Comment transformer les données brutes en atout pour votre entreprise

De nombreuses entreprises disposent de nombreuses données mais ne savent pas quoi en faire. Il peut s'agir d'informations sur les clients, de numéros de téléphone d'organisations, de données provenant de traceurs GPS, etc. Lorsque les données sont collectées, organisées et analysées, elles deviennent utiles.

Par exemple, la société est engagée dans la livraison de divers colis et marchandises aux particuliers et aux entreprises. Lors du traitement des commandes, les responsables reçoivent quotidiennement des données sur la taille/le poids des colis, leurs coûts et les distances de livraison parcourues par les chauffeurs. Toutes ces informations sans analyses n'ont aucune valeur.

Avec un peu d'analyse statistique, vous pouvez déterminer quand il y a une augmentation des expéditions, quelle est la distribution de la distance parcourue, quels articles sont commandés le plus fréquemment, et plus encore. Sur la base de ces données, le service publicitaire de l'entreprise peut créer des campagnes personnalisées pour le public cible. Cela peut également aider, par exemple à préparer les chauffeurs pour les saisons chaudes (comme au début de l'automne) ou à en embaucher davantage, à plaider pour l'achat de nouveaux camions, etc.

Un autre exemple. Une entreprise qui transporte des marchandises collecte quotidiennement des données auprès des automobilistes — des systèmes télématiques suivent le nombre de kilomètres parcourus et la consommation de carburant. En systématisant ces informations, vous pouvez rendre les trajets plus efficaces, calculer des itinéraires plus économiques et plus sûrs, etc. — les éditeurs de logiciels de logistique, comme Twinslash, le font.

Dans le domaine de la santé, des données utiles peuvent également donner un immense coup de pouce aux opérations. Le traitement et l'analyse des dossiers de santé et des données de laboratoire (en particulier les données d'imagerie) permettent aux médecins de concevoir des stratégies qui conduiront à des diagnostics plus précis et à de nouvelles méthodes de traitement, les algorithmes d'apprentissage automatique remarquant les modèles et les tendances que les humains négligent.

Incontestablement, les données sont un atout pour une entreprise. Elle contribue à améliorer la compétitivité sur le marché et à redéfinir les stratégies commerciales. Cependant, avant que les données brutes - juste diverses valeurs que votre système collecte, non structurées et non organisées - deviennent utiles, elles doivent être traitées.

Donner un sens aux données brutes via ETL Pipeline

ETL (Extract-Transform-Load) est une technologie conçue pour collecter et transformer des données provenant de différentes sources et les transférer vers une base de stockage intermédiaire. Cette base de stockage peut ensuite être utilisée comme entrepôt de données/pool de données, et les données qu'elles contiennent peuvent être introduites dans des algorithmes d'apprentissage automatique/IA à des fins d'analyse, de prévision, etc.

Comment fonctionne la méthode ETL ? Pour commencer, les données sont extraites de diverses sources : pages Web, CRM, bases de données SQL et NoSQL, e-mails, etc., en fonction des données dont dispose l'entreprise.

Ensuite, les données sont converties et triées. Pendant le tri, les algorithmes d'automatisation ou les personnes qui effectuent le tri manuellement se débarrassent de tous les doublons, des données indésirables, etc. ETL est parfait pour traiter et révéler des informations à partir de données brutes dans les systèmes hérités, c'est pourquoi ETL est si utile pour une utilisation dans l'industrie du voyage. , la santé, la fintech et d'autres domaines qui sont cloisonnés et résistent souvent à la transformation numérique.

Ensuite, les données sont chargées dans le système cible — encore une fois, manuellement ou automatiquement.

Vous pouvez utiliser ETL :

• si toutes les données source proviennent de bases de données relationnelles ou si elles doivent être soigneusement nettoyées avant d'être chargées dans le système cible ;
• lorsque vous travaillez avec des systèmes hérités et des bases de données relationnelles ;
• lorsqu'une entreprise doit protéger soigneusement les données et se conformer à diverses normes de conformité telles que HIPAA, CCPA ou GDPR (un autre avantage important pour les secteurs de la santé et des technologies financières).

Le pipeline ETL est éprouvé et fiable, mais il est assez lent et nécessite des outils supplémentaires : Informatica, Cognos, Oracle et IBM.

Accélérez l'ingénierie des données avec le nouveau pipeline ELT

Le volume d'informations ne cesse d'augmenter. Et la méthodologie ETL ne peut pas toujours répondre aux besoins de traitement d'ensembles de données massifs à des fins de business intelligence.

