Infographie sur le scanner du data pipelien, hyperautomatisation vs automatisation

Infographie :
Le scanner du pipeline de données automatique

Hyperautomatisation. Le mot est sur toutes les bouches, mais de quoi relève-t-il vraiment ? Quelles différences avec l’automatisation ? Pourquoi chercher à « hyper » automatiser, et non pas s’en tenir à l’étape précédente ? Est-ce clé pour le futur des entreprises data-driven ?

Aller plus loin que l’automatisation

Gartner envisage un marché de 600 milliards de dollars en 2022 pour l’hyperautomatisation. Cela en fait l’un des segments les plus croissants des technologies modernes.

Les entreprises ont déjà misé sur l’automatisation de tâches succinctes et de processus plus globaux. L’hyperintelligence surpasse cette approche traditionnelle. Elle y injecte l’intelligence, le contexte et la granularité. Trois éléments nécessaires pour passer à l’étape suivante.

L’idée, c’est de repousser les limites de l’automatisation classique. Dans la version classique, le moindre changement dans la séquence signifie forcément un retour à une étape manuelle.

C’est là que se différence la version « hyper ». Elle rajoute une couche d’intelligence et de réactivité liés à des évènements (externes ou internes) pour appliquer au bon moment la bonne technologie au processus. En conséquence, c’est l’orchestration de l’ensemble des processus et des outils associés qui est augmentée.

Tendre vers le data pipeline autonome : soutenez votre ambition data-driven

Pour survivre, une entreprise se doit d’être data-driven. Parmi les entreprises Fortune 500 des années 2000, les 2/3 ont déjà disparues. Ce sont les entreprises data-driven à l’instar d’Apple, Google et Facebook qui dominent le terrain.

Les entreprises doivent exploiter leurs données un maximum – surtout que leur volume augmente de manière exponentielle. Or, c’est impossible à faire sans un data pipeline agile, efficace, bien construit… et surtout, intelligent.

Les data pipelines actuels sont déjà (en partie) automatisés : datamarts, ETL, prédictions basées sur du machine learning etc.

L’hyperautomatisation, c’est l’étape d’après. C’est ajouter de l’intelligence à chaque élément du data pipeline, afin d’automatiser les processus. C’est l’hyperautomatisation du data engineering.

L’ambition au long terme ? Parvenir à rendre le data pipeline entièrement autonome.

Découvrez au sein de cette infographie, en quoi un data pipeline automatisé et un data pipeline hyperautomatisé se différencient. Et quels en sont les avantages.

Apprenez-en plus sur ces enjeux en consultant notre livre blanc sur l’hyperautomatisation.

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