Accélérer la génération d'insights par la préparation automatisée des données

Les volumes de données croissent à un rythme sans précédent. Comme le note le spécialiste IoT et Big Data Science Yash Mehta, les avancées technologiques ne feront qu'accélérer cette tendance.

D'ici la fin de la décennie, les données globales devraient atteindre 572 zettaoctets — près de dix fois le volume actuel. Gérer et organiser de tels datasets colossaux deviendra de plus en plus complexe, et extraire des insights actionnables demandera un temps significatif.

Délivrer des insights temps réel et maintenir un avantage concurrentiel sont des impératifs critiques pour les entreprises modernes. Les workflows manuels peuvent être coûteux et sujets aux erreurs, faisant de l'automatisation la solution indispensable pour une transformation de données efficiente. Un rapport récent sur les tendances Data Fabric projette le marché de l'automatisation des données à 4,2 milliards $ (3,56 milliards €) d'ici 2026.

Automatisation stratégique des données

Il existe une idée reçue que l'automatisation remplace simplement le travail humain par la technologie. En réalité, l'automatisation augmente l'expertise humaine, permettant aux équipes de se concentrer sur la prise de décision à haute valeur pendant que les tâches routinières tournent en arrière-plan sans couture. Aucune technologie ne peut encore égaler la capacité du cerveau humain à interpréter des datasets complexes.

Si les opérations répétitives peuvent être automatisées, la logique et les règles qui pilotent les décisions business requièrent encore une supervision humaine. Automatiser le nettoyage et la préparation des données libère les analystes pour s'attaquer à des analyses plus sophistiquées.

Malgré l'habileté croissante des développeurs, le volume pur des données rend le codage manuel insoutenable. Des solutions d'automatisation innovantes sont essentielles pour accélérer le chemin de la donnée brute à l'insight.

Le marché actuel offre une gamme d'outils de data-prep de confiance qui fournissent des insights sécurisés, temps réel et basés sur le temps. K2View capture chaque attribut d'une entité business — comme les commandes clients — assurant l'intégrité des données tout en délivrant un accès rapide et cohérent. D'autres solutions populaires incluent Alteryx, Cambridge Semantics et Datameer.

Le besoin d'automatiser le processus de transformation des données

Au-delà de l'automatisation des tâches routinières, l'automatisation délivre de nombreux bénéfices stratégiques :

Maintenir les enregistrements de données – La transformation automatisée garde les datasets organisés et facilement disponibles.

Focus sur les priorités cœur – Les équipes BI peuvent dédier plus de temps aux initiatives à haut impact plutôt qu'aux corvées manuelles.

Meilleure prise de décision – Un accès rapide à des données complètes et précises permet aux leaders de faire des choix rapides et stratégiques.

Processus rentables – L'automatisation réduit la consommation de main-d'œuvre et ressources, délivrant plus de valeur à moindre coût.

Façons d'automatiser le workflow

Ordonnanceurs intégrés et tiers

La plupart des produits ELT incluent un ordonnanceur intégré, éliminant le besoin d'outillage externe et centralisant la gestion des tâches. Les outils ELT supportent aussi la gestion des dépendances, permettant aux jobs parents de déclencher les jobs enfants et simplifiant l'orchestration. Beaucoup de plateformes exposent des APIs qui peuvent être ordonnancées via l'ordonnanceur du système d'exploitation.

Les outils ELT tiers s'intègrent aux systèmes legacy mais peuvent engendrer des coûts de licence et opérationnels additionnels.

Offres des fournisseurs de services cloud

Avec 94 % des entreprises adoptant déjà les plateformes cloud, les CSP fournissent une richesse de services d'automatisation. Les services de messagerie — comme AWS SQS et Microsoft Azure Queue Storage — peuvent déclencher des jobs via files de messages. Les fonctions serverless — comme AWS Lambda et Google Cloud Functions — permettent l'exécution pay-as-you-go de scripts d'automatisation.

L'Intelligence Artificielle et le Machine Learning rationalisent encore l'automatisation, permettant aux organisations de préparer les données et dériver des insights plus efficacement. Cependant, le succès repose sur un état d'esprit ouvert au changement.

L'auteur est Yash Mehta, spécialiste IoT et Big Data Science.