L’automatisation des données est un processus qui optimise et rationalise la gestion des données en supprimant l’intervention humaine des activités telles que l’extraction, la transformation, le chargement (ETL) de l’intégration des données, la validation des données et leur analyse.
De nombreuses entreprises font de l’automatisation des données un élément clé de leurs stratégies de gestion des données.
Le rapport La différence par les données (Data Differentiator) d’IBM indique que jusqu’à 68 % des données des entreprises ne sont jamais analysées, ce qui signifie que l’entreprise ne tire jamais pleinement parti de ces données.
L’automatisation aide les entreprises à améliorer l’efficacité opérationnelle et à traiter des volumes croissants de données, afin qu’elles puissent extraire des informations précieuses et prendre des décisions commerciales plus rapides et mieux informées.
Plus précisément, l’automatisation des données peut aider à simplifier le processus ETL que les données doivent souvent suivre avant qu’une entreprise ne puisse les utiliser. L’ETL consiste à extraire des données à partir de leur source, à les transformer dans un format utilisable et à les charger dans l’application ou la base de données cible.
En éliminant les tâches répétitives et chronophages qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle, les technologies d’automatisation des données permettent aux ingénieurs et aux scientifiques des données de se concentrer sur des priorités plus importantes, telles que l’analyse des données et les projets d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML).
L’automatisation améliore également la qualité des données en minimisant les risques d’erreur humaine lors de leur traitement.
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L’automatisation des données est importante pour les entreprises qui doivent traiter, analyser et agir sur des volumes de données en croissance rapide provenant de sources multiples. Environ 402,74 millions de téraoctets de données sont générés chaque jour, dont la plupart dans des formats bruts ou non structurés, difficiles à lire pour les systèmes informatiques sans traitement de données.1
Les entreprises ont besoin de données propres et précises pour une grande variété de cas d’utilisation, notamment les opérations, les chaînes d’approvisionnement, le marketing et les ventes, la gouvernance d’entreprise, etc. Aujourd’hui, alors que de nombreuses entreprises lancent des initiatives en matière d’intelligence artificielle (IA), des quantités encore plus importantes de données sont nécessaires pour entraîner de grands modèles de langage (LLM).
Avant l’automatisation des données, le traitement des données était complexe, laborieux et sujet aux erreurs. Les workflows de données tels que la collecte, la préparation des données et leur intégration reposaient sur des scripts codés manuellement qui devaient être créés, gérés et fréquemment mis à jour. Les différentes sources de données nécessitaient un codage personnalisé pour les rendre compatibles avec d’autres éléments du pipeline de données de l’entreprise.
Les outils de traitement de données peuvent fournir une solution no-code à ces problèmes. Les entreprises qui adoptent une stratégie d’automatisation des données peuvent réduire le temps de traitement, augmenter la productivité des employés, améliorer la qualité des données et analyser davantage de données plus rapidement. À l’ère de l’IA et de l’analyse big data, l’automatisation des données est considérée comme une capacité essentielle.
L’automatisation des données consiste à mettre en place un pipeline de données qui collecte automatiquement des données à partir de diverses sources, les traite en vue de leur utilisation et les transmet aux référentiels et aux outils qui en ont besoin.
Les sources de données peuvent être des bases de données, des applications web, des interfaces de programmation d’application (API), des services cloud et bien d’autres sources différentes. La destination finale des données peut être un entrepôt de données, un outil analytique application, un outil de business intelligence ou un modèle d’IA ou de ML.
À mesure que les données circulent dans le pipeline, différentes technologies d’automatisation fonctionnent de concert pour réaliser chaque étape.
Par exemple, les connecteurs de données peuvent récupérer des données à partir de n’importe quelle source sans code personnalisé ni intervention manuelle. L’automatisation robotisée des processus (RPA) peut effectuer des tâches répétitives telles que la localisation de données spécifiques dans une feuille de calcul ou une facture et leur déplacement vers une application.
L’intelligence artificielle et le machine learning sont également des technologies importantes pour l’automatisation des données. Ils peuvent automatiser les tâches complexes de saisie de données, effectuer des transformations des données sophistiquées et adapter automatiquement les paramètres de traitement des données lorsque les circonstances ou les besoins métier changent.
L’une des principales méthodes de traitement des jeux de données à utiliser est connue sous le nom d’ETL, pour extraction, transformation et chargement (load). L’automatisation des données permet de simplifier ces étapes et d’autres étapes clés du cycle de vie de la gestion des données :
Le terme générique d’intégration des données consiste à combiner et à harmoniser des données provenant de diverses sources dans un format unifié et cohérent, pour une utilisation à des fins analytiques, opérationnelles et décisionnelles.
L’intégration des données implique une série d’étapes et de processus, notamment l’extraction de données, la transformation des données, le chargement des données et l’analyse des données, qui sont décrits ci-dessous.
