Comment l'automatisation de la préparation des données accélère le temps d'obtention d'informations ?

La quantité de données générées et consommées est tout simplement énorme. L'avancement de la technologie garantit que la quantité de données que nous traitons ne fera qu'augmenter dans les années à venir, déclare Yash Mehta, spécialiste de l'IoT et de la Big Data Science.

Plus près de la fin de cette décennie, la quantité totale de données atteindra jusqu'à 572 zettaoctets, soit près de 10 fois plus que la quantité de données présente actuellement. À terme, la gestion et l'organisation des données deviendront une tâche très complexe pour les organisations et le processus de collecte d'informations précieuses à partir des données recueillies prend énormément de temps.

Obtenir des informations en temps réel et rester en avance sur le marché par rapport au reste des concurrents et la pression qui en résulte pour travailler plus rapidement simultanément est l'un des principaux défis auxquels sont confrontées les organisations aujourd'hui. Tout faire manuellement n'est pas impossible, mais il y a de nombreux défis à faire toutes les tâches manuellement. Par conséquent, l'automatisation est devenue le seul moyen pour les organisations d'obtenir des informations précieuses et de rationaliser le processus de transformation des données. Selon un rapport sur les tendances du tissu de données, il a été constaté que la taille du marché de l'automatisation des données atteindra 4,2 milliards de dollars (3,56 milliards d'euros) en 2026.

Automatisation des données stratégiques

Il existe une idée fausse commune parmi les gens lorsqu'ils rencontrent le concept d'automatisation selon lequel l'automatisation des processus métier signifie remplacer la main-d'œuvre par la technologie. Il est important de comprendre que l'automatisation ne remplace pas les humains dans les espaces de travail, mais les aide à effectuer leurs tâches de manière transparente et efficace. Il n'existe littéralement aucune technologie aussi efficace que le cerveau humain pour analyser des ensembles de données complexes.

Bien que la plupart des opérations commerciales répétitives et monotones puissent être automatisées, cela nécessite la mise en œuvre d'une logique métier et de règles à appliquer dans le code codé manuellement. Interpréter et prendre les bonnes décisions pour les entreprises nécessitent une intelligence humaine et ce sera toujours le cas. L'automatisation de tâches telles que le nettoyage et la préparation des données fournira beaucoup de temps pour effectuer diverses analyses de données complexes.

Malgré l'expertise des développeurs, le besoin croissant d'automatisation rendra impossible le suivi des quantités croissantes de données et la collecte d'informations utiles à partir des données. Le codage manuel pour mettre en œuvre la logique nécessaire dans l'automatisation sera très difficile lorsqu'il doit être effectué avec d'énormes quantités de données dans un laps de temps très limité. La découverte de nouvelles méthodes pour la préparation des données et l'automatisation de l'entreprise vous aidera à obtenir des informations plus rapidement.

À l'heure actuelle, il existe divers outils de préparation de données disponibles sur le marché qui offrent des informations fiables, actuelles et temporelles. Ces outils cryptent les données, les rendant plus sûres et sécurisées. Par exemple, K2View L'outil de préparation des données de capture tous les attributs d'une entité commerciale, tels que les commandes et les détails des clients. De plus, la collecte, le traitement et la transmission des données par une entité commerciale garantissent l'intégrité des données tout en offrant un accès rapide, facile et cohérent aux données requises. Il existe divers autres outils comme Alteryx , Sémantique de Cambridge et Datameer .

Le besoin d'automatiser le processus de transformation des données

En plus d'automatiser les tâches répétitives et monotones et d'offrir aux organisations plus de temps pour travailler sur d'autres aspects du traitement et de l'analyse des données, l'automatisation offre divers autres avantages, comme suit.

Maintenir les enregistrements de données – L'automatisation des méthodes de transformation des données permettra aux entreprises d'organiser efficacement de nouveaux ensembles de données. Ceci, à son tour, aidera à maintenir les ensembles de données globaux et à les rendre disponibles chaque fois que nécessaire.

Concentrez-vous sur les principales priorités – Le rôle de l'équipe de Business Intelligence (BI) n'est pas seulement de fournir des informations opportunes et importantes. Ils doivent travailler sur des initiatives innovantes qui sont très essentielles pour l'entreprise. Comme mentionné précédemment, les tâches d'automatisation leur fourniront suffisamment de temps pour travailler sur les aspects vitaux de l'entreprise.

Meilleure prise de décision – L'automatisation permet un accès rapide à des informations plus complètes et plus précises. Cela aidera les équipes de direction à prendre des décisions commerciales stratégiques et rapides.

Processus commerciaux rentables – Le temps est un facteur essentiel pour toute entreprise. L'automatisation du processus de transformation des données et d'autres tâches liées aux données ouvre la voie à une réduction des coûts et à une consommation plus efficace des ressources tout en offrant de meilleurs résultats.

Façons d'automatiser le flux de travail

Utilisation d'un planificateur intégré et d'un planificateur tiers

Le produit ELT est livré avec un programmateur intégré. Cela élimine le besoin de s'appuyer sur des applications tierces ou d'autres plates-formes pour lancer le produit. Les outils ELT permettent également de gérer les tâches de manière centralisée, ce qui facilite la maintenance et la gestion des tâches. Un autre avantage de l'utilisation des outils ELT est la gestion des dépendances. Ici, un travail parent peut être utilisé pour déclencher des travaux enfants. La gestion des dépendances aide à catégoriser les tâches et facilite la gestion. De nombreuses plateformes permettent d'exécuter des API. Les appels d'API peuvent être planifiés de manière préférée à l'aide du planificateur intégré du système d'exploitation.

De nombreux outils tiers peuvent effectuer des tâches ELT. L'utilisation de ces outils ELT fournira des fonctionnalités à intégrer aux systèmes existants dans l'environnement de développement. Mais pour utiliser des outils ELT tiers, des coûts supplémentaires doivent être payés pour les services et les ressources utilisés pour mettre en œuvre un produit.

Services des fournisseurs de services cloud

Les entreprises se tournent rapidement vers les technologies cloud. Il a été constaté que 94% des entreprises se sont déjà tournées vers l'adoption du cloud. Outre le stockage et la gestion des données, les CSP offrent de nombreux autres services d'aide à l'automatisation. Comme l'utilisation de services de messagerie pour déclencher une tâche.

Toutes les tâches personnalisées ou tâches de production qui prennent en charge la messagerie peuvent écouter les messages entrants dans une file d'attente de travaux et lancer un travail en fonction du contenu du message. Malgré les capacités et les caractéristiques du produit, le concept de travail général reste le même. AWS SQS, Microsoft Azure Queue Storage sont quelques-uns des exemples de tels services de messagerie.

Outre les services de messagerie mentionnés ci-dessus, les CSP peuvent également fournir des fonctions sans serveur pour aider à l'automatisation. La fonctionnalité sans serveur peut être utilisée pour déclencher les travaux automatiquement. L'avantage d'utiliser des fonctions sans serveur est que l'entreprise n'a à payer les services que lorsque la fonctionnalité est utilisée. Fonctions AWS Lambda et Google Cloud les fonctions sont des exemples de services cloud sans serveur.

Avec l'aide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, l'automatisation deviendra beaucoup plus facile et efficace. Ceci, à son tour, permettra aux organisations de préparer les données et d'obtenir plus d'informations efficacement à mesure que la technologie évolue. Mais pour adopter ces technologies, les organisations doivent avoir l'esprit ouvert pour accepter et adopter les changements qui accompagnent l'adoption de ces technologies.

L'auteur est Yash Mehta, un spécialiste de l'IoT et de la Big Data Science.