Comment choisir les meilleurs outils d'intégration de données pour les entreprises

By |2022-05-16T08:20:55+00:00Août 19th, 2020|

Lorsque des données de qualité sont utilisées pour des informations commerciales et des analyses de données, les entreprises ont de meilleurs revenus. L'extraction de ces informations à partir de volumes élevés de données d'entreprise nécessite une intégration de données robuste et transparente, soit manuellement, soit à l'aide d'outils d'automatisation robustes. Les entreprises stockent leurs données dans une multitude de bases de données, de lacs de données, de référentiels et de systèmes de fichiers, allant des plus anciens aux plus modernes, dont les formats varient.

Une gestion efficace des données est nécessaire car les données augmentent rapidement chaque jour, et toutes ne sont pas utiles ; la plupart comprennent des données obsolètes, incomplètes, compromises, incohérentes ou simplement « mauvaises », qui 77% des entreprises attribuent un effet direct sur leurs résultats. Par conséquent, les outils d'intégration qui prennent en charge l'automatisation sont importants pour garantir l'efficacité d'une entreprise.

Mais que sont les outils d'intégration ?

Ces outils collectent, consolident, nettoient et présentent les données de manière unifiée. En bref, ils unifient les données critiques de l'entreprise. L'extraction d'informations dignes d'analyse de ce déluge de données volumineuses est une tâche critique, mais difficile (en raison du volume et de la vitesse des données entrantes). Cela peut être résolu à l'aide d'une solution d'intégration de données robuste qui intègre facilement des données provenant de plusieurs sources. Les meilleurs outils d'intégration peuvent être facilement trouvés dans les sites d'évaluation populaires, tels que Foule G2.

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

La définition de l'intégration de données est le processus de combinaison, de nettoyage et de présentation des données sous une forme unifiée. Cela comprend le regroupement de données provenant d'une grande variété de systèmes sources avec des formats disparates, la suppression des doublons, le nettoyage des données en fonction des règles métier et leur transformation dans le format requis. La couche d'intégration de données indique le changement entre les données intégrées brutes.

Cependant, l'intégration des données d'entreprise (EDI) couvre également divers domaines de la gestion du Big Data, tels que la migration des données, l'intégration d'applications et la gestion des données de base. Des outils sans code, à l'aide d'une couche d'intégration de données, aident les utilisateurs professionnels à accéder aux données de différentes sources en temps réel et à parcourir les lacs de données métier et les référentiels pour obtenir plus rapidement des informations décisionnelles.

Meilleurs outils d'intégration de données d'entreprise

Prenons l'exemple d'intégration de base de données suivant: les données de deux sources (fichier et base de données) sont fusionnées et envoyées à une destination de base de données. Les règles de qualité des données sont appliquées à la colonne téléphone et les champs contenant des erreurs sont enregistrés séparément.

solution d'intégration de données

Exemple d'intégration de données expliqué via un exemple de flux de données

Une entreprise utilisant ce flux de données ou cette solution d'intégration de données peut s'assurer que toutes les erreurs dans les champs requis sont traitées de manière appropriée et que les données circulant dans la destination finale de la base de données sont exploitables.

Le besoin d'outils d'intégration de données de pointe dans différents secteurs est vaste et varie en fonction des besoins de l'entreprise en matière d'intégration de données provenant de plusieurs ressources et du volume et de la complexité des données. Par exemple,

  • A centre de santé peut avoir besoin d'outils d'intégration de données pour consolider et gérer ses données en temps réel multi-sources liées aux patients et aux employés. Par conséquent, disposer d'outils d'intégration de données en temps réel peut accélérer les processus d'une organisation de soins de santé.
  • An entreprise d'achat et de vente de véhicules en ligne peuvent avoir besoin d'outils d'intégration de données en temps réel pour mettre à jour des millions d'enregistrements quotidiennement et réduire le temps d'intégration des clients de plusieurs mois à quelques heures en mappant les données client à la base de données de l'entreprise.
  • An bureau des investissements peut avoir besoin d'une solution d'intégration de données en temps réel pour mapper les données de dotation de l'institution à partir de systèmes sources disparates (y compris les systèmes internes et les gestionnaires de fonds externes) dans un logiciel de suivi pour l'analyse des risques.

