Les équipes responsables des données passent beaucoup de temps à transférer et à nettoyer des données, à vérifier si le pipeline s'est exécuté la nuit précédente et à corriger les tableaux de bord. L'automatisation de l'analyse de données remplace ces étapes répétitives basées sur des règles du cycle de vie de l'analyse par des systèmes qui les exécutent de manière cohérente et à grande échelle. Elle englobe tous les aspects, du transfert et du nettoyage des données à la transformation, en passant par l'actualisation et la surveillance des rapports. L'automatisation de l'analyse de données peut réduire le temps de production de rapports de 80 % et permettre aux entreprises de gagner du temps et de l'argent.

Ci-dessous, nous expliquerons ce que signifie l'automatisation de l'analyse, quelles parties du flux de travail automatiser en premier et ce qu'il faut faire avant de se développer.

Points clés

• L'automatisation offre une valeur ajoutée lorsqu'elle est appliquée d'abord à l'ingestion et au transfert de données, car aucun processus en aval ne fonctionne de manière fiable tant que les données sources n'arrivent pas de manière cohérente.

• Les échecs silencieux, les modifications de schéma et la dérive de la gouvernance sont des causes fréquentes d'échec de l'automatisation de l'analyse en production.

• Les fournisseurs de paiements dotés d'outils de pipeline de données spécialisés qui automatisent la couche d'ingestion pour les données de transaction offrent aux équipes une base solide pour l'analyse en aval.

Que signifie l'automatisation de l'analyse des données?

L'automatisation de l'analyse des données remplace les étapes répétitives basées sur des règles du cycle de vie de l'analyse par des systèmes qui les exécutent de manière cohérente. Au lieu que des analystes exportent manuellement des fichiers, nettoient des données, actualisent des tableaux de bord ou vérifient des pipelines, ces processus sont exécutés automatiquement en fonction d'horaires et de configurations définis.

En pratique, l'automatisation englobe généralement l'ingestion, le nettoyage et la transformation des données, de même que l'actualisation et la surveillance des rapports.

Que devriez-vous automatiser en premier dans un flux de travail d'analyse de données ?

Commencez par automatiser les tâches fréquentes et propices aux erreurs. Pour les équipes d'analyse, ces tâches se divisent généralement en cinq catégories :

Ingestion et mouvement des données

L'exportation manuelle de valeurs séparées par des virgules (CSV) à partir des systèmes sources et leur chargement dans un entrepôt est un processus lent, fragile et difficile à faire évoluer. L'ingestion automatisée déplace les données selon un calendrier prévisible de sorte que de nouveaux enregistrements arrivent sans que quelqu'un ait à gérer le processus.

Nettoyage et validation des données

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'analyse. Des vérifications de validation automatisées détectent les problèmes rapidement; par exemple, en confirmant que les valeurs de revenus sont positives, que les identifiants de client correspondent d'un tableau à l'autre et que les champs obligatoires ne sont pas nuls. Le fait de détecter des problèmes comme ceux-ci lors de l'ingestion empêche les analystes de créer des modèles à partir de données erronées.

Transformations et modélisation

La logique de requête structurée (SQL) qui transforme les données brutes en modèles prêts pour l'analyse peut être versionnée et planifiée. Cela garantit que les analystes travaillent à partir des mêmes définitions plutôt qu'à partir de feuilles de calcul ad hoc où les résultats dépendent de la personne qui a effectué le calcul.

Actualisations planifiées des rapports et des Dashboard

Les Dashboard connectés directement aux tableaux de l'entrepôt peuvent s'actualiser automatiquement au lieu de dépendre de rapports exportés manuellement. Le calendrier d'actualisation doit correspondre à la cadence des données sous-jacentes. Elle est horaire pour les indicateurs d'entreprise, et généralement nocturne pour les rapports d'entreprise.

Détection des anomalies et surveillance

Des systèmes de surveillance automatisés détectent les changements inhabituels dans les indicateurs ou les défaillances de pipeline et alertent l'équipe lorsqu'un élément nécessite une attention particulière. Une fois que les pipelines fonctionnent de manière fiable, c'est dans cette couche de surveillance que l'automatisation commence à générer des rendements.

Comment fonctionne l'automatisation de l'analyse des données?

Un planificateur lance une tâche, la tâche s'exécute en fonction d'une configuration définie et le résultat est écrit quelque part pour l'étape suivante. Pour fonctionner correctement, les pipelines d'analyse de production superposent généralement trois couches :

• Ingestion : Les connecteurs s'identifient aux systèmes sources, extraient les données nouvelles ou mises à jour, puis les chargent dans un entrepôt de données infonuagique tel que BigQuery, Snowflake ou Redshift. Les données sont généralement extraites de manière incrémentielle à l'aide d'horodatages ou de curseurs, de sorte que seules les nouvelles données sont transférées à chaque exécution.

• Transformation : Les outils de transformation compilent des modèles SQL qui remodèlent les tableaux bruts en ensembles de données prêts pour l'analyse. Les dépendances entre les modèles sont gérées automatiquement, de sorte que si un modèle dépend d'un autre, le modèle en amont s'exécute en premier. Des tests valident les résultats et signalent les problèmes avant que les données n'atteignent les tableaux de bord ou les systèmes en aval.

• Orchestration : L'orchestration coordonne le pipeline. Au lieu d'exécuter l'ingestion et les transformations de manière indépendante, elle s'assure que chaque étape déclenche l'étape suivante dans le bon ordre et alerte l'équipe en cas d'échec.

Quels sont les avantages de l'automatisation de votre pipeline d'analyse de données?

