En quoi consiste l'intégration des données ?
L'intégration des données est un ensemble de pratiques, d'outils et de procédures architecturales qui permettent aux entreprises d'utiliser, de combiner et de tirer parti de tous les types de données.
Présentation de l'intégration des données
L'intégration des données est un ensemble de pratiques, d'outils et de procédures architecturales qui permettent aux entreprises d'utiliser, de combiner et de tirer parti de tous les types de données. En plus de consolider les données provenant de systèmes disparates, le processus garantit que les données sont nettoyées et exemptes d'erreurs afin d'optimiser leur utilité pour l'entreprise.
Les données intégrées sont particulièrement utiles pour les entreprises ayant un environnement diversifié et distribué, avec un éventail de sources de données et de ressources générant des informations. Dans ce cas, les données sont souvent cloisonnées et déconnectées des autres données métier, ce qui prive l'entreprise d'une vue unifiée de ses activités.
L'intégration des données permet à l'entreprise d'atteindre son plein potentiel. Les décisions importantes reposent sur des informations précises et les nouvelles technologies qui dépendent des données nettoyées peuvent être mises en œuvre et optimisées, ce qui aide l'entreprise à innover et à prospérer.
Histoire de l'intégration des données
La combinaison des différentes sources de données pose un problème depuis que les systèmes de gestion ont commencé à collecter des données. Ce n'est qu'au début des années 1980 que les informaticiens ont commencé à concevoir des systèmes prenant en charge l'interopérabilité des bases de données hétérogènes ou différentes.
L'un des premiers systèmes d'intégration des données 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 de visualisation pour les rendre compatibles.
Dans les années qui ont suivi, différents défis sont apparus, notamment en ce qui concerne la qualité, la gouvernance, la modélisation et, surtout, l'isolation ou le cloisonnement des données.
Les données intégrées sont devenues l'impératif des entreprises au début des années 2010, avec l'avènement de l'Internet des Objets (IoT). Soudain, un large éventail d'appareils, d'applications et de plateformes généraient d'énormes volumes de données, submergeant les entreprises. Le Big Data a fait son apparition et les entreprises ont dû trouver un moyen d'exploiter le potentiel de toutes ces informations.
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.
Cas d'utilisation relatifs à l'intégration des données
Lorsque des données sont générées, elles peuvent être intégrées et utilisées pour obtenir des insights en temps réel qui profitent à l'entreprise. Une entreprise établie dans plusieurs régions peut obtenir une vue consolidée sur l'ensemble de ses opérations pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Une vue unique de l'entreprise facilite la compréhension des causes et des effets, ce qui permet d'effectuer des rectifications en temps réel et de réduire les risques.
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 (entreposage de données), puis les transformer et les livrer à l'entreprise sous la forme d'une analytique fiable.
Favoriser la cohérence entre les applications opérationnelles : assurer la cohérence de la base de données entre les applications (intra-entreprises et inter-entreprises), de manière bidirectionnelle et unidirectionnelle.
Partager des données en dehors de l'entreprise : fournir des données fiables aux parties externes comme les clients, les fournisseurs et les partenaires.
Orchestrer les services de données : déployer toutes les fonctionnalités d'intégration des données d'exécution en tant que services de données pour garantir rapidité et précision.
Assurer la migration et la consolidation des données : répondre aux besoins de mouvement et de transformation dans le cadre de la migration et de la consolidation des données, par exemple, lors du remplacement d'applications héritées ou de la migration vers de nouveaux environnements.
Avantages des données intégrées
L'intégration des données est un élément essentiel de la stratégie globale de gestion des données dans toutes les entreprises. L'intégration des données permet de fournir les bonnes informations et de faire le point, en coordonnant toutes les activités et décisions en faveur de l'objectif de l'entreprise, à savoir fournir de manière efficace des produits et services de qualité aux clients.
Une fois les données collectées dans l'ensemble de l'entreprise, elles sont nettoyées et validées pour garantir qu'elles ne contiennent pas d'erreurs ni d'incohérences, avant d'être intégrées dans un ensemble de données unique ou organisées dans plusieurs ensembles de données (bien souvent selon la méthodologie de la structure de données).
Avec une source complète et précise de données intégrées, les entreprises peuvent recourir aux technologies et processus innovants dont elles ont besoin pour réussir. Les initiatives d'intelligence artificielle, de Machine Learning et d'Industrie 4.0, par exemple, ne seraient pas durables sans accès à de vastes magasins de données intégrées.
Sans intégration des données, celles-ci restent cloisonnées au sein d'applications et de plateformes disparates. Cela nuit aux capacités opérationnelles et stratégiques de l'entreprise. Lorsque les ensembles de données sont limités, les décisions de gestion importantes sont basées sur une analytique inexacte.
