De nombreuses équipes analytiques ont déjà écarté les outils de développement tels qu'Airflow et dbt (trop de SQL, trop de dépendances techniques), ainsi que les outils basés sur les grands modèles de langage (LLM) qui produisent des hallucinations et invérifiables. Le choix le plus difficile se pose entre les outils qui sont presque corrects : les plateformes d'intégration dotées d'une large gamme de connecteurs mais sans profondeur de transformation, les outils de BI avec des modules d'automatisation qui se limitent à la couche de reporting, et les plateformes d'automatisation analytique conçues spécifiquement pour les cas d'usage analytiques.
Cet article s'adresse aux équipes qui finalisent cette dernière décision. Il aborde ce qui distingue l'automatisation de workflow analytique des plateformes d'intégration, des outils de BI et d'autres catégories connexes, les critères les plus importants à prendre en compte lors d'une évaluation, comment monter un dossier interne auprès des équipes IT, d'ingénierie des données et des finances, et par où commencer une fois que vous avez choisi une orientation.
Ce que l'automatisation des workflows analytiques permet réellement de faire, et où la plupart des outils sont à la peine
L'automatisation de workflows analytiques couvre l'ensemble du processus analytique, de l'ingestion des données à leur transformation, leur analyse et la diffusion des résultats, au sein d'un environnement unique, reproductible et réglementé. Le mot clé ici est la transformation. Contrairement aux outils qui transfèrent des données d'un système à l'autre, l'automatisation analytique intègre la logique de préparation des données elle-même : conditions de jointures, mappages de champs, contrôles de qualité, règles d'agrégation. C'est cette logique qui donne tout son sens au résultat, et c'est ce que les catégories d'outils adjacentes ne peuvent pas gérer.
En l'absence d'une plateforme d'automatisation analytique, l'analyste fait le lien entre les différentes étapes. Il exporte les données depuis Salesforce, les nettoie dans Excel, crée le tableau croisé dynamique, copie les chiffres dans PowerPoint et envoie la présentation. Chaque étape est effectuée manuellement, chaque semaine, par la même personne. Rien n'est documenté. Rien ne fonctionne sans lui.
C'est précisément cette lacune que cet article vise à traiter : il ne s'agit pas d'automatiser les transferts, mais de remplacer entièrement le processus manuel, afin que l'analyste cesse de reconstituer les données et puisse se consacrer à leur interprétation.
Si votre équipe établit le même rapport chaque semaine, répertoriez toutes les étapes manuelles nécessaires. La liste est presque toujours plus longue que prévu, et l'écart entre ce qui existe aujourd'hui et ce qui pourrait être mis en œuvre dans le cadre d'un projet correspond à l'ampleur de vos possibilités d'automatisation. L'automatisation des workflows pour les équipes analytiques constitue une référence utile avant de comparer des plateformes spécifiques.
Pourquoi les workflows analytiques continuent de s'enrayer, même avec des outils modernes
Le rapport State of Data Analysts 2025, une enquête menée auprès de plus de 1 400 analystes, révèle que les analystes consacrent toujours entre 10 et 11 heures par semaine à la collecte et à la préparation des données, malgré l'adoption généralisée de l'IA. 76 % des participants utilisent encore des feuilles de calcul pour la préparation des données. 45 % consacrent au moins six heures par semaine au seul nettoyage des données.
Il ne s'agit pas de lacunes de compétences. Ce sont des éléments structurels. Deux types de défaillances en sont principalement responsables :
Le problème de la reconstruction manuelle
Une équipe a besoin d'un output régulier : un rapport hebdomadaire sur le pipeline, un rapprochement mensuel des revenus. C'est un analyste qui le met au point. Il fonctionne. Tout ce processus se déroule exclusivement dans la tête de cet analyste, dans une feuille de calcul que lui seul sait utiliser, dans un tableau table croisé dynamique dont la logique de filtrage n'est pas documentée et dont le fichier de mappage des zones se trouve dans un dossier que personne d'autre ne parvient à localiser.
S'il est en congé, le rapport est en retard. S'il quitte l'entreprise, le processus s'interrompt. Un analyste junior tente de reproduire le rapport, mais ne parvient pas à localiser le fichier source. Il oublie les trois conditions de filtrage qui excluaient les comptes tests, et le rapport est transmis au vice-président des ventes avec des chiffres pour l'Asie du Sud-Est supérieurs de 40 % à ce qu'ils devraient être, car les réaffectations des commerciaux au troisième trimestre n'ont jamais été prises en compte dans la table de correspondance.
