). Elle peut également être utilisée parmi différentes sources de data, telles que des databases internes ou externes, des sources de data basées sur le cloud et des data d’applications, services Web et API tiers.

L’automatisation des data peut être mise en œuvre à l’aide de différentes technologies, telles que l’automatisation robotisée des processus (ARP), l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage machine (AM) et des outils d’intégration de data. Les technologies d’IA et d’AM peuvent analyser automatiquement des data et en tirer des informations.

L’automatisation des data comporte trois parties principales. Extraction, transformation et chargement, ou ETL (Extract, Transform, and Load).

Extraction : en termes simples, l’extraction dans le cadre de l’ETL signifie extraire des data de diverses sources et les entrer dans des référentiels de stockage centralisés, notamment des databases, systèmes informatiques, fichiers plats, services Web, données tierces, API, etc.

Transformation : dans l’ETL, transformation désigne la conversion, la modification ou l’enrichissement des data recueillies depuis différentes sources avant leur entrée dans les systèmes cibles.

Chargement : dans l’ETL, chargement désigne le chargement des data transformées dans des systèmes cibles pour leur analyse approfondie en vue de faciliter la prise de décisions.  

Des data de qualité sont essentielles pour toutes les entreprises afin de prendre de bonnes décisions sur la base des data. Une stratégie d’automatisation des data appropriée peut donc aider les employés à se concentrer sur l’obtention d’informations plutôt que de passer de nombreux jours à nettoyer les data.

Comment fonctionne l’automatisation des data?

L’automatisation des data utilise de nombreux systèmes logiciels et technologies pour réaliser automatiquement différents processus et tâches liés aux data, sans interventions humaines, propices aux erreurs et aux pertes d’efficacité. Les premières étapes de l’automatisation des data dépendent du problème métier spécifique aux organisations, mais d’une manière générale, voici les termes clés associés à l’automatisation.

Le recueil de data dans le cadre de l’automatisation des data implique un recueil automatique depuis diverses sources, telles que les databases relationnelles et non relationnelles, les fichiers plats, les datawarehouses basés sur le cloud, les applications tierces, les API de services Web et de nombreuses autres sources de data externes ou internes.

Après le recueil des data, une fois que l’on a l’outil d’automatisation des data requis, les scripts de l’émetteur traitent les data pour les nettoyer, les valider et les transformer dans un format souhaité, sans erreur et en préservant la qualité. Ce processus peut nécessiter la suppression de caractères indésirables correspondant aux valeurs nulles, la duplication et la validation des data, et de s’assurer et l’exhaustivité et de l’intégrité des data. Cela produit des data dans un format standard pour la suite du traitement et de l’analyse.

Souvent, l’automatisation des data inclut également des analyses des data très importantes, et inclut des techniques telles que le data mining, l’analyse statistique et l’apprentissage machine pour en tirer des informations utiles et prendre des décisions sur la base des data.

L’intégration des data dans l’automatisation des data est intégrale, car elle regroupe des data de différentes sources, consolide ces data à partir de nombreuses databases, qui peuvent être internes, externes ou tierces, et produit une représentation unifiée dans le rapport central.

Les outils et technologies utilisés pour l’automatisation des data peuvent produire des rapports de data automatisés, des tableaux de bord utiles et de superbes représentations afin de présenter les data analysées de manière parlante et compréhensible et que la direction puisse prendre des décisions sur la base des data.

Enfin, l’automatisation des data implique la surveillance et l’entretien d’outils d’automatisation, de pipelines de data, de pipelines ATL, etc., afin de garantir l’exactitude, la fiabilité, l’évolutivité et la sécurité des systèmes d’automatisation.

Le système d’automatisation des data a pour but de simplifier et d’automatiser les tâches et processus associés à la qualité de data. Il élimine ainsi les interventions humaines et permet de gagner du temps et de renforcer la précision, l’exhaustivité, la qualité et la productivité des opérations liées aux data au sein d’une entreprise.

Il n’est pas toujours simple de mettre en œuvre des solutions d’automatisation des data dans les entreprises. Mais des exigences bien définies peuvent simplifier ce processus.