Pour chaque cas d'utilisation d'intégration de données métier, un processus peut être construit pour automatiser les tâches manuelles et rationaliser les processus pour plus de précision. Bien que les besoins spécifiques puissent varier, à la base, le système d'intégration de données couvre les processus de combinaison, de nettoyage et de déplacement des données de la ou des sources à la destination, qui peuvent tous être effectués en utilisant différentes approches.

Approches communes d'intégration de données

Techniques d'intégration de données ont évolué au fil des ans, passant de solutions manuelles à des solutions automatisées. Les meilleurs outils d'intégration de données disposent de fonctionnalités avancées d'intégration de données, ce qui facilite la consolidation des données. Selon les différents besoins de l'entreprise, le processus d'intégration de données provenant de sources disparates peut être mis en œuvre à l'aide de l'une de ces approches.

1. Manuel

La technique d'intégration manuelle des données implique qu'un utilisateur collecte manuellement des données à partir de systèmes sources disparates, applique des règles de qualité pour les nettoyer et les télécharge dans les bases de données cibles. Cela implique également un codage manuel pour chaque nouveau cas d'utilisation afin de faciliter la cartographie des ensembles de données.

2. Intergiciel

Dans les logiciels middleware, un «pipeline» virtuel est créé entre plusieurs systèmes qui permettent une communication bidirectionnelle. Cette connectivité rationalise les tâches d'intégration.

3. Virtualisation des données / Fédération des données

La virtualisation des données adopte une approche complètement différente du déplacement physique des données vers et depuis les bases de données. Dans ce processus, outils de virtualisation des données ne déplacez pas les données entre les systèmes. Au lieu de cela, une couche d'abstraction fournit une vue unifiée des systèmes disparates, laissant les données exactement là où elles se trouvent physiquement. Les analystes de données peuvent ensuite demander des informations via la couche virtuelle, qui contient les métadonnées pour accéder aux sources. Ce processus permet aux entreprises d'accéder en temps réel à leurs données sans exposer les détails techniques des systèmes sources, et d'effectuer rapidement des modifications à l'échelle de l'entreprise sur la couche virtuelle au lieu de d'abord consolider les données en un seul endroit ou de mettre en œuvre des modifications à chaque source séparément. . Cette approche d'intégration ne prend pas en charge le mouvement de données en masse, bien qu'elle puisse fonctionner parallèlement aux processus ETL ou ELT.

4. Les données entrepôt / intégration de données physiques

Cette technique inclut l'utilisation des meilleurs outils ETL basés sur le cloud pour déplacer des données du système source à un entrepôt de données ou à une autre destination physique comme un lac de données. Les entreprises préfèrent ce processus en raison de la facilité et de la flexibilité de stocker, d'afficher et de gérer toutes leurs données dans un emplacement centralisé. Avec l'évolution rapide de la technologie, les organisations migrent rapidement leurs bases de données vers le cloud, donnant naissance à des outils d'intégration basés sur le cloud.

Il existe deux approches pour cette méthode: ETL (extraire, transformer, charger) et ELT (extraire, charger, transformer). Les deux techniques utilisent les trois processus individuels d'extraction, de transformation et de chargement de données sur une destination. Cependant, la principale différence est De la zone d'activation réside dans le processus de transformation des données.

  • ETL (Extraire, Transformer, Charger)
intégration de données - ETL (extraire, transformer, charger)

Le diagramme montre le flux de processus d'intégration de données ETL

Dans cette approche d'intégration de données ETL, les données sont extraites, la logique de transformation est appliquée et les données résultantes sont chargées dans la base de données cible ou la destination du lac de données. En raison de la disponibilité étendue de cadres et d'outils prenant en charge ETL, cette approche est idéale pour les entreprises qui ont besoin d'intégrer et de traiter de grands volumes de données, bien que le temps de traitement soit plus long pour des volumes plus importants.

  • ELT (Extraire, Charger, Transformer)
Intégration de données - ELT (extraire, charger, transformer)

Le diagramme montre le flux du processus d'intégration des données ELT

Dans cette technique, les données extraites sont d'abord chargées sur la destination cible et la logique de transformation est appliquée dans la base de données ou l'entrepôt de données. Du fait que l'infrastructure ETL est supprimée de l'équation et que la transformation a lieu directement dans la base de données, la puissance totale consommée par le système et la latence des données sont considérablement réduites.

Il existe plusieurs outils ETL basés sur le cloud disponibles sur le marché, il est donc essentiel que vous recherchiez de manière approfondie le meilleur outil d'intégration de données qui correspond à votre cas d'utilisation commerciale.

