Présentation de l'intégration des données

Les entreprises génèrent des données depuis une multitude d'applications, de plateformes et d'environnements. Les systèmes financiers, les plateformes de Supply Chain, les applications clients, les services cloud et les fournisseurs de données externes produisent tous des informations très précieuses en soi, mais qui sont bien plus puissantes lorsqu'elles peuvent être consultées et utilisées ensemble. Sans une approche coordonnée, ces données restent fragmentées, peu fiables et difficiles à utiliser de manière cohérente entre les équipes et les cas d'utilisation.

Avec l'augmentation des volumes de données et la généralisation des architectures distribuées, l'intégration des données est devenue une fonctionnalité core. Elle permet aux entreprises d'aller au-delà du rapprochement manuel et des pipelines de données déconnectés, créant ainsi les bases nécessaires à l'obtention d'informations fiables et de résultats fondés sur les données.

Cette page explique ce qu'est l'intégration des données, son fonctionnement et les différents types. Elle explique également comment les approches modernes permettent un accès en temps réel, des analytiques unifiées et des architectures de données évolutives.

En quoi consiste l'intégration des données ?

L'intégration des données désigne le processus consistant à combiner des données provenant de plusieurs sources disparates en une vue unique et unifiée. Elle permet aux entreprises d'accéder aux données, de les analyser et de les utiliser de manière cohérente dans les divers systèmes, applications et environnements.

Concrètement, l'intégration des données permet de connecter les données des systèmes opérationnels, des plateformes analytiques, des services cloud et des sources externes. En harmonisant les formats, les structures et les définitions métier, l'intégration des données permet de garantir la fiabilité et la réutilisation des informations dans différents cas d'utilisation.

Lorsqu'elle est bien conçue, une approche d'intégration des données réduit les silos de données, améliore la qualité des données et crée une base fiable pour l'analytique et les processus opérationnels. Plutôt que de travailler avec des ensembles de données fragmentés ou incohérents, les équipes peuvent s'appuyer sur des données intégrées pour améliorer le reporting, les prévisions et la prise de décision.

Avantages des données intégrées

L'intégration des données est un élément essentiel de la stratégie globale de gestion des données de toutes les entreprises. Elle aide à diffuser les bonnes informations dans toute l'entreprise et rassemble les équipes en coordonnant les activités et les décisions en faveur de la mission de l'entreprise, à savoir fournir des produits et des services de qualité de manière efficace.

Une fois toutes les données de l'entreprise collectées, elles sont nettoyées et validées afin de s'assurer qu'elles ne contiennent aucune erreur ni incohérence. Ces données peuvent ensuite être intégrées et gérées dans plusieurs ensembles de données à l'aide d'approches coordonnées de gestion des données, souvent appelés « structure de données ». Ces dernières relient les données entre les systèmes tout en prenant en charge la gouvernance, l'analytique et l'accès en temps réel sans nécessiter la consolidation de toutes les données dans un référentiel unique.

Une source complète et précise de données intégrées soutient les processus et technologies innovants sur lesquels les entreprises s'appuient pour rester compétitives. Les initiatives telles que l'intelligence artificielle, le Machine Learning et l'Industrie 4.0 ont besoin de données cohérentes et intégrées pour produire des résultats fiables.

Sans intégration des données, les informations restent cloisonnées au sein d'applications et de plateformes disparates, ce qui limite à la fois l'efficacité opérationnelle et la prise de décisions stratégiques. Lorsque les ensembles de données sont limités, les décisions métier importantes peuvent être basées sur une analytique inexacte ou incomplète.

Comment fonctionne l'intégration des données ?

L'intégration des données consiste à collecter les données à partir des systèmes sources, à les transformer selon les besoins et à les transmettre aux systèmes cibles, où elles peuvent être utilisées à des fins d'analyse ou d'exploitation.

Les approches traditionnelles d'intégration des données reposent souvent sur des processus ETL (extraction, transformation, chargement). Dans le cadre d'un processus ETL, les données sont extraites des systèmes sources, transformées selon des règles métier, puis chargées dans un système cible tel qu'un entrepôt de données.

Les approches plus récentes utilisent de plus en plus l'ELT (extraction, chargement, transformation). Avec l'ELT, les données brutes sont d'abord chargées dans l'environnement cible, puis transformées à l'aide des capacités de traitement de cet environnement. Cette approche est courante dans les architectures basées sur le cloud.

L'intégration moderne des données repose également sur les API et l'ingestion de données en temps réel. Les API permettent aux applications d'échanger des données directement, tandis que l'intégration par streaming et basée sur les événements prend en charge les mises à jour continues des données. Ces méthodes aident les entreprises à prendre en charge l'analytique en temps réel et les applications réactives parallèlement au traitement par lots traditionnel.

