Collecter de la data pour augmenter ses performances

Les outils de traitement de la donnée permettent de synchroniser des bases de données en grande quantité pour optimiser les prises de décisions commerciales. Les entreprises semblent en prendre conscience petit à petit, puisque d’après le cabinet IDC, en 2019, déjà une entreprise sur deux prévoyait de mener un projet Big Data. Du fait de l’utilisation d’intelligence artificielle, ces outils de traitement de la donnée en masse sont en mesure de lire des fichiers non structurés ou semi-structurés comme des images, des fichiers PDF, Excel ou Powerpoint. Une fois extrait, ces informations seront toutes harmonisées pour être lisibles et directement utilisables.

Les outils de traitement de la donnée sont alors la solution pour pouvoir à la fois collecter la data, l’harmoniser, la rendre compréhensible et enfin l’utiliser.

Il existe de nombreux avantages à posséder ce genre d’outil « end to end ». De fait de son système automatisé, il permet de gagner du temps : il collecte, transforme, et assemble la donnée de manière automatique, ce qui évite de potentielles erreurs humaines ainsi qu’un travail manuel long et fastidieux. Grâce aux informations relevées, cet outil permet d’affiner la vision de l’entreprise et donc de minimiser le risque d’erreurs lors d’une prise de décision. Si l’on est sûr que les données analysées sont de bonne qualité et pertinentes, la décision sera alors optimisée pour un meilleur retour sur investissement. En effet, en gagnant du temps, des efforts et des ressources (notamment humaines et financières), ces outils permettent de meilleurs bénéfices sur le long terme.

Il est donc très important pour une entreprise de posséder une telle solution adaptée à ses besoins et ses problématiques. Il est important d’analyser chaque caractéristique d’un outil pour s’assurer de son efficacité.

Lors du processus de traitement de données, on reconnait 3 étapes importantes lors de son utilisation : la collecte, la transformation ou préparation, et l’enrichissement. 

La collecte, c’est quoi ?

Concrètement, cette étape regroupe l’ensemble des techniques d’extraction d’une base de données depuis une plateforme externe ou bien depuis la base de données propre à l’entreprise. L’outil récupère les informations brutes de sources pertinentes prédéfinies. Il s’agit de l’étape la plus importante mais aussi la plus longue et fastidieuse à mettre en place. Il est en effet important de rechercher l’information la plus utile pour notre activité mais aussi posséder un outil assez fonctionnel pour collecter le maximum de données de sites internet et sources extérieurs au nôtre. Il est cependant assez difficile d’accéder et de récupérer des données externes à l’entreprise.

Les enjeux de la collecte de données

La collecte de données possède différentes problématiques et enjeux dont il faut être conscient lors du choix d’une solution de collecte des données pour notre entreprise.

Tout d’abord, la quantité produite de données produite par les entreprises devraient augmenter de 175 zettaoctets (= 187 milliards de téraoctets) d’ici 2025 selon une étude d’IDC. Par conséquent, l’outil retenu doit être en mesure de répondre aux besoins techniques de l’entreprise dans le présent mais aussi dans un futur éloigné. Pour cela, il est préférable de déplacer ses données sur un cloud pour profiter d’un stockage illimité, et ainsi, pouvoir utiliser sa solution sur le long terme. 

Ensuite, la collecte doit être en mesure de recueillir des données pertinentes et de qualité pour l’activité de l’entreprise. L’outil doit alors s’assurer qu’il accède à des données fiables et de bonne qualité. L’outil est capable de détecter les incohérences des données et identifier celles incomplètes. Par la suite, les données, organisées ou non, seront harmonisées puis complétées avec d’autres données extérieures afin d’être claires et facilement exploitables.

Aussi, il est important de collecter rapidement des données. D’après une étude de PureStorage, 78% des organisations interrogées pensent qu’elles pourraient améliorer leurs performances de 21% si elles pouvaient accéder plus rapidement à l’information. Ainsi, les outils de traitement de la donnée sont un moyen efficace d’obtenir de la data rapidement bien qu’ils ne permettent pas un accès instantané aux données, fonctionnant la plupart par batch. 

Enfin, le quatrième enjeu est la diversité des sources de données. Principalement, les outils du marché permettent d’organiser la donnée interne à l’entreprise. Cependant, cela n’est pas suffisant car une organisation doit être en mesure d’obtenir un grand nombre de données depuis des centaines voire des milliers de sources pour pouvoir prendre une décision efficace. Le but serait alors de récupérer une quantité de données conséquente, organisée ou non, et de préparer une ligne directrice pour votre utilisation de ce type de solutions. Votre outil doit répondre à votre stratégie et à la manière dont vous souhaitez collecter les données. Cette stratégie mise en place doit cependant respecter certaines limites sur le scraping (technique permettant de récupérer le contenu d’une base de données) : le scraping permet de récupérer des données non-protégées sur des sites internet ou des serveurs d’entreprise via des bots ou via une connexion grâce à un nom d’utilisateur ainsi qu’un mot de passe. Accéder à ces données est un réel enjeu pour les entreprises puisque cela permet d’accéder à une plus grande diversité d’information récupérée. Cependant, même si le processus de scraping n’est actuellement pas répréhensible, par la suite certaines pratiques comme l’exploitation commerciale directe des données scrappées (revente) peuvent être punies par la loi.

Les sources de données à exploiter pour une entreprise

Comme nous venons de l’expliquer, la solution doit être en mesure d’exploiter une grande quantité de données depuis de nombreuses sources différentes pour être pertinent. Nous pouvons différencier les sources en deux catégories.

