L'importance de l'analytique et de l'IA en 2025
L'analytique des données et l'IA sont au cœur des préoccupations des entreprises partout dans le monde. Selon une récente prédiction de Gartner, d'ici 2025, 70 % des entreprises publiques qui surpassent leurs concurrents en fonction d'indicateurs financiers déclareront également être centrées sur les données et l'analyse. Les entreprises envisagent de tout miser sur l'analytique, et s'attendent à un retour sur investissement important.
Cette importance stratégique de l'analytique et de l'IA a incité les organisations à investir massivement dans des technologies d'entrepôts de données cloud, comme Databricks.
Alors que les organisations investissent de plus en plus dans les données et l'analytique, Databricks a gagné en popularité pour les équipes IT du monde entier. Avec Databricks Data Intelligence Platform, l'ensemble de l'organisation peut utiliser les données et l'IA pour booster ses résultats métier. Solution conçue sur l'architecture Databricks Lakehouse, Databricks fournit une base ouverte et unifiée pour toutes les données et la gouvernance.
Le point commun entre les insights et la cuisine
La cuisine est l'un de mes passe-temps favoris. J'adore passer du temps dans la cuisine pour préparer de délicieux repas. Mais pour que la préparation soit parfaitement exécutée, je dois avoir accès à des ingrédients de haute qualité. Et comme je vis en zone urbaine, ce serait pratiquement impossible d'avoir accès à des ingrédients frais de la ferme si Whole Foods ne jouait pas le rôle d'intermédiaire pour moi. Whole Foods se charge de l'approvisionnement en ingrédients variés provenant d'exploitations agricoles du monde entier, et de la mise en place d'un espace centralisé et accessible pour des personnes comme moi qui souhaitent accéder à ces ingrédients, les acquérir et les utiliser. En outre, ces ingrédients sont disponibles à différents stades de transformation, des légumes crus aux repas entièrement préparés, je peux accéder à des ingrédients à différents stades de préparation pour répondre à mes besoins.
Mais pour parvenir à mon repas, j'ai besoin de plus qu'un accès. J'ai besoin d'un espace de travail (ma cuisine) avec tous les ustensiles nécessaires (couteaux, casseroles, planches à découper, etc.) pour me permettre d'accomplir la prochaine étape du travail, à savoir passer des ingrédients à un repas cuisiné.
Cette expérience est une excellente analogie pour les travailleurs de la connaissance en entreprise, qui doivent régulièrement préparer des insights pour maximiser leurs résultats. Il ne suffit pas d'avoir les ingrédients, il faut aussi les outils et l'espace de travail adéquats pour réaliser la dernière étape du processus, et c'est là qu'Alteryx entre en scène.
Le défi
Alors que les investissements dans les entrepôts de données cloud ont explosé au fil des ans, seules 32 % des organisations en ont tiré une valeur tangible et mesurable, selon une étude d'Accenture. L'accessibilité des données est au cœur du défi. Pour maximiser le retour sur investissement et l'utilisation des entrepôts de données cloud, les ressources techniques et non techniques doivent pouvoir accéder à ces données. L'accès aux données peut être un défi pour les travailleurs du savoir non techniques, qui ne sont pas à l'aise avec les langages de codage tels que SQL ou Python. Il s'agit d'une catégorie entière de personnes avides de données, qui aspirent à découvrir les insights que renferme l'entrepôt de données cloud de leur organisation.
L'espace analytique en libre-service : la cuisine des travailleurs du savoir
Revenons à mon analogie avec la cuisine. Il existe des outils et des méthodes avec lesquels seuls les cuisiniers experts et professionnels sont à l'aise, comme une mandoline professionnelle, des couteaux en acier au carbone, ou encore une grande friteuse. Chacun de ces outils nécessite une formation poussée ou une familiarité avec des méthodes de cuisson expertes. Mais il existe aussi des outils destinés à être utilisés par les amateurs comme par les professionnels, par exemple, un couteau de chef, des récipients pour les mélanges, des casseroles et des poêles. Ces outils peuvent être utilisés par des experts, mais ils rendent également la cuisine accessible aux non-experts.
De la même manière, les outils analytiques low-code et no-code offrent la même proposition de valeur dans un environnement analytique. Une fois que j'ai obtenu mes ingrédients pour cuisiner (données) auprès de Whole Foods (Databricks Lakehouse), je peux utiliser ma cuisine personnelle (l'espace de travail Alteryx) avec tous les outils dont j'ai besoin (outils low-code/no-code) afin de préparer des insights pour mon entreprise. Et la bonne nouvelle ? Cette cuisine est utilisable à la fois par des professionnels techniques et non techniques, avec des outils no-code et des alternatives compatibles avec le code.