• Besoins de data : commencez par identifier tous les besoins de data de votre entreprise, y compris les besoins de recueil de data, les méthodes de traitement des data et les autorisations d’accès aux data.
• Processus data actuels : réalisez une évaluation complète de vos processus data existants pour identifier les domaines à améliorer, tels que l’entrée de data, l’analyse des data et le stockage des data.
• Processus d’automatisation : définissez clairement vos processus d’automatisation des data, y compris les sources de data, les étapes de transformation et les formats de sortie souhaités.
• Processus d’automatisation : exploitez vos processus d’automatisation définis en configurant votre outil d’automatisation selon vos processus définis. Testez et affinez les processus selon les besoins.
• Formez votre équipe : assurez une formation complète sur l’utilisation efficace de l’outil d’automatisation des data et l’interprétation des data générées.
• Surveiller et optimiser : surveillez régulièrement vos flux de data pour vous assurer qu’ils fonctionnent comme prévu.

Les entreprises qui respectent ces étapes peuvent mettre en œuvre efficacement des solutions d’automatisation afin de simplifier leurs processus de data et de renforcer leur productivité et la précision et la qualité de data.

Quels sont les types d’automatisation des data?

Les techniques d’automatisation des data les plus courantes sont les suivantes

• Intégration des data
• Transformation de data
• Chargement des data
• Analyse des data et informations

Intégration des data :

L’intégration des data est une partie essentielle de l’automatisation des data. Elle consiste à identifier et intégrer différentes sources de data pour produire une représentation centrale unifiée. Ce processus implique la validation, le nettoyage et le mappage ETL des data. Il permet de transformer des data intégrées provenant de différentes sources et de les charger dans des référentiels de destination.

Il n’existe pas une méthode fixe d’intégration des data pour l’automatisation. Mais certains composants spécifiques restent en contact au cours du processus d’intégration des data. Cela inclut différentes sources de data, des nœuds maîtres et des utilisateurs qui accèdent aux data à partir des nœuds maîtres.

Dans le scénario idéal, les utilisateurs demandent des data depuis un nœud maître. Le serveur maître traite la requête en intégrant les data requises depuis les sources disponibles et en les soumettant aux utilisateurs sous la forme d’une représentation unifiée en vue de leur analyse. Un système d’intégration des data bien configuré permet de gagner du temps, de renforcer l’efficacité et la fiabilité, une livraison data utile, etc.

Transformation des data :

La transformation des data convertit un dataset dans un format adapté à l’analyse, ce qui nécessite souvent de démêler des data et d’associer des datasets. L’importance de la transformation des data tient à la capacité à analyser les data avec souplesse et efficacité. La transformation des data offre des informations utiles grâce à la modélisation statique ou à d’autres approches qui offrent plus de souplesse dans l’analyse.

Face au big data ou à de grands datasets, leur transformation et leur consolidation, par exemple sous la forme d’un seul tableau avant l’analyse, permettent de gagner du temps et de réduire les efforts pendant la phase d’analyse réelle lorsque des calculs sont nécessaires.

Pour garantir une transformation adéquate des data, il est essentiel de suivre un processus systématique selon lequel les modifications apportées dans un tableau se répercutent dans tous les tableaux qui en découlent. L’ordre des opérations pour la transformation des data devrait être décidé en fonction des tâches les plus fastidieuses ou propices aux erreurs pour garantir une progression continue.

Cela inclut l’identification des informations spécifiques au sein du dataset à transformer pour l’adapter à l’approche analytique prévue. Par exemple, s’il existe des datasets distincts pour les données démographiques des clients et pour les comportements d’achat, la transformation des data nécessite la mise en correspondance de variables telles que l’âge ou le niveau des revenus pour permettre une analyse conjointe.

Chargement des data:

Le chargement de data transfère un dataset nettoyé et transformé en un datawarehouse, facile d’accès pour l’analyse. Le chargement des data évite les transferts manuels de data pour chaque étude, ce qui permet de traiter efficacement de grands datasets qui ne tiendraient peut-être pas dans la mémoire d’une machine locale.

