Le paysage actuel de l’analyse des données a subi un stress considérable. De nos jours, le volume massif de données exige des outils d’analyse performants, capables de gérer des structures de données variées à grande échelle et de réduire les dépenses informatiques. L’intensification du rythme des affaires nécessite des produits en libre-service destinés aux dirigeants d’entreprise. Les organisations qui utilisent des solutions patrimoniales complètes se rendent compte qu’elles ne sont plus capables de suivre le rythme d’un environnement de données en évolution récente. Simultanément, la nouvelle génération de scientifiques et d’analystes de données s’éloigne complètement des technologies traditionnelles et privilégie les options à code source ouvert. À l’heure actuelle, les entreprises à la pointe de l’innovation en matière de données complètent leurs systèmes existants par des outils d’analyse puissants, qui permettent de mieux gérer les derniers défis rencontrés dans la préparation et l’analyse des données.
Les défis de la préparation des données
La préparation des données est certainement l’étape la plus longue, la plus sujette aux erreurs et la plus coûteuse du processus d’analyse des données. Certaines entreprises utilisent jusqu’à présent des techniques sous-optimales telles que des commandes Excel interminables, des scripts d’authentification programmés manuellement et des outils tels que SAS, qui sont développés pour l’analytique et ne sont pas capables de préparer les données. Tous ces outils sont puissants, mais ils ont tendance à peiner sous la charge de fichiers de données surdimensionnés, de données provenant de divers systèmes et dans un large éventail de formats, ainsi que sous le rythme amplifié de l’industrie, qui n’a absolument aucune indulgence pour l’erreur humaine.
Le monde avant l’avènement des solutions de brassage de données
Avant l’avènement des solutions logicielles de traitement des données, les entreprises étaient dépendantes des feuilles Excel, des scripts d’authentification programmés manuellement ou des techniques ETL (extract, transform, and load) pour effectuer la préparation des données. À mesure que la technologie de l’informatique en nuage et le big data gagnent en prévalence, ces trois techniques sont généralement nécessaires pour accomplir la tâche de préparation des données. Bien que les entreprises consacrent 80 % de leur temps à la préparation des données, elles n’ont jamais investi dans la technologie de traitement des données car l’idée n’était pas encore née.
Un grand nombre d’organisations font appel à SAS, leader du marché de la business intelligence et de l’analyse statistique depuis près de quatre décennies, pour accomplir la tâche de préparation et d’analyse des données. SAS est certainement un outil statistique puissant pour les data scientists. Cependant, au fil des ans, les organisations qui utilisent SAS se retrouvent avec une surabondance de codes SAS accumulés au fil des ans, ce qui rend leur écriture et leur maintenance coûteuses, difficile à suivre et presque impossible à partager avec des cadres commerciaux non techniques. Ces organisations ont alors réalisé qu’elles devaient rechercher un outil avancé spécialement conçu pour effectuer la préparation des données, ce qui leur permettra d’utiliser au mieux leur investissement et leur temps au lieu de se concentrer sur des scripts de préparation des données fastidieux.
La croissance des solutions de brassage de données
Parmi toutes les autres étapes nécessaires à l’analyse précise des big data, rien ne prend plus de temps que la préparation des données. Les 80% de l’ensemble de la procédure d’analyse consistent à préparer les données avant d’effectuer tout type d’analyse. Les efforts visant à résoudre les problèmes de préparation des données ont commencé dans le secteur de l’éducation. Cette évolution a ouvert la voie à des entreprises commerciales désireuses d’élaborer des solutions spécialisées de traitement des données et de se connecter à un assortiment de plus en plus large de sources de données. Avec la prévalence globale du big data, les analystes technologiques se concentrent davantage sur les tendances du marché de la préparation des données.
Optimiser SAS grâce au Data Wrangling
La raison de la domination de SAS en tant que leader du marché de la business intelligence et de l’analyse statistique depuis quatre décennies est qu’il donne aux data scientists les moyens d’effectuer une analyse statistique optimale. Cependant, il lui manque la capacité de préparer les données. Des solutions modernes et efficaces de préparation des données permettent désormais aux entreprises d’accélérer le processus de traitement des données, ce qui permet finalement d’utiliser SAS pour effectuer les analyses affinées pour lesquelles il a été conçu.
En incorporant une solution logicielle de traitement des données dans le cadre de l’analyse avant l’analyse SAS, les entreprises ont été en mesure d’explorer et de préparer 100 % des données complexes sur les consommateurs recueillies par le biais de ressources en ligne. Les informations tirées de ces données permettent aux entreprises de mieux reconnaître les besoins de leurs consommateurs et d’y répondre. Cela permet aux entreprises d’économiser un coût estimé à 4 ou 5 millions de dollars par an. Les solutions logicielles de traitement des données rendent le processus de préparation des données plus précis, plus efficace et plus instinctif. Vous pouvez compléter vos investissements dans SAS par des solutions logicielles de traitement des données.
Révolutionner l’analyse du futur grâce au Data Wrangling
Un nombre croissant d’entreprises adoptent les techniques de libre-service pour la préparation des données afin de tirer parti de leur investissement en SAS en leur permettant de se concentrer sur leurs meilleures capacités, à savoir l’analyse. Les entreprises ont la possibilité d’économiser une grande partie de l’argent qu’elles consacraient auparavant à l’informatique, de démocratiser l’analyse des données et, finalement, d’accélérer les résultats de l’analyse, ce qui est apparemment pratique pour un grand nombre d’organisations. Les solutions logicielles de gestion des données ont été créées spécifiquement pour cette raison. Ils profitent non seulement aux utilisateurs professionnels, mais jouent également un rôle majeur dans la révolution de leurs outils d’analyse.
