Qu’est-ce que l’intégration de données ? Définition, avantages et meilleures pratiques

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

L'intégration de données désigne l'ensemble des différentes manières de combiner et de centraliser les données organisationnelles dans un entrepôt de données cloud ou lac de données à des fins diverses. Cet article sert de guide complet sur l'intégration de données, couvrant sa définition, ses types et techniques, ses avantages, ses défis, ses cas d'utilisation et ses meilleures pratiques.

Définition de l'intégration des données

L'intégration des données est un processus stratégique qui combine des données provenant de plusieurs sources pour fournir aux organisations une vue unifiée permettant des informations améliorées, une prise de décision éclairée et une compréhension cohérente de leurs opérations commerciales.

L'intégration des données est un élément essentiel du gestion des données processus, servant d’épine dorsale à presque toutes les initiatives basées sur les données. Il garantit que les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de leurs actifs de données de manière efficace et efficiente. Il leur permet de rester compétitifs et innovants dans un paysage de plus en plus centré sur les données en rationalisant l'analyse des données, intelligence économique (BI), et, finalement, la prise de décision.

L'objectif ultime de l'intégration des données est de soutenir les organisations dans leurs initiatives basées sur les données en fournissant un accès aux données les plus récentes. En d’autres termes, l’intégration des données signifie décomposer silos de données et offrir aux entreprises un source unique de vérité (SSOT). Le concept de SSOT implique que les données doivent être précises, cohérentes et facilement disponibles pour une utilisation dans toute l'organisation, une condition essentielle pour prendre des décisions commerciales efficaces.

L'intégration des données n'est pas simplement une entreprise technique. Au lieu de cela, il transcende le domaine informatique et sert de base permettant aux utilisateurs professionnels de prendre en charge leurs propres projets de données.

Intégration de données vs ingestion de données

Les deux  ingestion de données et l'intégration des données sont des processus essentiels dans la gestion des données. Cependant, ils répondent à des objectifs différents. Alors que l'ingestion de données se concentre sur l'introduction des données dans un environnement de stockage ou de traitement, l'intégration des données va au-delà et unifie, transforme et prépare les données pour l’analyse et la prise de décision.

Voici les principales différences entre les deux processus :

Intégration de données vs intégration d'applications

Intégration d'applications est un autre concept fréquemment utilisé dans cet espace. Il est important de faire la différence entre l'intégration d'applications et l'intégration de données, d'autant plus que les deux se complètent souvent pour réaliser des opérations transparentes.

Alors que l'intégration d'applications vise à permettre aux applications logicielles de fonctionner ensemble en partageant des données, cette dernière se concentre sur la consolidation et l'harmonisation des données provenant de sources disparates à des fins d'analyse et de prise de décision. Encore une fois, nous avons un tableau ci-dessous pour résumer les différences entre les deux :

Comment fonctionne l'intégration des données?

Le processus d'intégration des données peut être un défi, surtout si vous traitez plusieurs sources de données. Chaque source peut avoir son propre format, sa structure et ses propres normes de qualité, ce qui rend essentiel l'établissement d'une stratégie solide d'intégration des données.

De plus, vous devrez planifier votre projet pour garantir l’exactitude et l’actualité des données tout au long du processus. Surmonter ces défis implique souvent de faire appel à des outils d'intégration de données qui rationalisent le processus et fournissent un ensemble de données unifié et fiable pour une prise de décision et une analyse éclairées.

En ce qui concerne le processus, il peut être effectué en temps réel, par lots, via streaming, etc. Généralement, cependant, le processus d'intégration de données implique les étapes clés suivantes :

1. Identification des sources de données

La première étape consiste à déterminer d’où proviennent vos données et ce que vous souhaitez en tirer. Cela signifie que vous devrez identifier les sources de données à partir desquelles vous devez intégrer les données et le type de données qu'elles contiennent. Par exemple, en fonction de votre organisation et de ses besoins, ceux-ci peuvent inclure des bases de données, des feuilles de calcul, des services cloud, des API, etc.

2. Extraction De Données

Une fois que vous avez vos sources en tête, vous devrez concevoir un plan d’extraction d’informations efficace pour extraire les données de chaque source. Les organisations modernes utilisent des solutions avancées outils d'extraction de données pour accéder et récupérer des informations pertinentes. Ces outils sont alimentés par des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) et automatisent l'ensemble du processus d'extraction, y compris extraction de données de documents.

