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Devenir une entreprise data driven : 8 critères pour choisir une plateforme d'Analytics Process Automation
54 millions de spécialistes de la data dans le monde consacrent 44% de leur journée de travail à des activités de données infructueuses, selon des recherches IDC. Jonglant entre différentes technologies et contraints à mettre à jour manuellement des feuilles de calcul, tableaux croisés dynamiques ou autres références de cellule, ces analystes perdent en productivité. Une autre étude de Nexla, « The Definitive Data Operation Report », estime que les professionnels de la data consacrent seulement 14% de leur temps à l'analyse des données, alors qu'il s'agit de la finalité d'une démarche « data driven », l'activité centrale qui permet à l'entreprise d'accéder à de nouvelles informations sur les clients, la concurrence, le marché...

Plateformes APA : remettre l’intelligence humaine au centre du processus d’exploitation de la donnée
Ces chiffres sont révélateurs de carences dans les processus d’exploitation de la donnée et dans le choix des bons outils dédiés à l’analyse. La recherche d'informations pertinentes pour l’analyse peut prendre beaucoup de temps et être improductive, sans parler des phases de nettoyage et de préparation des données, extrêmement chronophages, surtout quand ces dernières proviennent de sources hétérogènes. Ces étapes du cycle de vie d’analyse de la donnée font souvent l’objet d’un traitement impliquant des personnes ou des groupes différents au sein de l’entreprise, ce qui nuit à la collaboration et au partage des données. Pour Alteryx, la résolution de ces problèmes réside dans l’intelligence humaine, qui doit être remise au centre du processus d’exploitation de la donnée. Mais cela ne se fait pas sans les bons outils.
L'automatisation des processus analytiques (APA) est une technologie qui permet à toute personne de l’organisation de partager facilement des données, d'automatiser des processus fastidieux et complexes, et de transformer des données en résultats. Grâce à l'automatisation des processus analytiques, chacun peut récolter des informations prédictives et prescriptives qui permettent d'obtenir des résultats et un retour sur investissement rapides.
Cette démarche fait converger la data, les processus et les personnes au sein d’une seule et même plateforme qui constituait auparavant des marchés distincts incluant l’analytique, la BI, la data science et les outils de machine learning. L’objectif sous-jacent est de démocratiser l’analyse des données pour permettre à des utilisateurs métiers – souvent excédés par les délais d'attente pour recevoir des rapports de leur service informatique – d’être eux-mêmes acteurs de l’analyse. C’est dans cet objectif que les plateformes logicielles unifiées fournissent des outils d’analyse de données, de Data Science et d’automatisation des processus sur l’ensemble du spectre de la transformation numérique. Elles rapprochent les utilisateurs métier, les citizen data scientists et les consommateurs d’informations pour accélérer les résultats de toute l’entreprise.
8 critères à prendre en compte pour choisir la bonne plateforme APA
Grâce à des outils en libre-service, une plateforme d’analyse des données de bout-en-bout pilotée par l'IA permet à chacun de résoudre des problèmes métiers et de mettre en place une culture de collaboration autour de la donnée. Mais comment choisir une plateforme de ce type et quels sont les fondamentaux de ces outils APA ?
Voici 8 critères essentiels qui doivent entrer en jeu lors du choix d’une plateforme d’Analytics Process Automation.
1/ Une plateforme unifiée Les organisations qui cherchent à automatiser l'analyse, optimiser les processus et développer le self-service BI doivent envisager une solution qui unifie ces différents aspects dans une seule et même plateforme pour simplifier l’expérience utilisateur et favoriser l’adoption.
2/ Des fonctionnalités self-service La plateforme doit offrir des fonctionnalités de libre-service qui simplifient le diagnostic, la prédiction, la prescription et l’analyse géospatiale.
3/ Une plateforme accessible La plateforme doit être orientée utilisateur. Aucune compétence spécifique ne doit être requise pour la prendre en main et les utilisateurs métiers doivent pouvoir l’utiliser sans le support de l’IT.
4/ Des processus automatisés La plateforme doit participer à la mise en place d’une démarche data-driven en permettant aux utilisateurs d’automatiser les processus métiers et de déclencher des actions sans intervention humaine.
5/ Des fonctionnalités de data discovery Une plateforme APA doit pouvoir automatiser l’accès à la donnée et sa préparation à partir de dizaines de sources de données, de plateformes dans le cloud, de PDF, fichiers texte, d’informations issues des ERP, CRM, ITSM, etc.
6/ Prise en charge d’une multitude de formats La plateforme APA déclenche automatiquement des actions via des informations issues d’une multitude de formats différents : Dashboard, applications d’entreprises, documents commerciaux, applications mobiles, courrier électronique, etc.
7/ Accélération de la montée en compétence La solution APA doit permettre à toute personne possédant une compétence métier spécifique d’automatiser les processus business centrés sur les données.
8/ Une démarche communautaire Les meilleurs plateformes APA offrent des modèles d’analyse et des modèles réutilisables, avec la possibilité d’échanger et partager ses résultats avec les autres utilisateurs.
Pour en savoir plus, rendez-vous sur notre site : https://www.alteryx.com/analytic-process-automation/what-is-apa
À propos d’Alteryx
Alteryx entend transformer en profondeur le monde de l'entreprise grâce à la science et l'analyse des données à travers une plateforme analytique de bout-en-bout qui permet aux analystes et data scientists de lever les obstacles liés aux données, de fournir des informations exploitables et d’obtenir plus rapidement des réponses. Des organisations du monde entier font confiance à Alteryx au quotidien pour obtenir des informations exploitables. Pour plus d'informations, rendez-vous sur le site www.alteryx.com.
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