Vue d'ensemble du processus d'intégration des données

Le processus d'intégration des données consiste généralement à collecter des données provenant de multiples sources, à appliquer des transformations pour les aligner sur les règles métier, puis à transférer ces données vers des environnements où elles peuvent être analysées ou mises en œuvre. Une représentation visuelle de ce processus permet d'illustrer la manière dont les données circulent dans le pipeline d'intégration.

Types d'intégration des données

Il existe plusieurs types d'intégration, en fonction de la source, du format et du volume de données, ainsi que de la fréquence à laquelle elles doivent être consultées ou mises à jour.

• Mouvement de données en masse ou par lots : il s'agit du type d'intégration des données le plus courant, impliquant l'extraction, la transformation et le chargement programmés des données. L'intégration par lots est généralement utilisée pour le reporting, l'analyse historique et les scénarios ne nécessitant pas de mises à jour en temps quasi réel.
• Réplication des données : les données sont copiées d'une base de données à une autre en transférant uniquement les données qui ont été modifiées. La réplication permet de synchroniser les systèmes et est souvent utilisée pour prendre en charge la disponibilité, la redondance ou l'analytique en aval.
• Virtualisation des données : la virtualisation des données fournit une vue logique unique des données provenant de plusieurs sources à l'aide d'une couche d'abstraction virtuelle. Cette approche permet un accès en temps réel aux données, quel que soit leur emplacement, leur système source ou leur format, sans avoir à les déplacer physiquement.
• Intégration des données de flux : ce type d'intégration est utilisé pour les données générées dans un flux constant où le traitement et la transformation doivent être effectués en temps réel. L'intégration de flux prend en charge des cas d'utilisation tels que le traitement des événements, le suivi et l'analytique en temps réel.
• Mouvement de données orienté message : les données sont regroupées dans des messages échangés entre les applications, souvent en temps réel. L'intégration orientée message prend en charge la communication asynchrone et est couramment utilisée pour découpler les systèmes tout en permettant l'échange de données en temps réel.
• Intégration des données basée sur API : les API permettent aux applications et aux services d'échanger des données directement via des interfaces standardisées. L'intégration basée sur API est couramment utilisée pour prendre en charge les scénarios interapplications, l'accès aux données en temps réel et les architectures pilotées par les événements.
• Intégration hybride des données : l'intégration hybride combine plusieurs approches d'intégration dans des environnements on-premises et cloud. Ce type d'intégration est courant dans les entreprises disposant d'environnements distribués, ce qui permet un accès constant aux données, quel que soit leur emplacement, dans tous les systèmes.

Le défi consiste à choisir le type d'intégration adapté à votre environnement et à vos besoins uniques. La plupart des entreprises utilisent plusieurs approches. Il est essentiel de comprendre comment combiner ces méthodes d'intégration dans une stratégie cohérente afin de mettre en place une architecture de données évolutive et adaptable.

Avantages d'une couche unifiée de données et d'analytique

Une couche unifiée de données et d'analytique désigne une approche permettant d'accéder à des données intégrées, de les analyser et de les utiliser de manière cohérente dans l'environnement de données d'une entreprise. Plutôt que de s'appuyer sur des copies de données déconnectées ou des environnements de reporting isolés, cette approche favorise une base commune pour l'analytique et la prise de décision.

En travaillant à partir d'une couche unifiée, les entreprises peuvent s'assurer que l'analytique, le reporting et la planification sont basés sur des définitions de données et un contexte métier cohérents. Cela permet de réduire les divergences entre les équipes, d'améliorer la confiance dans les informations et de faciliter la comparaison des résultats entre les fonctions et les régions.

Une couche de données et d'analytique unifiée soutient également la réutilisation et l'évolutivité. Au lieu de recréer des pipelines de données ou des modèles analytiques pour chaque cas d'utilisation, les entreprises peuvent s'appuyer sur des actifs de données partagés, ce qui accélère la transmission d'informations tout en réduisant les doublons et la complexité.

Il est important de noter que cette approche ne nécessite pas la consolidation physique de toutes les données dans un seul système. L'intégration des données permet d'accéder aux données là où elles se trouvent, tout en offrant une vue analytique cohérente à l'échelle de l'entreprise.