3. Transformation des données

La transformation des données extraites est la prochaine étape de l'intégration des données. Vous pouvez disposer de données dans différents formats, structures ou même langues lorsque vos sources de données sont disparates. Vous devrez le transformer et le standardiser afin qu'il soit cohérent et réponde aux exigences du système ou de la base de données cible.

Les organisations utilisent des outils de transformation de données car le processus peut devenir fastidieux s’il est effectué manuellement. Transformation de données comprend généralement l'application de jointures et de filtres d'arbres, la fusion d'ensembles de données, la normalisation/dénormalisation des données, etc.

4. Amélioration de la qualité des données

Lors de la consolidation des données, vous constaterez qu’elles comportent souvent des erreurs, des doublons ou des valeurs manquantes. Un robuste gestion de la qualité des données Le cadre garantira que seules des données saines alimentent vos systèmes de destination. Cela implique de vérifier que les données sont incomplètes, inexactes et autres problèmes et de les résoudre à l'aide d'outils automatisés. outils de qualité des données.

5. Cartographie des données

Cartographie des données implique de définir comment les données provenant de différentes sources correspondent entre elles. Plus précisément, il s'agit du processus de mise en correspondance des champs d'une source avec les champs d'une autre. Il s’agit donc d’une étape d’une importance significative dans l’intégration des données. Outils de cartographie des données automatisent cette étape car ils fournissent une interface utilisateur intuitive par glisser-déposer, garantissant que même les utilisateurs non techniques peuvent facilement cartographier les données et créer pipelines de données.

6. Chargement des données

Une fois que vous avez correctement mappé vos données, l'étape suivante consiste à les charger dans un référentiel central, tel qu'une base de données ou un entrepôt de données. Le chargement uniquement de données saines dans ce système de stockage central garantit une analyse précise, ce qui améliore la prise de décision commerciale. Outre l'exactitude des données, il est également important qu'elles soient disponibles le plus rapidement possible. Aujourd'hui, les organisations utilisent fréquemment des entrepôts de données ou des lacs de données basés sur le cloud pour bénéficier des performances, de la flexibilité et de l'évolutivité illimitées du cloud.

7. synchronisation des données

Après votre intégration initiale, configurez un mécanisme de synchronisation continue des données. Il peut s'agir de mises à jour périodiques ou, dans les cas où les données en temps réel sont cruciales, d'une synchronisation immédiate dès que de nouvelles données deviennent disponibles. Notez que la synchronisation des données doit être surveillée. Vous devez donc surveiller le processus pour identifier tout problème ou divergence dans les données intégrées et vous assurer qu'il fonctionne comme prévu.

8. Gouvernance et sécurité des données

Garantissez la sécurité, la confidentialité et la conformité des données aux réglementations en mettant en œuvre des politiques de gouvernance des données. Vous devrez peut-être mettre en place des contrôles d'accès, des mesures de cryptage et d'audit pour protéger vos données, surtout si votre entreprise opère dans un secteur hautement réglementé, par exemple la finance ou la santé.

9. Gestion des métadonnées

Maintenez un référentiel de métadonnées pour documenter les informations sur vos données intégrées. Cela doit inclure des détails sur sa source, ses processus de transformation et ses règles métier. Cela vous aidera à comprendre et à gérer plus efficacement votre environnement de données intégré.

Une fois vos données intégrées, elles sont prêtes à être consommées. En fonction de vos besoins, vous devrez peut-être utiliser une combinaison de divers outils tels que des logiciels de BI, des outils de reporting ou des plateformes d'analyse pour accéder et présenter les données intégrées. Qu'il s'agisse de comprendre le comportement des clients, d'optimiser les opérations ou de faire des choix stratégiques, les informations que vous obtenez sont le fruit de vos efforts d'intégration de données.

Cependant, le processus ne s'arrête pas là : les informations obtenues peuvent entraîner des ajustements dans votre stratégie d'intégration de données. Il s'agit en quelque sorte d'une boucle de rétroaction : plus vous apprenez des données, mieux vous pouvez affiner vos processus d'intégration pour obtenir des informations futures.

Types d'intégration de données

Les types d'intégration de données font généralement référence aux différentes techniques d'intégration de données utiles dans différents scénarios. Elles sont également appelées stratégies ou méthodes d'intégration de données.

