Explication des techniques et technologies communes d'intégration de données

By |2022-03-04T16:05:09+00:00Septembre 23rd, 2019|

Les problèmes liés à la combinaison de données provenant de plusieurs sources disparates sont toujours restés ; par conséquent, des scientifiques de l'Université du Minnesota ont conçu le premier système d'intégration de données en 1991. Cette technique d'intégration de données a utilisé l'approche ETL qui extrait, transforme et charge les données de plusieurs systèmes et sources dans une vue unifiée.

Dans ce blog, nous aborderons le processus d'intégration des données et les différents intégration de données techniques et technologies.

Qu'est-ce que l'intégration de données

L'intégration des données expliquée (Source: étude de la nuit dernière)

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

Le processus de consolidation des données de plusieurs applications et de création d'une vue unifiée des actifs de données est appelé intégration de données. Comme les entreprises stockent des informations dans différentes bases de données, l'intégration des données devient une stratégie importante à adopter, car elle aide les utilisateurs professionnels à intégrer des données provenant de plusieurs sources. Par exemple, une entreprise de commerce électronique souhaite extraire des informations client de plusieurs flux de données ou bases de données, telles que le marketing, les ventes et la finance. Dans ce cas, l'intégration des données aiderait à consolider les données provenant de diverses bases de données ministérielles et à les utiliser pour la production de rapports et l'analyse.

L'intégration de données est un élément central de plusieurs projets de gestion de données critiques, tels que la création d'un entrepôt de données d'entreprise, la migration de données d'une ou de plusieurs bases de données vers une autre et la synchronisation des données entre les applications. Par conséquent, les entreprises utilisent une variété d'applications, de technologies et de techniques d'intégration de données pour intégrer des données de disparates sources et créez une version unique de la vérité. Maintenant que vous comprenez le processus d'intégration de données, plongeons dans les différentes approches, techniques et technologies d'intégration de données.

Types de techniques d'intégration de données

Les approches d'intégration de données surviennent lorsque les données proviennent de diverses sources internes et externes. Ceci est réalisé en utilisant l'un des trois différents types de techniques d'intégration de données, en fonction de la disparité, de la complexité et du nombre de sources de données impliquées.

Examinons ces approches d'intégration de données une par une et voyons comment elles peuvent contribuer à améliorer les processus métier.

La consolidation des données

Comme son nom l'indique, consolidation de données est le processus de combinaison de données provenant de différentes sources de données pour créer un référentiel de données ou un magasin de données centralisé. Ce magasin de données unifié est ensuite utilisé à diverses fins, telles que la création de rapports et l'analyse de données. En outre, il peut également servir de source de données pour les applications en aval.

L'un des facteurs clés qui différencient la consolidation des données des autres techniques d'intégration de données est la latence des données. La latence des données est définie comme le temps nécessaire pour récupérer des données à partir de sources de données pour les transférer vers le magasin de données. Plus la période de latence est courte, plus les données sont disponibles dans le magasin de données pour l'intelligence d'affaires et l'analyse.

De manière générale, il existe généralement un certain niveau de latence entre le moment où les mises à jour se produisent avec les données stockées dans les systèmes source et le moment où ces mises à jour se reflètent dans l'entrepôt de données ou la source de données. Selon les technologies d'intégration de données utilisées et les besoins spécifiques de l'entreprise, cette latence peut être de quelques secondes, heures ou plus. Cependant, avec les progrès des technologies Big Data intégrées, il est possible de consolider les données et de transférer les modifications vers la destination en temps quasi réel ou en temps réel.

Fédération de données

La fédération de données est une technique d'intégration de données utilisée pour consolider les données et simplifier l'accès pour les utilisateurs consommateurs et les applications frontales. Dans la technique de fédération de données, des données distribuées avec différents modèles de données sont intégrées dans une base de données virtuelle qui présente un modèle de données unifié.

Il n'y a pas de mouvement de données physiques derrière un base de données virtuelle fédérée. Au lieu de cela, l'abstraction des données est effectuée pour créer une interface utilisateur uniforme pour l'accès et la récupération des données. Par conséquent, chaque fois qu'un utilisateur ou une application interroge la base de données virtuelle fédérée, la requête est décomposée et envoyée à la source de données sous-jacente appropriée. En d'autres termes, les données sont servies à la demande dans la fédération de données, contrairement à l'approche d'intégration de données en temps réel où les données sont intégrées pour créer un magasin de données centralisé séparé.