Ce n'est pas un problème humain. C'est un problème de reproductibilité. Le workflow n'a jamais été capturé sous une forme qui pourrait survivre à la personne qui l'a créé.
Le problème du collage de feuilles de calcul
Les entreprises ont investi dans des plateformes de données cloud afin de consolider leurs données et de réduire les tâches manuelles. Leurs équipes analytiques ont ensuite mis en place des workflows permettant d'extraire les données de ces plateformes via des exportations CSV, de les nettoyer dans Excel, puis de réimporter les résultats dans un autre système. La feuille de calcul est devenue le lien entre les infrastructures modernes, et la préparation des données effectuée de cette manière est, par nature, fragile.
Erreurs de la fonction VLOOKUP lorsqu'une colonne est renommée en amont. Limites de lignes atteintes lorsque le volume de données augmente. Conflits de version lorsque deux analystes travaillent sur le même fichier. Erreurs de copier-coller sans piste d'audit permettant de les tracer. Et lorsque la feuille de calcul a été traitée par trois analystes en l'espace de deux ans, personne ne sait vraiment quelle version de la logique est la plus récente.
Les équipes analytiques peuvent consacrer jusqu'à 500 heures par an à des tâches de préparation des données, dont la plupart sont manuelles et répétitives. Le coût ne se limite pas au temps. C'est le savoir-faire institutionnel qui disparaît lorsque l'analyste qui a mis en place le processus quitte l'entreprise.
Cas d'usage de chaque catégorie d'outils
Chaque catégorie d'outils d'automatisation a son propre cas d'usage. Une enquête menée par Gartner auprès de 251 directeurs financiers révèle que l'analytique des données et le reporting constituaient la principale priorité des entreprises pour 2025. Pourtant, seuls 14 % d'entre eux font état d'avantages significatifs liés à l'IA, en partie parce que les équipes se tournent vers la mauvaise catégorie d'outils. Voici un aperçu objectif des points forts et des faiblesses de chacun en matière de workflows analytiques :
| Catégorie d'outil | Utilité | Limitations |
|---|---|---|
| Plateforme d'intégration (Zapier, Make) |
Vous devez transférer des données entre des applications en réponse à un événement déclencheur, et c'est ce transfert lui-même qui constitue la valeur ajoutée ; aucune transformation n'est nécessaire. | Le workflow analytique nécessite des jointures, l'alignement des schémas, des contrôles de qualité ou une logique métier. La plateforme n'a aucun moyen d'intégrer cela dans le workflow. |
| Outils RPA | Vous automatisez une tâche bureautique basée sur des règles avec une interface utilisateur fixe : remplissage de formulaires, extraction de données à l'écran, répétition structurée. | Les dispositions de l'interface utilisateur changent, les schémas de données varient, ou vous devez mettre en œuvre une logique analytique. Les outils RPA s'interrompent dès qu'un de ces éléments change |
| Automatisation des processus IT (Power Automate, ServiceNow) |
Vous gérez les approbations, les demandes d'assistance, ou organisez des workflows de provisionnement IT. | Les pipelines analytiques nécessitent des opérations de manipulation des données qui vont au-delà de ce que ces outils prennent en charge en natif. Toute amélioration nécessite un développeur |
| Outils d'ingénierie data (dbt, Airflow) |
Vous disposez d'une solide équipe d'ingénieurs data et souhaitez mettre en place des pipelines de niveau production avec un contrôle de version basé sur le code. | Les analystes métier doivent être en mesure de gérer, de modifier ou de dépanner les workflows. Tout changement nécessite la création d'une demande aux développeurs, ce qui engendre une dépendance que les équipes analytiques s'efforcent d'éliminer. |
| Outils LLM (ChatGPT, Copilot) |
Vous avez besoin d'une réponse rapide à titre indicatif à partir d'un jeu de données que vous pouvez coller, ou vous souhaitez générer une formule ou une requête ponctuelle. | La réponse dépend de données contrôlées, actuelles et propriétaires auxquelles le modèle n'a pas accès. Les résultats ne peuvent être vérifiés, planifiés, ni reproduits de manière fiable, et il est difficile de repérer les erreurs lorsqu'on ne connaît pas déjà la bonne réponse |
| Plateformes d'automatisation analytique | Les analystes doivent maîtriser l'ensemble du workflow, de l'acquisition des données jusqu'à la diffusion des outputs, sans devoir solliciter l'IT pour chaque modification. | Votre équipe est principalement composée d'ingénieurs qui préfèrent le code. Dans ce cas, dbt + Airflow pourrait être la solution la plus adaptée. |
Pour la plupart des équipes analytiques, la réponse objective est que les outils d'ingénierie data constituent une excellente infrastructure, mais qu'ils sont conçus pour être gérés par des ingénieurs data. Lorsque l'analyste métier responsable de la logique de reporting ne peut pas modifier le pipeline sans soumettre une demande d'assistance, le problème de dépendance n'est pas résolu, il a simplement été déplacé.
