Les équipes de données passent beaucoup de temps à déplacer les données, à les nettoyer, à vérifier si le pipeline de la nuit précédente a fonctionné et à corriger les tableaux de bord. Dans l’analyse des données, l’automatisation remplace ces étapes répétitives et basées sur des règles du cycle de vie de l’analyse par des systèmes qui les gèrent de manière cohérente et à grande échelle. Elle englobe tout, du mouvement et du nettoyage des données à la transformation, en passant par l’actualisation des rapports et la surveillance. L’automatisation de l’analyse des données peut réduire le temps de reporting de 80 % et faire gagner du temps et de l’argent aux entreprises.

Ci-dessous, nous aborderons la signification de l’automatisation de l’analyse, les parties du flux de travail à automatiser en priorité et les éléments à maîtriser avant de passer à l’échelle.

Points clés

• L’automatisation apporte de la valeur lorsqu’elle est appliquée en priorité à l’ingestion et au mouvement des données, car aucun processus en aval ne fonctionne de manière fiable tant que les données sources n’arrivent pas de façon cohérente.

• Les échecs silencieux, les modifications de schémas et les dérives de gouvernance sont des causes courantes d’échec de l’automatisation de l’analyse en production.

• Les prestataires de paiement dotés d’outils de pipeline de données dédiés qui automatisent la couche d’ingestion des données de transaction offrent aux équipes une base saine pour les analyses en aval.

Que signifie l’automatisation dans l’analyse des données ?

L’automatisation dans l’analyse des données remplace les étapes répétitives et basées sur des règles du cycle de vie de l’analyse par des systèmes qui les exécutent de manière cohérente. Au lieu que les analystes exportent manuellement des fichiers, nettoient les données, actualisent les tableaux de bord ou surveillent les pipelines, ces processus s’exécutent automatiquement selon des calendriers et des configurations définis.

En pratique, l’automatisation couvre généralement l’ingestion, le nettoyage, la transformation des données, l’actualisation des rapports et la surveillance.

Que devriez-vous automatiser en priorité dans un flux de travail d’analyse ?

Commencez par automatiser les tâches fréquentes et sujettes aux erreurs. Pour les équipes d’analyse, celles-ci se répartissent généralement dans les cinq domaines suivants :

L’ingestion et le mouvement des données

L’extraction manuelle de fichiers de valeurs séparées par des virgules (CSV) depuis les systèmes sources et leur chargement dans un warehouse est un processus lent, fragile et difficile à faire évoluer à grande échelle. L’ingestion automatisée transfère les données selon un calendrier prévisible afin que les nouveaux enregistrements arrivent sans que personne n’ait à gérer le processus.

Le nettoyage et la validation des données

Les données brutes sont rarement prêtes pour l’analyse. Les contrôles de validation automatisés permettent de détecter les anomalies au plus tôt ; par exemple, en confirmant que les valeurs des revenus sont positives, que les identifiants clients correspondent d’un tableau à l’autre et que les champs obligatoires ne sont pas nuls. L’interception de ces problèmes lors de l’ingestion évite aux analystes de concevoir des modèles basés sur des données erronées.

Les transformations et la modélisation

La logique de requête structurée (SQL) qui convertit les données brutes en modèles prêts pour l’analyse peut être versionnée et planifiée. Elle garantit que les analystes travaillent à partir des mêmes définitions, plutôt que sur des feuilles de calcul ad hoc où les résultats varient selon la personne qui a effectué le calcul.

L’actualisation planifiée des rapports et des tableaux de bord

Les tableaux de bord connectés directement aux tableaux du warehouse 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 : de manière horaire pour les indicateurs commerciaux, et généralement de nuit pour le reporting d’entreprise.

La détection et la surveillance des anomalies

Les systèmes de surveillance automatisés guettent les variations inhabituelles des indicateurs ou les défaillances des pipelines, et alertent l’équipe lorsqu’un élément nécessite une attention particulière. Dès lors que les pipelines fonctionnent de manière fiable, c’est au niveau de cette couche de surveillance que l’automatisation commence à être rentable.

Comment fonctionne l’automatisation dans l’analyse des données ?

Un outil de planification déclenche une tâche, celle-ci s’exécute selon une configuration définie, et le résultat est enregistré à un emplacement précis afin d’être exploité lors de l’étape suivante. Pour fonctionner correctement, les pipelines d’analyse en production superposent généralement trois couches

• L’ingestion : Les connecteurs s’authentifient auprès des systèmes sources, extraient les enregistrements nouveaux ou mis à jour, et les chargent dans un data warehouse cloud tel que BigQuery, Snowflake ou Redshift. Les données sont généralement récupérées de manière incrémentielle à l’aide d’horodatages ou de curseurs, de sorte que seules les nouvelles données sont transférées à chaque exécution.

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

• L’orchestration : L’orchestration coordonne le pipeline. Au lieu d’exécuter l’ingestion et les transformations de façon indépendante, elle veille à ce que chaque étape déclenche la suivante dans le bon ordre et alerte l’équipe en cas de défaillance.

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

L’automatisation permet de gagner du temps et transforme le mode de fonctionnement des équipes chargées des données. Voici quelques-uns des principaux avantages :

La réaffectation du temps

Lorsque les tâches répétitives s’exécutent automatiquement, les analystes passent moins de temps à préparer les données et plus de temps à les interpréter. La préparation des données absorbe systématiquement la majeure partie des heures de travail d’une équipe de données : elle représente parfois jusqu’à 60 % à 80 % du temps passé à préparer et à nettoyer les données.