Le chargement des data renforce les capacités d’analyse et libérant de la mémoire des ordinateurs, ce qui facilite certaines tâches gourmandes en ressources, telles que le data mining ou le traitement d’analyses complexes.

Une fois les data transformées, elles peuvent être chargées dans un système de gestion des databases, ce qui permet de réaliser des requêtes efficaces et d’autres tâches sans avoir à recharger tous les enregistrements en mémoire. Cela facilite également la collaboration en temps réel, et accélère les processus métier en permettant à plusieurs utilisateurs d’accéder au même dataset et de l’utiliser.

Les bonnes pratiques de chargement des data incluent de ne charger que la quantité minimale d’enregistrements nécessaire à l’analyse plutôt que de charger le dataset complet. Par exemple, s’il n’y a besoin que de quelques variables depuis un dataset avec de nombreux enregistrements, il suffit de charger ces variables spécifiques pour gagner du temps de traitement. Par ailleurs, il est recommandé d’éviter de créer de nouvelles colonnes pendant le processus de chargement des data, car cela demande plus de mémoire.

La création d’un index ou d’une table de correspondance contenant toutes les variables utilisées pour l’analyse est plus efficace pour lancer des requêtes et extraire des sous-ensembles d’informations spécifiques sans avoir d’abord à charger toutes les données en mémoire.

Analyse et visualisation des data:

L’analyse et la visualisation de data incluent des tests statistiques sur des datasets transformés afin de découvrir des relations, des modèles et des tendances. Il est essentiel de visualiser les résultats de l’analyse de data pour partager ses découvertes avec des collègues, clients et autres parties prenantes.

L’importance de l’analyse et de la visualisation de data tient à la possibilité de faire de la veille économique à partir de données brutes afin de les rendre utiles et de leur donner de la valeur. L’analyse de data permet de recueillir des informations afin de répondre à des questions et d’obtenir des renseignements sur les données sous-jacentes, pour en faire plus que de simples listes de chiffres. La visualisation de data peut simplifier la prise de décisions en offrant de nouvelles perspectives précises aux experts en science des données, analystes et utilisateurs professionnels.

Bonnes pratiques :

1. J’ai exploré un maximum de data pour obtenir les informations les plus complètes possibles. Évitez de limiter l’analyse à une couche ou un sous-ensemble donné de data, à moins d’avoir une bonne raison de le faire. Envisagez d’analyser le dataset entier afin d’obtenir une vision globale des data.
2. Ils utilisent à la fois des tests statistiques univariés et multivariés associés. Ces méthodes fournissent des informations complémentaires sur les data, et les découvertes d’un type de test peuvent être vérifiées indépendamment d’une autre manière. Cela garantit des résultats solides et fiables.
3. Ils utilisent différentes techniques de visualisation pour découvrir des relations nouvelles et inattendues entre des variables. Évitez de ne vous fier qu’à une seule méthode de visualisation, telle que des graphiques linéaires et des graphiques à barres. Testez différents affichages, tels que des histogrammes, des diagrammes de dispersion, des boîtes à moustaches, etc. pour obtenir diverses informations sur le dataset.

Le respect de ces bonnes pratiques permet aux analystes des data et aux experts de la visualisation d’analyser efficacement les data et de communiquer les informations obtenues, afin de prendre des décisions réfléchies et de permettre une veille économique de grande valeur.

Avantages de l’automatisation des data:

Les freins à l’automatisation dans l’analyse de données ont fortement faibli, tandis que les avantages liés à l’automatisation ont considérablement augmenté :

