Traitement des données : L'analyse des données ne commence-t-elle qu'une fois le processus ETL terminé ?

Dans le monde d'aujourd'hui, le Big Data est devenu un atout essentiel pour les entreprises, y compris les Telcos. On dit que les données font tourner le monde, et on n'a pas tort, mais pour que les données soient réellement bénéfiques, les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) doivent être précis, pertinents et prendre en compte toutes les informations nécessaires. Cela fait partie intégrante du processus de traitement des données et est essentiel pour obtenir des analyses avancées qui apporteront une valeur ajoutée à votre entreprise.

Tous les traitements de données ne sont pas égaux. Si vous vous contentez de charger des données dans un système de traitement des données générique, sans tenir compte du processus ETL, vous n'obtiendrez pas les meilleurs résultats et vous ne parviendrez pas à transformer des données complexes en informations significatives et exploitables. Il est essentiel de s'assurer que votre solution d'analyse avancée respecte les bonnes étapes et les meilleures pratiques. Dans cet article, nous les examinons plus en détail.

Que signifie le Traitement des Données (Data Processing) ?

Le traitement des données est le processus qui consiste à collecter des données sous leur forme brute, puis à les transformer en informations et en idées précieuses, utilisables et compréhensibles. Le traitement des données comporte deux étapes importantes. La première est l'ETL, qui signifie "Extract, Transform and Loading" (extraction, transformation et chargement), tandis que la deuxième étape est l'analyse avancée proprement dite, et c'est là que toute la magie se produit et que les données sont analysées. Dans les années précédentes, ces étapes étaient réalisées par des scientifiques ou des analystes de données, mais plus récemment, la technologie, comme l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, a été utilisée pour gérer ce processus de manière plus efficace et effective.

Comprendre le processus ETL : 

Le traitement des données est un cycle et un processus qui se divise en trois phases, souvent appelées processus d'extraction, de transformation et de chargement(ETL).

• Extraction - pendant la phase d'extraction du traitement des données, les données brutes que le réseau génère et collecte sont extraites et transmises au fournisseur de services pour être utilisées à des fins de traitement et d'analyse. Ces données comprennent les données transactionnelles du réseau, notamment les enregistrements détaillés des appels (CDR) relatifs à la voix, à l'utilisation des données, aux SMS et à l'itinérance, ainsi que les données de référence hors réseau relatives à l'OCS, à la recharge, à la facturation, au CRM, aux informations sur les appareils, etc.
• Transformation - au cours de l'étape de transformation du cycle de traitement des données, les données brutes fournies par le réseau sont transformées en données utilisables, précises, vérifiées et pertinentes. Tout d'abord, les données binaires (générées par une machine) sont converties en texte lisible. Au cours de cette phase, les métadonnées sont incorporées dans le flux et la normalisation des numéros ainsi que la recherche de la portabilité des numéros ont lieu pour améliorer l'utilisation et la précision des données. Cette étape est aussi souvent appelée nettoyage des données et implique la vérification des données. Il s'agit du processus de tri et de filtrage des données brutes pour n'inclure que les données de qualité nécessaires et précises. Les données brutes sont ensuite analysées et vérifiées pour détecter les erreurs, les doublons, les calculs erronés, etc. Il s'agit d'une étape importante car ces ensembles de données peuvent créer des résultats trompeurs s'ils ne sont pas préparés et triés correctement. 
• Chargement - au cours de la phase de chargement de ce processus, les données qui ont été extraites et transformées sont ensuite chargées dans un entrepôt de données détaillé, également appelé lac de données.

Le processus ETL constitue l'épine dorsale de toutes les analyses et perspectives, car il donne aux données une forme et un contexte. Ce processus garantit l'exactitude et la qualité des données. Le traitement des données ne s'arrête pas à l'ETL. Nous examinons ci-dessous le processus d'accès aux analyses avancées après le processus ETL.

De l'ETL à l'Analyse Avancée

Vous vous demandez peut-être ce qui se passe après le processus ETL et comment parvenir à l'obtention d'analyses avancées précieuses et pertinentes ? Ceci est lié aux deux étapes finales du cycle de traitement des données, qui incluent

• Agrégation des données - au cours de cette étape du cycle, les données brutes sont soumises à diverses manipulations techniques, résumés et modèles de données qui utilisent l'apprentissage automatique et les algorithmes artificiels pour générer une sortie ou une interprétation sur les données. Cette étape peut souvent varier en fonction de la source des données traitées, comme les lacs de données, les bases de données en ligne, un entrepôt de données, les appareils connectés, etc. et de l'utilisation prévue du résultat. 
• Sortie, visualisation et interprétation des données - à ce stade, les différents types de données sont transmis et affichés dans un format lisible, notamment des tableaux de bord, des rapports, des graphiques, des tableaux, des vidéos, des documents, etc. Cette étape de présentation des données mettra en évidence les informations significatives et exploitables recueillies à partir des données sous la forme d'analyses avancées.

Une fois que chacune de ces étapes est terminée, vous pouvez accéder aux analyses avancées qui vous fournissent des informations précieuses sur les processus de votre entreprise de télécommunications. Ces informations vous permettront d'adapter et de personnaliser les solutions en fonction des besoins spécifiques des clients et des utilisateurs finaux. Ces informations vous permettent également de décrire les performances de l'entreprise, de mettre en évidence les possibilités d'amélioration, de faciliter la prise de décision et, en fin de compte, d'améliorer les revenus et la rentabilité.

