Les problèmes liés à la combinaison de données provenant de plusieurs sources différentes sont toujours restés. C'est pourquoi des scientifiques de l'Université du Minnesota ont conçu le premier système à consolider les données en 1991. Ce système utilisait l'approche ETL qui extrait, transforme et charge les données de plusieurs systèmes et sources dans une vue unifiée.

Ce blog discutera des différentes techniques et technologies d'intégration de données.

11 types de techniques d'intégration de données

Le processus de consolidation des données de plusieurs applications et de création d'une vue unifiée est appelé intégration de données. Les entreprises utilisent différents outils d'intégration de données avec une variété d'applications, de technologies et de techniques pour intégrer des données provenant de sources disparates et créer un version unique de la vérité (SSOT).

Les techniques d'intégration de données, également appelées technologies d'intégration de données, sont simplement les différentes stratégies, approches et outils utilisés pour combiner des données provenant de plusieurs sources dans une seule destination. Les technologies d’intégration de données ont évolué à un rythme rapide au cours de la dernière décennie. Initialement, extraire, transformer, charger (ETL) était la seule technique d'intégration de données disponible, utilisée pour le traitement par lots. Cependant, les entreprises ont continué à ajouter davantage de sources à leurs écosystèmes de données et le besoin de techniques d'intégration de données en temps réel s'est fait sentir. Par conséquent, de nouvelles avancées et technologies ont été introduites.

Les techniques courantes d’intégration de données comprennent :

• ETL (extraire, transformer, charger)
• ELT (extraire, charger, transformer)
• CDC (capture des données modifiées)
• Réplication de données
• Intégration basée sur API
• La consolidation des données
• Fédération de données
• Intégration du middleware
• Propagation de données
• Intégration d'informations d'entreprise (EII)
• Réplication de données d'entreprise (EDR)

Différentes approches d'intégration de données répondent aux données provenant de diverses sources internes et externes. Ceci est réalisé en utilisant l'un des types de techniques d'intégration de données. L'approche dépend de la disparité, de la complexité et du nombre de sources de données impliquées. Examinons ces techniques d'intégration de données individuellement et voyons comment elles peuvent contribuer à améliorer les processus métier.

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Extraire, Transformer, Charger (ETL)

La technologie d'intégration de données la plus connue, l'ETL (Extraction, Transformation, Chargement), consiste à extraire des données d'un système source et à les charger vers une destination après transformation. L'ETL est depuis longtemps la méthode standard d'intégration de données. Les organisations l'utilisent. Outils ETL pour extraire, transformer et charger leurs données.

L'utilisation principale de l'ETL est la consolidation des données pour la BI et l'analyse. Elle peut être réalisée par lots ou en quasi-temps réel. Le processus ETL consiste à extraire des données d'une base de données, d'une solution ERP, d'une application cloud ou d'un système de fichiers, puis à les transférer vers une autre base de données ou un autre référentiel. Les transformations effectuées sur les données varient selon le cas d'utilisation spécifique de la gestion des données. Cependant, les transformations les plus courantes incluent : nettoyage des données, agrégation, filtrage, jointures et réconciliation.

Extraire, Charger, Transformer (ELT)

ELT (Extraire, Charger, Transformer) est une autre approche d'intégration de données, étroitement liée à l'ETL. L'ETL se concentre sur l'extraction des données des systèmes sources, leur transformation, puis leur chargement dans un système cible (par exemple, un entrepôt de données), ELT inverse la séquence des deux dernières étapes, c'est-à-dire que les données sont chargées avant d'être transformées.

L'ELT est particulièrement associé aux scénarios de Big Data et d'entreposage de données dans lesquels le système cible dispose de la puissance de traitement nécessaire pour gérer des transformations à grande échelle. Cette approche exploite les capacités des entrepôts de données modernes et des plates-formes Big Data, permettant aux transformations de s'effectuer au plus près du stockage, souvent de manière parallèle et distribuée.

Populaires entrepôts de données basés sur le cloud, tels qu'Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake, prennent souvent en charge les processus ELT, permettant aux organisations d'exploiter les avantages du traitement évolutif et parallèle pour la transformation des données au sein de l'environnement de stockage de données.

En savoir plus sur : ETL contre ELT.

Change Data Capture (CDC)

Dans certains cas, les organisations doivent rester informées des modifications apportées aux données sources sans avoir à les recopier intégralement. Ceci est rendu possible grâce à capture de données modifiées (CDC), une technique courante d'intégration de données. CDC identifie et capture uniquement les modifications apportées aux données sources, telles que les insertions, les mises à jour ou les suppressions, laissant le reste des données dans leur état d'origine. Les organisations utilisent généralement CDC pour :

• Maintenez les systèmes synchronisés en temps réel ou presque en temps réel, comme la synchronisation d'une base de données opérationnelle avec un entrepôt de données.
• Réduisez la charge sur les bases de données en évitant les analyses de table complètes ou les extractions en masse.
• Prend en charge les architectures pilotées par événements, telles que le déclenchement d'actions métier lorsque certaines données changent.
• Activer l'incrémental Pipelines ETL pour un déplacement de données plus rapide et plus efficace.

