5 étapes pour élaborer une stratégie d’automatisation des données

Aussi passionnants soient-ils, les progrès technologiques ont fait émerger un problème croissant, en particulier dans le domaine de l’analyse des données, pour les entreprises de toutes tailles : la gestion des données. Habituellement long et pénible, ce processus est en train d’être complètement réinventé grâce à l’automatisation des données.

Cette technique permet aux organisations de stocker, de traiter et d’analyser les données par le biais d’outils technologiques et de logiciels. Elle les incite à trouver des méthodes d’analyse et des processus plus efficaces et plus rentables, quelle que soit la quantité de données à traiter. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une solution universelle, il est important de respecter certaines étapes lors de l’élaboration d’une stratégie d’automatisation des données.

1. Déterminer les processus et les tâches à automatiser
2. Utiliser les bons outils d’automatisation
3. Procéder par étapes
4. Faire appel à un conseiller ou un consultant de confiance
5. Surveiller et améliorer la stratégie

L’automatisation des données est un processus complexe qui nécessite une évaluation stratégique avant d’être mise en œuvre. Les parties responsables doivent déterminer quels sont les processus de données qui prennent le plus de temps. Il peut s’agir de processus comportant des opérations manuelles redondantes, telles que la saisie, l’intégration ou l’analyse des données, mais aussi de processus exigeant beaucoup de temps et d’énergie.

Une fois que les processus à cibler ont été identifiés, l’étape suivante consiste à évaluer ces processus en examinant les opérations manuelles de chaque processus ou pipeline. L’analyse de ces tâches permet à l’organisation de choisir la direction à prendre ou d’accorder plus d’attention à un pipeline plutôt qu’à un autre en fonction de la complexité de l’automatisation.

Ce qu’il faut faire : Identifiez les processus susceptibles de faire gagner le plus de temps aux équipes chargées des données et de générer le meilleur retour sur investissement. Une bonne stratégie d’automatisation des données nécessite d’évaluer et de classer les processus de manière stratégique. Cela peut aider les équipes et les ingénieurs chargés des données à se concentrer sur l’extraction d’informations et sur la mise en place de workflows plus productifs qu’avec la gestion traditionnelle des données.

Identifiez les tâches qui nécessitent une automatisation et classez-les de la plus complexe à la moins complexe. Bien que cela prenne du temps, c’est un exercice qui en vaut la peine car il s’inscrit dans le cadre des efforts d’automatisation et de gestion des données à long terme de l’organisation. Par ailleurs, comprenez les exigences technologiques découlant de l’automatisation des tâches en question et assurez-vous qu’elles correspondent aux capacités et aux objectifs de l’entreprise.

Votre entreprise devrait à présent avoir une bonne idée des processus à automatiser et des tâches qui nécessitent une attention particulière à l’intérieur de ces processus. Il convient maintenant de choisir l’outil d’automatisation qui répond le mieux aux besoins de votre organisation. Il est également impératif de prendre en compte d’autres capacités essentielles et connexes, notamment l’évolutivité, la sécurité, l’observabilité et l’intégration.

Ce qu’il faut faire : Utilisez toutes les informations que vous avez recueillies sur les processus et les tâches afin de déterminer l’outil d’automatisation qui convient le mieux à votre organisation. Évaluez les capacités de chaque outil et trouvez celui qui correspond aux objectifs de votre entreprise.

Une organisation peut choisir d’intégrer des solutions d’automatisation des données à ses activités, mais il n’est pas nécessaire de tout bouleverser d’emblée. Il est possible d’adopter une approche plus progressive, en demandant aux équipes chargées des données et aux autres employés de faire preuve de patience au fur et à mesure de la mise en place des capacités de gestion des données. Dans la mesure où l’automatisation nécessite une phase d’adaptation, il se peut que les processus de données les plus critiques ne soient automatisés que plus tard.

Ce qu’il faut faire : Faites preuve de patience et adoptez une approche progressive. Veillez à ce que votre équipe acquière de l’expérience avec les outils d’automatisation et la nouvelle stratégie avant d’appliquer les outils aux aspects les plus importants d’un processus ou d’un pipeline. Prenez le temps de constater les avantages de l’automatisation des données, puis passez à l’échelle supérieure lorsque cela s’avère nécessaire.

Parmi ces étapes progressives, il peut s’agir de former les employés, équipe par équipe, afin qu’ils comprennent mieux l’objectif de la stratégie d’automatisation des données. Commencez par cibler une partie de l’entreprise en vue de la mise en œuvre. En cas de succès, il est possible d’envisager de l’étendre à d’autres services de l’entreprise. Prenez le temps d’établir une base de référence concernant le fonctionnement de la stratégie.

Il existe toute une gamme d’outils d’automatisation des données. La réussite de l’automatisation de votre organisation passe donc par l’intervention d’un conseiller de confiance rompu à la gestion des données et à l’analyse. Alors que certains chefs d’entreprise pourraient être tentés de tout gérer en interne, ce n’est pas forcément la meilleure solution. Le fait de faire appel à un expert externe permet à l’organisation de bénéficier des connaissances les plus récentes en matière d’ingénierie des données et de business intelligence.

Sans un conseiller de confiance ou un consultant expérimenté, l’organisation risque de s’enfermer dans ses anciennes habitudes et de se montrer réticente au changement. Cette situation peut aboutir à une mise en œuvre défectueuse et à des problèmes à long terme au niveau des processus. Si la stratégie d’automatisation des données n’est pas mise en œuvre correctement, certains processus risquent de ne jamais être rétablis ou de prendre beaucoup de temps à l’être. Et cela coûte à l’entreprise deux ressources essentielles : du temps et de l’argent.

Ce qu’il faut faire : Il peut être dans l’intérêt de l’entreprise de faire appel à un conseiller ou à un consultant externe. Recherchez un expert qui maîtrise parfaitement les objectifs que votre organisation s’est fixés. Veillez à ce qu’il connaisse les processus et les tâches que vous cherchez à automatiser sur le bout des doigts.

L’automatisation est un processus itératif qui s’appuie sur des améliorations progressives. Ce type de processus nécessite des mises à jour et des ajustements continus après la phase de développement. Le domaine des données et de l’automatisation évolue à un rythme si rapide que l’élaboration d’une stratégie pertinente et efficace est presque un travail de tous les instants. Alors que certains processus peuvent être exécutés, mis en œuvre et laissés de côté, l’automatisation nécessite un retour d’information et des discussions constantes.

Ce qu’il faut faire : Une équipe doit être chargée de surveiller les processus d’automatisation en place. Les autres employés qui interagissent avec eux doivent aussi disposer d’un moyen de fournir un retour d’information sur leur fonctionnement. L’équipe chargée du suivi doit avoir un dialogue ouvert avec les dirigeants de l’entreprise afin de déterminer les processus qui doivent être mis à jour et ceux qui pourraient ne plus être utiles.

Les organisations qui s’efforcent de suivre l’évolution de la technologie recherchent de nouvelles stratégies qui lui permettent de prendre de l’avance sur ses concurrents. Une stratégie d’automatisation des données est essentielle pour prendre des décisions éclairées en s’appuyant sur des données en temps réel. Les organisations doivent consacrer du temps et déployer des efforts dans le processus de mise en œuvre et suivre des étapes qui garantissent des résultats positifs.