Top 15 des outils et logiciels d'intégration de données pour 2024

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

Imaginez une pièce dans laquelle différentes pièces de puzzle sont dispersées tout autour, chacune portant une image. Maintenant, que faites-vous si vous voulez voir l’image complète ? Vous rassemblez toutes ces pièces, les connectez et complétez le puzzle, n'est-ce pas ? C'est précisément ce que intégration de données L'objectif est de combiner des données provenant de plusieurs sources dans un référentiel centralisé. Ce référentiel fournit une compréhension globale de l'ensemble de l'entreprise. Lorsque cela est bien fait, cela conduit à un source unique de vérité (SSOT) sur lesquels les organisations s’appuient pour prendre des décisions précises.

Aujourd'hui, les organisations gèrent d'énormes quantités de données provenant de différents services et systèmes. Chaque département ou site gère souvent ses données séparément. Par exemple, ils peuvent stocker des données de vente dans une base de données, des informations sur les employés dans une autre et des enregistrements d'inventaire dans un autre système encore. Cependant, combiner manuellement toutes ces données pour obtenir une vue unifiée devient rapidement une entreprise ardue. C'est comme faire le tour et collecter chaque pièce à la main pour compléter le puzzle. La chose la plus sage à faire ici est de tirer parti des outils d'intégration de données pour simplifier et accélérer le processus.

Mais que sont les outils d'intégration de données ? Découvrons-le.

Outils d'intégration de données

En termes simples, les outils ou logiciels d'intégration de données sont des programmes informatiques qui automatisent le processus d'intégration de données. Ils vous permettent de rassembler, combiner et gérer des données provenant d'une grande variété de systèmes sources sans dépendre largement de l'informatique. Aujourd'hui, la plupart des logiciels d'intégration de données proposent une interface graphique qui simplifie cartographie des données et transformation, même pour les utilisateurs métiers souvent appelés intégrateurs citoyens.

La liste des meilleurs outils d'intégration de données comprend :

1. Astera
2. Jitterbit
3. Celigo
4. informatique
5. Pentaho
6. Alooma
7. Talend
8. Altova
9. SnapLogique
10. IBM
11. Fivétran
12. Données Hevo
13. Colle AWS
14. Million
15. Airbyte

Avant d'entrer dans les détails de ces outils, commençons par éliminer les bases des outils d'intégration de données.

Quelle est la différence entre les outils d'intégration de données et les outils ETL ?

Alors que les outils d'intégration de données et Outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) sont tous deux des composants essentiels de la gestion des données à travers diverses sources, ils servent des objectifs différents et ont des fonctionnalités distinctes.

 

À quoi servent les outils d'intégration de données ?

Les entreprises utilisent des outils d'intégration de données pour rationaliser et améliorer leurs processus de gestion des données. L'objectif est d'obtenir des données prêtes à être analysées pour la prise de décision et d'autres intelligence économique (BI) initiatives.

Voici quelques cas d'utilisation courants d'outils d'intégration de données :

Business Intelligence et Reporting

Les outils d'intégration de données facilitent extraction de données, transformation, et le chargement, le préparant pour l'analyse dans les outils de BI et de reporting. Cela garantit que les parties prenantes peuvent prendre des décisions fondées sur des données basées sur des informations précises et à jour. Par exemple, un référentiel centralisé de données clients fournit aux équipes marketing une vue à 360 degrés des clients pour mener des campagnes ciblées.

Intégration de données dans le cloud

Intégration de données cloud permet aux entreprises d'exploiter les avantages du cloud tout en continuant à exploiter leur infrastructure de données sur site existante. À mesure qu'ils s'orientent vers des solutions basées sur le cloud, les outils d'intégration de données les aident intégrer des données à partir de systèmes sur site avec des données résidant dans des applications cloud ou des bases de données.

Migration de données

Les outils d'intégration de données facilitent le transfert transparent des données des systèmes hérités vers les systèmes modernes lorsque les entreprises doivent :

• Mettre à niveau leur infrastructure existante.
• Passez au cloud.
• Consolidez les données de plusieurs sources.

Ces outils aident également à préserver l'intégrité et la cohérence des données tout au long du processus de migration, en minimisant les temps d'arrêt.

Entreposage de données

A entrepôt de données constitue une ressource précieuse pour la planification stratégique, l'analyse des tendances et les prévisions. Les entreprises accélèrent ces processus en utilisant des outils d'intégration de données pour remplir leurs entrepôts de données avec des données pertinentes et à jour. De cette façon, ils peuvent effectuer des analyses et une exploration de données avancées pour obtenir des informations exploitables et stimuler la croissance.

