Que sont les données transactionnelles ?

Les données transactionnelles sont des informations saisies à partir de transactions. Elles enregistrent l'heure de la transaction, le lieu où elle a eu lieu, le prix des articles achetés, le mode de paiement utilisé, les remises éventuelles et d'autres quantités et qualités associées à la transaction. Les données transactionnelles sont généralement saisies au point de vente.

En d'autres termes, les données transactionnelles sont des données générées par diverses applications lors de l'exécution ou du soutien des processus commerciaux quotidiens d'achat et de vente. Il existe un réseau vaste et complexe de serveurs de points de vente, de logiciels de sécurité, de guichets automatiques et de données de passerelles de paiement provenant de tous les appareils possibles utilisés pour effectuer une transaction financière.

Compte tenu du grand nombre de points de contact, les données qui en résultent sont souvent difficiles à lire ou contiennent des éléments superflus tels que des lettres, des symboles ou des chiffres. Une capture propre des données transactionnelles est utile pour effectuer des analyses en aval, éviter des appels coûteux au service d'assistance à la clientèle ou établir les faits dans les cas de fraude.

Du point de vue du processus, chaque transaction qui se produit se voit attribuer son propre identifiant unique, appelé « trans ID », qui est accompagné d'une liste d'articles faisant partie de la transaction.

Les données transactionnelles diffèrent des autres principales catégories de données, qui sont :

• Les données analytiques : les données analytiques, comme leur nom l'indique, sont le résultat de calculs ou d'analyses effectués sur les données transactionnelles.
• Les données maîtres : les données maîtres représentent les objets commerciaux réels et critiques sur lesquels lesdites transactions sont effectuées, en tenant également compte des paramètres sur lesquels l'analyse des données est effectuée.

Pourquoi les données transactionnelles sont très importantes pour l'analyse du Big Data

La caractéristique principale des données transactionnelles est qu'elles contiennent un aspect temporel. Cela signifie qu'elles sont très volatiles et perdent leur pertinence au fil du temps. Il est important de traiter et de donner du sens aux données transactionnelles rapidement afin de les utiliser pour conserver un avantage concurrentiel. Les données transactionnelles, lorsqu'elles sont bien utilisées, peuvent être une source essentielle de business intelligence.

Par exemple, dans les analyses de big data, les données transactionnelles sont essentielles pour comprendre les pics de volume de transaction, les pics d'ingestion et les pics d'arrivée de données.

D'un point de vue analytique, une transaction est le terme utilisé pour désigner une séquence d'échange d'informations et le travail qui s'y rapporte, par exemple la mise à jour d'une base de données. L'ensemble est traité comme une unité à toutes fins pratiques. Les données transactionnelles, ainsi que les données opérationnelles associées, sont précieuses pour l'analytique métier ; les informations sur les transactions sont renvoyées dans les mêmes systèmes opérationnels principaux pour une optimisation continue des processus commerciaux. Les données transactionnelles sont donc un outil précieux pour maximiser l'efficacité des opérations commerciales.

Exemples de données transactionnelles

Les données transactionnelles entrent généralement dans la catégorie des données structurées. En voici quelques exemples :

• Données relatives aux transactions financières : coûts d'assurance et données relatives aux sinistres, ou achat ou vente ; dépôts ou retraits dans le cas des banques.
• Données transactionnelles logistiques : statut de l'expédition, données sur les partenaires d'expédition.
• Données transactionnelles liées au travail : suivi des heures de travail des employés.

Dans ce contexte, les données transactionnelles enregistrent les données de référence, y compris l'heure, pour documenter une transaction particulière. Elles sont enregistrées dans le cadre des systèmes d'information et des applications qui automatisent les principaux processus opérationnels d'une organisation, tels que les systèmes de traitement des transactions en ligne.

Selon la nature de la transaction, les données sont regroupées dans des données maîtres auxquelles sont associées des informations sur les produits et sur la facturation.

Les données transactionnelles brutes peuvent être désordonnées et doivent être nettoyées pour les analyses en aval. Les outils d'enrichissement des données sont désormais largement disponibles à cet effet.

Qui utilise les données transactionnelles dans une organisation ?