Comment choisir le meilleur logiciel d'intégration de données : types d'outils

La liste des outils EDI ou d'intégration de données d'entreprise (EDI) courants utilisés pour consolider les données de plusieurs sources de données vers un entrepôt de données comprend:

  1. Intégration de données sur site

Le logiciel d'intégration de données sur site est lancé localement, à l'aide des serveurs d'une entreprise, et est généralement utilisé par les entreprises qui traitent des volumes de données hérités et / ou plus élevés.

Qui utilise les outils d'intégration de données sur site?

Les entreprises qui ont besoin d'un contrôle total sur l'outil d'intégration et qui ont des architectes Big Data pour mettre en place des flux de travail en fonction des besoins.

  1. Intégration de données basée sur le cloud

Les outils d'intégration de données cloud sont hébergés sur des serveurs tiers et sont généralement des solutions iPaaS (plateforme d'intégration en tant que service). Dans la plupart des cas, ces solutions sont basées sur le Web. Cependant, il est également important de noter que les gens confondent souvent ETL et iPaaS. iPaaS, un type de technologie d'intégration de données, est considéré comme « le successeur » d'ETL.

Qui utilise les outils d'intégration basés sur le cloud?

Les meilleurs outils d'intégration de données basés sur le cloud aident les entreprises qui utilisent des applications cloud avec un cas d'utilisation simple, où leurs mégadonnées sont acheminées vers un flux de travail et les données transformées sont chargées vers la ou les destinations préférées.

Comment les outils d'intégration de données aident les entreprises?

Avec l'afflux massif d'informations provenant de plusieurs systèmes sources, les entreprises doivent gérer de manière proactive les cinq V des données: valeur, variété, vitesse, véracité et volume. Avec un outil d'intégration de données robuste, une entreprise peut extraire le plus, standardiser la variété des informations, gérer la vitesse des données à temps, améliorer la véracité et traiter facilement des volumes de données. Voici quelques-unes des façons dont les outils utilisés par les entreprises d'intégration de données contribuent à la croissance de leurs activités.

  1. Rentabilisation plus rapide

Les entreprises utilisent des outils d'intégration de données accessibles pour créer une source unique de vérité pour leurs données et accélérer leurs processus internes, en obtenant plus rapidement des informations précieuses en automatisant le processus d'intégration des données. Par exemple, Randolph-Brooks Federal Credit Union souhaitait migrer ses anciennes données, les nettoyer et les convertir en différents formats. Qu'est-ce qui les aurait pris une semaine, les a seulement pris une demi-journée avec un outil d'intégration. De même, l'intégration des données de santé peut aider les médecins à prendre efficacement des décisions urgentes.

  1. Des décisions commerciales plus intelligentes et mieux informées

Une approche d'intégration de données intelligente permet aux entreprises de mieux gérer, mesurer, monétiser et prendre des décisions ciblées basées sur des données de qualité. Avec les meilleurs outils d'intégration de données, les utilisateurs professionnels peuvent accéder directement aux données dont ils ont besoin sans avoir à les demander constamment au service informatique, obtenir une vue complète du comportement de leurs clients et utiliser des informations stratégiques à partir de leurs données propres pour prendre l'avantage sur la concurrence. La gestion intelligente de l'intégration des données est la clé d'un processus efficace pour la livraison rapide d'informations.

  1. Maintenir des données de qualité et améliorer les revenus

La qualité des données est directement liée à l'impact positif ou négatif sur les décisions commerciales. Lorsque les données sont à jour, propres et pertinentes, les entreprises peuvent améliorer leur chiffre d’affaires jusqu’à 66%. Avec une base de données de haute qualité pour extraire des informations, les décisions commerciales sont mieux conçues pour atteindre leurs objectifs sans être gênées par des données de mauvaise qualité. Cependant, top Les outils ETL basés sur le cloud offrent en outre un accès sécurisé et mobile aux données, ce qui peut faciliter la reprise après sinistre et la collaboration. Disposer d'une solution d'intégration de données avec des fonctionnalités intégrées pour nettoyer les données entrantes et automatiser le processus d'intégration de données est crucial pour une entreprise.