À titre d'exemple, considérons une entreprise multinationale avec des bureaux dans le monde entier. Cette entreprise aurait besoin d'une solution complète d'intégration de données pour combiner les données de différents systèmes RH de ses filiales dans un entrepôt de données central. Ces données unifiées permettent aux analystes RH et aux responsables d'effectuer des analyses approfondies de la main-d'œuvre et de prendre des décisions basées sur les données pour optimiser les stratégies de gestion des talents.

Synchronisation des données en temps réel

De nombreux outils d'intégration de données prennent en charge le temps réel synchronisation de données, permettant aux entreprises de synchroniser en permanence leurs données sur différents systèmes. Ceci est particulièrement utile dans les scénarios où les données changent fréquemment et où la prise de décision en temps réel est essentielle.

Une entreprise de vente au détail, par exemple, peut utiliser un outil d'intégration de données pour la synchronisation des données en temps réel entre son système de gestion des stocks (IMS) sur site et une plate-forme de commerce électronique basée sur le cloud. Lorsque les clients effectuent des achats en ligne, l'outil d'intégration de données capture en continu les détails des transactions et met à jour l'IMS en temps réel. Cette synchronisation garantit que la boutique en ligne et les points de vente physiques disposent d'informations d'inventaire à jour, évitant ainsi les ruptures de stock et les situations de surstock.

Gouvernance et conformité des données

Les outils d'intégration de données ont des fonctionnalités intégrées pour appliquer les politiques de gouvernance des données, garantissant que les données sont traitées et gérées conformément aux exigences réglementaires et aux politiques internes. Par exemple, une institution financière peut se conformer aux exigences réglementaires en matière de reporting en tirant parti d'un outil d'intégration de données moderne conforme à toutes les réglementations.

Comment fonctionnent les outils d'intégration de données ?

Les plates-formes modernes d'intégration de données offrent une interface utilisateur (UI) facile à utiliser qui simplifie le processus d'intégration de bout en bout. L'interface utilisateur par glisser-déposer permet aux utilisateurs de créer des pipelines de données sans écrire une seule ligne de code.

Voici comment fonctionne un outil d'intégration de données typique :

1. Extraction de données: Les outils d'intégration de données fournissent des connecteurs ou des adaptateurs qui permettent une connectivité transparente à diverses sources de données, telles que des bases de données, des fichiers, des API et des applications cloud. Les outils permettent aux utilisateurs de configurer les connexions aux sources de données et d'extraire les données requises sans aucune requête ni codage.
2. Transformation des données: Une fois les données extraites, les transformations intégrées permettent aux utilisateurs de manipuler les données et d'améliorer leur qualité. Ces transformations incluent la fusion, la jointure/la jointure d'arborescence et la normalisation/dénormalisation, entre autres. Certains projets d'intégration de données impliquent des transformations de données après le chargement des données dans une destination (ELT), qui est également pris en charge par des outils modernes.
3. Cartographie des données: Les outils d'intégration de données fournissent une interface utilisateur graphique qui facilite le mappage des données. Il permet aux utilisateurs de mapper avec précision des éléments de données provenant de différentes sources aux champs correspondants dans le modèle de données cible. La cartographie des données garantit que les données provenant de diverses sources peuvent être correctement intégrées et liées les unes aux autres.
4. Chargement et intégration des données : Après avoir transformé et mappé les données, l'outil d'intégration de données charge les données dans la destination cible. La plupart des outils d'intégration de données prennent en charge plusieurs types de chargement de données, tels que le traitement par lots et le streaming de données en temps réel.
5. La validation des données: De nombreux outils d'intégration de données offrent la validation des données capacités de vérification de l'exactitude et de l'exhaustivité des données intégrées. Les utilisateurs peuvent définir des règles de validation et des vérifications pour s'assurer que les données intégrées répondent à des critères prédéfinis ou à des règles métier.

Types de solutions d'intégration de données

Les fournisseurs d'intégration de données mettent régulièrement à jour leurs produits existants tout en lançant des solutions innovantes pour faire face aux progrès technologiques. Qu'elles soient manuelles ou entièrement automatisées, il existe une myriade de solutions d'intégration de données que les entreprises utilisent pour leurs initiatives basées sur les données.

