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

Imaginez que vous essayez de gérer une entreprise sans savoir ce qui se passe dans vos équipes, vos systèmes ou vos clients. C'est la réalité des organisations noyées dans des données fragmentées. Les informations sur les clients sont stockées dans un système, les indicateurs financiers dans un autre, et les informations opérationnelles ? Dispersées dans des feuilles de calcul et des outils tiers. Sans moyen de relier les points, vos données deviennent du bruit, ce qui les distrait plutôt qu'elles ne les stimulent.

C'est là que l'intégration des données prend le dessus. Elle maintient votre écosystème de données ensemble. Bien réalisée, elle transforme le chaos en clarté, vous offrant une source unique et fiable de véritéEt dans un monde où chaque décision dépend de données précises et actualisées, l’importance de combiner les sources de données ne peut être surestimée.

Dans ce blog, nous expliquerons ce qu'est l'intégration de données, comment elle fonctionne, ses avantages et ses cas d'utilisation, ainsi que toutes les différentes techniques et technologies utilisées pour intégrer les données dans le paysage commercial actuel axé sur l'IA.

Définition de l'intégration des données

L'intégration des données est le processus de combinaison de données provenant de plusieurs sources pour fournir aux organisations une vue unifiée pour des informations améliorées, une prise de décision éclairée et une compréhension cohérente de leurs opérations commerciales.

Le processus d'intégration des données

L'intégration des données est un élément essentiel du processus de gestion des données, servant de colonne vertébrale à presque toutes les initiatives axées sur les données. Il permet aux entreprises de rester compétitives et innovantes dans un paysage de plus en plus centré sur les données en rationalisant Analyse des données, la business intelligence (BI) et, à terme, la prise de décision.

L’objectif ultime de l’intégration des données est de soutenir les organisations dans leurs initiatives axées sur les données en briser les silos de données et en fournissant un accès aux données les plus récentes.

Avec la disponibilité généralisée de outils modernes d'intégration de données, l'unification des données n'est plus une entreprise technique. Au contraire, elle transcende le domaine de l'informatique et sert de base permettant aux utilisateurs professionnels, également appelés intégrateurs citoyens, de prendre en charge leurs propres projets de données.

Livre électronique : Améliorez l'agilité de votre entreprise grâce à l'intégration des données

Téléchargement gratuit

Ingestion de données vs. intégration de données vs. intégration d'applications

Le ingestion de données et l'intégration des données sont des processus essentiels dans la gestion des données. Cependant, ils répondent à des objectifs différents. Alors que l'ingestion de données se concentre sur l'introduction des données dans un environnement de stockage ou de traitement, l'intégration des données va au-delà et unifie, transforme et prépare les données pour l'analyse et la prise de décision.

Intégration d'applications est un autre concept fréquemment utilisé dans ce domaine. Par rapport à l'intégration de données, l'intégration d'applications se concentre sur la possibilité pour les applications logicielles de fonctionner ensemble en partageant des données.

Comment fonctionne l’intégration des données ?

En ce qui concerne le processus d’intégration, il peut être orchestré pour s’exécuter en temps réel, par lots ou en continu via le streaming.

En général, le processus d’intégration des données implique les étapes clés suivantes :

1. Identification des sources de données

La première étape consiste à déterminer la provenance de vos données et l'objectif que vous souhaitez atteindre avec elles. Cela signifie que vous devrez identifier les sources de données dont vous avez besoin pour intégrer les données et le type de données qu'elles contiennent. Par exemple, en fonction de votre organisation et de ses exigences, il peut s'agir de plusieurs sources de données. bases de données, feuilles de calcul, services cloud, API, etc.

2. Extraction de données

Une fois que vous avez vos sources en tête, vous devrez extraire les données de chaque source et le déplacer vers une zone de préparation. Les organisations modernes utilisent des outils basés sur l'IA outils pour automatiser le processus d'extraction de données.

3. Cartographie des données

Cartographie des données Il s'agit de définir la manière dont les données provenant de différentes sources correspondent entre elles. Plus précisément, il s'agit du processus de mise en correspondance des champs d'une source avec ceux d'une autre. Outils de cartographie des données d'IA automatisent cette étape car ils fournissent une interface utilisateur intuitive par glisser-déposer, garantissant que les intégrateurs citoyens peuvent facilement cartographier les données et construire des pipelines de données.

4. Amélioration de la qualité des données

Lors de la consolidation des données, vous constaterez souvent qu'elles comportent des erreurs, des doublons ou des valeurs manquantes. Gérer la qualité des données à ce stade, vous vous assurerez que seules des données saines alimentent vos systèmes de destination. Cela implique de vérifier les données pour détecter toute incomplétude, inexactitude et autres problèmes et de les résoudre à l'aide outils automatisés de qualité des données.