Réplication de données

La réplication des données est une approche d'intégration des données utilisée pour copier des données d'un système vers un autre, généralement pour maintenir la cohérence entre les systèmes ou améliorer la disponibilité. Elle consiste à dupliquer les données d'une source vers une cible, en continu ou à intervalles réguliers. La réplication peut être unidirectionnelle ou bidirectionnelle, selon les besoins. Les organisations ont recours à la réplication des données lorsqu'elles ont besoin de :

• Assurer la cohérence des données, en particulier entre les systèmes géographiquement répartis
• Maintenez des copies en temps réel ou quasi réel pour une haute disponibilité et une reprise après sinistre
• Améliorez les performances en distribuant les données plus près des utilisateurs finaux ou des applications
• Prise en charge de l'accès parallèle aux mêmes données sur plusieurs plates-formes

Intégration basée sur API

Comme son nom l’indique, l’intégration basée sur l’API est une méthode qui utilise interfaces de programmation d'applications (API) Pour permettre aux systèmes de communiquer et d'échanger des données, les API fournissent des points de terminaison standardisés pour l'accès aux données ou aux services entre applications. Cette approche est souvent utilisée dans les environnements intégrant des microservices, des plateformes SaaS ou des systèmes faiblement couplés. Les organisations adoptent l'intégration par API lorsqu'elles souhaitent :

• Connectez des applications modernes qui exposent des fonctionnalités via API REST ou SOAP
• Permettre l'échange de données en temps réel ou quasi réel entre les systèmes
• Réduire les dépendances aux processus ETL traditionnels dans les architectures distribuées
• Prise en charge de la conception de systèmes modulaires et évolutifs avec des points d'intégration flexibles

La consolidation des données

Comme son nom l'indique, consolidation de données combine des données provenant de différentes sources pour créer un référentiel de données centralisé ou un magasin de données. Les analystes de données peuvent utiliser ce référentiel 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. La latence des données est un facteur clé qui différencie la consolidation des données des autres techniques d'intégration de données. Plus la période de latence est courte, plus les données les plus récentes sont disponibles pour la business intelligence et l'analyse dans le magasin de données.

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 sources et le moment où ces mises à jour sont reflétées dans l'entrepôt de données ou la source de données. Cette latence peut varier en fonction des technologies d'intégration de données utilisées et des besoins spécifiques de l'entreprise. Cependant, grâce aux progrès des technologies intégrées du Big Data, 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, également appelée accès fédéré aux données ou intégration fédérée, consolide les données et simplifie leur accès pour les utilisateurs et les applications front-end. Cette technique intègre des données distribuées selon différents modèles dans une base de données virtuelle dotée d'un modèle de données unifié. Aucun mouvement physique de données n'intervient derrière une base de données virtuelle fédérée. L'abstraction des données crée 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 distinct.

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Intégration du middleware

Les techniques d'intégration de middleware désignent les méthodes utilisées pour faciliter l'échange de données entre différents systèmes. Ces logiciels servent de passerelle entre différents systèmes et applications, leur permettant non seulement de communiquer et de partager des informations, mais aussi 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 grâce à l'intégration de middleware, et ce, en toute sécurité. déplacer des données vers le cloud.

Les techniques courantes incluent les intergiciels orientés messages (MOM), les architectures orientées services (SOA), les bus de services d'entreprise (ESB) et les interfaces de programmation d'applications (API). L'intégration des intergiciels permet une communication, une transformation des données et une intégration fluides entre des systèmes disparates.

Propagation de données

La propagation des données est une autre technique d'intégration de données. Cela implique le transfert de données d'un entrepôt de données d'entreprise vers différents datamarts 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 pour la propagation des données incluent l'intégration d'applications d'entreprise (EAI) et la réplication de données d'entreprise (EDR).

Intégration d'informations d'entreprise (EII)

L'intégration des informations d'entreprise (EII) est une stratégie d'intégration de données qui fournit des ensembles de données sélectionnés à la demande. Également considéré 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 liées à la connexion à plusieurs systèmes sources ayant des formats, des interfaces et des sémantiques 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. Cette technologie leur permet de présenter les données entrantes de nouvelles manières. Contrairement à l'ETL par lots, EII peut facilement gérer l'intégration en temps réel et des cas d'utilisation de livraison, permettant aux utilisateurs professionnels de consommer des données fraîches pour l'analyse et la création de rapports de données.