Voyons ce qui distingue la technologie informatique du CDRlive Adapt des autres solutions de traitement des données et d'analyse avancée.

Cette technologie vous décharge de la lourde tâche de veiller à ce que votre cycle de traitement des données, appelé ETL, soit efficace et précis. Cette technologie extrait les données brutes correctes, fournies par le réseau, à partir de sources appropriées et au bon moment, ce qui vous permet d'obtenir des informations précieuses sur tous les éléments liés à votre activité. Cette technologie utilise des logiciels et des programmes d'automatisation innovants pour garantir que le cycle ETL et l'analyse des données sont précis, rapides et efficaces.

CDRlive se distingue des autres solutions du secteur par plusieurs éléments. Vous connaissez l'adage selon lequel toutes les solutions ne sont pas égales, et c'est le cas de nombreuses solutions d'analyse avancée sur le marché actuel. Ces solutions se contentent souvent d'extraire des données de diverses sources et de les charger dans un entrepôt de données sans en garantir l'exactitude et la pertinence. Le résultat est que de nombreuses entreprises de télécommunications n'obtiennent pas les informations correctes, pertinentes ou précises dont elles ont besoin, ce qui peut être préjudiciable à une entreprise.

Les principaux facteurs de différenciation sont :

• Il ne limite pas les types de fichiers qui peuvent être Extraits, Transformés et Chargés.
• Fournit une agrégation des données et des alertes presque en temps réel, ce qui vous permet de savoir s'il y a un problème lié aux appels interrompus, aux recharges de temps d'antenne, etc.
• Des solutions de traçabilité d'audit et d'enregistrement qui permettent un reporting complet et précis des données.
• Possibilité de personnaliser les modèles d'analyse, les résumés et les modèles avec le cadre défini par l'utilisateur.
• Permet de traiter et d'analyser quotidiennement de grandes quantités de données presque en temps réel Par exemple, chez l'un de nos plus gros clients, plus de 25 millions d'abonnés sont gérés. Pour charger 1,6 milliard de nouveaux enregistrements par jour, une solution de 117 To est nécessaire. Cette solution particulière prend en charge plus de 3 500 utilisateurs professionnels et est disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

Un facteur essentiel dans le choix de la bonne solution de traitement des données pour votre entreprise est de s'assurer qu'elle s'aligne sur les objectifs commerciaux. Lorsque vous recherchez une solution dotée d'un processus ETL complet et adaptée à votre environnement, assurez-vous qu'elle permet les éléments suivants avant son déploiement.

Une solution de traitement des données performante doit vous permettre de : 

• Organiser les silos de données et garantir que le processus ETL est complet et complet
• Accédez à des analyses pertinentes en temps quasi réel, qui sont très simples à interpréter, améliorant ainsi la disponibilité des informations sur votre société et sur les inefficacités opérationnelles qui affectent les entreprises.
• Implémentez rapidement les KPI indicateurs clés de performance pour la santé des données, la qualité des données et la gestion opérationnelle dans les secteurs verticaux et horizontaux de votre entreprise de Télécommunications
• Améliorez vos capacités de reporting en produisant des rapports sur le cycle de vie de vos clients, l'acquisition et la rétention, les dépenses, la rentabilité et d'autres facteurs qui influencent les revenus.
• Découvrez des informations précieuses sur les contributeurs de revenus du réseau, la gestion du désabonnement, les KPI, les dépenses et bien d'autres sujets.
• Établissez un profil à 360 degrés de vos clients, de leurs profils d'utilisateurs et bien plus encore. Disposer de ces données vous aide à mieux cibler vos produits et services
• Obtenir une visibilité opérationnelle des principaux facteurs de croissance, notamment la croissance des abonnés, les revenus et les ratios de rentabilité).
• Tirez le meilleur parti des informations et des connaissances acquises lors du cycle de traitement des données. Créez des stratégies de produits et de services rentables qui répondent aux besoins et aux exigences de vos clients et qui augmentent les marges bénéficiaires.
• Prenez des décisions éclairées en matière de gestion des revenus et des désabonnements en ce qui concerne la tarification, les stratégies de marketing, les innovations en matière de services, etc.

Conclusion 

Vous savez déjà que le big data est un atout essentiel pour toute entreprise. De nombreux secteurs utilisent à tort et à travers le terme "Advanced Analytics", mais sa mise en œuvre et son utilisation ne sont pas faciles à comprendre. L'extraction, la transformation et le chargement (ETL) est une étape cruciale du processus de traitement des données si l'on veut que les données soient réellement bénéfiques et significatives. Essentiellement, elle sépare la partie analyse de tout le reste du processus et précède l'analyse proprement dite. 

Pour en savoir plus sur l'impact de l'analyse avancée et du traitement des données sur les opérateurs télécoms, consultez notre livre blanc CDRlive. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse avancée et le traitement des données, l'un de nos experts sera ravi de répondre à vos questions. Vous pouvez nous contacter dès aujourd'hui : https://telecoms.adaptit.tech/contact-us/