5 critères pour évaluer les outils d'automatisation des workflows analytiques
Ces critères s'appliquent à toutes les plateformes de cette catégorie. Utilisez-les comme une manière de tester les différents prestataires de manière indépendante avant les démonstrations de produits, et comme cadre pour vos échanges avec les services IT et d'approvisionnement.
Niveau de connectivité. Des connecteurs natifs vers vos sources de données réelles (entrepôts de données cloud, CRM, ERP) et non de simples enveloppes API génériques. Vérifiez que le connecteur prend en charge de manière native l'authentification, la dérive de schéma et la gestion des versions d'API. Point négatif : le connecteur se désactive lorsqu'un champ est renommé en amont, ou nécessite une reconfiguration manuelle en cas de changement de version de l'API.
Transformation dans le workflow. Cet outil permet-il de gérer les jointures, l'alignement des schémas, les contrôles de qualité et la logique conditionnelle sans que l'analyste ait à quitter la plateforme pour terminer le travail dans Excel ? Point négatif : les analystes doivent encore ouvrir une feuille de calcul pour nettoyer les données avant que la partie automatisée ne commence. Cette étape délicate n'a pas été supprimée ; elle a simplement été avancée.
Responsabilité de l'analyste. L'analyste responsable du processus peut-il construire, modifier et dépanner le workflow de manière autonome ? Testez avec une véritable demande de modification. Combien de personnes doivent être impliquées ? Point négatif : toute modification nécessite la création d'une demande d'assistance auprès d'un développeur ou de l'IT. Cet outil a résolu le problème de planification, mais pas celui de la responsabilité.
La gouvernance en tant que fonctionnalité de la plateforme. Les journaux d'audit, le contrôle de version, l'authentification et l'autorisation basées sur les rôles (RBAC) ainsi que la traçabilité des données devraient être proposés de base, et non sous forme de modules ou d'intégrations payants. Renseignez-vous sur ce qui est inclus dans l'offre de base. Point négatif : on vous répond que la gouvernance sera ajoutée plus tard. Au fil du développement de l'entreprise, une gouvernance mise en place a posteriori couvre rarement les workflows qui en ont le plus besoin.
Scalabilité. Demandez à quoi ressemble une situation avec 500 workflows planifiés qui s'exécutent simultanément. La planification est-elle gérée de manière centralisée ? Que se passe-t-il lorsqu'une tâche échoue en pleine nuit ? La plateforme prend-elle en charge des environnements de développement, de test et de production distincts ? Point négatif : absence de tableau de bord centralisé, absence de séparation des environnements, absence de guide opérationnel documenté pour la gestion des défaillances lors de l'adaptation à grande échelle.
La question qui distingue une véritable évaluation d'une simple démonstration de fonctionnalités : « L'analyste responsable de ce workflow pourra-t-il le modifier le mois prochain sans avoir à créer de demande d'assistance ? » Si la réponse est non, le problème de la propriété n'est pas résolu.