L'automatisation permet de gagner du temps et modifie le mode de fonctionnement des équipes responsables des données. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :

Réaffectation du temps

Lorsque des tâches répétitives sont exécutées automatiquement, les analystes passent moins de temps à préparer les données et plus de temps à les interpréter. La préparation des données représente souvent la majorité des heures de travail d'une équipe responsable des données : la préparation et le nettoyage des données accaparent parfois 60 % à 80 % de son temps.

Cohérence

Les modèles automatisés exécutent toujours la même logique. Les définitions des métriques sont documentées dans le code, ce qui facilite l'explication des variations dans les chiffres. Cela permet également d'éviter les incohérences causées par des calculs manuels.

Actualité des données

Les exportations manuelles ont généralement lieu une fois par jour. Les pipelines automatisés peuvent actualiser les données en temps quasi réel et détecter rapidement les problèmes lorsqu'ils surviennent.

Évolutivité

À mesure que les volumes de données augmentent, les processus manuels ne suffisent plus. Les pipelines automatisés peuvent gérer des ensembles de données plus volumineux et des mises à jour plus fréquentes sans pour autant alourdir la charge de travail des analystes.

Confiance organisationnelle

Des tableaux de bord fiables et constamment mis à jour évitent aux parties prenantes d'avoir à tenir à jour leurs propres feuilles de calcul. Au fil du temps, les équipes convergent vers une source de référence unique et contrôlée, ce qui constitue souvent l'avantage de l'automatisation le plus marqué à long terme.

Que devriez-vous prendre en compte avant d'automatiser l'analyse de données ?

L'automatisation multiplie la fiabilité et les erreurs. Un pipeline défectueux peut fournir des données incorrectes tout aussi efficacement que des données correctes. Généralement, les modes de défaillance se divisent en quelques modèles récurrents :

• Défaillances silencieuses : Si une tâche automatisée échoue sans alerter personne, les Dashboard peuvent afficher des données obsolètes pendant des jours. Chaque étape du pipeline nécessite une gestion claire des défaillances, y compris des relances, des alertes et un responsable défini chargé d'y répondre.

• Changements de schéma : Les systèmes sources évoluent. Lorsque des colonnes ou des types de données changent, les pipelines qui s'appuient sur des schémas fixes peuvent se rompre. La surveillance des changements de schéma et l'établissement de contrats de données clairs entre les producteurs et les consommateurs aident à réduire les risques.

• Dérive de gouvernance : À mesure que l'automatisation se développe au sein d'une entreprise, il devient de plus en plus difficile de suivre où les indicateurs sont définis et quelle version fait autorité. Les catalogues de données et la documentation de lignage deviennent importants une fois que les équipes maintiennent des dizaines de modèles automatisés.

• Changements de rôle au sein de l'équipe de données : L'automatisation modifie la façon dont les équipes de données travaillent. Les ingénieurs de données passent plus de temps à créer et à maintenir des pipelines, tandis que les analystes se concentrent davantage sur la modélisation et l'interprétation. Les deux fonctions s'appuient sur des pratiques d'ingénierie logicielle telles que le contrôle de version et la révision du code.

Quelles sont les bonnes pratiques pour mettre en œuvre l'automatisation de l'analyse?

Quelques principes permettent systématiquement de réussir les projets d'automatisation. Bien les appliquer dès le départ évite des retouches ultérieures.

Voici les bonnes pratiques pour mettre en œuvre l'automatisation de l'analyse :

• Automatiser progressivement : Commencez par une couche (généralement l'ingestion) et rendez-la fiable avant d'automatiser la suivante. Essayer d'automatiser l'ensemble de la suite d'outils d'analyse en même temps produit souvent des systèmes fragiles.

• Standardiser d'abord les définitions des métriques : Avant de planifier un modèle, confirmez que la logique métier qui le sous-tend est documentée et acceptée par les personnes qui utiliseront le résultat. L'automatisation d'un calcul sur lequel personne n'est d'accord ne fait que semer la confusion.

• Intégrer l'observabilité dans les pipelines : Les pipelines de production nécessitent des mécanismes de journalisation, d'alerte et de contrôle de la qualité des données. Sans ces éléments, les défaillances passent souvent inaperçues jusqu'à ce que quelqu'un remarque des chiffres incorrects sur un tableau de bord.

• Tout consigner dans des versions : La configuration du pipeline, la logique de transformation et les définitions de schéma doivent être intégrées dans un système de contrôle de version. En cas de problème, les équipes doivent savoir exactement ce qui a changé et pouvoir l'annuler.

• Documenter la traçabilité et la propriété : Chaque ensemble de données ou rapport automatisé doit indiquer clairement d'où proviennent ses données, comment elles ont été transformées et qui les tient à jour. Cette documentation est nécessaire lorsque les systèmes se développent ou que les équipes changent.

L'utilité de Stripe Data Pipeline

L'une des tâches d'ingestion les plus fastidieuses consiste à transférer les données de paiement vers l'entrepôt afin de les associer au reste des données de l'entreprise. Stripe Data Pipeline s'attaque à ce problème précis.

• Données synchronisées : Les transactions, les litiges, les clients, les virements et d'autres objets Stripe sont transmis directement à votre entrepôt dans un schéma structuré conçu pour l'analyse et les rapports.

• Processus remplacés : Au lieu d'écrire la logique de pagination de l'API, de gérer les charges incrémentielles et de gérer les limites de taux, la couche d'ingestion des données Stripe est gérée automatiquement.

• Place dans la suite d'outils : Data Pipeline couvre l'ingestion des données Stripe de manière spécifique et s'intègre à l'infrastructure d'entrepôt sur laquelle le reste de votre pipeline automatisé s'exécute déjà.

Stripe Data Pipeline transfère et structure les données, mais il ne remplace pas le reste de votre suite d'outils d'analyse. Vous continuez à créer des transformations, des modèles et des tableaux de bord à partir des données de l'entrepôt.

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