Si pour vous l'automatisation c'est remplacer des humains par des robots, vous pourriez bien changer d'avis.
Certains pourraient avancer que l'automatisation consiste à mettre en œuvre un système pour rationaliser les tâches répétitives et éliminer le travail fait par des humains, mais la réalité est beaucoup plus nuancée – et moins désespérante. Plus que la simple automatisation des tâches que les humains effectuent déjà, l'automatisation dite intelligente amplifie l'humain et l'aide à réaliser un travail plus stratégique tout en lui facilitant la vie.
Grâce à l'automatisation, les data workers peuvent trouver des réponses à des questions plus vastes, viser des résultats plus porteurs de changement pour l'entreprise et alléger le fardeau que représentent les tâches manuelles chronophages qui prennent de précieuses minutes chaque jour.
Dans cet article de blog, nous nous penchons sur ce qu'est l'analytique automatisée, et comment vous pouvez (et pourquoi vous devriez) l'utiliser tous les jours, que vous soyez analyste de données, data scientist ou utilisateur métier.
Qu'est-ce que l'analytique automatisée ?
Pensez à toutes ces tâches chronophages qui vous accaparent toute la journée et vous empêchent de tenir les délais, comme le data wrangling, l'analyse syntaxique, le nettoyage et la mise en forme des données. Toutes ces tâches manuelles et répétitives sont mûres pour l'automatisation.
L'analytique automatisée consiste à utiliser des logiciels et l'IA, généralement des algorithmes de machine learning (ML) ou d'IA générative, pour automatiser l'analytique de bout en bout. À l'instar de l'automatisation des processus métier (BPA), l'analytique automatisée connecte des systèmes disparates (par exemple, votre entrepôt de données, votre plateforme analytique et votre outil de création de tableaux de bord) pour créer un workflow analytique unifié et de bout en bout.
Les solutions analytiques automatisées peuvent automatiser n'importe quelle partie du cycle de vie analytique (ou la totalité), dont la collecte de données, la préparation et la fusion des données, l'analyse des données, la création de rapports, la création de modèles et même la génération de résumés par e-mail et de présentations PowerPoint à partager.
Les différents types d'analytique automatisée
Machine learning automatisé (AutoML) : les plateformes AutoML aident les data workers à déployer rapidement des modèles grâce à des solutions low-code, no-code. Ces solutions peuvent automatiser chaque étape du processus de création de modèles, y compris la définition d'une problématique métier, la sélection des bonnes fonctionnalités, l'écriture du code pour les modèles et même leur optimisation.
IA générative : de nombreuses solutions analytiques automatisées intègrent aujourd'hui des capacités d'IA générative dans leurs outils, ce qui permet aux data workers d'automatiser davantage les étapes du cycle de vie analytique. Par exemple, les fonctionnalités d'IA générative d'Alteryx peuvent vous aider en matière de gouvernance et de documentation en générant des résumés de l'objectif, des entrées, des sorties et des étapes logiques clés d'un workflow analytique. Ces fonctionnalités peuvent également vous aider à produire rapidement des diaporamas ou des e-mails pour partager vos découvertes ou conclusions avec les personnes concernées.
Automatisation analytique : les plateformes d'automatisation analytique telles qu'Alteryx peuvent automatiser les processus analytiques de bout en bout, y compris l'ingestion, la préparation et la fusion des données, la transformation et le reporting. Grâce à une interface visuelle et intuitive, vous pouvez créer vos workflows analytiques, puis les automatiser une fois pour toutes. Ces solutions permettent de connecter et d'unifier différentes solutions, à l'instar d'un système RPA, ce qui permet de modifier automatiquement un fichier ou un jeu de données à la fin d'un workflow analytique.
Business Intelligence : la Business Intelligence, ou BI, fait référence aux stratégies et aux technologies utilisées pour analyser les données et partager les informations qui en ressortent via des visualisations de données et des tableaux de bord. L'analytique automatisée permet d'automatiser les étapes de la Business Intelligence, de faire émerger automatiquement les insights qui se cachent dans vos données et même de générer des tableaux de bord pour fournir aux décisionnaires les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées.
Non seulement les différentes formes d'analytique automatisée aident les utilisateurs à accomplir certaines de leurs tâches de routine les plus chronophages, mais l'analytique automatisée rend plus accessibles des formes plus techniques d'analytique des données et de Data Science, comme la création de modèles prédictifs, ce qui permet aux data workers d'élargir le champ des possibles.