Concrètement, ces critères se traduisent ainsi : automatisation d'un rapport mensuel sur les ventes
Le workflow manuel : 3 à 4 heures, entièrement refait chaque mois
- Exportez les données relatives aux opportunités clôturées du mois précédent depuis Salesforce vers un fichier CSV
- Ouvrez le fichier dans Excel, puis effectuez une recherche avec la fonction VLOOKUP en fonction d'une table de mappage des territoires, un fichier distinct dont l'emplacement n'est connu que de l'analyste qui l'a créé il y a deux ans et qui a été mis à jour pour la dernière fois lors de la réaffectation de trois commerciaux de la région Ouest au troisième trimestre
- Créez des tableaux croisés dynamiques par région, commercial et gamme de produits, appliquez trois filtres conditionnels pour exclure les comptes de test, les enregistrements de bac à sable et les anciennes entrées que l'équipe data n'a jamais nettoyées. La logique de filtrage n'existe que dans la mémoire de l'analyste
- Copiez les chiffres dans le modèle PowerPoint, mettez à jour la date et remplacez manuellement les trois graphiques
- Envoyez la présentation par e-mail à la direction commerciale, téléchargez-la dans un dossier partagé, la plupart des destinataires ont enregistré la mauvaise version dans leurs favoris
Le moment de la rupture. L'analyste part en congé. Un membre junior de l'équipe tente de générer le rapport. Il trouve le fichier d'exportation CSV, mais pas le fichier de correspondance des territoires. Il exécute le tableau croisé dynamique sans les trois filtres. Les chiffres du Sud-Est affichent une hausse de 40 % par rapport au mois dernier. Les réaffectations de représentants au troisième trimestre ont gonflé les totaux et les enregistrements de tests n'ont pas été exclus. Le directeur commercial en fait part lors de la réunion du lundi. L'analyste junior passe le reste de la journée à essayer de reconstituer ce qu'a fait l'analyste au départ.
À quoi ressemble la version automatisée
- Un workflow planifié s'exécute à 6 h le premier lundi de chaque mois, en se connectant directement à Salesforce ; pas d'exportation, pas de fichier CSV, pas d'intervention manuelle
- Le table de mappage des territoires est une source de données gérée au sein du workflow. La logique de jointure est visible, documentée et modifiable par n'importe quel analyste de l'équipe. Ces trois conditions de filtrage constituent des étapes distinctes et clairement définies, et non des connaissances implicites détenues par une seule personne
- Le workflow agrège, applique la logique métier et génère un deck PDF mis en forme. Le modèle est verrouillé ; seules les données sont mises à jour.
- Le rapport est envoyé simultanément dans la boîte de réception du vice-président des ventes et dans le dossier partagé approprié, chaque mois, que l'analyste qui l'a établi soit présent au bureau ou non
Tous les critères de la liste de contrôle ci-dessus sont pris en compte : connectivité directe aux sources, logique de transformation intégrée au workflow, étapes gérées par les analystes et modifiables par n'importe quel membre de l'équipe, piste d'audit complète pour chaque exécution, et exécution planifiée qui ne dépend pas de la mémoire de quelqu'un pour être déclenchée. Voilà le workflow tel qu'il s'exécute dans Alteryx One, ou sur toute plateforme répondant à ces cinq critères. Les étapes de préparation et de transformation des données, qui étaient auparavant gérées dans une feuille de calcul, sont désormais hébergées dans un workflow auditable, avec gestion des versions.
À quoi ressemble la gouvernance au sein d'un workflow analytique automatisé
Les workflows analytiques revêtent une importance considérable en matière de gouvernance, car leurs résultats orientent les décisions. Lorsque le chiffre d'affaires est erroné dans une présentation au conseil d'administration, les conséquences ne se limitent pas à une simple correction. C'est la crédibilité de tous les chiffres que l'équipe changée de l'analytique produira par la suite qui est en jeu.
Une gouvernance intégrée à la couche de workflow permet de disposer de journaux d'audit enregistrant précisément quelle transformation a été exécutée sur quelles données et à quel moment, du contrôle de version permettant de suivre toute modification apportée à la logique et de la rétablir, de la gestion des accès basée sur les rôles (RBAC) empêchant toute modification des workflows en production par des personnes non autorisées d'un lignage des données permettant de remonter jusqu'à la source de tout élément produit en sortie. Les prévisions 2025 de Gartner concernant les données et l'analytique sont claires : l'IA n'apporte pas de valeur ajoutée à elle seule. Elle nécessite un alignement étroit avec les données, l'analytique et la gouvernance. C'est au niveau de la couche de workflow que cet alignement se met en place, ou est ignoré.
Convaincre en interne de l'intérêt d'un changement de plateforme constitue généralement la partie la plus difficile de l'évaluation. Le guide d'Alteryx pour instaurer la culture de l'analytique s'adresse spécifiquement aux personnes promouvant l'analytique, en couvrant la structuration du business case, l'argument du coût de l'inaction et les leviers pour mobilier l'IT et la direction.
