Différents changements dans le monde des données ont permis aux organisations de gérer leurs besoins quotidiens tout en se préparant à l’avenir du big data, de l’analytique et des opérations en temps réel. Pour ce faire, la plupart des organisations doivent reconsidérer et moderniser leur infrastructure, leurs compétences et leurs équipes de gestion des données. La préparation des données en libre-service est la nouvelle génération d’analyses et de renseignements commerciaux. Il rend la découverte avancée des données accessible aux utilisateurs professionnels, quelles que soient leurs connaissances et compétences techniques. Il s’agit d’une solution moderne pour convertir des données encombrées en un résultat précis et bien organisé pour l’analyse. Il permet à un ensemble beaucoup plus large d’utilisateurs d’examiner des données complexes à l’échelle, de classer les bonnes transformations et, finalement, de mieux contrôler les résultats de l’analyse. La préparation des données en libre-service transforme la façon dont l’informatique et les utilisateurs travaillent ensemble et transforment les données en informations fiables.
Pourquoi la préparation des données en libre-service ?
Les méthodes traditionnelles de préparation des données n’ont pas été conçues pour répondre aux exigences de diversité et de rapidité des données. Les grandes entreprises et les entreprises du classement Fortune 500 s’attachent à moderniser leur approche de l’analyse afin de conserver leur avance sur leurs concurrents. Chaque organisation devient axée sur les données et adopte le big data. Lorsque les organisations envisagent d’utiliser le big data pour devenir plus compétitives, la méthode normale consiste à mettre à jour leurs capacités d’analyse. Les analyses modernes permettent de mieux comprendre et de repérer plus tôt les tendances du marché. À l’ère du big data, découvrir des informations plus tôt que d’autres ne se limite pas à l’utilisation d’un logiciel de visualisation différent. Il s’agit d’une transformation pour les individus et pour l’ensemble du processus analytique.
Préparation et découverte de données intégrées
La préparation des données est généralement une méthode extrêmement itérative au cours de laquelle les experts transfèrent continuellement les données dans un outil de visualisation. Cela leur permet de se rendre compte qu’ils doivent apporter des modifications supplémentaires aux données. Ainsi, ils retournent à la préparation des données, effectuent les changements vitaux et les ramènent ensuite à l’outil de visualisation. Les produits traditionnels de Business Intelligence (BI) n’offrent que des tableaux de bord stagnants composés de graphiques et de diagrammes tirés de données historiques inadéquates.
Responsabiliser les utilisateurs avec des analyses en libre-service
Lorsque les entreprises mettent en œuvre des outils de bout en bout, elles donnent à leurs utilisateurs les moyens de comprendre l’importance des données et de leurs relations, d’analyser et de surveiller, de nettoyer et de maintenir le lignage des données. L’utilisateur acquiert une vision en temps réel des données clients tout en répondant à ses besoins en matière de rapports. De nouvelles fonctionnalités leur permettent de vérifier l’exactitude des données via l’interface en libre-service, d’utiliser les fonctions de recherche pour trouver des données fiables et d’afficher graphiquement leurs relations.
Les organisations qui cherchent à moderniser l’analytique ont deux objectifs constants : utiliser davantage de données et développer de la valeur plus rapidement. Les entreprises doivent être en mesure d’intégrer de plus en plus de données dans leur processus d’analyse, quelles que soient leur taille, leur forme et leur origine. Plus de données à un rythme plus rapide, voilà ce qu’offre leur nouvelle solution de préparation des données en libre-service. La solution avancée de recherche de données associe la préparation des données en libre-service à la découverte graphique des données, permettant aux prévisionnistes d’organiser et d’imaginer les données côte à côte dans un environnement instinctif et coopératif. Les données organisées peuvent être conservées dans différents formats de BI intégrés, afin que les utilisateurs puissent les visualiser instantanément dans Tableau, Qlik, Excel ou d’autres outils d’analyse. En utilisant cet outil, les utilisateurs professionnels peuvent reconnaître les modèles et les valeurs aberrantes, obtenir des solutions rapidement et obtenir une véritable intelligence opérationnelle à partir de n’importe quelle source de données.