5. Transformation de données

Vous pouvez disposer de données dans différents formats, structures ou même langues lorsque vos sources de données sont disparates. Vous devrez transformer et normaliser ces données afin qu'elles soient cohérentes et répondent aux exigences de votre système ou base de données cible. Les organisations utilisent des outils spécialisés pour transformer les données car le processus est fastidieux s'il est effectué manuellement. processus de transformation des données comprend généralement l'application de jointures et de filtres d'arbres, la fusion d'ensembles de données, la normalisation/dénormalisation des données, etc.

6. Chargement des données

L'étape suivante consiste à charger les données dans un référentiel central, tel qu'une base de données ou un entrepôt de données hébergé dans le cloud. Le chargement de données saines uniquement dans ce système de stockage central garantit une analyse précise, ce qui améliore à son tour la prise de décision commerciale. Outre l'exactitude des données, il est également important que les données soient disponibles le plus rapidement possible. Aujourd'hui, les organisations utilisent fréquemment des entrepôts de données basés sur le cloud ou lacs de données pour bénéficier des performances, de la flexibilité et de l'évolutivité illimitées du cloud.

7. Analyse

Une fois vos données intégrées, elles sont prêtes à être utilisées. Selon vos besoins, vous devrez peut-être utiliser une combinaison de divers outils tels que des logiciels BI, des outils de reporting ou plateformes d'analyse de données pour accéder et présenter les données intégrées.

Le processus d’intégration des données ne s’arrête pas là, les informations obtenues peuvent inciter à des ajustements dans votre stratégie globale d’intégration des données.

Explorez en profondeur l'intégration des données cloud avec ce guide

En savoir plus

Avantages de l'intégration des données

En plus de fournir une vue unifiée des données de l'ensemble de l'organisation, l'intégration des données leur profite de plusieurs manières.

Prise de décision améliorée

L'intégration des données élimine le besoin d'un rapprochement fastidieux des données et garantit que tous les membres de l'organisation travaillent avec des informations cohérentes et à jour. En supprimant les silos d’informations et en disposant d’un SSOT, les dirigeants de niveau C peuvent rapidement analyser les tendances et identifier les opportunités. Par conséquent, ils prennent des décisions plus éclairées, et cela aussi à un rythme beaucoup plus rapide.

Les économies de coûts

Les économies de coûts sont un avantage indéniable de l’intégration des données. L’investissement initial dans les technologies d’intégration de données est contrebalancé par les économies à long terme et l’augmentation de la rentabilité qu’il entraîne. L'intégration des données rationalise les processus, réduisant ainsi la duplication des efforts et les erreurs causées par des sources de données disparates. De cette façon, votre organisation sera mieux placée pour allouer et utiliser ses ressources efficacement, ce qui entraînera une réduction des dépenses opérationnelles.
Par exemple, une entreprise de vente au détail bénéficie non seulement d'une visibilité en temps réel sur son inventaire en intégrant ses données de vente dans une base de données unique, mais réduit également les coûts de possession des stocks.

Meilleure qualité des données

Le fait que les données soient soumises à des étapes de nettoyage rigoureuses, telles que le profilage et la validation, l'application de règles de qualité des données, la correction des valeurs manquantes, etc., signifie que vous pouvez prendre des décisions commerciales critiques avec des niveaux de confiance plus élevés.

Amélioration de l'efficacité opérationnelle

Grâce à la fusion de sources de données disparates en un seul système cohérent, les tâches qui nécessitaient autrefois des heures de travail manuel peuvent désormais être automatisées. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire le risque d'erreurs qui, autrement, entraveraient le processus. pipeline de données. En conséquence, votre équipe peut se concentrer sur des efforts plus stratégiques tandis que l’intégration des données rationalise les processus de routine.

Sécurité des données améliorée

Il est beaucoup plus facile de sécuriser des données consolidées en un seul endroit que de sauvegarder plusieurs emplacements de stockage. Par conséquent, la sécurité est un autre aspect qui profite grandement aux organisations. Moderne logiciel d'intégration de données vous permettent de sécuriser les données à l'échelle de l'entreprise de différentes manières, par exemple en appliquant des contrôles d'accès, en utilisant des méthodes avancées de cryptage et d'authentification, etc.

Techniques d'intégration de données

Les techniques d'intégration de données désignent les différentes manières d'unifier les données. En fonction des besoins de votre entreprise, vous devrez peut-être utiliser une combinaison de deux ou plusieurs approches d'intégration de données. Celles-ci incluent :

Extraire, transformer, charger (ETL)

Extraire, transformer et charger (ETL) est depuis longtemps la méthode standard d'intégration des données. Cette stratégie d'intégration des données consiste à extraire des données de plusieurs sources, à transformer les ensembles de données en un format cohérent et à les charger dans le système cible. Les organisations utilisent outils ETL automatisés pour simplifier et accélérer les tâches d'intégration de données.