D'autre part, technologies d'intégration de données faire référence aux plateformes, outils ou solutions logicielles qui facilitent l’intégration des données.

Techniques et stratégies d'intégration de données

Ce sont les différentes manières d’intégrer les données. En fonction des besoins de votre entreprise, vous devrez peut-être utiliser une combinaison de deux ou plusieurs approches d'intégration de données. Ceux-ci inclus:

Extraire, Transformer, Charger (ETL)

ETL a longtemps été la manière standard d’intégrer des données. Cette stratégie d'intégration de données consiste à extraire des données de plusieurs sources, à transformer les ensembles de données dans un format cohérent et à les charger dans le système cible. Envisagez d'utiliser des outils ETL automatisés pour accélérer l'intégration des données et accélérer l'obtention d'informations.

Extraire, Charger, Transformer (ELT)

Semblable à ETL, à l'exception de la séquence du reste du processus, l'extraction de données est la première étape du processus. ELT, qui est une technique d'intégration de données assez récente. Au lieu de transformer les données avant de les charger, par exemple, dans un entrepôt de données, les données sont directement chargées dans le système cible dès leur extraction. La transformation s'effectue au sein de l'entrepôt de données, en utilisant la puissance de traitement du système de stockage.

Change Data Capture (CDC)

Modifier la capture de données est un moyen d'intégrer des données en identifiant et en capturant uniquement les modifications apportées à une base de données. Il permet de répliquer efficacement et sélectivement les mises à jour en temps réel ou quasi réel sur tous les systèmes, garantissant ainsi que les applications en aval restent synchronisées avec les dernières modifications apportées aux données sources.

Intégration des données d'entreprise

Lorsqu’il s’agit d’intégrer des données au sein d’une organisation, cela ne va pas plus loin. L'intégration des données d'entreprise est une stratégie holistique qui fournit une vue unifiée des données pour améliorer la prise de décision basée sur les données et améliorer l'efficacité opérationnelle au niveau de l'entreprise.

Il est généralement pris en charge par une gamme de technologies, telles que des outils ETL, des API, etc. Le choix de la technologie dépend des besoins spécifiques de l'entreprise en matière d'intégration de données, de l'infrastructure informatique existante et des objectifs commerciaux.

Fédération de données

La fédération de données, également appelée accès aux données fédérées ou intégration de données fédérées, est une approche qui permet aux utilisateurs et aux applications d'accéder et d'interroger des données provenant de plusieurs sources disparates comme s'il s'agissait d'un système de source de données unique et unifié. Il offre un moyen d'intégrer et d'accéder aux données de divers systèmes sans les centraliser physiquement ou les copier dans un référentiel unique. Au lieu de cela, les données restent à leur emplacement d'origine, auquel les utilisateurs peuvent accéder et interroger à l'aide d'une interface unifiée.

Cependant, la fédération de données peut présenter certains problèmes de performances. Par exemple, elle repose souvent sur la récupération de données en temps réel à partir de plusieurs sources, ce qui peut avoir un impact sur les temps de réponse aux requêtes.

Virtualisation Des Données

La virtualisation des données permet aux organisations d'accéder et de manipuler des données provenant de sources disparates sans les déplacer physiquement. Il fournit une vue unifiée et virtuelle des données sur les bases de données, les applications et les systèmes. Considérez-le comme une couche qui extrait ces sources de données sous-jacentes, permettant aux utilisateurs d'interroger et d'analyser les données en temps réel.

La virtualisation des données est une technique d'intégration de données précieuse pour les organisations cherchant à améliorer l'agilité des données sans les complexités des méthodes traditionnelles. Processus ETL.

Intégration du middleware

En termes simples, l'intégration middleware est une stratégie d'intégration de données qui vise à permettre la communication et le transfert de données entre les systèmes, impliquant souvent la transformation, le mappage et le routage des données. Considérez-le comme un médiateur situé au milieu et connectant différentes applications logicielles, leur permettant de fonctionner ensemble comme une unité cohérente.

Par exemple, vous pouvez connecter votre ancienne base de données sur site à un entrepôt de données cloud moderne à l'aide de l'intégration d'un middleware et déplacer en toute sécurité les données vers le cloud.