Cycle de vie et architecture de l'intégration des données

Un cycle de vie structuré de l'intégration des données aide les entreprises à gérer la complexité et à maintenir la qualité des données à grande échelle. Voici les étapes d'un cycle de vie classique :

• Planification : définir les objectifs de l'intégration, les sources de données et les architectures cibles.
• Mappage : identifier les relations entre les structures de données sources et cibles.
• Ingestion : collecter des données à partir des systèmes sources à l'aide de méthodes par lot, de streaming ou basées sur API.
• Transformation : appliquer les règles métier, l'enrichissement et le formatage.
• Validation : vérifier la qualité, l'exhaustivité et l'exactitude des données.
• Catalogage : documenter les métadonnées, le lignage et la propriété.
• Suivi : évaluer les performances, la fiabilité et la pertinence des données au fil du temps.

Ensemble, ces étapes contribuent à une architecture d'intégration de données évolutive et gouvernée.

Tendances et technologies en matière d'intégration des données

Dans le contexte actuel, la transformation et l'exploitation de la valeur des données sont la clé de la résilience et de l'agilité des entreprises. Au fur et à mesure que les entreprises se lancent dans la transformation digitale et adoptent de nouvelles technologies, l'intégration des données continue d'évoluer. Les nouvelles tendances élargissent les approches traditionnelles d'intégration des données, aidant les entreprises à gérer la complexité et à préparer les données pour l'analytique avancée et les cas d'utilisation basés sur l'IA.

Orchestration des données

À mesure que les environnements deviennent plus distribués, que les sources de données continuent de proliférer et que les types de données se diversifient, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'orchestration des données pour gérer plus efficacement de grands volumes de données.

L'orchestration des données adopte une approche plus large et plus complète de l'intégration des données que l'ETL traditionnel seul. Elle coordonne l'intégration, l'enrichissement et la transformation de nombreux types de données (y compris les données structurées, non structurées et de flux) provenant de systèmes on-premises, d'environnements cloud et de sources externes. En gérant la manière dont les données circulent entre les systèmes et les processus, l'orchestration des données aide les entreprises à générer des informations plus pertinentes tout en réduisant la complexité et les coûts associés à l'intégration de données à grande échelle.

Structure de données

Ces dernières années, les méthodes traditionnelles d'intégration des données ont eu du mal à suivre le rythme de l'expansion des environnements de données. Des défis tels que la complexité croissante des sources de données, les contraintes de connectivité et la fragmentation des architectures ont rendu l'intégration plus difficile à gérer à grande échelle.

La structure de données relève ces défis en offrant une approche plus agile et résiliente de l'intégration des données. En utilisant les métadonnées, l'automatisation et les processus intelligents, la structure de données permet de réduire la complexité des workflows d'intégration et des pipelines. Cette approche permet de connecter les données de manière plus dynamique dans tous les environnements tout en améliorant la gouvernance, la cohérence et l'adaptabilité.

Intégration hybride des données

De nombreuses entreprises opèrent aujourd'hui dans des environnements hybrides qui incluent des systèmes basés sur le cloud et on-premises. Les données générées par ces systèmes sont souvent réparties entre de multiples applications, plateformes et emplacements, ce qui pose des problèmes d'accès et de cohérence.

L'intégration hybride des données permet aux entreprises de connecter, de consulter et de partager des données entre ces environnements, quel que soit l'endroit où elles se trouvent. En prenant en charge l'intégration entre les systèmes cloud et on-premises, les approches hybrides aident les entreprises à conserver leur flexibilité tout en contribuant à garantir que les données puissent être utilisées de manière cohérente à travers les activités liées à l'analytique, aux opérations et aux applications.

Intégration holistique

Dans une économie digitale en constante évolution, l'agilité de l'entreprise est désormais une priorité stratégique. Pour atteindre cette agilité, il ne suffit pas de mener des efforts d'intégration isolés axés sur un seul domaine.

Une approche holistique de l'intégration consiste à regrouper l'intégration des données et l'intégration des applications au sein d'une stratégie unifiée. En considérant l'intégration comme une capacité globale plutôt que comme des disciplines distinctes, les entreprises peuvent prendre en charge toutes les formes d'intégration au sein d'un environnement hybride. Cette vue globale permet d'améliorer la coordination entre les systèmes, les processus et les données, ce qui permet aux entreprises de réagir plus efficacement au changement.

Intégration des données et IA

Les initiatives en matière d'IA reposent sur l'accès à de grands volumes de données précises et bien intégrées. Sans un socle de données cohérent et fiable, les modèles et les applications d'IA peinent à fournir des résultats pertinents.

L'intégration des données joue un rôle essentiel dans la préparation des données pour l'IA, en rassemblant les informations provenant de plusieurs systèmes, en harmonisant les formats et les définitions et en garantissant la qualité des données. Les données intégrées permettent à l'IA d'exploiter un ensemble d'informations plus large et plus représentatif, améliorant ainsi la pertinence et la fiabilité des résultats.