Choisir le meilleur outil pour l'intégration de données d'entreprise

Lors de l'évaluation des plates-formes d'intégration de données d'entreprise, il est impératif de s'assurer que la solution offre une multitude de fonctionnalités d'intégration de données qui faciliteront votre parcours de données. Voici quelques fonctionnalités - basées sur des cas d'utilisation courants - que vous devriez rechercher dans un logiciel d'intégration de données d'entreprise :

  1. Synchronisation bidirectionnelle et multidirectionnelle des données

Dans de nombreux cas d'utilisation, les données n'ont pas seulement besoin d'être transformées dans une seule destination, elles doivent également être mises à jour dans les systèmes pour maintenir la cohérence et garantir l'authenticité des données dans tout le réseau d'entreprise. Un outil d'intégration de données doit pouvoir offrir une synchronisation précise et opportune entre les systèmes connectés.

synchronisation multidirectionnelle

Exemple de synchronisation de données multidirectionnelle dans Centerprise

  1. Automatisation du workflow

L'intégration des données n'est généralement pas un travail ponctuel. Les ensembles de données entrants doivent généralement être nettoyés, transformés, synchronisés et mis à la disposition des utilisateurs prévus plusieurs fois. Il est important que la solution dispose de fonctionnalités d'intégration de données telles que des flux de travail basés sur des déclencheurs qui permettent aux scientifiques des données d'automatiser les tâches répétitives et de simplifier le processus d'intégration. Les utilisateurs peuvent facilement planifier un workflow pour l'exécuter à un moment précis ou le déclencher une fois qu'un critère d'événement spécifique est satisfait.

l'automatisation du workflow

Exemple d’automatisation du flux de travail dans Centerprise

  1. Traitement rapide des données

Les entreprises peuvent consacrer plus de temps et de ressources à la mise à l'échelle de l'entreprise et à d'autres décisions basées sur les revenus une fois qu'elles réduisent le temps habituel nécessaire aux tâches d'intégration et les remplacent par des solutions plus rapides. Un outil d'intégration robuste doit être capable de traiter des volumes de données rapidement et efficacement, sans prendre trop de temps pour aucune partie du processus.

Pour les industries où le traitement et l'analyse des volumes de données sont essentiels et ont un impact direct sur leurs clients, comme dans la finance et la santé, cette fonctionnalité peut simplifier les tâches d'intégration de données d'entreprise et garantir que la latence des données est minimisée à un niveau gérable.

  1. Prise en charge de plusieurs systèmes et formats sources

Les entreprises travaillent avec plusieurs formats et sources de données, y compris des formats anciens et modernes, des sources structurées, non structurées et semi-structurées. Un logiciel d'intégration de données de pointe devrait fournir une solution complète en offrant une prise en charge de tous ces éléments et en intégrant les données de plusieurs ressources.

flux de données avec plusieurs sources

Exemple de flux de données avec plusieurs sources en Centerprise

  1. Nettoyage et profilage des données

Les champs manquants, les doublons et les données non valides sont des problèmes majeurs de qualité des données qui entravent l’effet de stratégies commerciales autrement intelligentes. expériences client négatives et des occasions manquées. Le nettoyage des données est une composante du processus d'intégration qui identifie et élimine les mauvaises données et garantit aux analystes métier de disposer des informations les plus à jour qui leur permettent de tirer des conclusions et de fonder leurs stratégies.

profilage des données

Exemple de profilage de données en Centerprise

  1. Aperçu instantané des données

Lors de la création de modèles de données et de workflows complexes, il est important de pouvoir prévisualiser les données d'entrée ou de sortie sur n'importe quel nœud du flux avant l'exécution. Les aperçus de données permettent une plus grande flexibilité et une meilleure visibilité des mappages et permettent aux utilisateurs de rechercher les problèmes survenant à différentes instances et de les corriger avant d'exécuter le flux complet.

Une fois les données propres et mises à jour, les analystes commerciaux ont besoin d'un profilage des données pour extraire de la base de données des statistiques, des informations et des résumés précieux qu'ils peuvent utiliser dans des décisions commerciales éclairées. Ces deux fonctionnalités sont indispensables dans les logiciels d'intégration de données.

logiciel-d'intégration de données

Exemple d'aperçu des données dans Centerprise

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Astera Centerprise est une solution d'intégration de données automatisée hautes performances de niveau industriel qui aide les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données existantes et entrantes grâce à des mappages, des transformations, des connecteurs prédéfinis et plus encore. Avec la capacité de traiter des volumes de données avec son puissant moteur ETL de traitement parallèle et la prise en charge d'un large éventail de systèmes et de formats source ainsi que de multiples fonctionnalités d'intégration de données, l'outil facilite la voie vers les intégrations d'entreprise.

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