Les défis de l'intégration des données et comment les surmonter

Le regroupement de données provenant de différents systèmes pose d'importants défis d'intégration aux organisations, qui doivent constamment gérer des formats de données incohérents provenant de sources qui évoluent et s'accumulent sans cesse. Parfois, c'est le processus global qui est trop lent et incapable de répondre aux exigences métier, surtout dans le monde actuel, où l'IA évolue rapidement. De tels problèmes d'intégration peuvent stopper un projet avant même son démarrage. Cependant, avec une combinaison d'outils et de stratégies adéquate, les organisations peuvent relever efficacement la plupart des défis liés à l'intégration de données.

Cet article propose une approche claire pour résoudre certains des problèmes d'intégration de données les plus courants. Nous identifierons d'abord les principaux défis auxquels une organisation est généralement confrontée. Nous présenterons ensuite les techniques et stratégies permettant de résoudre chaque problème. Nous aborderons également quelques bonnes pratiques pour vous aider à éviter ces difficultés. Enfin, l'article conclura en explorant comment une plateforme d'intégration de données unifiée permet de surmonter les obstacles. intégrer les données de l'entreprise.

Quelles sont les causes des défis d’intégration des données dans les organisations ?

Les organisations sont confrontées à des défis d’intégration de données car la création d’un système unique, vue fiable des données est intrinsèquement difficile sans une stratégie et des outils adaptés. Les données sont naturellement présentes dans différentes applications et formats. Les raisons spécifiques de ces défis varient toutefois considérablement selon la taille et la maturité de l'organisation.

Petites organisations

Pour les petites entreprises, les défis résident principalement dans le manque de ressources et de spécialisation. Elles ne disposent souvent pas d'un service informatique dédié ni d'experts en données parmi leurs équipes.

• • Dépendance à des outils disparates : Une petite entreprise utilise généralement un ensemble d’applications distinctes basées sur le cloud pour ses opérations qui ne communiquent pas entre elles dès le départ, créant ainsi des poches de données isolées.
  • Intégration manuelle : La principale méthode de combinaison de données consiste à exporter et importer manuellement des données à l'aide de feuilles de calcul. Cette approche est chronophage et sujette aux erreurs humaines, ce qui rend impossible toute évolutivité sans automatisation à mesure que l'entreprise se développe.
  • Contraintes budgétaires: Les petites entreprises ont des budgets serrés. Elles ne peuvent pas se permettre les plateformes d'intégration de niveau entreprise ni le coût d'embauche d'un ingénieur de données spécialisé pour développer des solutions sur mesure. Elles se concentrent sur leurs fonctions clés, et non sur la construction d'une infrastructure de données complexe.

Organisations de taille moyenne

Lorsqu'une entreprise atteint une taille moyenne, ses défis en matière d'intégration de données se résument davantage à la gestion de la complexité liée à l'échelle. Les processus manuels ne sont plus gérables.

• • Nombre croissant de systèmes : Une entreprise de taille moyenne compte plusieurs services, chacun disposant de son propre logiciel de prédilection. L'équipe commerciale utilise un CRM comme Salesforce, l'équipe support un système de tickets, généralement Zendesk, et l'équipe opérationnelle peut disposer d'un ERP dédié. Ces systèmes sont souvent choisis sans stratégie d'intégration centralisée, ce qui entraîne des silos de données.
  • Le besoin d’automatisation : Le volume de données est désormais trop important pour une intégration manuelle efficace. Les organisations reconnaissent la nécessité workflows automatisés pour garantir la cohérence et la mise à jour des données sur tous les systèmes. Cependant, la plupart d'entre elles ne disposent pas de l'expertise interne nécessaire pour mettre en œuvre et maintenir efficacement ces pipelines automatisés.
  • Problèmes de gouvernance émergents : Alors que de plus en plus de données sont utilisées pour prendre des décisions critiques, qualité et cohérence des données deviennent des préoccupations majeures. Différents services peuvent avoir des définitions contradictoires pour une même mesure. Sans stratégie formelle de gouvernance des données ces incohérences conduisent à un manque de confiance dans les données et à une mauvaise prise de décision.

Grandes organisations (entreprises)

Pour les grandes entreprises, les défis sont liés à leur ampleur et à leur complexité historiques. Elles doivent composer avec un paysage technologique construit au fil des décennies.