Voici quelques-unes des solutions d'intégration de données couramment utilisées :

Outils d'intégration de données tout-en-un

Il s'agit de solutions complètes d'intégration de données qui rationalisent et automatisent l'ensemble du processus d'intégration de données. Ces plates-formes sont livrées avec des connecteurs intégrés qui permettent la connectivité à diverses bases de données, applications basées sur le cloud et systèmes tiers. Avec des fonctionnalités telles que le mappage des données, les transformations de données intégrées et la gouvernance des données, ces plateformes permettent aux entreprises de gérer et de maintenir leurs pipelines de données de bout en bout.

Les outils d'intégration de données tout-en-un sont également appelés solutions d'intégration de données unifiées, car ils facilitent plusieurs aspects de la gestion des données au sein d'un seul progiciel, tels que :

• Extraction de données non structurées
• Intégration des données
• Migration de données
• La synchronisation des données
• Gestion de la qualité des données
• Entreposage de données

Outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)

Il s’agit des outils traditionnels d’intégration de données, impliquant trois étapes distinctes. Tout d'abord, un outil ETL permet aux utilisateurs de se connecter et d'extraire des données de divers systèmes sources, tels que des bases de données, des applications, des fichiers et des API. Ensuite, ils le transforment et le convertissent dans un format cohérent pour garantir la compatibilité et l’exactitude. Enfin, ils chargent les données transformées dans le système cible auquel ils pourront ensuite accéder et consommer.

Outils d'extraction, de chargement et de transformation (ELT)

Cette nouvelle catégorie d'outils d'intégration de données gagne en popularité en raison de ses avantages en termes de performances et d'évolutivité. Les outils ELT sont similaires aux outils ETL, mais ils reportent l'étape de transformation des données jusqu'après le chargement des données dans le système de destination. Cela signifie que les données sont directement chargées dans le système cible sous leur forme brute et native. Une fois dans le système cible, les données sont transformées et traitées à l'aide de la puissance de calcul et des capacités du système de destination, souvent un entrepôt de données ou un stockage basé sur le cloud.

Solutions d'intégration de données basées sur le cloud

Avec l'adoption croissante du cloud computing, de nombreuses entreprises migrent leurs données vers le cloud. Les solutions d'intégration de données basées sur le cloud permettent aux organisations d'intégrer et de gérer de manière transparente des données provenant de diverses sources, que ce soit dans le cloud ou sur site.

Les entreprises peuvent rapidement faire évoluer leurs opérations de données avec ces solutions d'intégration de données à mesure que leur activité se développe, évitant ainsi le besoin d'investissements initiaux importants dans l'infrastructure. Cette évolutivité dynamique garantit qu'ils maintiennent des performances et une efficacité optimales tout en réduisant le risque de surprovisionnement ou de sous-utilisation des ressources.

Intégration manuelle des données

L'intégration manuelle des données est une approche d'intégration des données dans laquelle les opérateurs humains fusionnent et consolident les données manuellement sans utiliser les outils ou logiciels automatisés décrits ci-dessus. Les données provenant de différentes sources, telles que des bases de données, sont extraites, transformées et chargées dans le système de destination via le codage et l'exécution de requêtes.

Bien que l'intégration manuelle des données puisse être réalisable pour des opérations à petite échelle ou des tâches ponctuelles, elle prend du temps, est sujette aux erreurs et inefficace pour la gestion de gros volumes de données. Par conséquent, il est courant pour les entreprises d'adopter des outils et des solutions d'intégration de données automatisées pour une précision et une efficacité accrues.

Les 15 meilleurs outils d'intégration de données

Voici une liste des 10 meilleurs outils d'intégration de données avec leurs avantages et inconvénients :

Astera

Astera est une plate-forme d'intégration de données de bout en bout alimentée par l'automatisation et intelligence artificielle (IA). De l'extraction de données non structurées à partir de n'importe quelle source de données à la transformation, au nettoyage et au chargement des données vers la destination de votre choix pour construire des entrepôts de données entiers, Astera fournit un package tout-en-un avec une interface utilisateur entièrement sans code, par glisser-déposer. Cela signifie que les utilisateurs obtiennent un expérience cohérente et uniforme tout au long, qu'ils souhaitent extraire des données ou créer un entrepôt de données à part entière.