Propagation de données

La propagation des données se produit lorsque des informations ou des mises à jour sont distribuées automatiquement d'une source à une autre, garantissant que toutes les parties concernées ont accès aux données les plus récentes.

Par exemple, disons que vous disposez d’une base de données des prix des produits et que vous apportez des modifications à ces prix dans un emplacement central. Supposons maintenant que vous souhaitiez mettre à jour automatiquement ces nouveaux prix dans tous les endroits où ces données sont nécessaires, comme votre site Web, votre application mobile et vos outils de vente internes. Dans ce cas, la propagation des données peut être une solution viable.

Technologies d'intégration de données

Les consommateurs disposent aujourd’hui de nombreux choix en matière de technologies d’intégration de données. Des outils ETL de base aux outils à part entière plateformes d'intégration de données, une solution existe pour chaque entreprise.

Voici les technologies d’intégration de données les plus utilisées :

Outils ETL : Les outils ETL extraient, transforment et chargent les données dans le système cible. Il s'agit pour la plupart d'outils autonomes qui se concentrent spécifiquement sur l'aspect ETL de l'intégration des données.

Plates-formes d'intégration de données : Les plates-formes d'intégration de données sont des solutions haut de gamme qui fournissent une suite de produits pour simplifier et rationaliser l'intégration des données de bout en bout.

Solutions d'intégration de données cloud : Il s'agit de solutions spécialisées conçues pour simplifier l'intégration des données dans les environnements cloud.

Modifier les outils de capture de données : Ces outils capturent et reproduisent les modifications apportées aux données sources pour maintenir les systèmes cibles à jour en temps quasi réel.

Outils de migration de données : Outils de migration de données vous permettent d'intégrer des données en déplaçant des ensembles de données d'un endroit à un autre de manière transparente.

Solutions d'entreposage de données : Pas exactement une technologie à intégrer des données, mais une technologie d'utiliser en intégration de données. Outils d'entrepôt de données fournir l’infrastructure et les outils nécessaires à la conception et construire des entrepôts de données utilisés comme systèmes cibles pour l’intégration des données.

Avantages de l'intégration des données

En plus de fournir une vue unifiée des données de l'ensemble de l'organisation, l'intégration des données leur profite de plusieurs manières.

Prise de décision améliorée

L'intégration des données élimine le besoin d'un rapprochement fastidieux des données et garantit que tous les membres de l'organisation travaillent avec des informations cohérentes et à jour. En supprimant les silos d’informations et en disposant d’un SSOT, les dirigeants de niveau C peuvent rapidement analyser les tendances et identifier les opportunités. Par conséquent, ils prennent des décisions plus éclairées, et cela aussi à un rythme beaucoup plus rapide.

Des économies

Les économies de coûts sont un avantage indéniable de l’intégration des données. L’investissement initial dans les technologies d’intégration de données est contrebalancé par les économies à long terme et l’augmentation de la rentabilité qu’il entraîne. L'intégration des données rationalise les processus, réduisant ainsi la duplication des efforts et les erreurs causées par des sources de données disparates. De cette façon, votre organisation sera mieux placée pour allouer et utiliser ses ressources efficacement, ce qui entraînera une réduction des dépenses opérationnelles.
Par exemple, une entreprise de vente au détail bénéficie non seulement d'une visibilité en temps réel sur son inventaire en intégrant ses données de vente dans une base de données unique, mais réduit également les coûts de possession des stocks.

Meilleure qualité des données

Le fait que les données soient soumises à des étapes de nettoyage rigoureuses, telles que le profilage et la validation, l'application de règles de qualité des données, la correction des valeurs manquantes, etc., signifie que vous pouvez prendre des décisions commerciales critiques avec des niveaux de confiance plus élevés.

Amélioration de l'efficacité opérationnelle

Grâce à la fusion de sources de données disparates en un seul système cohérent, les tâches qui nécessitaient autrefois des heures de travail manuel peuvent désormais être automatisées. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais réduit également le risque d'erreurs qui pourraient autrement gêner le pipeline de données. En conséquence, votre équipe peut se concentrer sur des efforts plus stratégiques tandis que l'intégration des données rationalise les processus de routine.

