L'automatisation des données consiste à utiliser des outils logiciels pour traiter les données afin de créer un pipeline de données au lieu d'utiliser des méthodes manuelles.
Pourquoi l'automatisation des données est-elle importante ?
Les données sont l'élément vital des entreprises modernes. Chaque interaction avec un client et presque chaque opération crée des données. Ces données sont utilisées pour éclairer les décisions qui font avancer l'entreprise. L'automatisation du parcours des données pour qu'elles deviennent des informations qui donnent des indications est la clé pour fournir informations en temps réel qui permettent à une entreprise de répondre aux besoins des clients et du marché.
Une entreprise génère et recueille tellement de données que, sans automatisation, il deviendrait rapidement impossible d'éviter la surcharge des ressources de traitement manuel des données.
L'évolution de l'automatisation des données
Avant l'émergence des solutions d'intégration de données, les services informatiques et les développeurs de logiciels codaient des applications pour traiter les données et créaient des scripts pour relier leur code personnalisé. Cette approche lourde était assez fragile et nécessitait donc d'importantes ressources pour fonctionner.
Au fil du temps, un marché est apparu pour les logiciels d'extraction, de transformation et de chargement des données (ETL) et de préparation des données qui éliminaient le besoin de codage manuel grâce à des composants réutilisables. Ces pipelines de données sont devenus suffisamment omniprésents pour nécessiter leur propre orchestration et une gestion centralisée, ce qui a conduit à des solutions d'intégration de données plus complètes pour étendre l'automatisation, imposant des frais généraux supplémentaires pour l'administration des données tout en éliminant le code personnalisé.
Les solutions modernes de gestion des données telles que la plateforme de données Actian offrent une solution de bout en bout qui extrait les données des sources opérationnelles, les transforme en une forme adaptée à l'analyse et les relie, dans un entrepôt de données, à une solution d'informatique décisionnelle (BI).
Automatiser le passage des données brutes aux analyses exploitables
Pour tirer le meilleur parti des données opérationnelles, il faut les convertir sous une forme facile à analyser. Cette transformation est un processus en plusieurs étapes qui nécessite de nombreuses étapes d'automatisation. Voici quelques exemples des étapes de ce parcours.
Connexion aux sources de données opérationnelles
Une fois que les systèmes d'enregistrement requis sont identifiés, les données doivent en être extraites. Ces sources peuvent être des flux de réseaux sociaux , des fichiers journaux de sites web, des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP). La technologie d'intégration des données est livrée avec des connecteurs prédéfinis pour la plupart des sources de données.
Extraction des données
Les données peuvent être extraites de leur source à l'aide de scripts personnalisés, d'outils ETL ou d'interfaces de programmation d'applications (API) telles qu'Apache SPARK.
Filtrage des données
Les pipelines de données peuvent consommer beaucoup de ressources de stockage et de calcul. Il est donc logique de filtrer les enregistrements, les champs et les valeurs aberrantes non pertinents ou inutiles afin d'améliorer la qualité des données et de fournir des analyses plus précises.
Fusionner des données
Lors de la fusion de deux fichiers de données, une approche basée sur des règles permet d'éviter la création d'enregistrements en double. Les règles de rapprochement facilitent la fusion des données lorsque deux enregistrements ayant la même clé doivent être combinés.
Combler les lacunes
Lorsqu'on utilise des données pour entraîner un modèle de machine learning, il est important de s'assurer qu'elles ne sont pas trop éparses. Les valeurs manquantes peuvent être remplacées par des valeurs par défaut.
Transformation des données
La transformation des données modifie le format des données afin d'en améliorer la cohérence. Les transformations peuvent être aussi simples que le regroupement de valeurs, l'arrondissement ou la modification du type de données afin d'améliorer l'analyse.
Chargement des données
Pour support analyse efficace, les données doivent être chargées dans une base de données conçue pour l'analyse des données, telle que la base de données en colonnes Actian Vector.
Rapports et visualisation de données
Généralement, la dernière étape d'un processus d'automatisation des données consiste à remplir les tuiles d'un tableau de bord informatique décisionnelle (BI) avec des informations tirées des données opérationnelles accumulées. Ces tableaux de bord permettent de prendre des décisions éclairées en en temps réel.
Orchestrer l'automatisation des données
Les outils d'intégration de données tels qu'Actian DataConnect fournissent les outils visuels nécessaires à la construction d'un pipeline de données automatisé et à la gestion centralisée des flux de travail afin de réduire les coûts d'administration.
Les avantages de l'automatisation des données
Les avantages de l'automatisation des données sont les suivants
- Le fait de disposer des informations les plus récentes donne à l'entreprise la visibilité dont elle a besoin pour réagir rapidement à l'évolution du comportement des clients et à la dynamique du marché.
- L'automatisation permet à une organisation d'utiliser au mieux toutes ses données.
- Une plateforme unifiée d'automatisation des données permet à une entreprise de faire évoluer ses pipelines de données sans surcharger ses ressources informatiques limitées.
Automatisation des données avec la plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian fournit un emplacement unifié pour construire et maintenir tous les projets d'automatisation des données et d'analyse. L'intégration de données intégrée facilite la création et la gestion de pipelines de données. DataConnect fournit des connecteurs à des centaines de sources de données et à toutes les solutions d'informatique décisionnelle . La base de données analytique intégrée Vector utilise des requêtes vectorisées et le stockage en colonnes pour fournir les meilleures performances avec un minimum de réglages.
Les données peuvent être stockées sur site et dans plusieurs clouds publics, notamment AWS, Azure et Google Cloud Platform. La Support des requêtes distribuées et du stockage en bloc permet de configurer les instances de base de données en fonction des caractéristiques de la charge de travail.