Ce qui rend Astera une excellente plateforme d'intégration de données :

• Interface utilisateur intuitive par glisser-déposer
• Extraction de données alimentée par l'IA
• Intégration de données sans code
• Entreposage de données sans code
• Pas de code Gestion des API
• Pas de code Gestion EDI
• Connecteurs pré-construits
• Embarqué qualité des données Caractéristiques
• Une vaste bibliothèque de transformations intégrées
• Automatisation de bout en bout et orchestration des processus

Découvrez comment Astera a donné à DexKo Global les moyens de réaliser plus de 40 % de gain de temps.

Jitterbit

Jitterbit est un outil d'intégration de données qui permet aux entreprises d'établir des connexions API avec des applications et des services. Comme d'autres outils d'intégration de données, il leur permet de combiner des données provenant de plusieurs sources pour des initiatives de BI. Les utilisateurs peuvent également tirer parti des fonctionnalités d'IA pour accélérer les processus.

Principales caractéristiques:

• Intégration API.
• Connecteurs et modèles prédéfinis.
• Interface intuitive par glisser-déposer.

Avantages et inconvénients: Jitterbit possède de nombreuses fonctionnalités de gestion d'API et options de connectivité. Cependant, il est à la traîne par rapport à la concurrence en termes de capacités de journalisation, de débogage et de contrôle de version. De plus, l'interface utilisateur doit être améliorée afin qu'elle soit intuitive comme les autres outils. Le prix plus élevé peut être difficile à justifier, surtout lorsqu'il ne s'agit pas d'une solution d'intégration de données unique.

Meilleur scénario d'utilisation : Tâches simples d'intégration et de migration de données impliquant le flux de données, la synchronisation et la consolidation du système.

Celigo

Celigo est un plate-forme d'intégration en tant que service (iPaaS) qui permet aux entreprises de se connecter aux applications et d'automatiser les tâches. Semblable aux solutions d'intégration de données, il offre de multiples fonctionnalités, notamment des connecteurs intégrés et une interface utilisateur visuelle.

Principales caractéristiques:

• Modèles prédéfinis.
• Interface intuitive et low-code.
• Automatisation des processus métier.

Avantages et inconvénients: Celigo est rapide à déployer et convient parfaitement à l'automatisation des processus métier. Selon les utilisateurs, l'utilisation de Celigo pour Transactions EDI est complexe et non intuitif. La plate-forme doit également s'améliorer afin de ne pas subir de goulot d'étranglement à mesure que le volume de données augmente, ce qui entraîne une augmentation des temps de chargement.

Meilleur scénario d'utilisation : Synchronisation des plateformes de commerce électronique avec les systèmes back-end.

informatique

Informatica propose un cloud de niveau entreprise solutions de gestion de données. Il fournit également un outil d'intégration de données basé sur ETL, permettant aux entreprises de combiner des données provenant de diverses sources.

Principales caractéristiques:

• Intégration de données basée sur l'IA avec le moteur CLAIRE.
• Outils de gouvernance des données.
• Prise en charge des environnements multi-cloud et sur site.

Avantages et inconvénients: Bien qu'il fournisse de multiples services et outils, il devient de plus en plus difficile pour les intégrateurs citoyens de naviguer en raison d'interfaces très différentes. Selon des canaux de révision populaires, tels que Gartner, les utilisateurs trouvent complexe le débogage des mappages et des flux de travail. Certaines de ses transformations consomment des quantités importantes de mémoire et de ressources informatiques. De plus, les utilisateurs doivent gérer plusieurs clients et outils uniquement pour déployer et surveiller un seul flux de travail. Ces nuisances rendent la courbe d'apprentissage longue et raide, ce qui ne justifie pas une tarification plus élevée.

Meilleur scénario d'utilisation : Gestion, intégration et gouvernance des données entre les sources et les systèmes.

Pentaho

Pentaho est avant tout un outil de BI ; cependant, il offre des capacités d'intégration de données rudimentaires. Il fournit également des services OLAP et plusieurs outils, notamment l'exploration de données, l'extraction et la migration.

Principales caractéristiques:

• Plateforme ETL et d'analyse intégrée.
• Prise en charge du Big Data et de l'IoT.
• Conception de pipeline de données par glisser-déposer.

Avantages et inconvénients: Il prend en charge des volumes de données élevés et offre un moyen flexible et simple de créer des pipelines de données. Selon les avis des clients, la configuration de Pentaho est un processus complexe et nécessite des tests fréquents. Sa visualisation de données doit offrir davantage d'options de personnalisation pour rivaliser avec ses concurrents. De plus, il ne prend pas en charge nativement un plus large éventail de sources de données. La gestion des erreurs peut être un problème important car les journaux d'erreurs ne fournissent pas d'informations détaillées.