Pourquoi vous devriez automatiser votre analytique
Que ce soit pour obtenir plus vite des informations exploitables ou réduire les erreurs, l'analytique automatisée peut être utile dans différentes situations.
Réduire les tâches manuelles
La préparation et le nettoyage manuels des données dans les feuilles de calcul sont depuis longtemps une épine dans le pied des data workers. Une étude montre que l'analyste typique passe deux heures par jour à préparer les données (soit environ 500 heures par an).
L'analytique automatisée peut faire la même chose en quelques secondes, ce qui permet de gagner énormément de temps, comme la Bank al Etihad qui a réduit de 80 % la durée du traitement des données.
Trouver des insights plus rapidement
La plupart des workflows analytiques d'entreprise utilisent des millions de lignes de données. Il n'est tout simplement plus possible de continuer avec des feuilles de calcul tabulaires à l'ère du Big Data. L'analytique automatisée vous aide également à contourner les contraintes des feuilles de calcul en récupérant toutes vos données dans une solution d'automatisation analytique conçue pour de très grandes quantités de données. Non seulement vous pouvez transférer le traitement sur un serveur pour une analyse plus rapide, mais vous pouvez également automatiser plusieurs parties du cycle de vie analytique, ce qui vous permet de gagner du temps à chaque étape et de vous libérer pour des activités plus stratégiques, comme aider les métiers à identifier et surmonter les défis et trouver d'autres moyens de faire économiser de l'argent à l'entreprise.
Éviter les erreurs
L'utilisation des feuilles de calcul implique des calculs complexes avec d'énormes volumes de données dans de petites cellules. Les solutions d'automatisation analytique comme Alteryx offrent une interface visuelle où vous pouvez voir exactement ce qui arrive à vos données à chaque étape de votre workflow, ce qui vous permet d'éviter des erreurs coûteuses. De plus, les opérations manuelles comme les copier-coller et la saisie de valeurs sont davantage susceptibles d'entraîner des erreurs. L'automatisation peut rationaliser ces tâches afin de réduire le risque de fautes de frappe.
Collaboration
La plupart des solutions analytiques automatisées sont basées dans le cloud ou hybrides. Autrement dit, vous pouvez facilement collaborer avec les membres de l'équipe sur les processus et workflows analytiques. De plus, ces solutions rendent le machine learning et la modélisation prédictive plus accessibles, de sorte que les Data Scientists et les analystes peuvent plus facilement travailler ensemble, ce qui n'était tout simplement pas possible auparavant.
Accélérer votre carrière
Lorsque vous trouvez des insights en temps réel, que vous faites économiser de l'argent à l'entreprise et que vous évitez les erreurs, vous marquez les esprits. Les solutions d'automatisation analytique peuvent vous aider à accélérer votre carrière en vous aidant à en faire beaucoup plus.
Comment vous lancer dans l'automatisation analytique ?
L'analytique automatisée peut prendre différentes formes selon les besoins de votre entreprise, mais voici quelques étapes que nous conseillons pour démarrer.
Définissez votre problématique
Tout d'abord, déterminez ce que vous voulez faire avec une solution analytique automatisée. Essayez-vous d'automatiser les processus de préparation et de fusion ou de réviser rapidement des modèles de machine learning ? Une fois l'objectif défini, vous pouvez choisir le type de solution analytique automatisée qui convient le mieux à votre équipe.
Choisissez la bonne solution
Certaines solutions analytiques automatisées couvrent l'analytique de bout en bout et une myriade de cas d'usage. D'autres sont beaucoup plus spécialisées : elles ont une fonction et un objectif très spécifiques, comme l'optimisation d'une campagne marketing ou la prévision des revenus. Une fois que vous savez précisément quelle est la problématique à résoudre, cherchez une solution qui répond à cette problématique ET qui est adaptée à l'entreprise. Cela signifie qu'elle doit disposer de fonctionnalités de sécurité robustes et qu'elle s'intégrera facilement à votre infrastructure, vos données et vos applications. Vos équipes pourront ainsi être opérationnelles rapidement, sans aucun problème inattendu.
Rassemblez les données appropriées
Une fois que vous avez une solution en place, il s'agit maintenant de mettre en œuvre l'analytique automatisée. Assurez-vous de collecter les données que vous souhaitez analyser, qu'il s'agisse de celles de votre CRM, de votre ERP, de vos systèmes financiers, de vos comptes de réseaux sociaux, de vos analyses Web ou autres. Ensuite, créez votre workflow analytique et observez le processus se dérouler de manière entièrement automatisée.