Découvrez comment ces entreprises bénéficient des avantages de l'intégration des données :
Federal Mogul : fabricant de pièces d'origine et de rechange leader dans l'industrie automobile, Federal Mogul crée les technologies sur lesquelles reposent de prestigieuses marques de voitures telles que Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar. Découvrez comment il a créé une source de données unique et accéléré la prise de décision grâce à un accès aux informations en temps réel.
Costain Group : partenaire des administrations au Royaume-Uni, Costain Group accède aux données cloisonnées et les consolide pour rendre les projets de transport plus efficaces, tout en réduisant les émissions et en économisant les fonds publics. Le groupe s'appuie sur l'intégration des données pour accéder à des volumes plus importants, ce qui accélère la prise de décision pilotée par les données et permet de maximiser les résultats.
Comment fonctionne l'intégration des données ?
Les modèles d'intégration des données les plus couramment utilisés dépendent d'un processus ETL (extraction, transformation, chargement).
- Extraction : les données sont déplacées d'un système source vers un référentiel de mise en forme temporaire, où elles sont nettoyées, ce qui permet de garantir leur qualité.
- Transformation : les données sont structurées et converties pour être adaptées à la source cible.
- Chargement : les données structurées sont chargées dans un entrepôt de données ou une autre entité d'archivage.
Une fois les informations intégrées, on procède à une analyse des données, pour fournir aux utilisateurs métier fonctionnels les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions avisées.
Aperçu du processus d'intégration des données, des sources de données au processus ETL et à l'analytique, qui facilite les prises de décisions stratégiques.
Types d'intégration des données
Il existe plusieurs types d'intégration, en fonction de la source et du type de données.
Mouvement de données en masse/lots : il s'agit du type d'intégration le plus courant, impliquant l'extraction, la transformation et le chargement des données.
Réplication des données : les données sont copiées d'une base de données à une autre. Seules les données modifiées sont conservées et répliquées dans une base de données secondaire.
Virtualisation des données : il s'agit d'un aperçu unique de toutes les données d'une base de données créé à partir d'une couche d'abstraction virtuelle. Elle offre un accès en temps réel aux données, quel que soit leur emplacement, leur système source ou leur type.
Intégration des données de flux : ce type d'intégration est utilisé pour les données créées dans un flux constant où la transformation doit être effectuée à la volée.
Mouvement de données orienté message : les blocs de données sont regroupés dans des messages lus par les applications, l'échange de données ayant lieu en temps réel.
Le défi consiste à choisir le type d'intégration adapté à votre environnement et à vos besoins uniques. La plupart des entreprises en utilisent plusieurs. Il est essentiel de comprendre comment réunir ces outils d'intégration dans un ensemble cohérent.
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. Elles sont également essentielles à la transformation digitale et à l'adoption de nouvelles technologies. Les tendances émergentes font passer l'intégration des données au niveau supérieur en apportant la valeur ajoutée nécessaire.
Orchestration des données
À mesure que l'environnement de gestion devient plus distribué, que les sources de données se multiplient et que les types d'informations se diversifient, les entreprises se tournent vers l'orchestration des données pour organiser les volumes importants.
Le processus utilise une approche plus complète de l'intégration des données et du modèle ETL traditionnel, intégrant, enrichissant et transformant tous les types de données, telles que les données non structurées et en streaming, à partir de sources sur site, cloud et externes. L'orchestration des données génère des insights plus intelligents tout en réduisant la complexité de l'intégration et les coûts associés.
Structure de données
Ces dernières années, les méthodes d'intégration standard ont échoué en raison des défis nouveaux et croissants, comme les sources de données complexes, les limitations de connectivité et d'autres facteurs. La structure de données offre une approche plus agile et résiliente de l'intégration des données, en réduisant la complexité grâce à l'automatisation des processus, des workflows et les pipelines.
Intégration hybride des données
Aujourd'hui, de nombreuses entreprises possèdent des systèmes cloud et sur site et les données issues de ces systèmes sont réparties sur un large éventail d'applications et d'emplacements. L'intégration hybride des données permet aux utilisateurs d'accéder aux données et de les partager via n'importe quelle application, quel que soit leur emplacement.
Intégration holistique
Dans l'économie digitale en constante évolution, l'agilité de l'entreprise est une priorité stratégique. Une approche globale de l'intégration est essentielle pour y parvenir. En combinant les différentes disciplines d'intégration des données et applications dans un effort global, tous les types d'intégration sont pris en charge dans un environnement hybride.
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