Meilleur scénario d'utilisation : Intelligence économique et reporting.

Alooma

Alooma est un pipeline de données en tant que plate-forme de service qui permet aux entreprises d'intégrer des données provenant de diverses sources. Il a été racheté par Google en 2019.

Principales caractéristiques:

• Streaming de données en temps réel.
• Intégration transparente avec Google Cloud.
• Mappage de schémas et enrichissement des données.

Avantages et inconvénients: Alooma est doué pour le traitement des données en temps réel. Il offre également une flexibilité dans la gestion des schémas. En tant que plateforme d'extraction et de chargement, Alooma permet aux développeurs de transformer des données uniquement à l'aide d'un environnement Python appelé Code Engine. En outre, il ne prend en charge que quelques sources de données et destinations de manière native. De plus, suite à son acquisition par Google, les utilisateurs ne peuvent plus s'intégrer à AWS. La documentation d'Alooma peut encore être améliorée et son support client doit être plus réactif.

Meilleur scénario d'utilisation : Création de pipelines de données pour analyser les données.

Talend

Talend, désormais acquis par Qlik, propose solutions de gestion de données pour les entreprises. Ceux-ci incluent, entre autres, l’intégration, la préparation, la qualité et la gouvernance des données.

Principales caractéristiques:

• Éditions open source et entreprise.
• Outils intégrés de qualité des données et de gouvernance.
• Options de déploiement dans le cloud et sur site.

Avantages et inconvénients: Talend est apprécié pour sa flexibilité, répondant à différents niveaux et exigences budgétaires. Il offre de larges options de connectivité. Cependant, sa mise en place peut s’avérer fastidieuse et complexe. Contrairement à d'autres plateformes d'intégration de données totalement sans code, telles que Astera, les utilisateurs doivent être capables d'écrire du code pour exploiter toutes les capacités de Talend. De plus, les utilisateurs de Talend se plaignent fréquemment de son interface utilisateur médiocre et du manque de documentation, ce qui rend difficile la navigation sur la plateforme pour les utilisateurs professionnels.

Meilleur scénario d'utilisation : Extraction, transformation et chargement de données à partir de plusieurs sources.

Altova

Altova est un outil d'intégration de données mettant l'accent sur la transformation et le mappage de données impliquant XML, JSON et d'autres formats de fichiers. Il exploite un IDE basé sur Windows, permettant aux utilisateurs de transformer des données via son interface utilisateur graphique.

Principales caractéristiques:

• Interface de cartographie visuelle des données.
• Prise en charge de différents formats.
• Capacités d'automatisation avec MapForce Server.

Avantages et inconvénients: Altova prend en charge de nombreux types de données, ce qui en fait un outil polyvalent. Son interface est puissante, même si sa courbe d'apprentissage peut être abrupte pour les débutants. Contrairement à d'autres outils d'intégration de données, Altova est principalement un outil de transformation et de cartographie des données. Cela signifie qu'il ne s'adresse qu'aux projets d'intégration de données de base. Il peut convertir des données d'un format à un autre.

Meilleur scénario d'utilisation : Transformation et mappage de données pour les formats de fichiers.

SnapLogique

SnapLogic est une plate-forme iPaaS qui offre des fonctionnalités d'intégration d'applications, de cloud et de données. Par rapport à des plates-formes d'intégration de données plus complètes, SnapLogic fournit un ensemble relativement restreint de fonctionnalités principalement centrées sur les connecteurs intégrés, le traitement en temps réel et par lots, la qualité des données et la sécurité.

Principales caractéristiques:

• Assistance à l'intégration basée sur l'IA (Iris).
• Connecteurs pré-construits pour de nombreuses applications.
• Interface glisser-déposer.

Avantages et inconvénients: L'un des principaux inconvénients est le manque de Intégration Git avec les systèmes de contrôle de version populaires. De plus, son interface utilisateur manque de fonctionnalités qui facilitent la navigation des utilisateurs professionnels. La documentation est également peu profonde, en particulier en ce qui concerne la gestion des erreurs et les packs Snap.

Meilleur scénario d'utilisation : Combiner des données provenant de plusieurs sources.

IBM

IBM propose InfoSphere DataStage, un outil ETL, pour l'intégration de données. L'outil permet aux utilisateurs de comprendre, nettoyer et transformer leurs données. Il fournit des capacités de traitement massivement parallèle (MPP) pour l'évolutivité et la flexibilité.