Maximiser la valeur de Databricks avec Alteryx
Accès au catalogue Unity
Grâce à la prise en charge de Databricks Unity Catalog, les équipes métier peuvent collaborer avec des ingénieurs data et des data scientists autour des données et de ressources IA fiables, en tirant parti de la surveillance et de l'observabilité alimentées reposant sur l'IA.
Ensemble, Databricks Unity Catalog et Alteryx aide les organisations à simplifier la gouvernance, à renforcer la sécurité et le déploiement analytique à grande échelle, tout en facilitant la préparation des données en libre-service et la génération d'insights AI-driven. C'est la combinaison idéale pour les entreprises qui souhaitent équilibrer la démocratisation des données avec une gouvernance et des performances de niveau entreprise.
Unity Catalog fournit une gestion centralisée des accès pour les équipes de gestion des données afin de permettre aux utilisateurs d'Alteryx de disposer d'une couche unique pour gérer l'accès aux données à travers les espaces de travail Databricks, garantissant ainsi que les utilisateurs d'Alteryx peuvent accéder et travailler en toute sécurité avec les données tout en maintenant la conformité. En complément, Alteryx offre une préparation sans code des données et des capacités de transformation pour le travailleur de la connaissance de l'entreprise.
LiveQuery
LiveQuery fonctionne comme une fenêtre sur votre entrepôt de données cloud lorsque que vous travaillez dans un environnement sans code Alteryx, vous évitant de devoir déplacer ou répliquer des données. Tout utilisateur professionnel peut accéder à son jeu de données et le transformer, sans devoir payer de frais liés à la sortie de données.
Dans les situations où toutes les entrées et sorties de workflow résident dans Databricks, Designer Cloud génère la logique de transformation en SQL natif Databricks, qui est ensuite poussé et exécuté dans Databricks.
LiveQuery est une excellente méthode d'exécution pour l'analytique métier. Au lieu de déplacer les données vers Alteryx, Live Query pousse les requêtes SQL directement vers Databricks pour exécuter la transformation à grande échelle. Cela permet de réduire les mouvements et transferts de données afin d'améliorer la latence, la sécurité et les performances globales.
Guides
Avec Alteryx Playbooks, les équipes métier peuvent explorer les données Databricks et générer des insights sans recourir aux analystes ou écrire des requêtes SQL complexes.
Playbooks est un générateur de cas d'usage assisté par l'IA, qui génère des rapports et des insights automatisés basés sur des échantillons tirés de la structure et les thèmes d'un jeu de données. Playbooks automatise l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée et permet de comprendre comment appliquer l'analytique dans n'importe quelle organisation. Les utilisateurs métier peuvent simplement accéder à leurs données via le catalogue Unity et, en quelques clics, les connecter à Playbooks pour générer des rapports et des récits dynamiques en quelques minutes seulement.
L'utilisation d'Alteryx Playbooks avec Databricks permet aux entreprises d'automatiser les insights, de déployer l'analytique à grande échelle, et d'accélérer la prise de décision, sans la complexité de l'analyse manuelle des données. C'est la solution idéale pour les équipes métier qui souhaitent maximiser le potentiel des données Databricks.
Magic Reports
Avec Magic Reports, les équipes métier peuvent développer des rapports automatisés avec les données de Databricks. Magic Reports utilise l'automatisation pilotée par l'IA pour transformer instantanément les données Databricks en rapports enrichis et dynamiques, sans nécessiter d'expertise SQL, Python ou dans les outils BI.
Contrairement aux tableaux de bord statiques, Magic Reports fournit des résumés, des tendances et des conclusions clés générés automatiquement, ce qui permet aux utilisateurs métier de comprendre facilement les données sans avoir de compétences analytiques approfondies.
Conclusion
Les organisations investissent massivement dans les entrepôts de données cloud comme Databricks pour améliorer leurs capacités analytiques et d'IA. Cependant, pour tirer une valeur mesurable de cet investissement, il faut plus qu'un simple stockage de données : il faut de la convivialité, de l'accessibilité et de l'efficacité pour les équipes techniques et non techniques. Alteryx pour Databricks facilite ce rapprochement en fournissant un espace analytique intuitif et en libre-service, où les utilisateurs métier peuvent explorer et analyser les données sans avoir recours à un codage complexe.