Cas d'usage
La gestion de l'offre et de la demande de données ne se résume pas à un simple travail manuel. Pour mener à bien une transformation analytique, les entreprises doivent adopter l'automatisation et tirer pleinement parti de leurs données.
Croissance du chiffre d'affaires
Aidez les équipes de Data Science et les utilisateurs métier à se concentrer sur la découverte d'insights afin de les transformer en décisions percutantes
Rendement
Aidez les équipes IT et de data science à s'affranchir des longues tâches d'analyse et de nettoyage des données.
Montée en compétences
Laissez les utilisateurs se concentrer sur des projets à forte valeur ajoutée et sur l'analytique avancée, au lieu de passer du temps sur des tâches banales.
Gains d'efficacité
Accélérez les tâches banales et répétitives et connectez automatiquement les sources de données.
Réduction des risques
Éliminez les erreurs en automatisant les tâches manuelles répétitives
Problématique
Avec l'explosion du volume des données, les entreprises ne peuvent plus compter sur les outils de dernière génération comme les feuilles de calcul et les tableaux croisés dynamiques pour obtenir des insights. Ces outils peuvent permettre d'analyser un instantané de données historiques, mais ne sont pas assez puissants pour générer des insights sur les nouvelles tendances ou de faire des prévisions. L'analytique avec ces outils, aussi robustes soient-ils, demande beaucoup de travail et le temps que vous en tiriez des enseignements, de nombreuses opportunités se seront déjà envolées.
Lorsqu'elle est automatisée, l'analytique contextualise les données pour les décideurs, et transforme les données en informations utiles. L'automatisation élimine le travail manuel répétitif de transformation des données en insights. Les entreprises qui automatisent l'analytique peuvent développer leurs opérations data à grande échelle pour faciliter la transformation digitale.
Solution Alteryx
L'automatisation des calculs n'est qu'une des nombreuses tâches qui peuvent être accomplies avec l'analytique. Les workflows permettent d'intégrer l'analytique pour accomplir des tâches complexes en série, et les reproduire facilement. Par exemple, chaque clôture de mois comptable se compose d'étapes, de calculs et de formats de reporting similaires. L'automatisation analytique permet de supprimer la part fastidieuse de ces opérations.
Les utilisateurs peuvent travailler avec des outils d'analyse automatisés à un niveau élevé, sans avoir à comprendre les mathématiques, les statistiques et l'algèbre qui ont lieu dans les coulisses. Ces outils permettent aux knowledge workers, qui ont une expertise des problématiques métier, de tirer parti de l'analytique sans avoir besoin d'une expertise en data science.
Avec Alteryx, vous pouvez :
- Vous connecter facilement à plus de 80 sources de données accessibles nativement, d'Amazon à Oracle en passant par Salesforce
- Nettoyer, préparer et fusionner facilement des données de différentes sources, avec ou sans identifiants uniques, pour obtenir des profils de données unifiés.
- Améliorer les résultats de votre équipe avec des guides pas-à-pas et la modélisation assistée permettant de créer des modèles sans avoir besoin de s'y connaître en codage ou en analytique.