Principales caractéristiques:

• Architecture de traitement parallèle.
• Prise en charge des environnements Big Data et Cloud.
• Gestion robuste des métadonnées.

Avantages et inconvénients: Selon les utilisateurs de canaux d'examen réputés, InfoSphere d'IBM est complexe en ce qui concerne la configuration initiale. De plus, l'interface utilisateur n'est pas aussi intuitive qu'un utilisateur professionnel pourrait s'y attendre, ce qui rend l'outil complexe et chronophage. Les messages d'erreur ne sont pas non plus explicites, ce qui ajoute encore aux retards inutiles.

Meilleur scénario d'utilisation : Centraliser les données de diverses sources en une seule destination.

Fivétran

Fivetran est un fournisseur d'intégration de données et d'ETL/ELT. Il dispose d'une bibliothèque de connecteurs vers diverses bases de données et entrepôts de données et peut être déployé à la fois sur site et hors site et via une approche hybride.

Principales caractéristiques:

• Grande bibliothèque de connecteurs.
• Conforme au RGPD.
• Réplication des données.

Avantages et inconvénients: Fivetran offre de nombreuses fonctionnalités de connectivité et options pour obtenir des connecteurs personnalisés. Il dispose de certifications en matière de sécurité des données et d'une communauté d'utilisateurs active. Cependant, bien qu'il offre des fonctionnalités de journalisation, les utilisateurs des sites d'évaluation ont besoin de versions plus robustes. Cela peut également s’avérer difficile pour les utilisateurs non techniques et devenir très coûteux avec des volumes de données plus importants.

Meilleur scénario d'utilisation : Réplication et déplacement des données tout en préservant la sécurité.

Données Hevo

Hevo Data est une plateforme de pipeline de données sans code qui permet l'intégration de données provenant de plusieurs sources dans un entrepôt de données. Il prend en charge le streaming de données en temps réel et propose plus de 150 connecteurs prédéfinis.

Principales caractéristiques:

• Interface simple.
• Variété de connecteurs
• Mappage de schéma automatique.

Avantages et inconvénients: Hevo offre une flexibilité avec les transformations sans code et python. Il est facile à configurer et à utiliser. Cependant, la plateforme ne dispose pas de beaucoup d’options pour spécifier la fréquence d’ingestion des données. De nombreux utilisateurs trouvent également l’outil trop cher. De plus, il peut être difficile de catégoriser et de dupliquer les pipelines à grande échelle.

Meilleur scénario d'utilisation : Intégration de données en temps réel pour les équipes ayant une expertise technique limitée.

Colle AWS

AWS Glue est un service ETL entièrement géré fourni par Amazon Web Services (AWS), conçu pour préparer et transformer les données à des fins d'analyse. Il s'intègre parfaitement aux autres services AWS.

Principales caractéristiques:

• Architecture sans serveur.
• Intégration de données évolutive.
• Découverte automatisée de schémas.

Avantages et inconvénients: Il prend en charge un large éventail de formats de données et fournit un catalogage automatisé des données. Cependant, le service présente une courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants et peut s'avérer coûteux pour les tâches ETL complexes, notamment en dehors de l'environnement AWS.

Meilleur scénario d'utilisation : Processus ETL à grande échelle au sein de l'écosystème AWS.

Million

Matillion est une plateforme ETL/ELT conçue spécifiquement pour les entrepôts de données cloud. Il offre une interface conviviale et s'intègre aux plateformes populaires telles que Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery.

Principales caractéristiques:

• Architecture cloud native.
• Connecteurs prédéfinis pour les principaux entrepôts de données cloud.
• Conception visuelle du flux de travail.

Avantages et inconvénients: Matillion est connu pour sa facilité d'utilisation et de déploiement dans les environnements cloud. Il prend en charge les transformations de données complexes et dispose de capacités de gestion des erreurs. Cependant, les dernières critiques mentionnent des capacités minimales d’intégration et de versioning de Git. Les intégrations d'API dans Matillion sont également limitées.

Meilleur scénario d'utilisation : Transformation et chargement de données cloud pour les entreprises utilisant fortement des entrepôts de données cloud.

Airbyte

Airbyte est un outil d'intégration de données open source qui permet aux utilisateurs de créer des connecteurs personnalisés et de synchroniser les données sur diverses plates-formes. Il offre une flexibilité en mettant l’accent sur les ingénieurs de données et les développeurs.

Principales caractéristiques:

• Prise en charge ETL/ELT.
• Tarification évolutive
• Couverture étendue des sources de données.

