Automatisation des données

À l’heure de la transformation digitale, la data intelligente est au cœur de toutes nos actions et décisions. Mais devant l’augmentation croissante des volumes de données, il semble de plus en plus difficile de traiter toutes les informations disponibles manuellement.

Qu’entend-on par automatisation des données ? Pourquoi est-ce crucial pour les organisations aujourd’hui ? Quels bénéfices en tirent-elles ? Et comment y parviennent-elles ? 

Qu’est-ce que la data automation ?

L’automatisation des données renvoie au processus de traitement des données à travers des logiciels automatisés. Ainsi, les tâches de collecte, d’exploration, de nettoyage ou de gestion de la donnée ne sont plus réalisées manuellement par les métiers, mais automatiquement par des machines.

Pour être efficace, la data automation doit intervenir à toutes les phases de la chaîne de valeur de la donnée. C’est-à-dire lors de :

• L’extraction : il s’agit de collecter les datas provenant de différentes sources de données.
• La transformation : c’est le nettoyage et le tri des données qui permet d’assurer leur qualité.
• L’intégration : l’objectif est de centraliser les données au sein d’un logiciel ou d’une plateforme unique pour en faciliter le traitement.
• L’analyse : dès lors que la qualité et la fiabilité des données sont assurées, il est possible de les analyser pour en tirer des conclusions.
• La visualisation : afin de faciliter la prise de décisions, les données doivent être accessibles et compréhensibles par tous. Pour cela, des outils de visualisation peuvent être utilisés, comme des tableaux de bord, des data stories ou des graphiques.
• L’utilisation et/ou la réutilisation : la donnée n’apporte réellement de valeur qu’en fonction de l’usage qui en est fait. En facilitant le processus data, l’automatisation favorise la démocratisation des données.

À travers la data automation, l’idée est donc d’optimiser le workflow de gestion de la donnée au sein d’une organisation.

Quels sont les bénéfices de l’automatisation des données?

Le gain de temps

Avant d’apporter un maximum de valeur à l’organisation, les données doivent suivre un long processus de structuration. Entre la multitude des sources de données et les formats hétérogènes, la préparation de la data prend du temps. D’ailleurs, les experts de la donnée affirment qu’ils consacrent environ 80 % du processus data à préparer les données.

Or, si cette phase est indispensable, ce n’est pas une étape créatrice de valeur qui permet de valoriser pleinement les données. Il est donc primordial de réduire le temps de préparation pour se concentrer sur l’essentiel. Avec l’automatisation des données, les tâches manuelles chronophages et répétitives sont laissées aux ordinateurs qui les exécuteront en un minimum de temps avec la supervision des métiers.

La fiabilité des données

L’erreur humaine est inhérente à tout travail manuel. Et c’est d’autant plus vrai lorsqu’il y a des dizaines de milliers de lignes de données à explorer. Grâce à l’automatisation, il est possible de réduire le risque d’erreur.

La pertinence des décisions prises

Si les data analysts, data scientists et autres experts passent 80 % de leur temps à préparer les données, il ne leur reste que 20 % pour se consacrer à leur cœur de métier : l’analytics. Or, c’est l’analyse des données qui permet aux décisionnaires de faire les bons choix stratégiques.

Grâce à la data automation, les experts métiers pourront ainsi s’appuyer sur des données fiables beaucoup plus rapidement. Ce faisant, ils pourront prendre des décisions en temps réel, sans attendre un long processus de vérification de la donnée.

Comment automatiser ses données ?

Pour gagner du temps à toutes les étapes du processus de la donnée, il est primordial d’automatiser un certain nombre de processus. Plusieurs fonctionnalités permettent d’atteindre facilement cet objectif.

Automatisation des sources de connexion

La data automation passe d’abord par une collecte de données efficace. Pour cela, il est possible d’utiliser des connecteurs afin d’intégrer automatiquement vos données au sein d’une seule et même plateforme. Cette solution d’automatisation des données doit présenter deux caractéristiques essentielles :

• La mémorisation des connexions : lorsque de nouveaux jeux de données apparaissent, vous n’aurez pas à répéter le processus manuellement.
• L’intégration multiple : l’idée est d’intégrer toutes vos données, peu importe leur provenance (CRM, outils de business intelligence, réseaux sociaux, site web, solution de stockage, …). Pour cela, choisissez de préférence une solution qui vous propose un maximum de connecteurs.

Automatiser l’enrichissement des données

L’enrichissement des données est une étape indispensable mais qui demande du temps et de l’expertise. L’automatisation permet de simplifier cette étape. Voici quelques exemples :

• La reconnaissance du type de champ : pour gagner du temps pour le traitement des datas.
• La normalisation des formats : vous pouvez utiliser des standards de la norme ISO 8601 pour uniformiser les données relatives aux dates et aux heures.
• Le croisement des données : grâce à des processeurs automatisés, vous pouvez combiner facilement des données qui présentent des liens entre elles. Cela permet ainsi d’enrichir le dataset et d’améliorer la qualité des données.

APIs

Les APIs permettent aux utilisateurs de réutiliser vos jeux de données simplement. Cela garantit la qualité des données qui seront automatiquement mises à jour si une modification est faite sur la source d’origine.

Consultez notre article pour en apprendre plus sur les fonctionnalités clés pour gérer vos données, de la collecte au partage et la réutilisation par d’autres parties prenantes.