Automatisation des processus analytiques
 

Les atouts d'une
plateforme APA complète

 


QU'EST-CE QUI DISTINGUE L'AUTOMATISATION DES PROCESSUS ANALYTIQUES DES SOLUTIONS PONCTUELLES ?

Vous n'avez peut-être jamais entendu parler de l'Automatisation des processus analytiques (APA), malgré son vaste succès. Vous pensez même peut-être qu'il s'agit d'un outil d'automatisation comme les autres. Il existe toutefois de grandes différences entre les plateformes d'Automatisation des processus analytiques et les autres solutions ponctuelles d'analyse, de Data Science et d'automatisation des processus telles que la Business Intelligence (BI) et la visualisation, l'Automatisation des processus par la robotique (RPA), l'Automatisation des processus métier (BPA), les outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et les outils de Data Science et de machine learning (DSML).

De nombreux outils actuels nécessitent des connaissances avancées et une certaine expertise. Il faut des semaines, voire des mois de formation pour apprendre à les utiliser, ce qui handicape les utilisateurs novices. En outre, leur mise en œuvre et les effets visibles peuvent prendre des mois. Les premiers résultats ne sont pas non plus faciles à propager, à reproduire ou à automatiser. Il existe aussi des solutions ponctuelles qui ne concernent que des tâches spécifiques d'analyse et de traitement des données, de sorte qu'elles ne peuvent pas couvrir l'ensemble du processus métier basé sur les données, c'est-à-dire des entrées aux résultats.

 

LES ATOUTS DE L'AUTOMATISATION DES PROCESSUS ANALYTIQUES

Cliquez sur les différents onglets pour afficher leur contenu.

L'Automatisation des processus analytiques élimine les freins à l'analyse des données en réunissant les fonctionnalités de plusieurs outils sur une seule plateforme. Les utilisateurs disposent ainsi de véritables capacités d'analyse de bout en bout et en libre-service, qu'il s'agisse de l'accès aux données et leur préparation, des analyses et de la Data Science, ou encore de l'automatisation des processus, pour accélérer la production d'insights et les actions.

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La RPA permet d'automatiser les tâches répétitives via des robots, tandis que l'APA peut recevoir des entrées transmises par des robots, automatiser des processus métier totalement basés sur les données, puis publier les résultats des analyses directement dans les robots et les systèmes RPA et BPA.
 

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Ces outils sont centrés sur l'IT, ou ce sont des outils d'utilisateurs finaux axés sur les correspondances source-cible et la transformation des données en entrepôts et en lacs. La mise en œuvre peut demander plusieurs mois et nécessite souvent des compétences en SQL.

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Vous effectuez des analyses avancées avec les ensembles de données disponibles, mais vous avez besoin des compétences d'un expert et de spécialistes du domaine, ce qui implique des files d'attente.

 

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En général, ce sont des options séparées, accessibles uniquement aux Data Scientists, ce qui limite les possibilités d'amélioration des compétences pour les autres collaborateurs et entraîne des files d'attente pour les analyses de données.

 

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Les données sont souvent présentées visuellement, avec principalement des informations qui sont tournées vers le passé (analyses descriptives) plutôt que vers l'avenir (analyses prédictives et prescriptives).
 

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La Data Science intègre le machine learning, le machine learning automatisé et l'intelligence artificielle, mais nécessite des formations spécialisées, par exemple en R et Python.

 

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Les entreprises qui investissent dans des plateformes d'automatisation intégrées couvrant les analyses, la Data Science, l'IA et l'automatisation des processus étendront la portée de leurs initiatives de transformation et généreront un avantage concurrentiel durable.

— John Santaferraro, Research Director, Analytics, Business Intelligence, and Data Management, EMA

 

 

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