• • Systèmes hérités : Les entreprises s'appuient sur d'anciens systèmes sur site, parfois appelés mainframes, qui exécutent leurs fonctions métier essentielles. Le problème avec ces systèmes hérités est qu'ils peuvent dater de plusieurs décennies et ne sont pas conçus pour se connecter aux applications cloud modernes. Ils manquent de Apis et utilisent des formats de données obsolètes, ce qui rend l’extraction de leurs données incroyablement difficile et coûteuse.
  • Silos de données omniprésents : Dans une grande entreprise, les différents services fonctionnent souvent comme des entités indépendantes, avec leurs propres budgets et choix technologiques. Cela crée des silos de données profondément ancrés. L'intégration des données devient un défi, nécessitant une collaboration interservices et un accord sur les normes de données.
  • Volume et variété de données : Les entreprises gèrent un volume considérable et une grande variété de données, des dossiers financiers structurés aux flux de médias sociaux non structurés. Les solutions d'intégration doivent être hautement évolutives pour gérer cette charge en quasi-temps réel.
  • Conformité et sécurité : Les grandes entreprises sont soumises à un réseau complexe de réglementations nationales et internationales, telles que le RGPD et la loi HIPAA. Elles doivent donc s'assurer que chaque étape du processus est respectée. processus d'intégration des données est auditable et conforme. Cela nécessite une gouvernance des données avec suivi de la lignée et protocoles de sécurité, ce qui ajoute une charge significative à tout projet d'intégration.

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Quels sont les principaux défis de l’intégration des données ?

Avec un si grand nombre techniques d'intégration Bien que disponible, choisir la solution la plus adaptée peut s'avérer complexe si les besoins spécifiques en termes de volume de données ne sont pas clairement définis et priorisés. Voici une liste des défis d'intégration de données auxquels les organisations sont généralement confrontées, ainsi que des stratégies pour les surmonter :

Intégration des données des API

À première vue, un point de terminaison HTTP qui renvoie du JSON semble être une victoire facile par rapport aux fichiers plats ou directs base de données Taps. En pratique, chaque API ajoutée est un service externe mobile, doté de son propre contrat, de ses propres limites et de son propre cycle de vie. L'intégration de dizaines (voire de centaines) de ces services devient un véritable problème d'intégration de données, car il faut désormais :

• • Gérer les schémas évolutifs
  • Gérer diverses méthodes d'authentification
  • Implémenter la gestion des erreurs et la logique de nouvelle tentative
  • Assurer la cohérence et la synchronisation des données sur tous les systèmes connectés
  • Respecter les limites de débit variables et les changements de version

Voici comment surmonter les défis de l’intégration d’API :

• • Établir un cadre de connecteur centralisé qui comprend une bibliothèque réutilisable pour gérer l'authentification, la pagination et la gestion de l'état, créant ainsi de nouvelles Intégrations API piloté par la configuration.
  • Configurez votre intégration pour récupérer uniquement les données modifiées depuis la dernière synchronisation réussie afin de réduire la charge sur vos systèmes. Cela rend votre Appels API plus rapide et vous aide à rester dans les limites d'utilisation.
  • Les API peuvent échouer pour de nombreuses raisons : certaines temporaires (liées au réseau), d'autres plus graves (données erronées ou jetons d'accès expirés). Concevez votre intégration pour qu'elle réexécute automatiquement les erreurs temporaires et signale les erreurs persistantes pour une vérification manuelle.

Retards dans la collecte des données

L'un des principaux défis de l'intégration des données est de garantir l'obtention des données requises au moment opportun, car les retards dans la collecte des données introduisent de la latence et de l'imprévisibilité dans votre pipeline d'intégration. Cela compromet la fiabilité et la fiabilité des analyses et des processus opérationnels en aval.

Un autre problème courant est lié aux limitations des pipelines d'intégration traditionnels, répandus dans de nombreuses entreprises. Le problème est que ces pipelines ne sont pas conçus pour une livraison en temps réel ou quasi réel et, par conséquent, peinent à gérer des volumes de données croissants et des transformations complexes qui aggravent une latence déjà élevée.

Voici comment surmonter les retards dans la collecte de données :

• • Exécutez des micro-lots qui se chevauchent afin que les enregistrements arrivant en retard de la fenêtre précédente puissent toujours être ingérés rapidement plutôt que d'attendre le prochain cycle complet.
  • Remplacer l'héritage Pipelines ETL avec des outils d’intégration de données modernes pour gérer des données à volume élevé et à grande vitesse.
  • Mettre en œuvre le capture de données modifiées (CDC) ou d'un autre techniques de réplication de bases de données pour répliquer rapidement toutes les modifications détectées dans les données sources.
  • Pensez à utiliser plateformes d'intégration de données qui permettent d'ingérer et de combiner des données en temps réel ou quasi réel avec une latence minimale.