La première catégorie serait les sources de données internes à l’organisation. Ce sont des données importantes mais cependant insuffisantes. Dans ce cas-là, l’outil collecterait par exemple des données depuis un outil CRM tel que SalesForce, Hubspot, Zoho …, d’outils de traitement de paiement comme Stripe, de databases ou encore de clouds. Collecter des données internes uniquement offre des possibilités restreintes voire trop peu pertinentes pour une prise de décision stratégique. Il est alors nécessaire de posséder un plugin spécifique pour être en mesure de collecter de la data depuis des bases de données externes. Il est en revanche toujours possible de faire du web scraping manuellement si l’on n’utilise pas de plugins. Ceci serait cependant une perte de temps qui est en temps normal compensé par l’utilisation de certains outils de traitement des data. 

La seconde catégorie regrouperait alors les sources de données extérieures à l’entreprise. Cela peut correspondre par exemple aux performances d’applications, de sites web, ou encore à des évènements de sécurité. Posséder les données de produits vendus ou encore du nombre de clics sur Amazon dans une catégorie définie permettrait par exemple de savoir comment optimiser le positionnement de l’entreprise ou encore le pricing d’un bien. L’intérêt pour l’entreprise est d’avoir accès au maximum de données pour être en mesure d’effectuer un état des lieux de la concurrence sur son marché. En résumé, être capable de collecter des données sur un large choix de sites et de concurrents permet de gagner en efficacité et en temps lors des prises de décision. L’entreprise devient en mesure d’exploiter le plein potentiel de le Big Data pour raccourcir le délai de rentabilisation de ses activités ou encore augmenter les performances de chaque activité. 

Comment un outil de Data Collect peut être utile pour une entreprise ? 

Une entreprise qui possède une marketplace en ligne souhaite améliorer son taux de conversion en analysant les habitudes de ses clients pour leur proposer des produits qui sont en mesure de les intéresser. Dans le cas d’une librairie par exemple, l’entreprise souhaite proposer des livres en fonction des précédents achats des visiteurs. Elle utilisera alors son outil pour collecter les données de son logiciel de gestion client (CRM), de son logiciel en charge du traitement de paiement ainsi que des données similaires sur la base de données d’Amazon. Une fois les informations collectées de ces différentes bases de données, l’outil harmonise les données entre elles et exporte les résultats finaux par exemple sur un data warehouse. L’entreprise est à présent en mesure de comprendre quelles habitudes quels clients possèdent pour pouvoir optimiser au mieux son site de recommandation sur sa marketplace. Un temps précieux ainsi qu’un grand nombre de ressources ont pu être économisées. 

Un marché en essor, des leaders et des acteurs qui émergent.

D’après l’étude IDC 2020, certaines entreprises pensent pouvoir digitaliser jusqu’à 75% de leurs processus d’ici 2022 ! En conséquence, les entreprises doivent être en mesure de posséder des outils modernes pour avoir accès aux données le plus rapidement possible. De plus, 90% des entreprises interrogées lors de l’étude IDC déclarent qu’une véritable réflexion de fond a lieu dans leur entreprise, sur le sujet de la digitalisation des processus : cela parait désormais indispensable pour rester compétitif. Par exemple, le marché des ETL, a été bousculé par l’apparition de solutions des leaders du marché comme Informatica, IBM, SAP, Oracle et Talend. Ces derniers possèdent un large choix de solutions différentes tout en finançant la recherche et développement de leurs outils pour rester leaders de leur marché. Ces outils quasi-automatiques ont permis une évolution notamment dans la manière dont on stocke les données organisées. A présent, l’intelligence artificielle organise elle-même les data warehouses afin d’obtenir rapidement les données les plus lisibles. 

Cependant, il est souvent nécessaire de posséder un data analyst dans son équipe pour pouvoir rendre compte des résultats obtenus par les plus gros ETL du marché.

Il existe à présent de nombreuses nouvelles solutions, plus simples, plus moderne que les ETL, avec des formules tout en un et facile à utiliser pour des initiés. On compte parmi eux Black Swan, Inventis, Dataiku et bien évidemment Octopeek. Ces solutions ne sont pas des programmes de hard-coding data qui nécessitent un plus grand investissement financier en général beaucoup de maintenances pour gérer les différences erreurs. Des plateformes comme la nôtre proposent une solution low-code qui supprime les limites du hard-coding, permettant ainsi une exploitation de l’outil sur une plus grande échelle pour obtenir une analyse de données plus sophistiquée. 

Pour conclure

La collecte est la phase la plus importante dans le traitement de la data puisqu’elle influence directement la qualité des résultats obtenus en bout de chaîne. Il est alors important de s’assurer que l’outil que l’on souhaite utiliser pour notre entreprise puisse répondre à nos besoins en termes de quantité, qualité et diversité des données.

De plus, il existe maintenant de nouvelles solutions, comme celle proposée par Octopeek, utilisant un processus low-code ou voire no-code : ceci permet alors à l’entreprise d’utiliser un outil plus simple d’utilisation, mais permettant une analyse de données plus sophistiquée et plus complète.  La prise de décision devient alors plus pertinente et plus efficace.  Une fois collectées, les données vont être transformées, harmonisées, et enfin de les enrichies pour faciliter leur lecture : cette 2^nd étape s’appelle la préparation / transformation des données, « Transform » en anglais.