Par conséquent, une nouvelle méthode plus moderne est apparue - ELT (Extract-Load-Transform). Il s'agit également de collecter, nettoyer, organiser et charger des données. Cependant, il diffère de l'ETL en ce que les données vont directement à l'entrepôt, où elles peuvent être vérifiées, structurées et transformées de différentes manières. Les informations peuvent y être stockées indéfiniment. Par conséquent, la méthode ETL est plus flexible et plus rapide. Pour mener à bien un tel processus, vous aurez besoin d'outils : Kafka, Hevo data et Talend.

Quand utiliser l'ELT :

• lorsque vous avez besoin de collecter rapidement (!) Des données et de prendre des décisions pour atteindre vos objectifs commerciaux, ce qui rend l'ELT très utile pour faire des choix à partir de données marketing, par exemple pour faire évoluer les startups/repositionner les activités.
• lorsqu'une entreprise reçoit constamment une grande quantité d'informations non structurées ;
• vous avez affaire à des projets cloud ou à des architectures hybrides.

L'ELT est une méthode plus moderne qui remplace progressivement l'ETL. Il vous permet de faire évoluer rapidement des projets sur des marchés concurrentiels. L'ELT est économique, flexible et nécessite un minimum d'entretien. Il convient aux entreprises de divers secteurs et tailles.

Exemples d'utilisation de pipelines de données pour de meilleures décisions

De nombreuses grandes entreprises ont prouvé que l'analyse de données, rendue possible par un pipeline de données bien établi, peut être utilisée avec succès pour atteindre divers objectifs commerciaux.

Un excellent exemple d'utilisation d'un pipeline de données dans le commerce électronique est le moteur de recommandation d'Amazon . Amazon a implémenté un modèle de recommandation unique et dynamique dans son produit de commerce électronique. Le moteur de recommandation d'Amazon interagit avec l'acheteur à toutes les étapes du parcours sur le site Web, suggérant ainsi le produit cible et incitant les achats.

La société a développé et mis en œuvre un algorithme qui fait correspondre les produits déjà achetés et évalués par l'utilisateur avec des positions commerciales similaires ou connexes. Le moteur les assemble dans une liste à recommander. Le système s'appuie sur de nombreuses données explicites et implicites : les achats de l'utilisateur, les évaluations des produits, l'historique de navigation sur le site Web et l'ajout au panier, ce qui permet au système de générer des recommandations personnalisées précises .

Un cas d'utilisation pour les voyages et les transports serait le moteur prédictif d'Otonomi . Entreprise du secteur du fret, Otonomi a développé sa solution paramétrique basée sur les données OAG. Il permet à Otonomi de déterminer et de prévoir les retards d'avions dans le temps, de calculer les prix avec plus de précision et de calculer les risques éventuels à l'aide des données de voyage fournies par OAG. Grâce au traitement rapide des données et à la génération d'informations pour une gestion efficace des perturbations, l'entreprise a été en mesure de réduire considérablement les coûts administratifs et opérationnels.

Nous avons déjà parlé de la façon dont une bonne utilisation des données de santé peut avoir un impact positif sur les résultats d'un patient, donc c'est aussi un avantage. Les entreprises agricoles peuvent utiliser des données sur la météo, sur les prix des biens et des composants des machines agricoles pour améliorer le processus de récolte. Les compagnies d'assurance peuvent utiliser l'historique des réclamations des clients pour détecter les fraudes. Dans les médias, les données client anonymes peuvent être utilisées pour identifier les modèles de comportement des utilisateurs afin de déterminer où l'UX peut être modifiée pour améliorer les conversions.

Réflexions finales : n'oubliez pas l'accessibilité et la littératie des données

Tout le monde dans l'entreprise doit comprendre les résultats de l'analyse des données. Par exemple, supposons que vous implémentiez un pipeline de données dans votre entreprise de transport. Si vous voulez que vos analyses de données soient vraiment utiles, les chauffeurs, les responsables, les spécialistes du support client et les autres personnes qui ne sont pas des scientifiques des données doivent être en mesure de voir des informations à partir des données et de savoir d'où elles viennent. Vous devez vous rappeler que l'analyse des données est utile lorsqu'elle est facile à trouver et à comprendre. Un outil de données que seuls les scientifiques des données comprennent est sans valeur en tant qu'outil d'intelligence d'affaires.