Exécutez puis optimisez
L'automatisation ne s'arrête pas à la préparation et à la fusion de données. Vous pourrez aussi vous plonger dans la modélisation prédictive. Au fil du temps, vous trouverez des opportunités d'amélioration. L'automatisation est un véritable catalyseur qui vous aide à aller toujours plus loin. Plus vous pouvez automatiser, plus vous ouvrez la voie à des activités stratégiques à valeur ajoutée.
L'analytique automatisée en action
Voici quelques exemples d'automatisation analytique.
Prévision de la demande
Les commerçants ont toujours besoin de savoir quelle quantité de stock ils doivent commander et quand ils doivent passer commande. Mais souvent, l'amélioration de la disponibilité en rayon et la prévention des ruptures de stock sont laissées à l'incertitude. La prévision de la demande peut éliminer les conjectures en modélisant la livraison des produits, du fournisseur aux rayons. L'automatisation analytique peut vous aider à créer des modèles de prévision de la demande en trois étapes rapides.
- Connexion aux données : récupérez automatiquement les précédentes données de vente et les données sur la capacité de la chaîne d'approvisionnement.
- Préparation et fusion : fusionnez et mettez en forme les données à mettre dans un modèle
- Création d'un modèle prédictif : créez un modèle (avec ou sans code) qui prédit les ventes futures attendues.
Analyse de scénarios dans les prévisions financières
Les professionnels de la planification et de l'analyse financières s'appuient souvent sur les tables de données dans les feuilles de calcul pour une grande partie de leur modélisation financière. Par exemple, ils effectuent des analyses de scénarios en créant des tables avec la plage appropriée de taux d'intérêt et de conditions, puis en spécifiant les entrées de la table de données et en générant les résultats. Bien que cela leur permette d'explorer un large éventail de scénarios, il est bien connu que c'est une approche chronophage et sujette aux erreurs. Avec une solution d'automatisation analytique, vous pouvez reproduire la fonction Table de données des feuilles de calcul pour une meilleure précision avec beaucoup moins de travail.
Avec des plateformes d'automatisation analytique comme Alteryx, vous pouvez :
- Gagner du temps et réduire les erreurs
- Créer des tables de données pour plusieurs scénarios et changer facilement les paramètres après les tests initiaux
- Coder en dur des calculs pour n'importe quel scénario tout en gardant la possibilité de les modifier à tout moment
Automatisation de la clôture de fin de mois
Quand la fin du mois approche, les comptables se lancent dans le processus de rapprochement pour s'assurer que les transactions financières du mois ont toutes été enregistrées. Il peut s'agir de comptabiliser des factures oubliées, de régler les problèmes d'écarts d'inventaire, de comparer les budgets avec les dépenses, d'analyser les résultats et de préparer les états.
Avec des plateformes d'automatisation analytique comme Alteryx, vous pouvez :
- Réduire le travail nécessaire pour charger et mapper plusieurs fichiers source ensemble et générer plusieurs vues sur les données mensuelles.
- Automatiser tout le workflow pour éliminer les erreurs humaines lors de la planification, de la sélection, du filtrage, de la combinaison et de l'organisation des états en jeux de données que les comptables peuvent utiliser ou transmettre à des collègues pour des modifications supplémentaires.
- Redonner aux comptables le temps de se consacrer à des tâches plus stratégiques grâce à des calculs de routine effectués automatiquement chaque mois.
Lancez-vous dès aujourd'hui dans l'automatisation analytique
Qu'il s'agisse d'automatiser la préparation et la fusion des données ou de créer rapidement des modèles de machine learning, l'automatisation analytique est en train de changer le champ des possibles pour les data workers du monde entier. Avec Alteryx AI Platform for Enterprise Analytics, vous pouvez utiliser l'analytique en libre-service pour automatiser tout le cycle de vie analytique. Accédez aux données n'importe où et n'importe quand, préparez et analysez ces données en quelques secondes, créez des modèles prédictifs avec ou sans code, et créez des tableaux de bord et des résumés par e-mail pour partager rapidement vos insights. Tout est fait pour mettre au jour les informations exploitables dont vos équipes ont besoin plus vite et plus facilement que jamais.
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