1. L’automatisation peut accélérer considérablement les analyses. Avec un minimum d’intervention humaine, voire pas du tout, les experts en science des données peuvent réaliser des tâches d’analyse plus rapidement, et les ordinateurs peuvent réaliser efficacement des tâches complexes et fastidieuses qui poseraient des difficultés aux humains.
2. L’automatisation est un facteur essentiel pour l’analyse efficace d’un grand volume de data. Face à l’accroissement du volume, de la variété et de la vitesse des data, l’automatisation permet aux organisations de traiter et d’analyser de grands datasets efficacement et de découvrir des informations et des tendances intéressantes.
3. L’analyse automatisée des data fait gagner du temps et de l’argent aux entreprises. Comparées au coût du travail des employés, les ressources informatiques sont souvent plus rentables pour les tâches d’analyse des data. L’automatisation permet un traitement et une analyse efficaces des data, et réduit le temps et les efforts consacrés à des tâches banales et répétitives.
4. L’automatisation permet aux experts en science des données de se concentrer sur la production de nouvelles informations. En automatisant les tâches quotidiennes qui ne nécessitent pas un niveau élevé de créativité humaine, les experts en science des données peuvent consacrer plus de temps à la découverte d’informations innovantes afin de prendre des décisions reposant sur les data et d’obtenir des résultats plus stratégiques et utiles.
5. L’automatisation de l’analyse des data profite à différents membres de l’équipe data. Elle permet aux experts en science des données de travailler avec des data complètes, de qualité et à jour, tout en libérant les analystes et les ingénieurs des tâches basiques de reporting et de veille économique.
6. Les systèmes d’analyse automatisés peuvent fournir des suggestions utiles aux experts en science des données afin de leur faire gagner du temps et de réduire leurs efforts. Ils peuvent par exemple signaler des variables dans un dataset, ou recommander des modèles statistiques, évitant ainsi le recours à des procédures manuelles par essais et erreurs. Cela simplifie le processus d’analyse et permet aux experts en science des données d’en tirer des informations plus efficacement.

En résumé, l’automatisation de l’analyse de data offre de nombreux avantages, notamment en matière de vitesse, de gains d’efficacité, d’économies, de concentration sur la production d’informations et de gains de productivité pour l’ensemble de l’équipe data. L’adoption de l’automatisation permet d’améliorer considérablement les processus d’analyse de data, et permet aux organisations d’exploiter le plein potentiel de leurs data.

Limites de l’automatisation des data

L’automatisation des data peut être très fructueuse pour les organisations. Mais elle connaît encore certaines limites, comme toutes les autres méthodes.

Courbe d’apprentissage

1. Comme tout nouvel outil ou processus, l’automatisation des data peut nécessiter des ajustements pour que les employés et les parties prenantes se familiarisent avec son fonctionnement et son utilisation. Si la courbe d’apprentissage est pentue et les employés trouvent cela compliqué, ils peuvent hésiter à adopter l’automatisation des data, ce qui ne permet pas d’atteindre facilement les résultats souhaités.

Crainte de délocalisation des travailleurs

• La résistance à l’adoption des outils d’automatisation des data peut provenir de craintes de délocalisations potentielles des emplois. Toutefois, avec une formation appropriée, les opérateurs de data peuvent exploiter pleinement les solutions d’automatisation des data, et s’assurer que leurs systèmes soient configurés correctement afin de maximiser leur utilité et de réduire autant que possible tout impact négatif sur la main d’œuvre.

Une surveillance humaine reste nécessaire.

• Tandis que l’automatisation des data peut simplifier l’intégration de data et réduire le travail manuel, les tâches critiques peuvent encore nécessiter des interventions humaines. Par exemple, les approbations en matière de gestion des absences et de passage de commandes peuvent nécessiter des décisions humaines, et des retards et des erreurs sont possibles si les processus ne sont pas respectés.

Questions de coûts et de sécurité

• La mise en œuvre de systèmes d’automatisation des data peut nécessiter des coûts d’investissement initiaux ou des frais d’abonnement, qui doivent être évalués attentivement dans le cadre d’une analyse des coûts et des avantages afin de déterminer la valeur globale de l’automatisation des data et la faisabilité de chaque cas particulier. Il peut également exister des craintes en matière de confidentialité et de sécurité des data, en particulier dans le cas des data sensibles, et il convient de prendre des mesures appropriées pour garantir la protection des data lors de l’utilisation de services d’automatisation des data.

En conclusion, si l’automatisation des data offre de nombreux avantages, y compris des gains d’efficacité et des coûts réduits, elle peut présenter des défis, tels que la courbe d’apprentissage, les craintes de délocalisation des travailleurs, l’intervention humaine sur des tâches spécifiques et les questions de coûts et de sécurité. Une étude et une planification approfondies sont nécessaires pour mettre en œuvre l’automatisation des data et franchir efficacement les obstacles potentiels.