Ce qui change quand l'automatisation fonctionne vraiment
Le changement le plus notable n'est pas la vitesse, mais ce qui disparaît. Refaire des rapports ne sera plus l'activité par défaut du lundi matin. Les parties prenantes, qui ont appris à ne plus se fier aux chiffres, ne posent plus de questions sur leur exactitude. Et plus besoin de comprendre qui a créé quoi quand un analyste change de poste.
Ce qu'il y a à la place varie selon votre rôle :
L'analyste qui passait trois heures à recréer le rapport de vente consacre maintenant ces trois heures à la question que le vice-président des ventes souhaite réellement voir résolue : pourquoi les chiffres de la région Sud-Est ont chuté deux mois de suite, et s'il s'agit d'un problème d'alignement des territoires ou de couverture du pipeline. Ce rôle tend à évoluer vers une interprétation stratégique, mais cette évolution ne devient possible que lorsque les tâches de recréation seront terminées.
Le responsable analytique n'a plus à se soucier du risque que le rapport cesse de fonctionner quand un collaborateur est absent. L'équipe peut monter en puissance sans augmentation des effectifs, car les analystes expérimentés n'ont plus à gérer des workflows datant de deux ans : ils en créent de nouveaux. Une étude de McKinsey sur la maturité IA montre que seules 1 % des entreprises ont atteint une maturité totale en la matière, alors que 92 % ont accru leurs investissements. L'impact métier stagne lorsque le socle data n'est pas fiable, et cette base repose sur des workflows automatisés et contrôlés.
L'IT ne passe plus son temps à traiter des demandes ponctuelles d'extraction de données, souvent sans contexte et avec une échéance au vendredi. L'environnement analytique devient enfin visible pour l'IT (connexions définies, RBAC, journal d'audit), plutôt qu'un réseau parallèle d'exportations planifiées et de dossiers de feuilles de calcul partagés dont l'équipe InfoSec n'a pas connaissance.
La personne qui demandait souvent d'où venait tel ou tel chiffre cesse de poser la question, car elle sait déjà que la réponse est traçable. Les échanges se concentrent désormais sur l'interprétation de ce chiffre et sur les mesures à prendre.
Selon Gartner, d'ici 2027, 50 % des décisions métier seront augmentées ou automatisées par des agents IA. Cela ne fonctionne que si la couche analytique sous-jacente est automatisée, régie et digne de confiance, exactement ce que cette section a mis en évidence.
Argumentaire interne : ce que chaque partie prenante a besoin d'entendre
Pour la plupart des équipes analytiques en entreprise, le choix d'une plateforme nécessite au moins trois discussions distinctes. Mener correctement l'évaluation est la partie la plus facile. Le plus difficile, c'est d'adapter le discours pour des interlocuteurs ayant des préoccupations et un vocabulaire différents.
| Interlocuteur | La véritable préoccupation | Ce qui fait avancer la discussion |
|---|---|---|
| IT / InfoSec | Une nouvelle plateforme qui permet un accès non contrôlé aux données, contourne les contrôles de sécurité existants ou entraîne un audit de conformité que vous devrez gérer | Montrez que la plateforme intègre nativement la gestion des accès basée sur les rôles (RBAC), des journaux d'audit, le chiffrement des données au repos et en transit, l'authentification SAML/OAuth, ainsi qu'une conformité documentée au RGPD et à la norme SOC 2. Demandez expressément au fournisseur quelles fonctionnalités de gouvernance nécessitent une montée en gamme et lesquelles sont incluses dans l'offre de base. |
| Ingénierie des données | Un outil qui permet aux analystes métier de mettre en place des pipelines parallèles, de dupliquer du travail déjà pris en charge par l'équipe d'ingénierie des données ou de créer une couche non contrôlée au-dessus de la plateforme de données qu'elle gère | Montrez que la plateforme se connecte aux sources de données existantes et contrôlées, pas en parallèle. Les analystes travaillent avec les sources de l'équipe d'ingénierie des données, et non en les contournant. Python et SQL restent disponibles pour les équipes qui le souhaitent. |
| Finance / Approvisionnement | Un coût de plateforme difficile à justifier sans un ROI clair, ou un périmètre de déploiement qui dérive et transforme un outil d'un département en engagement à l'échelle de l'entreprise | Parlez du temps gagné : 500 heures par an et par analyste consacrées à la préparation des données, calculées sur la base d'un coût global, sont un argument concret pour les équipes finance. Les offres par niveau permettent de définir clairement l'étendue de l'engagement initial : il n'est pas nécessaire de commencer par un déploiement à l'échelle de l'entreprise. |
| Votre responsable | Le risque. Si la plateforme ne tient pas ses engagements, il/elle en est responsable. Si l'adoption ne suit pas, le budget est gaspillé. | Commencez par le workflow que vous allez automatiser en premier : un rapport, un processus, un résultat concret. Un premier cas d'usage bien délimité est plus facile à valider qu'une transformation de plateforme. |
Chaque partie prenante abordera cette discussion avec une demande précise. Voici ce qu'il faut anticiper :
- Les équipes IT / InfoSec voudront un rapport SOC 2 type II, un questionnaire SIG Lite dûment rempli, ainsi qu'une documentation expliquant comment la plateforme gère le chiffrement des données, les contrôles d'accès et la fédération des identités. Alteryx publie toutes ces informations sur sa page Confiance et sécurité, notamment les certificats ISO 27001 et SOC 2 Type II téléchargeables, ainsi qu'un livre blanc sur la sécurité de l'information traitant du respect du NIST et des contrôles CIS.
