Une mine d'informations en temps réel
Les données jouent un rôle crucial pour les entreprises, et ce, de diverses manières. Elles peuvent améliorer l'efficacité des processus répétitifs et, en les réinventant, optimiser les offres de services. De plus, elles constituent une véritable source d'informations et de connaissances, non seulement pour l'entreprise elle-même, mais également pour ses clients, ses partenaires et ses fournisseurs.Prenons l'exemple de l'expérience client, un point différenciant majeur pour de nombreuses entreprises. En tenant compte des besoins, des préférences et des actions de leurs clients, ainsi qu'en anticipant leurs comportements, les entreprises seront mieux à même d'adapter leurs produits et services et d'améliorer leur expérience globale. Cependant, pour y parvenir, elles ont besoin de données fiables et pertinentes.
Que ce soit en puisant dans des bases de données, des applications existantes, des entrepôts de données ou des plates-formes en mode cloud, les entreprises exploitent une multitude de sources de données, dans des structures et formats variés. Les entreprises doivent être en mesure d'extraire de la valeur des données à une vitesse et à une échelle qui leur permettent de développer des offres personnalisées, d’affiner leurs stratégies analytiques et de moderniser leur gestion des données en toute confiance.
Cependant, sans les bons outils d'automatisation analytique, les DSI peuvent rencontrer des difficultés pour analyser ce flux de données en provenance de sources variées et en exploiter pleinement les informations obtenues en temps réel.
Utiliser des data stacks conformes
Les DSI disposent d'un large éventail de technologies conçues pour moderniser le processus de gestion des données au sein de leur data stack. Il suffit de regarder la montée en puissance des entrepôts de données et des lakehouses basés sur le cloud pour en témoigner, sans parler de la confiance croissante avec laquelle les équipes informatiques utilisent les données de formation internes pour commencer à expérimenter la création de leurs propres LLM.Cependant, malgré cette tendance encourageante vers la maturité des données, de nombreuses organisations ne peuvent pas encore libérer la pleine capacité de leurs données toujours croissantes pour générer de la valeur commerciale. La Commission européenne parle même d’un "potentiel inexploité", 80 % de toutes les données industrielles restant inutilisées. Alors que de nombreuses entreprises continuent de surinvestir dans le cloud ou sont aux prises avec une prolifération d'outils ou de licences logicielles redondantes, leur data stack n'est tout simplement pas optimisé pour tirer pleinement parti des technologies disponibles.
Ce qui est nécessaire, c'est un data stack qui réponde plus efficacement aux nombreux cas d'utilisation et aux rôles différents que l’on trouve dans les entreprises d'aujourd'hui. Elle devrait être suffisamment flexible pour prendre en charge plusieurs scénarios de déploiement, par exemple, la gestion des flux de données, qu'ils soient sur site, privés, publics, multi-cloud ou hybrides. Elle devrait également permettre aux opérateurs de transformer leurs données dans l'entrepôt de données de leur choix et de créer des flux de données à un endroit et de les exécuter à un autre.
Il est important de noter que le bon data stack est celui qui permet à tous les employés d'une organisation de tirer le meilleur parti de ses technologies. Avec peu voire aucun code requis, elle devra être accessible, simplifiant ainsi la compilation et l'analyse des données pour tout utilisateur, et non seulement pour les data scientists ou ingénieurs.
Les données sont génératrices de résultats pour chaque secteur d'une entreprise. Ainsi, que ce soit pour améliorer l'expérience client et employé ou pour se conformer aux réglementations, chaque service devrait être en mesure de résoudre de manière créative ses propres problèmes analytiques et d'appliquer ses connaissances spécialisées aux cas d'utilisation les plus importants.
Garantir la conformité réglementaire
À titre d'exemple, examinons comment un data stack capable d'automatiser l'analyse des données peut être utilisé pour garantir la conformité réglementaire des services financiers. En vertu des réglementations telles que MiFIR et MiFID II, les institutions financières sont tenues de déclarer les transactions applicables aux autorités de régulation compétentes.Cependant, des millions de transactions peuvent avoir lieu chaque minute, surtout dans de grandes institutions ; la préparation manuelle et le nettoyage de ces données à des fins d'assurance qualité (QA) peuvent donc s'avérer un processus extrêmement lent. En fait, la notification aux autorités de réglementation peut prendre jusqu'à deux mois, exposant ainsi les institutions financières à des situations de vulnérabilité. Si une partie du système tombe en panne et doit être corrigée pendant cette période, elles risquent de se voir infliger des amendes réglementaires.
Ces risques pourraient être réduits en utilisant un stack d’analyse automatisée de données. Une gamme d'outils d'analyse visuelle peut être employée pour élaborer un flux de travail optimisé, alertant ainsi les institutions en temps réel lorsqu'elles doivent apporter des corrections et garantir la conformité.
De la valeur ajoutée pour tous
Bien sûr, cet exemple illustre seulement comment l'analyse de données automatisée peut être appliquée à un cas d’utilisation métier. Leur champ d'application est bien plus vaste, permettant aux organisations de tous les secteurs de mettre en œuvre une stratégie d'analyse pour identifier de nouvelles opportunités, être plus efficaces, répondre aux critères ESG, et bien plus encore.Les données représentent une ressource précieuse pour toute entreprise. Alors que le volume et la diversité des données générées et utilisées par les entreprises ne cessent d'augmenter, un stack d'analyse automatisée de données, doté d'une interface simple et accessible, est essentiel pour permettre à chaque employé de valoriser cette richesse, au profit des parties prenantes internes et externes.
Par Trevor Schulze, Chief Information Officer chez Alteryx