À mesure que les entreprises adoptent l'IA dans les domaines de l'analytique, des opérations et de la prise de décision, l'intégration des données contribue également à soutenir la gouvernance et la transparence. En maintenant le lignage, le contexte et le contrôle lors du transfert des données entre les systèmes, l'intégration aide les entreprises à appliquer l'IA de manière responsable et à grande échelle.

L'intégration des données joue ainsi un rôle essentiel dans le développement de l'IA, en fournissant le socle fiable nécessaire pour soutenir l'analytique avancée, l'automatisation et les applications intelligentes.

Cas d'utilisation relatifs à l'intégration des données

Lorsque des données sont générées, elles peuvent être intégrées et utilisées pour obtenir des informations en temps réel qui profitent à l'entreprise. Les entreprises qui opèrent dans plusieurs régions ou unités métier peuvent obtenir une vue consolidée sur l'ensemble de leurs opérations afin de comprendre ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et où des problèmes sont susceptibles d'apparaître.

Une vue unifiée facilite la compréhension des liens de cause à effet entre les systèmes et les processus. Grâce aux données intégrées, les entreprises peuvent réagir plus rapidement, rectifier le tir en temps réel et réduire les risques opérationnels et stratégiques.

Grâce à l'intégration des données, les entreprises peuvent :

• Optimiser l'analytique : accéder aux données des systèmes opérationnels, les mettre en attente ou les extraire (appelé communément entreposage de données), puis les transformer sous la forme d'une analytique fiable. En intégrant des données provenant de plusieurs sources, les entreprises améliorent la précision de leur reporting et rendent les analyses plus pertinentes à travers toutes les fonctions.
• Favoriser la cohérence entre les applications opérationnelles : assurer la cohérence de la base de données entre les applications intraentreprises et interentreprises. L'intégration des données prend en charge les flux de données unidirectionnels et bidirectionnels, permettant ainsi aux applications de s'appuyer sur des informations harmonisées et actualisées.
• Partager des données en dehors de l'entreprise : fournir des données fiables et gouvernées aux parties externes comme les clients, les fournisseurs et les partenaires. Les données intégrées permettent un partage contrôlé des données tout en garantissant l'exactitude, la sécurité et la transparence dans toutes les interactions externes.
• Orchestrer les services de données : déployer toutes les fonctionnalités d'intégration des données d'exécution en tant que services de données réutilisables accessibles par les applications et les processus selon les besoins. Cette approche aide à garantir la rapidité, la précision et la cohérence lors de l'utilisation des données dans des scénarios opérationnels.
• Assurer la migration et la consolidation des données : répondre aux besoins de mouvement et de transformation lors des initiatives de migration et de consolidation. Les scénarios courants comprennent le remplacement des systèmes existants, la consolidation des applications après une fusion ou la migration des données vers de nouveaux environnements tout en préservant le contexte métier.

Histoire de l'intégration des données

La combinaison de données provenant de différentes sources a toujours été un défi depuis que les systèmes d'entreprise ont commencé à collecter des informations. Ce n'est qu'au début des années 1980 que les informaticiens ont commencé à concevoir des systèmes capables de prendre en charge l'interopérabilité entre des bases de données hétérogènes.

L'un des premiers systèmes d'intégration des données à grande échelle a été développé par l'Université du Minnesota en 1991. Son objectif était d'assurer l'interopérabilité des milliers de bases de données sur la population. Le système utilisait une approche d'entreposage de données permettant d'extraire, de transformer et de charger des données de sources disparates dans un schéma commun afin qu'elles puissent être utilisées ensemble.

Dans les années qui ont suivi, de nouveaux défis sont apparus. Les entreprises ont été confrontées à des problèmes croissants liés à la qualité des données, à la gouvernance des données, à la modélisation des données et, plus particulièrement, à l'isolation des données à mesure que les informations étaient cloisonnées au sein des systèmes.

Les données intégrées sont devenues l'impératif des entreprises au début des années 2010, avec l'essor de l'Internet des Objets (IoT). Une gamme d'appareils, d'applications et de plateformes en pleine expansion a commencé à générer des volumes considérables de données. Avec la généralisation du Big Data, les entreprises ont dû trouver de nouveaux moyens de gérer et d'exploiter les informations qu'elles collectaient.

Aujourd'hui, les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs utilisent l'intégration pour extraire de la valeur des données stockées dans toutes les applications et plateformes de l'entreprise.

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