- Les équipes d'ingénierie des données voudront savoir à quelles plateformes de données l'outil se connecte nativement, s'il est capable de lire des données provenant de sources contrôlées sans les dupliquer, et si les analystes peuvent utiliser SQL ou Python quand ils en ont besoin. Une démo technique sur votre data stack, que ce soit Snowflake, Databricks ou autre, est bien plus convaincante que n'importe quelle documentation.
- L'équipe Finance / Approvisionnement voudra un modèle de ROI étayé par des données client, pas une simple liste de prix. La fiche technique sur le retour sur investissement met en avant les gains de temps, les réductions de coûts et l'impact sur l'activité métier dans un format auquel les équipes finance sont habituées. Faites référence aux 500 heures par an consacrées à la préparation des données. C'est un indicateur que la plupart des équipes finance peuvent utiliser comme référence pour estimer le coût total d'un analyste.
- Votre responsable vous demandera un workflow spécifique à automatiser en premier, un calendrier réaliste et une définition claire de ce que serait un succès à 90 jours. Un premier cas d'usage bien délimité (un rapport, un processus, un résultat mesurable) est plus facile à valider qu'une transformation de plateforme. Gardez la vision de la plateforme pour les échanges suivants.
- Vous aurez besoin d'une analyse de rentabilité claire, d'un argumentaire sur le coût de l'inaction et d'une approche pour intégrer chacune des parties prenantes ci-dessus sans que cela ressemble à un discours commercial. Le guide d'Alteryx pour instaurer la culture de l'analytique a été pensé spécifiquement pour quelqu'un qui veut favoriser l'adoption de l'analytique.
Par où commencer : choisir le bon premier workflow
On a souvent tendance à vouloir commencer par le workflow le plus complexe, celui qui permettrait de gagner le plus de temps une fois automatisé. C'est presque toujours le mauvais choix pour démarrer.
Le bon premier workflow est celui que votre équipe refait manuellement à intervalles réguliers, qui soulève le plus de doutes sur la précision et qui cesserait de fonctionner si l'analyste qui le gère était absent pendant un mois. Ces trois critères mènent généralement au même workflow. C'est suffisamment problématique pour justifier sa mise en place, suffisamment circonscrit pour être traité dans un délai raisonnable et suffisamment spécifique pour que le succès soit mesurable.
Créez-le une seule fois. Validez ce qu'il produit par rapport à une exécution manuelle. Planifiez son exécution. L'objectif n'est pas de transformer la fonction analytique, mais de montrer qu'un processus manuel peut être remplacé par quelque chose de reproductible, visible et géré par l'équipe plutôt que par une seule personne.
Alteryx One est conçu pour cela : l'automatisation analytique de bout en bout dans un environnement contrôlé et sans code. Les Kits de démarrage pour les workflows, des modèles prédéfinis pour des cas d'usage analytiques courants, permettent de réduire le temps nécessaire à la mise en place d'un premier workflow opérationnel pour les équipes qui souhaitent se lancer plus rapidement.
Pour découvrir la plateforme configurée pour un workflow spécifique, demandez une démo. Pour les équipes qui préfèrent tester le produit avant de s'engager, un essai gratuit est possible, sans aucune configuration technique.