Les données brutes sont copiées ou exportées à partir de diverses sources, telles que les bases de données SQL et NoSQL, les applications web, les API, les services cloud et les feuilles de calcul. Les types de données extraites peuvent inclure des formats de données non structurés et structurés, tels que JSON, XML, des tables de bases de données relationnelles, etc.
Les outils d’extraction de données automatisés peuvent reconnaître et extraire les données de ces sources disparates sans intervention humaine ni codage personnalisé. Ils peuvent localiser et récupérer des éléments d’information spécifiques dans de grands volumes de données non structurées, telles que des documents commerciaux, des e-mails ou des pages web. Certains outils d’extraction peuvent même travailler avec du texte manuscrit et des images basse résolution.
La transformation des données est un élément essentiel du processus d’intégration des données, au cours duquel les données brutes sont converties dans un format ou une structure unifié. Cette transformation aide à garantir la compatibilité avec les systèmes cibles et améliore la qualité des données et leur facilité d’utilisation. En fonction de leur destination, les données peuvent subir plusieurs transformations pour être prêtes à être utilisées.
Les outils d’automatisation peuvent effectuer des transformations des données telles que le nettoyage des données pour supprimer les erreurs et les incohérences, le reformatage des données, par exemple en supprimant des colonnes d’une feuille de calcul, et l’agrégation des données en combinant plusieurs enregistrements. Les outils d’automatisation peuvent également enrichir les données en y ajoutant des informations pertinentes provenant d’autres sources.
Lorsque les données sont transformées, elles sont chargées dans leur destination cible, qui est souvent un entrepôt de données, une application analytique ou un autre outil permettant aux utilisateurs d’accéder aux données et de les utiliser. En règle générale, il s’agit d’un chargement initial de toutes les données, suivi d’un chargement périodique des modifications incrémentielles et, moins souvent, de mises à jour complètes pour effacer et remplacer les données dans l’entrepôt.
Les outils d’automatisation permettent de programmer le chargement automatique des données en fonction d’intervalles de temps, par exemple une ou deux fois par jour. Ils peuvent également initier le chargement des données lorsque des déclencheurs sont activés, par exemple lorsque de nouvelles données sont ajoutées au stockage ou qu’un document est mis à jour. Certains outils peuvent également générer automatiquement du code personnalisé pour charger correctement différents types d’actifs.
Après l’extraction, la transformation et le chargement, les données sont prêtes à être analysées pour découvrir des tendances, des modèles et des corrélations afin d’aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données. Les outils d’automatisation peuvent effectuer automatiquement de nombreuses tâches d’analyse de données, permettant aux data scientists de travailler plus rapidement et plus efficacement.
Les outils d’automatisation peuvent coder ou convertir les données dans un format numérique, diviser les données en sous-ensembles, isoler les variables, imputer les valeurs manquantes et généraliser les grands ensembles de données en résumés de haut niveau. Pour les utilisateurs professionnels, l’automatisation des données peut créer des visualisations de données pour les aider à comprendre et à tirer parti des informations fondées sur les données.
Voici les principaux avantages de l’automatisation des données :
Le déplacement et le traitement d’énormes quantités de données via un pipeline de données peuvent s’avérer un processus complexe et chronophage. L’automatisation des nombreuses tâches du pipeline de données simplifie considérablement et accélère le temps de traitement.
En supprimant l’intervention humaine dans le traitement de grands volumes de données, on élimine également le risque d’erreur humaine. Les outils d’automatisation des données peuvent également effectuer la validation des données afin d’éviter les erreurs dans les données et de maintenir la cohérence avec les règles professionnelles.
L’automatisation des données évite aux employés de consacrer du temps et des efforts aux tâches de traitement des données. Par exemple, les outils d’automatisation peuvent aider à la saisie des données, à la correction des erreurs et au formatage des données pour les rendre compatibles avec d’autres systèmes et outils.
En automatisant les tâches d’analyse qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle de la part des équipes chargées des données, l’automatisation accélère la découverte d’informations fondées sur les données, souvent en temps réel.
Des informations métier plus rapides permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données en temps réel pour saisir de nouvelles opportunités, améliorer l’expérience client et atténuer le risque d’agir sans comprendre les conséquences potentielles.
Les outils d’automatisation des données peuvent contribuer à protéger les données pendant leur traitement en chiffrant automatiquement les données sensibles, en authentifiant et en vérifiant les données pour se conformer aux réglementations et en limitant l’accès aux sources de données.
Au fur et à mesure que les volumes de données augmentent et que les processus d’entreprise évoluent, l’automatisation des données permet aux entreprises de dimensionner leurs efforts de traitement des données tout en maintenant les exigences de performance.
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1 Amount of Data Created Daily (2024), Exploding Topics, 13 juin 2024.
