Qu'est-ce que l'intégration des données ?

RÉSUMÉ

L'intégration des données permet de combiner des données provenant de différentes sources dans un système cible. Elle comporte plusieurs étapes, notamment l'extraction, la transformation, le chargement, la synchronisation et la gouvernance des données, chacune garantissant que les données sont exactes, cohérentes et exploitables. Les types d'intégration de données comprennent l'intégration d'applications, l'entreposage de données et la virtualisation. Des outils comme Amazon Aurora zero-ETL avec Amazon Redshift et des outils de flux de données comme Apache Kafka sont utilisés pour accélérer le processus d'intégration. Bien que l'intégration offre des avantages majeurs tels qu'une meilleure qualité des données, des informations plus rapides et une meilleure collaboration, elle s'accompagne également de défis tels que les silos de données, les coûts de mise en œuvre et les problèmes de gouvernance. Il est essentiel que vous compreniez les inconvénients potentiels avant que le processus d'intégration des données ne démarre afin de maximiser la valeur pour votre organisation.

Qu'est-ce que l'intégration des données ?

L'intégration des données est le processus qui consiste à combiner des données provenant de différentes sources en une vue unifiée. Elle consiste à extraire des données de plusieurs systèmes (bases de données, applications ou entrepôts de données), à les transformer dans un format compatible et à les charger dans un système central. L'intégration des données améliore l'accessibilité, la cohérence et la fiabilité, ce qui permet d'améliorer l'analyse, le reporting et la prise de décision.

Poursuivez la lecture de cette ressource pour en savoir plus sur l'intégration des données, ses avantages et ses limites, ainsi que sur les outils que vous pouvez utiliser pour la faciliter.

• Comment fonctionne l'intégration des données ?
• Types d'intégration de données
• Exemples d'intégration de données
• Avantages de l'intégration des données
• Défis liés à l'intégration des données
• Outils d'intégration de données
• Une analyse complète du processus d'intégration des données
• Principaux enseignements

Comment fonctionne l'intégration des données ?

L'intégration des données permet de combiner des données provenant de différentes sources en une vue globale afin de faciliter l'analyse, le reporting et la prise de décision. Elle repose sur un processus impliquant l'extraction, la transformation, le chargement, la synchronisation et la gouvernance des données, que nous expliquerons plus en détail ci-dessous.

Extraction des données

La phase d'extraction des données consiste à extraire les données de bases de données, services en nuageCette étape consiste à collecter les données pertinentes sans modifier les sources d'origine. Cette étape consiste à collecter les données pertinentes sans modifier les sources d'origine. Elle commence par l'identification de l'emplacement des données, puis la sélection d'une méthode d'extraction appropriée - soit une extraction complète, qui récupère toutes les données en une seule fois, soit une extraction incrémentale, qui ne récupère que les données nouvelles ou mises à jour depuis la dernière intégration. Le maintien de l'intégrité des données au cours de ce processus est essentiel pour garantir l'exactitude et la cohérence des données. Des outils automatisés ou des scripts personnalisés sont souvent utilisés pour se connecter aux sources et extraire les données requises, préparant ainsi le terrain pour les phases ultérieures de transformation et de chargement.

Transformation des données

La phase de transformation des données consiste à convertir les données extraites en un format cohérent et utilisable par le système central. Elle comprend le nettoyage des données en supprimant les doublons, en corrigeant les erreurs, en traitant les valeurs manquantes et en normalisant les formats tels que la date et l'heure, la devise ou les unités de mesure. Elle peut également comprendre l'enrichissement des données, qui consiste à ajouter un contexte supplémentaire ou des valeurs dérivées, et la mise en correspondance des données, qui aligne les champs de différentes sources sur un schéma unifié. Cette phase garantit l'exactitude et la compatibilité des données intégrées, afin qu'elles soient prêtes pour l'analyse, le reporting ou un traitement ultérieur dans le système central.