Avantages et inconvénients: Le fait d'être open source rend Airbyte accessible à de nombreux utilisateurs. Selon le cas d'utilisation, il peut être rentable, mais sa configuration et sa maintenance nécessitent une expertise technique, et il lui manque le raffinement et les fonctionnalités des produits commerciaux plus matures.

Meilleur scénario d'utilisation : Intégrations de données personnalisées pour les équipes d'ingénierie de données possédant une expertise en codage.

Choisir la bonne solution d'intégration de données

Le marché est mûr avec toutes sortes d'outils d'intégration de données et de fournisseurs de services. Choisir la bonne solution d'intégration de données est une décision stratégique d'une importance cruciale. Les entreprises doivent prendre en compte tous les facteurs pour s'assurer que la solution choisie s'intègre parfaitement à leur pile de données existante. Ces facteurs peuvent inclure :

Taille de l'entreprise

Une entreprise doit s'assurer que la solution d'intégration de données choisie est adaptée à ses besoins. Par exemple, les besoins d'intégration de données d'une petite startup seraient très différents de ceux d'une grande multinationale. Une solution qui peut fonctionner parfaitement pour une petite entreprise peut ne pas être suffisamment évolutive ou robuste pour gérer la complexité rencontrée par les grandes entreprises.

Évolutivité

Le volume de données a un impact direct sur les performances du processus d'intégration. À mesure que les entreprises se développent, la quantité de données qu'elles génèrent et traitent augmente également. Une solution d'intégration de données doit être évolutive pour s'adapter à l'augmentation des volumes de données sans compromettre les performances ni introduire de goulots d'étranglement. Il est crucial de s'assurer que la solution d'intégration peut gérer efficacement le volume de données entrantes pour éviter les retards de traitement et de synchronisation des données.

Budget disponible

La mise en œuvre d'un outil d'intégration de données implique divers coûts, tels que les frais de licence et d'infrastructure, la maintenance continue, la formation et le support. Différentes solutions sont proposées avec différents modèles de tarification, et leurs prix peuvent varier considérablement en fonction de facteurs tels que le volume de données, les capacités de traitement et les fonctionnalités supplémentaires. Par conséquent, les entreprises doivent faire preuve de diligence raisonnable pour éviter le verrouillage du fournisseur ou les dépenses excessives pour des fonctionnalités inutiles.

Fonctionnalités indispensables

Chaque outil d'intégration de données offre des fonctionnalités et des capacités différentes. Cependant, certaines fonctionnalités de base sont généralement considérées comme essentielles en raison de leur importance pour assurer une intégration harmonieuse. Ces facteurs comprennent :

• Interface utilisateur conviviale par glisser-déposer
• Prise en charge d'un large éventail de sources et de destinations de données
• Bibliothèque intégrée de transformations
• Capacités de traitement par lots et d'intégration en temps réel
• Gestion de la qualité des données
• Fonctionnalités de gestion et de surveillance des erreurs
• Fonctionnalités de gouvernance, de sécurité et de conformité des données
• Capacités d'automatisation et d'orchestration des processus

Temps de déploiement

Les organisations ont souvent des besoins commerciaux urgents qui nécessitent une mise en œuvre et des résultats rapides. Un long processus de déploiement retarde l'accès aux informations critiques sur les données et entrave la prise de décision. Ces problèmes peuvent entraîner des opportunités manquées ou des désavantages concurrentiels. Une solution d'intégration de données qui peut être déployée rapidement permet aux entreprises de capitaliser rapidement sur les opportunités. Le délai de rentabilisation est donc un facteur crucial à prendre en compte lors de la sélection d'un outil d'intégration de données.

Réputation du fournisseur de solutions d'intégration de données

Les fournisseurs de solutions crédibles prennent toutes les mesures pour offrir des solutions bien testées et riches en fonctionnalités, soutenues par un support client solide et des mises à jour régulières. Leur réputation repose sur la satisfaction de leurs clients existants et sur des implémentations réussies, ce qui inspire confiance aux acheteurs potentiels. Le choix d'un fournisseur réputé réduit le risque de coûts inutiles, de problèmes d'intégration de données ou d'assistance inadéquate pendant les phases critiques du projet d'intégration.

Par exemple, un fournisseur jouissant d'une solide réputation dans la gestion de projets d'intégration de données complexes dans le secteur financier serait un pari plus sûr pour une institution financière visant à intégrer en toute sécurité les données sensibles des clients.