Gestion de la qualité des données lors de l'intégration

L'une des principales raisons pour lesquelles les initiatives d'IA et d'analyse n'atteignent pas leurs objectifs est le « manque de préparation des données » d'une organisation. Cela signifie que gestion de la qualité des données L'intégration est autant un problème de gouvernance que de technique. Par conséquent, les organisations doivent avant tout définir ce qu'est une « bonne » qualité de données, c'est-à-dire que ce qu'elles considèrent comme de haute qualité dépend de leurs besoins métier.

Il y a ici trois principaux pièges à prendre en compte :

• • Tout d'abord, logique de transformation des données peut introduire des erreurs dans le pipeline de données. Par exemple, un problème aussi simple qu'une règle erronée peut corrompre plusieurs enregistrements.
  • Deuxièmement, les schémas incompatibles, où la structure des données entrantes ne correspond pas à la structure acceptée par le système cible, conduisent à la suppression ou à l'ignorance de certaines données sans aucun avertissement.
  • Troisièmement, des problèmes mineurs de qualité des données, isolés, se transforment en problèmes plus importants lors de l'intégration de données provenant de sources multiples. Les doublons d'enregistrements en sont un exemple courant.

Voici comment surmonter les problèmes de qualité des données lors de l’intégration des données :

• • Dans les grandes organisations, la propriété des données doit être attribuée à chaque source de données pour aider à définir les règles de qualité des données.
  • Intégrer des contrôles de qualité des données dans la couche d'intégration
  • Intégrer profilage automatisé des données et la validation et nettoyer les données dans le pipeline.
  • Configurez des alertes pour identifier et résoudre instantanément tout problème de santé des données.

Garantir que les pipelines de données restent tolérants aux pannes

A pipeline de données Un système « tolérant aux pannes » est capable de fonctionner même en cas de dysfonctionnement ou de panne inattendue d'une partie du système. Cependant, cela ne signifie pas que des erreurs ne se produiront pas. Cela signifie simplement que ces erreurs sont anticipées et gérées, de sorte qu'elles ne se propagent pas et n'affectent pas les systèmes opérationnels.

La tolérance aux pannes nécessite une planification des mécanismes de gestion de l'état et de récupération, ce qui peut être difficile car vous devez décider :

• • S'il faut bloquer l'ensemble du travail ou autoriser une réussite partielle et signaler les enregistrements incomplets en cas de défaillance du pipeline.
  • À quelle fréquence enregistrer la progression du pipeline, car un enregistrement trop fréquent ralentit le traitement tandis qu'un enregistrement trop faible signifie un long redémarrage en cas d'échec.
  • Quelles parties du flux de travail doivent continuer à fonctionner lorsqu'un composant tombe en panne.

Voici comment surmonter ce défi d’intégration de données :

• • Stockez chaque fichier ou message entrant dans une « zone d’atterrissage » fiable (zone de préparation) afin de pouvoir réexécuter la tâche sans avoir à renvoyer les données.
  • Concevez les étapes de traitement de manière à ce qu'elles soient idempotentes, ce qui signifie qu'elles peuvent être exécutées plusieurs fois en toute sécurité sans provoquer de doublons ou d'incohérences.
  • Implémentez des points de contrôle et un suivi d’état à des étapes logiques du pipeline d’intégration afin que la récupération reprenne à partir du dernier point réussi.
  • Incluez une logique pour la ramification dynamique ou les replis lorsqu'un système source est inaccessible afin que les systèmes en aval obtiennent toujours des données utilisables sans délai.
  • Utiliser un outil de pipeline de données moderne pour isoler et mettre en quarantaine automatiquement les enregistrements corrompus et maintenir les données saines en mouvement.

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Préparation et intégration des données pour l'IA et le ML

Les équipes et les systèmes d'IA doivent exploiter des données provenant de sources très diverses, car les organisations stockent les informations dans des systèmes opérationnels, des journaux, des espaces de stockage cloud et des applications SaaS. Le principal défi consiste à cartographier, transformer et rapprocher ces sources avant de pouvoir exploiter les données. Cela est dû au fait que les données provenant de différents systèmes présentent des structures et des formats variés.un problème que Forbes identifie comme l’un des obstacles les plus importants à l’intégration des données.