Chargement des données

La phase de chargement des données consiste à transférer les données transformées dans un système central, tel qu'un entrepôt de données, lac de données, ou plateforme d'analyse. Cette étape permet de s'assurer que les données nettoyées et normalisées sont stockées dans un endroit centralisé afin d'y accéder et de les utiliser pour l'établissement de rapports, l'analyse ou d'autres opérations. Selon le système et les besoins, les données peuvent être chargées par lots à intervalles réguliers ou en continu et en temps réel (streaming). Le processus comprend également la validation des données chargées afin de s'assurer qu'elles ont été transférées correctement. Un chargement de données efficace et fiable garantit que le jeu de données intégré final est précis, à jour et prêt à l'emploi.

Synchronisation et mise à jour des données

La phase de synchronisation et de mise à jour des données permet de s'assurer que le système central reste cohérent avec les changements apportés dans les systèmes sources. Elle consiste à vérifier régulièrement les données nouvelles, modifiées ou supprimées et à mettre à jour les données intégrées en conséquence afin de maintenir la cohérence entre tous les systèmes. La synchronisation peut se faire en temps réel ou à intervalles réguliers, en fonction des besoins de l'entreprise et de la configuration technique. Elle peut inclure des mécanismes de résolution des conflits, de contrôle des versions et des pistes d'audit pour suivre les changements et garantir l'exactitude des données. Cette phase est essentielle pour maintenir la fiabilité des données intégrées, en particulier dans les environnements dynamiques où les données changent fréquemment.

Qualité des données et gouvernance

La phase de qualité et de gouvernance des données permet de s'assurer que les données intégrées sont exactes et conformes aux politiques de l'organisation et aux réglementations externes. Elle comprend la mise en œuvre de règles et de contrôles pour valider l'intégrité des données, détecter et corriger les erreurs, et maintenir des formats normalisés pour tous les ensembles de données. La gouvernance des données implique également de définir les rôles, les responsabilités et les procédures de gestion de l'accès, de la sécurité et de l'utilisation des données. Cette phase peut inclure la maintenance des métadonnées, la documentation de l'historique des données et l'application de la conformité aux lois sur la confidentialité des données telles que le GDPR ou l'HIPAA. En fin de compte, elle garantit que les données intégrées restent fiables et s'alignent sur les objectifs de l'entreprise et les exigences légales.

Types d'intégration de données

Il existe plusieurs types d'intégration de données, chacun étant conçu pour répondre à des besoins professionnels et à des environnements techniques spécifiques. Ces types d'intégration ont des objectifs différents et, souvent, les organisations utilisent une combinaison de ces types pour répondre à des exigences complexes en matière de données.

Intégration manuelle des données

La forme la plus basique d'intégration de données implique que les utilisateurs collectent et fusionnent les données manuellement. Bien que simple, ce processus prend du temps et est sujet à des erreurs humaines, ce qui le rend approprié uniquement pour des projets à petite échelle ou ponctuels.

Intégration des données dans un logiciel médiateur

L'intergiciel sert de pont entre les systèmes, leur permettant de communiquer et de partager des données en temps réel. Il est couramment utilisé dans les environnements d'entreprise où différentes applications doivent fonctionner ensemble de manière transparente.

Intégration des applications

Cette méthode fait appel à des applications logicielles utilisant des connecteurs ou API pour transférer et synchroniser des données avec d'autres systèmes. Il est flexible et souvent utilisé pour intégrer des plateformes basées sur le cloud ou des solutions SaaS.

Intégration uniforme de l'accès aux données

Cette approche permet d'obtenir une vue unifiée des données sans les déplacer physiquement. Au contraire, elle permet d'accéder aux données et de les interroger en temps réel à travers plusieurs systèmes, ce qui la rend utile pour les organisations qui ont besoin d'informations rapides sans duplication des données.