Amélioration de la sécurité des données

Il est beaucoup plus facile de sécuriser des données consolidées en un seul endroit que de sauvegarder plusieurs emplacements de stockage. Par conséquent, la sécurité est un autre aspect qui profite grandement aux organisations. Moderne logiciel d'intégration de données vous permettent de sécuriser les données à l'échelle de l'entreprise de différentes manières, par exemple en appliquant des contrôles d'accès, en utilisant des méthodes avancées de cryptage et d'authentification, etc.

Défis d'intégration de données

Avant de continuer, prenons un moment pour réaliser que combiner plusieurs sources de données constitue en soi un défi de taille. Voici les défis que vous pouvez vous attendre à rencontrer :

Volume de données en hausse

Les sources de données ne cessent de changer (d'autres apparaissent de temps en temps) et le volume ne cesse d'augmenter. Tout comme l’intégration des données est un processus continu, garantir que vos systèmes peuvent gérer des charges accrues et de nouvelles sources de données constitue également un défi permanent. Le volume considérable de données que vous devrez peut-être intégrer peut mettre à rude épreuve l’infrastructure et les ressources de votre organisation si elle ne dispose pas d’une solution évolutive.

Compatibilité

Traiter des données provenant de diverses sources et dans différents formats est le problème le plus courant auquel les équipes sont confrontées. L’intégration de données aussi hétérogènes nécessite une transformation et une cartographie minutieuses pour garantir qu’elles peuvent fonctionner ensemble de manière cohérente. Cela implique également de réconcilier des structures de données et des technologies disparates pour permettre une interopérabilité transparente.

Qualité des données

Maintenir la qualité des données peut également être un défi. Vous pourriez être confronté à des problèmes tels que des valeurs manquantes, des doublons ou des données qui ne respectent pas les normes prédéfinies. Le nettoyage et la transformation des données pour résoudre ces problèmes peuvent prendre du temps, surtout si cela est effectué manuellement. Ces problèmes créent des goulots d'étranglement dans le Pipeline ETL, ce qui pourrait avoir un impact sur les applications et les rapports en aval.

Verrouillage du fournisseur

La dépendance vis-à-vis d'un fournisseur se produit lorsqu'une organisation devient fortement dépendante de la technologie, des produits ou des services d'un seul fournisseur de services, au point que le passage à une solution alternative devient difficile et coûteux. Le problème sous-jacent à ce défi est qu’il est souvent trop tard avant que les organisations réalisent qu’elles sont confrontées à ce problème.

Entretien

Le maintien du pipeline d'intégration de données constitue un défi important, car il implique la maintenance et l'optimisation continues des systèmes intégrés afin de garantir qu'ils fonctionnent efficacement et fournissent des informations précises et à jour. C’est l’un de ces défis qui ne sont pas autant mis en avant que certains autres. Au fil du temps, les sources peuvent changer, de nouvelles informations peuvent devenir disponibles et les exigences commerciales peuvent évoluer. De telles circonstances nécessitent des ajustements au processus d'intégration, d'où l'importance du maintien.

Meilleures pratiques d'intégration de données

L'intégration de données ne se limite pas à combiner des sources de données et à les charger dans un référentiel centralisé : une intégration de données réussie nécessite une planification minutieuse et le respect des meilleures pratiques.

Définir des objectifs clairs

L'intégration des données implique souvent des processus complexes, des sources de données diverses et des investissements importants en ressources. Ainsi, avant de se lancer dans un projet d’intégration de données, il est essentiel de définir dès le départ des objectifs clairs. Cela fournit une feuille de route et un objectif pour l’ensemble de l’effort. Cela aide également à définir les attentes et à garantir que le projet apporte une valeur commerciale tangible.

Sélectionnez la bonne approche d’intégration

Il existe différentes méthodes parmi lesquelles choisir, notamment l'ETL, l'intégration basée sur des API et le streaming de données en temps réel. Sélectionnez l’approche qui correspond le mieux à vos objectifs organisationnels et à vos sources de données. Une institution financière, par exemple, doit regrouper les données de diverses succursales et systèmes pour détecter la fraude en temps réel. Dans ce cas, le streaming en temps réel garantira une détection rapide, protégeant ainsi l’institution des pertes financières et des atteintes à sa réputation.

Prenez la qualité des données au sérieux

Vos efforts ne produiront les résultats souhaités que si les données intégrées sont saines. C’est un cas simple de «les ordures entrent, les ordures sortent. Mettez en œuvre des processus de contrôle, de nettoyage et de validation de la qualité des données pour maintenir la cohérence et l’exactitude.