Le processus d’intégration de l’IA n’est pas une tâche ponctuelle mais un cycle continu qui implique :

• • Extraction et ingestion de données
  • Transformation et nettoyage des données
  • Ingénierie des fonctionnalités
  • Opérationnalisation des pipelines de données

Voici comment surmonter ces défis d’intégration de données :

• • Intégrez les contrôles de qualité des données dans le pipeline d’intégration.
  • Utiliser des plateformes d'intégration avec des fonctionnalités intégrées Cartographie des données IA capacités.
  • Créez un catalogue de métadonnées à l'échelle de l'entreprise pour enregistrer chaque ensemble de données, son propriétaire et sa lignée et empêcher les équipes d'intégrer deux fois la même source.
  • Utilisez le gestion des données de référence (MDM) pour fusionner les enregistrements en double afin que les modèles d'IA et de ML voient l'enregistrement le plus récent.

Gestion des modifications dans la structure des données sources sans réécrire la logique d'intégration

Lorsque vous connectez des dizaines de systèmes opérationnels à un seul plateforme d'analyseChaque règle de mappage du pipeline est liée aux noms de colonnes et aux types de données existants au moment de sa création. Dès qu'un système source subit des modifications, les enregistrements entrants ne correspondent plus à ces règles codées en dur, ce qui entraîne l'échec de la logique d'intégration.

Le défi réside dans le fait que les pipelines d'intégration traditionnels lient les transformations à des positions ou des noms de colonnes explicites. Une instruction select lisant le montant, la devise et l'horodatage ne peut pas prendre en charge une nouvelle colonne de pays sans modifications manuelles. Chaque correctif manuel nécessite un développeur, une revue de code, un redéploiement et souvent une tâche de remplissage pour restaurer l'historique. Les équipes constatent que gérer une seule application volatile est fastidieux, sans parler de l'intégration de vingt applications.

Voici comment gérer ce défi d’intégration de données :

• • La solution la plus simple consiste à utiliser des outils d’intégration qui prennent en charge l’évolution des schémas et la détection des dérives.
  • Au lieu de coder en dur les transformations en noms de colonnes ou en positions spécifiques, les équipes peuvent définir des mappages au niveau de l'entreprise qui restent stables même lorsque le schéma sous-jacent change.
  • Intégrez les contrôles de schéma dans le pipeline de développement pour identifier et évaluer l’impact des changements structurels avant qu’ils n’atteignent la production.

Choisir le bon outil d'intégration de données

La principale raison pour laquelle il est difficile de trouver l'outil adapté à vos besoins est que le marché est saturé et en constante évolution. Les analystes recensent des dizaines de suites commerciales, de services cloud et de projets open source, chacun avec ses propres modèles de conception. Les comparer ne se résume pas à une simple liste de fonctionnalités, car les produits évoluent entre l'évaluation et le déploiement.

Une plateforme candidate qui semble « parfaite » pour un groupe peut sembler inutilisable pour un autre, et les lacunes sont difficiles à déceler lors d'une brève démonstration de faisabilité. Il en résulte un processus de sélection qui s'apparente à une gestion des priorités changeantes, alors que le marché lui-même est en constante évolution. C'est pourquoi même les architectes expérimentés décrivent le choix des outils comme l'une des étapes les plus délicates, tant sur le plan politique que technique, d'un programme de données moderne.

Voici comment choisir la bonne plateforme d’intégration de données :

• • Ayez toujours une bonne compréhension des besoins d'intégration des données de votre entreprise, car cela vous guidera si vous avez besoin d'un ETL, ELT, intégration basée sur API ou solution hybride.
  • Ne négligez pas le support des fournisseurs et l'adéquation globale à l'écosystème, car la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur est l'un des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors du changement de fournisseur. Plus l'intégration avec votre pile de données existante est étroite, plus vos flux de données sont fluides.
  • Évaluez la prise en charge de vos sources et destinations de données spécifiques, en particulier si votre organisation s’appuie sur des applications de niche ou spécifiques à un secteur.
  • Donnez la priorité à la facilité d’utilisation et à l’automatisation basée sur l’IA, car l’idée d’« intégrateurs citoyens » résonne auprès de plus en plus d’organisations, ce qui signifie que l’avenir verra les utilisateurs professionnels prendre en charge leurs propres pipelines d’intégration.
  • Recherchez des plates-formes d'intégration de données avec des capacités intégrées et une prise en charge des fonctionnalités de surveillance, de gestion des erreurs, suivi de la lignée des données, et l'exploitation forestière.