Intégration du stockage commun (entrepôt de données)

Avec l'intégration du stockage commun, les données provenant de diverses sources sont extraites, transformées et chargées dans un référentiel central, souvent un entrepôt de données. Ce processus est idéal pour la veille stratégique, l'analyse historique et la création de rapports.

Virtualisation des données

La virtualisation des données crée une couche abstraite qui permet aux utilisateurs d'accéder à des données provenant de sources multiples et de les analyser comme si elles se trouvaient au même endroit. Elle minimise le déplacement physique des données et améliore l'agilité et la rapidité d'accès aux informations en temps réel.

Exemples d'intégration de données

L'intégration des données est utilisée dans tous les secteurs pour améliorer les opérations, obtenir des informations et prendre des décisions éclairées. Voici quelques exemples de la manière dont elle améliore l'engagement des clients, le commerce électronique, les soins de santé, les services financiers et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Client 360

Une entreprise intègre des données provenant de son CRM, de l'analyse de son site web, de ses plateformes de médias sociaux et de ses outils de marketing par courriel afin de créer une base de données sur l'état de l'environnement. profil unifié du client. L'intégration permet de personnaliser les campagnes de marketing et d'améliorer l'engagement des clients en fonction de leur comportement et de leurs préférences en temps réel.

Gestion des commandes

Un détaillant en ligne intègre des données provenant de son site web, de sa base de données d'inventaire, de son fournisseur de services d'expédition et de sa passerelle de paiement pour rationaliser le traitement des commandes. L'intégration garantit un suivi précis des stocks, une expédition plus rapide et un meilleur service à la clientèle.

Dossiers des patients

Un hôpital intègre les données des patients Les médecins peuvent ainsi rassembler dans un seul système centralisé des données provenant de plusieurs services, comme les résultats de laboratoire, les systèmes d'imagerie et les dossiers de santé électroniques (DSE). Les médecins disposent ainsi d'une vue complète des antécédents médicaux du patient, ce qui permet d'améliorer le diagnostic et les décisions thérapeutiques.

Information financière

Un service financier combine des données provenant de plusieurs plateformes comptables, d'outils de suivi des dépenses et de systèmes de paie dans un entrepôt de données central. L'intégration de ces données permet des rapports financiers cohérentsLes résultats de l'analyse de l'impact sur l'environnement, les contrôles de conformité et l'établissement de prévisions plus précises.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement (GCA)

Une entreprise manufacturière intègre des données provenant des fournisseurs, des installations de production et des partenaires logistiques pour surveiller l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement en temps réel. Cela permet d'identifier les goulets d'étranglement, de réduire les retards et d'optimiser la gestion des stocks.

Avantages de l'intégration des données

L'intégration des données aide les organisations à rationaliser leurs opérations, à améliorer la collaboration et à mieux analyser les données. En unifiant les informations, les entreprises peuvent obtenir davantage d'informations et améliorer leur efficacité opérationnelle. Voici quelques-uns des avantages spécifiques qu'offre l'intégration :

• Amélioration de l'accessibilité des données : Les systèmes intégrés offrent une vue centralisée des données, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder plus facilement aux informations nécessaires sans devoir passer d'un outil à l'autre ou d'une base de données à l'autre.
• Une prise de décision mieux informée : Avec fiabilité, données en temps réelLes équipes peuvent prendre des décisions en toute confiance et répondre rapidement aux changements et aux nouvelles opportunités.
• Augmentation de l'efficacité opérationnelle : L'automatisation des flux de données réduit le besoin de saisie manuelle des données, ce qui évite aux équipes de s'engager dans des tâches répétitives et monotones et permet de conserver des ressources pour des initiatives stratégiques.
• Amélioration de la qualité des données : L'intégration des données normalise et nettoie les données provenant de diverses sources, réduisant ainsi les erreurs, les doublons et les incohérences entre les systèmes.
• Meilleure collaboration entre les équipes : Lorsque tous les services travaillent avec les mêmes données, l'alignement et la communication s'améliorent, ce qui favorise un environnement plus collaboratif et plus productif.
• Amélioration de l'évolutivité : Les systèmes intégrés sont plus faciles à faire évoluer en fonction des besoins de l'entreprise, ce qui simplifie l'intégration de nouveaux outils, plateformes ou sources de données.
• Soutien à l'analyse et à l'IA : Des ensembles de données propres et unifiés sont essentiels à la précision de la veille stratégique, de l'analyse prédictive et de l'apprentissage automatique.
• Amélioration de la conformité et de la sécurité : La gestion centralisée des données facilite l'application des politiques de gouvernance des données, le suivi des données et le respect des réglementations en matière de protection de la vie privée.