Propagation de données

La propagation des données est une autre technique d'intégration de données dans laquelle les données d'un entrepôt de données d'entreprise sont transférées vers différents magasins de données après les transformations requises. Étant donné que les données continuent d'être mises à jour dans l'entrepôt de données, les modifications sont propagées au magasin de données source de manière synchrone ou asynchrone. Les deux technologies d'intégration de données courantes utilisées pour la propagation des données comprennent l'intégration d'applications d'entreprise (EAI) et la réplication de données d'entreprise (EDR). Ces technologies d'intégration de données sont décrites ci-dessous.

Différentes technologies d'intégration de données

La technologie d'intégration de données a évolué à un rythme rapide au cours de la dernière décennie. Initialement, Extract, Transform, Load (ETL) était la seule technologie disponible utilisée pour le processus d'intégration de données par lots. Cependant, à mesure que les entreprises continuaient d'ajouter de nouvelles sources à leur écosystème de données et que le besoin de technologies d'intégration de données en temps réel se faisait sentir, de nouvelles avancées et technologies ont été introduites :

Voici un tour d'horizon des technologies d'intégration de données les plus utilisées aujourd'hui:

Extraire, Transformer, Charger (ETL)

Probablement la technologie d’intégration de données la plus connue, ETL ou Extraire, transformer, charger est un processus d'intégration de données qui implique l'extraction de données d'un système source et leur chargement vers une destination cible après transformation.

L'ETL est principalement utilisé pour la consolidation des données et peut être effectué par lots ou en temps quasi réel à l'aide de la capture de données modifiées (CDC). L'ETL par lots est principalement utilisé pour les mouvements en bloc de grandes quantités de données, comme lors de la migration des données. D'autre part, le CDC est un choix plus approprié pour transférer des modifications ou des données mises à jour vers la destination cible.

Les données sont extraites d'une base de données, d'une solution ERP, d'une application cloud ou d'un système de fichiers pendant le processus ETL et transférées vers une autre base de données ou un référentiel de données. Les transformations effectuées sur les données varient en fonction du cas d'utilisation spécifique de la gestion des données. Cependant, les transformations courantes effectuées incluent le nettoyage, la qualité, l'agrégation et la réconciliation des données.

Intégration d'informations d'entreprise (EII)

Enterprise Information Integration (EII) est une technologie d'intégration de données utilisée pour fournir des ensembles de données organisés à la demande. Également considérée comme un type de technologie de fédération de données, l'EII implique la création d'une couche virtuelle ou d'une vue métier des sources de données sous-jacentes. Cette couche protège les applications consommatrices et les utilisateurs professionnels des complexités de la connexion à des systèmes sources disparates ayant des formats, des interfaces et une sémantique différents. En d'autres termes, EII est une approche d'intégration de données qui permet aux développeurs et aux utilisateurs professionnels de traiter une gamme de sources de données comme s'il s'agissait d'une seule base de données et de présenter les données entrantes de nouvelles manières.

Contrairement au lot ETL, EII peut facilement gérer l'intégration de données en temps réel et des cas d'utilisation de livraison, permettant aux utilisateurs professionnels de consommer des données fraîches pour l'analyse des données et la création de rapports.

Réplication de données d'entreprise (EDR)

Utilisée comme technique de propagation des données, la réplication des données d'entreprise (EDR) est une méthode de consolidation des données en temps réel qui consiste à déplacer les données d'un système de stockage à un autre. Dans sa forme la plus simple, EDR consiste à déplacer un jeu de données d'une base de données vers une autre base de données ayant le même schéma. Cependant, récemment, le processus est devenu plus complexe pour impliquer des bases de données source et cible disparates, les données étant répliquées à intervalles réguliers, en temps réel ou sporadiquement, selon les besoins de l'entreprise.

Bien que les deux EDR et ETL impliquent un mouvement massif de données, EDR est différent car il n'implique aucune transformation ou manipulation de données.

En plus de ces trois technologies clés d'intégration de données, les entreprises dotées d'architectures de gestion de données complexes utilisent également Enterprise Application Integration (EAI), Change Data Capture (CDC)et d’autres technologies basées sur les événements et en temps réel pour répondre aux besoins de leurs utilisateurs professionnels en matière de données.

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