Quel est le meilleur outil d’automatisation?

Une plateforme ou une application doit présenter les caractéristiques suivantes pour être considérée comme le meilleur outil d’automatisation des data :

1. Évolutivité : l’outil doit traiter efficacement de grands volumes de data, quelles que soient la taille et la complexité des jeux de données automatisés. il doit pouvoir évoluer horizontalement et verticalement afin de répondre aux besoins croissants de traitement des data.
2. Souplesse : l’outil devrait être adaptable à divers formats et sources de data et à différents processus. Il devrait pouvoir se connecter à diverses sources de data, y compris des databases, des API, des feuilles de calcul, etc., et proposer des options de transformation, de nettoyage et de validation des data.
3. Facilité d’utilisation : l’outil devrait avoir une interface intuitive permettant aux utilisateurs de configurer, concevoir et gérer facilement les processus d’automatisation des data, même en l’absence de grandes compétences techniques ou de codage. Une assistance et une documentation complètes devraient permettre une prise en main rapide.
4. Robustesse : l’outil devrait être fiable et capable de traiter facilement les erreurs, les exceptions et les défaillances. Il devrait fournir des fonctionnalités de traitement, de consignation et de surveillance des erreurs afin de garantir l’intégrité et l’exactitude des data.
5. Sécurité : comme l’automatisation implique le traitement d’informations sensibles, l’outil devrait offrir de solides fonctionnalités de sécurité, telles que le chiffrement, les contrôles d’accès, l’authentification et l’audit, afin de protéger les data contre les accès non autorisés et les violations.
6. Performances : l’outil devrait être optimisé pour les performances et fournir des fonctionnalités de traitement des data rapides afin de réduire autant que possible la latence et de permettre une automatisation rapide des data.
7. Intégration : l’outil devrait s’intégrer de manière transparente avec d’autres systèmes ou outils de data, tels que des datawarehouses, des data lakes, des platesformes d’analyse et des outils de visualisation, afin de permettre l’utilisation de processus d’automatisation des data de bout en bout.
8. Fonctionnalités avancées : l’outil devrait proposer des fonctionnalités avancées telles que le profilage des data, la traçabilité data, la gestion des versions, la planification et la surveillance des data pour renforcer les capacités d’automatisation des data et permettre la mise en place de flux de data plus sophistiqués.
9. Rentabilité : l’outil devrait être rentable, avec un modèle tarifaire compétitif en fonction des fonctionnalités ou des capacités proposées.

Il n’est pas simple de déterminer quel outil est le meilleur sur le marché de l’automatisation des data. Les entreprises devraient choisir un dispositif en fonction de son cas d’utilisation, de son tarif, de la sécurité et de nombreux autres facteurs. Voici certains des meilleurs outils d’automatisation des data sur le marché actuel.

• Apache Nifi :

Apache Nifi est un outil d’intégration et d’automatisation des data open-source qui facilite l’orchestration et la surveillance des flux de data parmi diverses sources de data via une IUG basée sur le Web.

• Talend :

Talend est un autre produit open-source d’Apache qui facilite l’intégration, la transformation, le contrôle qualité et la validation des data. D’après les tendances actuelles, Talend est utilisé par la plupart des grandes sociétés de la tech pour ses fonctionnalités remarquables et son interface facile d’utilisation.

• Microsoft Power Flow (Flow) :

Microsoft a toujours été à la pointe des services de data cloud. Cet outil permet aux utilisateurs d’orchestrer les flux de data entre services et applications. Cet outil basé sur le cloud offre des niveaux élevés d’évolutivité, de fiabilité et de compatibilité avec la plupart des services Azure.

Conclusion :

Le monde numérique se développe à un rythme effréné, avec 123 zettaoctets de data générés chaque jour. Les entreprises doivent adopter une bonne stratégie data avec des outils d’automatisation des data adaptés pour exploiter le big data et prendre les meilleures décisions. Elles peuvent ainsi faciliter le flux de data en leur sein de manière souple, fiable, évolutive et sécurisée.