Défis liés à l'intégration des données

Aussi bénéfique que soit l'intégration des données, elle peut être difficile à mettre en œuvre, en particulier si les systèmes, les sources de données et les besoins de l'entreprise sont complexes. C'est pourquoi il est essentiel de prévoir à l'avance les défis à relever dans le cadre du processus d'intégration. Voici ce à quoi vous devez vous préparer :

• Silos de données et incompatibilité : L'intégration de données provenant de systèmes déconnectés ou de plateformes existantes peut s'avérer difficile en raison des différences de formats, de structures et de technologies.
• Problèmes de qualité des données : Des données incohérentes, incomplètes ou en double peuvent conduire à des résultats inexacts si elles ne sont pas correctement nettoyées et validées lors de l'intégration.
• Complexité de l'intégration en temps réel : La synchronisation des données en temps réel ou quasi réel nécessite une infrastructure et des outils plus avancés, ce qui augmente souvent le coût et la complexité de l'intégration.
• Coûts de mise en œuvre élevés : En fonction de leur taille et de leur portée, les projets d'intégration peuvent nécessiter des ressources importantes, des investissements dans des outils, des consultants et une maintenance continue.
• Problèmes d'évolutivité : Maintenir la qualité des performances et assurer l'évolutivité de votre système central peut s'avérer difficile à mesure que le volume de données augmente.
• Risques liés à la sécurité et à la conformité : Le déplacement et la combinaison de données provenant de plusieurs systèmes peuvent créer des vulnérabilités si les contrôles d'accès, le cryptage et les mesures de conformité appropriés ne sont pas en place.
• Questions de gouvernance : Il peut être difficile d'aligner les équipes, les processus et les politiques autour des flux de données intégrés sans un cadre de gouvernance clair et un soutien organisationnel.
• Sélection d'outils : Le choix de la plate-forme ou de l'outil d'intégration de données adéquat nécessite une évaluation minutieuse afin de s'assurer qu'il correspond à l'environnement technique et aux objectifs de l'entreprise.

Outils d'intégration de données

Ces outils extraient des données de diverses sources, les transforment dans un format standardisé et les chargent dans un système central.

• ELT (extraction, chargement, transformation) : Google Cloud Dataflow, AWS Glue et Fivetran sont idéaux pour les environnements où les données sont chargées dans un entrepôt de données ou un lac de données, puis transformées selon les besoins. Ces outils sont particulièrement utiles pour l'intégration de données basée sur le cloud.
• Zéro ETL (extraction, transformation, chargement): Amazon Aurora zero-ETL avec Amazon Redshift et Google BigQuery Data Transfer Service simplifie le pipeline de données en éliminant le besoin de processus ETL traditionnels. Il permet un mouvement quasi instantané des données entre les systèmes et réduit la latence et la maintenance.
• Intégration basée sur l'API : Les entreprises peuvent utiliser des outils tels que MuleSoft Anypoint Platform, Dell Boomi et Zapier pour automatiser les flux de travail et intégrer différentes applications par le biais d'API.
• Intégration de données en temps réel : Apache Kafka, AWS Kinesis et Google Cloud Pub/Sub sont des outils de flux de données conçus pour gérer un flux de données continu, ce qui les rend parfaits pour les scénarios qui nécessitent un traitement des données en temps réel.
• Intégration de données hybrides : Les entreprises peuvent utiliser Talend Cloud, Oracle Data Integrator (ODI) et Microsoft Azure Data Factory pour intégrer le cloud et les systèmes sur site, ce qui garantit un échange de données transparent entre les différents environnements.

