You're drowning in data analysis tasks. How can you use automation and technology to simplify your workload?

L'outil de BI Power query permet de créer des "scripts" en language M permettant de disposer d'un socle d'actions successives à réaliser afin d'être en capacité de pouvoir adapter très rapidement ces requêtes à des nouvelles sources de données. L'intérêt de ces scripts réside dans la fait que les utilisateurs peuvent commencer à créer ces scripts en réalisant des actions en lien avec des commandes existantes dans l'interface power query (supprimer les doublons, remplacer par) et par la suite après avoir généré ce premier niveau de script reprendre la main en adaptant le code qui a été généré. Cet outil permet de traiter des dizaines de millions de lignes et préparer un rendu sous excel

Les outils de BI comme power BI ou Tableau permettent de travailler efficacement sur la phase de création de datavisualisation. L'étape de datavisualisation permet facilement de mettre en avant des valeurs "aberrantes". La réalisation de process de datavisualisation permet de s'approprier les données en testant différents types de représentations possibles pour trouver la plus adaptée notamment en fonction du publique que vous adressez.

L'utilisation de ces outils peut générer des avancées importantes dans l'analyse des données pour une organisation. Cependant le point crucial pour que ces outils soient véritablement pertinents est une parfaite qualité des données en input. En effet si la qualité des jeux de données soumis à une intelligence artificielle et à de l'apprentissage automatique n'est pas optimale, les résultats obtenus notamment sur de la projection peuvent être "dangereux" à exploiter. La connaissance des datasets, la vérification de la pertinence de ces données est donc impérative avant de les confier à de l'intelligence artifcielle.

Cloud computing enhances data analysis by offering scalable resources that adapt to growing datasets and computational needs. For instance, use of AWS cloud services for sales data analysis: Upload Data: Store sales_data.csv in an Amazon S3 bucket. Trigger Data Processing: An S3 event triggers an AWS Lambda function that initiates an AWS Glue job to clean and transform the data. Analyze Data: Use Amazon Athena to run SQL queries on the transformed data in S3. Use AWS SageMaker to train machine learning models for deeper insights. Visualize and Report: Create dashboards with Amazon QuickSight to visualize trends and insights. Automate Workflow: Use AWS Step Functions to automate the entire process, from data upload to analysis and reporting.

Ces outils permettent de gagner un temps précieux pour traiter notamment des taches répétitives à faible valeur ajoutée. Afin que ces routines soient pertinentes il est nécessaire de consacrer du temps à la constitution de ces routines et vérifier de manière régulière que les paramètres traités n'évoluent pas avec le temps.