Pourquoi la BI en libre-service ?
Dans la plupart des organisations actuelles, la BI est traditionnellement basée sur l’entrepôt de données central. Or, les méthodes, la structure et les solutions logicielles qui étaient auparavant considérées comme une meilleure pratique sont désormais insuffisantes pour répondre aux besoins croissants des entreprises. C’est la principale raison pour laquelle les entreprises adoptent des solutions de préparation des données en libre-service pour moderniser leurs analyses. Pour garder une longueur d’avance sur la concurrence, les entreprises doivent agir rapidement sur les nouvelles informations recueillies par les analyses. Les modèles de BI traditionnels sont encore utiles dans certaines situations, mais ils ne peuvent offrir agilité et efficacité. Comme les sources et les volumes de données ne cessent de croître, une approche itérative de l’analyse est nécessaire pour trouver de nouveaux cas d’utilisation commerciale afin de tirer parti de la valeur des données disponibles.
Avantages de la BI en libre-service
La BI en libre-service peut offrir plusieurs avantages aux utilisateurs professionnels qui croulent sous les données mais manquent d’informations. Les principaux avantages du libre-service sont d’améliorer l’agilité et la flexibilité des entreprises en augmentant l’indépendance des utilisateurs par rapport à l’informatique. Dans le même temps, la charge de travail du département informatique est réduite, ce qui lui permet de se concentrer sur des tâches de plus grande valeur. La réduction de la dépendance à l’égard des ressources externes permet aux utilisateurs professionnels d’obtenir des informations et de comprendre beaucoup plus efficacement. L’efficacité est accrue principalement en évitant le processus fastidieux de traduction des exigences commerciales. D’autre part, les entreprises peuvent tirer des enseignements des données de manière efficace.
Impact de la préparation des données en libre-service sur l’activité
La démocratisation de la préparation des données augmente rapidement le débit et permet aux entreprises de tirer parti de leur sagesse collective pour obtenir de meilleurs résultats. Ensemble, ces facteurs peuvent avoir un effet considérable sur l’entreprise. Dans le cas où le retour sur investissement de vos données est directement lié au nombre d’individus qui les utilisent, la préparation des données en libre-service permet au service informatique de devenir le champion des données, en restructurant la chaîne d’approvisionnement des données et en libérant plus que jamais. Le libre-service se déplaçant vers les utilisateurs professionnels, le département informatique peut se concentrer sur des préoccupations de gouvernance plus larges telles que la sécurité, la conformité, la réutilisation et la normalisation. Le passage au libre-service ne se traduira pas seulement par une accélération du cycle, mais aussi par une meilleure compréhension.
Conclusion
Self-Service Data Prep est conçu pour être utilisé par des utilisateurs non techniques tels que les utilisateurs professionnels et les experts en données. En offrant une interface visuelle et collaborative avec des algorithmes intégrés pour aider à délimiter ou à joindre des ensembles de données, les outils de préparation des données en libre-service autorisent les utilisateurs finaux à accomplir ces tâches eux-mêmes et à ne pas dépendre de ressources informatiques limitées. Ces outils peuvent être utiles s’ils sont dotés de capacités intelligentes permettant de faire correspondre les qualités des données provenant d’ensembles de données dissemblables afin de les mettre en commun. L’algorithme intelligent devrait être capable de trouver une méthode pour les faire correspondre et relier les ensembles de données afin d’obtenir une vue unique des clients. Les données qui en découlent peuvent être utilisées pour la BI, mais elles pourraient être destinées à une autre application ou à un autre marché. Pour répondre aux besoins croissants des services informatiques modernes, la préparation des données en libre-service prend en charge le lignage, les métadonnées et la sécurité des données en collaboration.