Rendez-le évolutif

Tenez compte des exigences d’évolutivité et de performances de votre organisation. À mesure que les volumes de données augmentent, l'architecture de votre système doit être capable de gérer des charges accrues sans dégradation des performances. Optez pour une architecture d'intégration évolutive capable de gérer la croissance des données sans goulots d'étranglement en termes de performances. Cela peut impliquer l'utilisation de systèmes distribués, de solutions basées sur le cloud ou technologies d'entreposage de données conçu pour l’évolutivité.

Faites attention à la sécurité et à la conformité

Mettez en œuvre des mesures de sécurité, un cryptage et des contrôles d'accès robustes pour garantir la confidentialité des données et le respect des réglementations en vigueur, telles que RGPD et HIPAA. Assurez-vous que votre organisation se conforme aux normes industrielles et réglementaires lors de l’intégration des données.

Cas d'utilisation d'intégration de données

Intelligence d'affaires (BI) : Utilisez l’intégration de données pour rassembler des informations provenant de différentes sources. Cela vous donne une vue unifiée, rendant les rapports et les analyses plus efficaces. Vous pouvez alors prendre de meilleures décisions, basées sur les données, et obtenir des informations sur les performances de votre entreprise.

Entreposage de données: Entreposage de données signifie que vous intégrez les données de vos différents systèmes opérationnels dans un entrepôt de données centralisé. Cela permet des requêtes et des rapports efficaces, vous donnant une vue complète de vos données historiques et actuelles.

Gestion de la relation client (CRM): Intégrez les données client provenant de différents points de contact, tels que les systèmes de vente, de marketing et d'assistance. Cela vous aide à améliorer le service client, à personnaliser les interactions et à cibler plus efficacement vos efforts marketing.

Intégration du commerce électronique : Connectez et synchronisez les données entre vos plateformes de commerce électronique, vos systèmes de gestion des stocks et d'autres systèmes backend. Cela garantit des informations précises sur les produits, les niveaux de stock et un traitement rationalisé des commandes.

Gestion de la chaîne logistique: Intégrez les données tout au long de votre chaîne d'approvisionnement, depuis l'approvisionnement et la fabrication jusqu'à la distribution et la logistique. Cela améliore la visibilité sur l’ensemble de votre processus de chaîne d’approvisionnement, réduisant ainsi les inefficacités et optimisant les niveaux de stocks.

Intégration des soins de santé : Intégrez les données des patients provenant des dossiers de santé électroniques (DSE), des systèmes de laboratoire et d'autres applications de soins de santé. Intégration des données de santé vous permet d'avoir une vue complète des informations sur les patients, conduisant à de meilleurs soins et résultats de traitement.

Intégration des ressources humaines (RH) : Intégrez les données RH de divers systèmes, notamment la paie, le recrutement et la gestion des employés. Cela garantit des informations précises et à jour sur les employés, rationalisant les processus RH et les rapports de conformité.

Fusions et acquisitions (M&A) : Lorsque votre organisation subit des fusions ou des acquisitions, utilisez l'intégration de données pour fusionner les informations de systèmes disparates pour une transition en douceur. Cela inclut la combinaison des bases de données clients, des systèmes financiers et d’autres données opérationnelles.

Intégration de l'Internet des objets (IoT) : Connectez et intégrez les données de vos appareils IoT aux systèmes centraux pour analyse. Ceci est particulièrement utile dans des secteurs tels que l’industrie manufacturière, l’agriculture et les villes intelligentes, où les données provenant des capteurs et des appareils sont cruciales pour la prise de décision.

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Astera est un bout en bout solution d'intégration de données propulsé par l’automatisation et l’IA. Avec Astera, vous pourrez :

• Gérez les formats de données non structurés de manière transparente
• Nettoyer et préparer les données pour le traitement
• Créez des pipelines de données entièrement automatisés
• Créer un entrepôt de données personnalisé
• Gérer l'intégralité du cycle de vie de la gestion des API
• Échangez des documents EDI avec des partenaires commerciaux

Astera vous permet de faire tout cela et bien plus encore sans écrire une seule ligne de code grâce à son interface utilisateur intuitive par glisser-déposer. Sa vaste bibliothèque de connecteurs natifs et de transformations intégrées simplifie encore davantage le processus pour les utilisateurs professionnels.

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