Une analyse complète du processus d'intégration des données

Planification de l'intégration des données

Définissez clairement vos objectifs en matière de données, identifiez les sources de données (par exemple, les bases de données, les API) et les autres outils pertinents. Au cours de cette phase, vous devez également mettre en place un cadre de gouvernance des données pour la sécurité, la conformité et la qualité des données.

Transformer les données à l'aide des technologies de l'IA

Vous pouvez utiliser l'IA pour détecter des modèles, nettoyer les incohérences et améliorer les données en complétant les valeurs manquantes ou en suggérant des formats standard. Elle peut également mettre en correspondance des champs entre différentes sources de données, ce qui rend le processus de transformation plus rapide, plus précis et plus adaptable aux changements au fil du temps.

S'appuyer sur l'ingestion de données en temps réel

Utilisation l'ingestion de données en temps réel pour collecter, traiter et intégrer des données provenant de différentes sources au fur et à mesure qu'elles sont générées. Cette approche permet d'obtenir des informations et de prendre des décisions à la minute près et de prendre en charge des environnements dynamiques tels que la finance, le commerce électronique et l'IdO en synchronisant continuellement les données sans attendre les mises à jour par lots.

Utiliser l'intégration cloud-native

Exploiter des infrastructures natives de l'informatique en nuage telles que les lacs de données ou les entrepôts pour connecter, transformer et gérer les données à travers des systèmes distribués. Cela permet une intégration transparente entre les applications en nuage, les systèmes sur site et les sources de données, souvent avec des frais généraux d'infrastructure réduits et une prise en charge intégrée des flux de travail modernes.

Garantir l'exactitude grâce à l'analyse et au suivi

Après l'intégration, suivez les analyses et contrôlez en permanence les performances des données pour garantir l'exactitude et la cohérence du système. Le suivi de vos données permet de détecter les anomalies, de contrôler l'efficacité du flux de données et de fournir des informations sur la santé du système, ce qui permet une résolution rapide des problèmes et une amélioration continue.

Principaux enseignements

1. L'intégration des données est essentielle pour obtenir des informations unifiées : La combinaison de données provenant de sources multiples permet aux entreprises de disposer d'une vision complète et précise pour prendre leurs décisions.
2. La planification stratégique en est le fondement : La clé du succès réside dans une stratégie bien définie qui comprend la préparation des obstacles à l'avance, l'identification des sources de données, la sélection des outils d'intégration et la mise en place de politiques de gouvernance.
3. L'IA et l'automatisation améliorent l'efficacité : L'apprentissage automatique rationalise la cartographie des données, la transformation et la détection des anomalies, réduisant ainsi les erreurs manuelles et accélérant les processus.
4. Le traitement en temps réel permet une prise de décision plus rapide : Les outils de flux de données tels qu'Apache Kafka et AWS Kinesis permettent aux entreprises d'agir instantanément sur les nouvelles données.
5. Les solutions basées sur l'informatique en nuage offrent une certaine évolutivité : Les entrepôts de données en nuage (Snowflake, BigQuery) et les lacs de données offrent des moyens flexibles et rentables de gérer l'intégration de données à grande échelle.
6. La qualité et la gouvernance des données sont essentielles : La surveillance continue, la conformité aux réglementations (GDPR, HIPAA) et les mesures de sécurité garantissent que les données restent fiables et sécurisées.
7. Une intégration efficace apporte une valeur ajoutée à l'entreprise : Les données intégrées alimentent la veille stratégique, l'analyse prédictive et les perspectives basées sur l'IA.