Gestion des dépenses liées au déplacement et à la transformation des données dans le cloud

L'un des principaux défis de intégration de données dans le cloud Il s'agit d'évaluer précisément les coûts que l'entreprise devra supporter. En effet, avec le modèle de paiement à l'utilisation, ou ses variantes, il est extrêmement rare qu'une entreprise traite les volumes de données initialement prévus, car l'utilisation évolue pendant la mise en œuvre ou évolue de manière inattendue.

Coûts cachés associés au cloud mouvement de données L'intégration ajoute un niveau de complexité supplémentaire. Les entreprises supportent des frais importants simplement en transférant des données d'une zone vers une autre lors de l'intégration de données entre plusieurs environnements cloud. Ces coûts passent inaperçus jusqu'à la réception de la facture finale.

Les dépenses liées à la transformation des données représentent également un défi subtil mais crucial. entrepôts de données cloud natifsLes transformations exécutées à grande échelle peuvent être coûteuses, en particulier lorsqu'elles impliquent des jointures complexes, des agrégations importantes ou un retraitement fréquent en raison de données arrivant tardivement.

Voici comment surmonter ces défis d’intégration de données dans le cloud :

• • Faites de la planification de l’architecture axée sur les coûts une partie importante de votre projet d’intégration de données pour contrôler les dépenses.
  • Mettre en œuvre une plateforme d'intégration de données qui fournit des données pushdown et incrémentales informatique, et la réutilisation du pipeline pour réduire le volume de données déplacées ou transformées, réduisant ainsi les coûts de traitement.
  • Observez comment votre outil d'intégration de données gère le flux de travail et orchestration des donnéesL’idée est de garantir que cela augmente les coûts de traitement en redéclenchant des pipelines entiers en raison de petits changements dans les données sources.

Meilleures pratiques pour contourner les défis de l'intégration des données

Relever les défis de l'intégration des données et prendre des mesures pour y remédier est une stratégie traditionnelle. Les organisations doivent désormais s'efforcer de les éviter complètement pour faire face à la croissance des volumes de données et à l'évolution des données sources. Cela nécessite l'adoption de bonnes pratiques :

• • Intégrez la gouvernance des données dès le premier jour et désignez dès le début un propriétaire ou un gestionnaire des données du côté commercial.
  • Créez un glossaire métier à l'échelle de l'organisation avant que les services ne créent leurs propres définitions contradictoires. L'objectif est de s'accorder sur les noms, unités et définitions de données partagés entre tous les systèmes afin d'éliminer les conflits. cartographie des données problèmes plus tard.
  • Validez, nettoyez et dédupliquez les enregistrements dès leur arrivée pour éviter que de mauvaises données ne pénètrent dans votre système. entrepôt de données.
  • Évaluez toujours l’intégration comme une fonctionnalité essentielle lors du choix d’une plateforme de données.
  • Automatisez toutes les étapes qui ne nécessitent pas d’intervention manuelle pour minimiser les erreurs et maintenir le pipeline opérationnel.

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Astera Pipeline de données est une plate-forme d'intégration de données de bout en bout avec des capacités d'IA intégrées.

et Astera, vous obtenez:

• • Une plateforme unifiée: gérez toutes vos tâches d'intégration de données au sein d'une seule plateforme.
  • ETL, ELT, CDC, API, etc.:Intégrez les données en utilisant la technique de votre choix.
  • Interface utilisateur conviviale associée à une automatisation alimentée par l'IA: Accélérez les tâches de mappage et de préparation des données.
  • Fonctionnalités intégrées de qualité des données: Assurez-vous que seules des données saines atteignent votre entrepôt de données et votre lac de données.
  • Moteur de traitement parallèle:Gérez facilement des volumes de données importants.
  • Transformations et fonctions prédéfinies: Manipuler et formater les données dans la structure requise par le système cible.
  • Gérer les modifications de la structure des données sources: AsteraL'approche d'intégration basée sur le modèle de données permet aux pipelines de données de gérer les modifications des métadonnées sources.
  • Connecteurs natifs: Connectez-vous et déplacez des données entre différentes sources et destinations, que ce soit sur site ou dans le cloud.

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