Réplication de données d'entreprise (EDR)

Utilisée comme technique de propagation des données, l'Enterprise Data Replication (EDR) est une méthode de consolidation de données en temps réel. Cela implique de déplacer des données d’un système de stockage à un autre. Dans sa forme la plus simple, l’EDR consiste à déplacer un ensemble de données d’une base de données à une autre avec le même schéma. Récemment, le processus est devenu plus complexe, impliquant différentes bases de données source et cible. Les données sont également répliquées à intervalles réguliers, en temps réel ou sporadiquement, en fonction des besoins de l'entreprise. EDR est différent d’ETL en ce sens qu’il n’implique aucune transformation ou manipulation de données.

Outre ces technologies clés d’intégration de données, les entreprises dotées d’architectures de gestion de données complexes utilisent également l’intégration d’applications d’entreprise (EAI) et d’autres technologies basées sur les événements et en temps réel pour répondre aux besoins en données de leurs utilisateurs professionnels.

6 technologies d'intégration de données

Pour mettre en œuvre les techniques décrites ci-dessus, vous avez besoin d'outils, de logiciels, de plateformes ou d'infrastructures spécialisés. Ces technologies sont appelées technologies d'intégration de données et décrivent est ce que nous faisons Vous utilisez ces technologies pour réaliser l'intégration. Les technologies d'intégration de données les plus courantes incluent :

Outils ETL

Il s'agit de logiciels ou de plateformes principalement utilisés pour l'entreposage de données. Les outils ETL simplifient et automatisent le processus d'extraction, de transformation et de chargement des données. Il s'agit principalement d'outils autonomes dédiés à l'intégration de données. Parmi les outils ETL les plus populaires, on trouve : Astera Pipeline de données, Talend, AWS Glue et informatique.

Outils ELT

À l'instar des outils ETL, les outils ELT automatisent également le processus de transfert des données. Comme les données sont chargées avant toute transformation, les plateformes ELT sont particulièrement adaptées aux cas d'utilisation où de grandes quantités de données non structurées doivent être rapidement transférées dans un entrepôt de données ou un lac de données.

Plateformes d'intégration de données unifiées

Il s'agit de solutions d'intégration complètes qui automatisent l'intégralité du processus d'intégration des données. Plutôt que de se concentrer sur une technique d'intégration de données particulière, ces plateformes se distinguent par une multitude de méthodes d'intégration. Par exemple : AsteraLa plate-forme d'intégration de permet aux organisations d'unifier les données à l'aide de techniques telles que ETL, ELT, CDC, API, etc. De nombreux outils d'intégration de données peuvent se connecter à la fois aux environnements sur site et dans le cloud, ce qui est une condition préalable à la plupart des cas d'utilisation de migration de données.

Pipelines de données

Comme leur nom l'indique, les outils de création de pipelines de données sont des outils spécialisés conçus pour transférer des données d'un système source vers un système cible. Ces outils sont particulièrement utiles aux utilisateurs professionnels, car ils leur permettent de construire des pipelines de données sans avoir à écrire de code. Astera Data Pipeline, Apache Airflow, Informatica, Azure Data Factory sont quelques exemples d’outils de pipeline de données.

Créateurs d'entrepôts de données

Certain plateformes d'entrepôt de données permettre aux organisations de concevoir leur propre entrepôt de données et l'alimenter avec des données à l'échelle de l'entreprise. Un exemple courant est Astera Constructeur d'entrepôt de données qui utilise l'approche axée sur les métadonnées pour créer l'entrepôt de données, accélérant le développement et fournissant des données prêtes à être analysées.

Outils d'intégration d'API

Outils d'intégration d'API Utilisez des API pour intégrer les données et les fonctionnalités entre les systèmes. Ces plateformes sont au cœur des architectures modernes à couplage souple, notamment dans les environnements cloud-native, de microservices et hybrides. Les outils d'intégration d'API servent à la fois à l'intégration des données et à l'interopérabilité des applications.

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Quelle technique d’intégration de données convient à votre entreprise ?

Le choix dépend des besoins et objectifs spécifiques de votre entreprise. La technique optimale est déterminée par des facteurs tels que le volume de données, les exigences de latence, l'infrastructure et les objectifs commerciaux. Par exemple, si vous avez besoin d'analyses et de reporting centralisés, l'ETL peut être adapté. En revanche, si vous souhaitez exploiter la puissance de traitement d'un entrepôt de données, l'ELT peut être une solution judicieuse. Pour un accès en temps réel sans centralisation des données, la fédération de données ou l'intégration des informations d'entreprise peuvent être la solution idéale.

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Astera Centerprise est une plateforme d'intégration de données pilotée par l'IA qui permet aux utilisateurs d'ingérer, de transformer, de nettoyer et de consolider les données de l'entreprise dans n'importe quel système cible, qu'il soit déployé sur site ou dans le cloud. Elle prend en charge les techniques d'intégration modernes pour garantir efficacité, évolutivité et cohérence des données. Si vous souhaitez mettre en œuvre une plateforme d'intégration de données automatisée, voici comment procéder. Astera Centerprise can help you :

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