La cohérence

Les modèles automatisés appliquent la même logique à chaque exécution. Les définitions des indicateurs sont documentées dans le code, ce qui permet d’expliquer plus facilement les variations de chiffres. Cela permet également d’éviter les écarts causés par des calculs manuels.

L’actualisation des données

Les extractions manuelles n’ont généralement lieu qu’une fois par jour. Les pipelines automatisés peuvent actualiser les données en temps quasi réel et faire remonter rapidement les anomalies dès qu’elles surviennent.

L’évolutivité

À mesure que les volumes de données augmentent, les processus manuels s’effondrent. Les pipelines automatisés peuvent gérer des ensembles de données plus volumineux et des mises à jour plus fréquentes sans nécessiter une charge de travail proportionnelle pour les analystes.

La confiance organisationnelle

Des tableaux de bord fiables et mis à jour régulièrement évitent aux parties prenantes d’avoir à tenir leurs propres feuilles de calcul. Au fil du temps, les équipes convergent vers une source de vérité partagée et gouvernée, ce qui constitue souvent l’impact à long terme le plus important de l’automatisation.

Que devez-vous prendre en compte avant d’automatiser l’analyse des données ?

L’automatisation décuple la fiabilité tout comme elle propage les erreurs. Un pipeline défaillant peut acheminer des données incorrectes avec tout autant d’efficacité que des données exactes. Généralement, les modes de défaillance suivent quelques schémas récurrents :

• Les échecs silencieux : Si une tâche automatisée échoue sans alerter personne, les tableaux de bord peuvent afficher des données obsolètes pendant des jours. Chaque étape du pipeline nécessite une gestion claire des erreurs, comprenant des tentatives de reconnexions, des alertes et un responsable désigné pour intervenir.

• Les modifications de schémas : Les systèmes sources évoluent. Lorsque des colonnes ou des types de données changent, les pipelines qui s’appuient sur des schémas fixes peuvent s’interrompre. Surveiller les modifications de schémas et établir des contrats de données clairs entre les producteurs et les consommateurs permet de réduire ce risque.

• La dérive de la gouvernance : À mesure que l’automatisation se développe au sein d’une entreprise, il devient plus difficile de savoir où les indicateurs sont définis et quelle version fait foi. Les catalogues de données et la documentation sur la traçabilité deviennent essentiels dès lors que les équipes gèrent des dizaines de modèles automatisés.

• Changements de rôles 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 concevoir et à maintenir les pipelines, tandis que les analystes se concentrent davantage sur la modélisation et l’interprétation. Ces deux fonctions s’appuient sur des pratiques d’ingénierie logicielle telles que la gestion des versions et la révision de code.

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

Quelques principes fondamentaux garantissent systématiquement le succès des projets d’automatisation. Les maîtriser dès le départ évite d’avoir à retravailler les processus par la suite.

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

• Procéder par étapes : Commencez par une seule couche (généralement l’ingestion) et stabilisez-la avant d’automatiser la suivante. Tenter d’automatiser l’intégralité de l’infrastructure d’analyse en une seule fois engendre souvent des systèmes fragiles.

• Standardiser d’abord la définition des indicateurs : Avant de planifier un modèle, confirmez que la logique métier sous-jacente est documentée et validée par les personnes qui exploiteront les résultats. Automatiser un calcul qui ne fait pas l’unanimité ne fait que propager la confusion.

• Intégrer de l’observabilité dans les pipelines : Les pipelines en production nécessitent des journaux d’activité, des alertes et des contrôles de qualité des données. Sans ces éléments, les défaillances passent souvent inaperçues jusqu’à ce que quelqu’un repère des chiffres erronés sur un tableau de bord.

• Tout mettre en forme de versions : La configuration des pipelines, la logique de transformation et les définitions de schémas doivent être conservées dans un outil de gestion des versions. En cas d’anomalie, les équipes doivent savoir exactement ce qui a changé et être en mesure d’annuler l’opération.

• Documenter la traçabilité et la responsabilité : Chaque ensemble de données ou rapport automatisé doit indiquer clairement la provenance de ses données, la manière dont elles ont été transformées et l’identité de son gestionnaire. Cette documentation est indispensable à mesure que les systèmes se développent ou que les équipes changent.

Comment Stripe Data Pipeline peut vous aider

L’une des tâches d’ingestion les plus fastidieuses consiste à transférer les données de paiement vers le data warehouse afin de les croiser avec le reste des données de l’entreprise. Stripe Data Pipeline répond précisément à ce problème.

• Ce qu’il synchronise : Les transactions, les litiges, les clients, les versements et d’autres objets Stripe sont acheminés directement vers votre data warehouse selon un schéma structuré, conçu pour l’analyse et le reporting.

• Ce qu’il remplace : Au lieu d’avoir à coder une logique de pagination d’interface de programmation d’application (API), de gérer des chargements incrémentiels et de suivre les limites de taux, la couche d’ingestion des données Stripe est entièrement prise en charge de manière automatique.

• Sa place dans l’infrastructure : Data Pipeline gère spécifiquement l’ingestion des données Stripe et s’intègre à la même infrastructure de data warehouse que celle sur laquelle repose déjà le reste de votre pipeline automatisé.

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 concevoir vos transformations, vos modèles et vos tableaux de bord à partir des données stockées dans le data warehouse.

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