Dans une organisation, l'équipe opérationnelle des technologies de l'information et l'équipe d'analyse des données sont les principaux gestionnaires des données transactionnelles. Les avantages sont doubles :

1. Les opérations informatiques surveillent les transactions en temps réel. Elles utilisent les données et les produits de streaming pour localiser, diagnostiquer et résoudre tout problème de performance susceptible de provoquer de graves interruptions de service. Cela permet d'économiser de l'argent et du temps.
2. Les dirigeants et les analystes de données utilisent les données transactionnelles en temps réel pour comprendre le comportement des acheteurs et se faire une idée de la manière dont leurs produits et services sont adoptés. Dans ce cas, les données transactionnelles fournissent des informations précieuses qui permettent d'améliorer l'offre de services. Les données transactionnelles permettent d'offrir de meilleures expériences aux clients, d'acquérir de nouvelles activités et de stimuler la rentabilité de l'entreprise.

Les défis de la gestion des données transactionnelles

Parfois, la frontière entre les données maîtres et les données transactionnelles s'estompe lorsque les données maîtres s'avèrent être plutôt de nature transactionnelle. Par exemple, un nouvel enregistrement est créé pour la nouvelle adresse d'un fournisseur, au lieu de modifier l'enregistrement existant. Cela peut être accidentel ou intentionnel. Ce dernier cas est pertinent si une entreprise choisit de conserver toutes les adresses de ses fournisseurs, si elle souhaite suivre et analyser les mouvements de ces derniers.

La situation devient délicate à ce stade. La meilleure option est peut-être de traiter ce type de données comme des données transactionnelles et d'appliquer des solutions transactionnelles à tout problème qui pourrait survenir. Ce type de gestion est plus efficace à long terme.

L'hygiène et l'intégrité des données transactionnelles sont maintenues par la fonction de la base de données qui consiste à enregistrer uniquement les transactions achevées. Le système annule une transaction qui n'a pas coché toutes les cases d'achèvement appropriées. Ce mécanisme de filtrage intégré garantit que les données enregistrées sont soit une transaction réussie, soit un échec. Cette fonctionnalité n'est pas sans poser de problèmes, notamment parce qu'il est parfois difficile de la faire évoluer.

De nos jours, la modélisation prédictive est une fonction majeure de l'analyse des données qui confère une certaine agilité aux organisations qui l'exploitent. Cependant, la modélisation prédictive qui utilise les données transactionnelles présente des problèmes dans certaines circonstances, notamment si la data quality n'est pas présente. Cela peut également avoir un impact sur l'analyse des cohortes et des tendances, entre autres.

Données transactionnelles et machine learning

De nos jours, le machine learning est utilisé dans une variété de systèmes transactionnels pour rendre les processus plus fluides. Grâce au machine learning, un système peut interpréter des modèles enfouis dans les données d'achat des clients et prédire toute transaction frauduleuse en se fondant sur le principe de l'informatique cognitive. Il établit un niveau de confiance plus élevé et permet l'évaluation de plusieurs transactions en temps réel.

Pour que le machine learning fonctionne bien, plus il y a de données de transaction disponibles, mieux c'est. Les modèles effectuent de meilleurs processus exploratoires, en maintenant l'efficacité et l'intégrité, à condition que le nombre de variables associées ne soit pas trop élevé.

Avantages des données transactionnelles

La bonne gestion des données transactionnelles présente de nombreux avantages :

• Amélioration de l'expérience client grâce à des services plus cohérents
• Réduction des échecs de transaction
• Collecte optimisée de données en temps réel à travers une variété de processus ou de passerelles de paiement
• Diagnostic et dépannage plus rapides
• Réduction du coût du service
• Amélioration des prévisions de trésorerie
• Gestion optimisée des cartes de crédit et de débit
• Détection rapide des transactions frauduleuses
• Amélioration de la détection des menaces
• Informations plus accessibles
• Développement d'algorithmes adaptatifs du comportement
• Amélioration du machine learning
• Réduction des flux de travail anciens, obsolètes et sources d'erreurs
• Détection en temps réel des anomalies de transaction, des pare-feu, du blocage et de l'évaluation des risques.

Les données transactionnelles offrent un avantage unique, bien que sensible au temps qui passe, pour assurer le bon déroulement et l'optimisation des opérations commerciales. Elles sont précieuses pour les entreprises, tant pour la maintenance préventive que pour l'amélioration des processus opérationnels. En fin de compte, les informations fournies par les données transactionnelles sont intuitives et peuvent être exploitées pour offrir une expérience client supérieure.