Avantages des outils d'intégration de données

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, vélocité, véracité et volume. Voici quelques avantages des outils d'intégration de données pour les entreprises :

Prise de décision améliorée

Un logiciel d'intégration de données aide à réaliser un SSOT avec des informations précises et à jour, ce qui améliore considérablement le processus de prise de décision de l'entreprise.

De plus, les plateformes d'intégration de données permettent aux entreprises d'extraire et d'analyser des données spécifiques, telles que les préférences des clients, ce qui conduit à des campagnes marketing mieux ciblées et à des stratégies de vente personnalisées.

Processus commerciaux automatisés

Les outils d'intégration de données automatisent divers processus commerciaux, notamment l'intégration des clients et l'exécution des commandes. Les utilisateurs peuvent utiliser ces outils pour automatiser le transfert de données depuis plusieurs sources, par exemple des plateformes marketing, vers un emplacement central. Cette intégrée référentiel de données garantit que les détails des clients sont constamment mis à jour dans tous les systèmes concernés. Ainsi, chaque fois qu'un nouveau client s'inscrit ou interagit avec l'entreprise, la plateforme d'intégration de données propage et synchronise automatiquement ses informations sur tous les systèmes en temps réel.

Coûts Réduits

Lorsqu'une organisation dispose de plusieurs systèmes de données, ses données sont probablement dispersées sur diverses plateformes et services. Cela conduit à des inefficacités et à une duplication des efforts, augmentant inutilement les coûts. Les outils d'intégration de données peuvent aider les entreprises à réduire ces coûts en éliminant le besoin de maintenir des systèmes de données redondants, tels que des bases de données, des applications ou des logiciels distincts, qui surviennent souvent en raison de pratiques de données cloisonnées.

De plus, les entreprises peuvent également réduire les coûts directs et indirects associés à :

• Laboratoire
• Infrastructure
• Erreurs dans les données
• Prise de décision inefficace
• Acquisition et fidélisation de clients

Service client amélioré

Un référentiel centralisé de données permet aux entreprises de mieux comprendre les besoins et les préférences de chaque client. Des informations rapides basées sur les données permettent des interactions personnalisées avec les clients, ce qui améliore le service client. Par exemple, un représentant du service client peut accéder à l'historique complet des interactions du client avec l'entreprise, ce qui lui permet de répondre aux demandes avec contexte et empathie.

Conformité et sécurité améliorées

La centralisation des données permet aux entreprises de mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données plus robustes. Cela leur permet également de se conformer à des réglementations telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) ou la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

Les entreprises peuvent répondre aux exigences de conformité grâce à des outils d'intégration de données qui maintiennent une traçabilité et un historique complets des données. Ces outils peuvent générer des rapports détaillés décrivant l'intégralité du parcours des données, de leur source à leur destination finale. Cela inclut des informations sur les transformations de données, les transferts de données entre les systèmes et toutes les modifications apportées en cours de route.

De plus, les outils d'intégration de données ont souvent des fonctionnalités qui permettent des contrôles d'accès, le chiffrement des données et des capacités d'audit. Ces fonctionnalités permettent aux entreprises de fournir une protection supplémentaire pour les données sensibles. Le maintien d'un hub de données centralisé facilite le suivi cohérent des données, ce qui est crucial pour démontrer la conformité lors des inspections et audits réglementaires.

Agilité et collaboration accrues

La consolidation des données provenant de diverses sources dans une vue unifiée améliore considérablement l'accessibilité des données dans toute l'organisation, ce qui permet aux parties prenantes de surveiller les mesures du marché et de réagir rapidement aux changements du marché.

Les outils d'intégration de données servent également de pont pour une partage de données et la collaboration, en éliminant les silos d'informations entre les différents services.

Mot de la fin

L'intégration des données est un processus continu et continu. Cela comprend l'identification de la portée, la définition d'objectifs, ainsi que la formulation et l'exécution efficaces stratégies de gestion des données pour atteindre les objectifs.

Une fois que les besoins de l'entreprise sont clairs, l'étape suivante consiste à sélectionner le bon outil d'intégration de données, tel que Astera, qui promet de répondre à ces exigences de manière efficace et efficiente. Cependant, opter pour une solution d'intégration de données nécessite un examen attentif de plusieurs facteurs évoqués ci-dessus, le plus important étant les exigences de l'entreprise. En s'attaquant à ces facteurs, les organisations peuvent être sur la bonne voie pour parvenir à un SSOT et alimenter la prise de décision basée sur les données.