Extraire, charger, transformer (ELT)

Semblable à l'ETL, l'extraction de données est la première étape du ELT (extraire, charger et transformer) processus. Il'une technique d'intégration de données assez récente. Cependant, au lieu de transformer les données avant de les charger, les données sont directement chargées dans le entrepôt de données dès son extraction. La transformation s'effectue à l'intérieur de l'entrepôt de données, en utilisant sa puissance de traitement.

Capture de données modifiées (CDC)

Modifier la capture de données est un moyen d'intégrer des données en identifiant et en capturant uniquement les modifications apportées à une base de données. Il permet de répliquer efficacement et sélectivement les mises à jour en temps réel ou quasi réel sur tous les systèmes, garantissant ainsi que les applications en aval restent synchronisées avec les dernières modifications apportées aux données sources.

Intégration des données d'entreprise

Lorsqu’il s’agit d’intégrer des données au sein d’une organisation, cela ne va pas plus loin. L'intégration des données d'entreprise est une stratégie holistique qui fournit une vue unifiée des données pour améliorer la prise de décision basée sur les données et améliorer l'efficacité opérationnelle au niveau de l'entreprise.

Il est généralement pris en charge par une gamme de technologies, telles que des outils ETL, des API, etc. Le choix de la technologie dépend des besoins spécifiques de l'entreprise en matière d'intégration de données, de l'infrastructure informatique existante et des objectifs commerciaux.

Fédération de données

La fédération de données, également appelée accès aux données fédérées ou intégration de données fédérées, est une approche qui permet aux utilisateurs et aux applications d'accéder et d'interroger des données provenant de plusieurs sources disparates comme s'il s'agissait d'un système de source de données unique et unifié. Il offre un moyen d'intégrer et d'accéder aux données de divers systèmes sans les centraliser physiquement ou les copier dans un référentiel unique. Au lieu de cela, les données restent à leur emplacement d'origine, auquel les utilisateurs peuvent accéder et interroger à l'aide d'une interface unifiée.

Cependant, la fédération de données peut présenter certains problèmes de performances. Par exemple, elle repose souvent sur la récupération de données en temps réel à partir de plusieurs sources, ce qui peut avoir un impact sur les temps de réponse aux requêtes.

La virtualisation des données

La virtualisation des données permet aux organisations d'accéder et de manipuler des données provenant de sources disparates sans les déplacer physiquement. Il fournit une vue unifiée et virtuelle des données sur les bases de données, les applications et les systèmes. Considérez-le comme une couche qui extrait ces sources de données sous-jacentes, permettant aux utilisateurs d'interroger et d'analyser les données en temps réel.

La virtualisation des données est une technique d'intégration de données précieuse pour les organisations cherchant à améliorer l'agilité des données sans les complexités des processus ETL traditionnels.

Intégration du middleware

En termes simples, l'intégration de middleware est une stratégie d'intégration de données qui vise à permettre la communication et le transfert de données entre les systèmes, impliquant souvent la transformation, le mappage et le routage des données. Considérez-la comme un médiateur qui connecte différentes applications logicielles, leur permettant 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 à l'aide de l'intégration middleware et en toute sécurité. déplacer des données vers le cloud.

Propagation des données

La propagation des données se produit lorsque des informations ou des mises à jour sont distribuées automatiquement d'une source à une autre, garantissant que toutes les parties concernées ont accès aux données les plus récentes.

Technologies d'intégration de données

Les technologies d'intégration de données font référence aux plateformes, outils ou solutions logicielles qui facilitent l'intégration des données. Les consommateurs ont aujourd'hui de nombreux choix en matière de technologies d'intégration de données. Des outils ETL de base aux outils à part entière plateformes d'intégration de données, une solution existe pour chaque entreprise.

Explorez les 10 meilleurs outils d'intégration de données

En savoir plus

Voici les technologies d’intégration de données les plus utilisées :

Outils ETL : Les outils ETL extraient, transforment et chargent les données dans le système cible. Il s'agit pour la plupart d'outils autonomes qui se concentrent spécifiquement sur l'aspect ETL de l'intégration des données.

Plateformes d’intégration de données : Les plates-formes d'intégration de données sont des solutions haut de gamme qui fournissent une suite de produits pour simplifier et rationaliser l'intégration des données de bout en bout.

Solutions d’intégration de données cloud : Il s'agit de solutions spécialisées conçues pour simplifier l'intégration des données dans les environnements cloud.

Modifier les outils de capture de données : Ces outils capturent et reproduisent les modifications apportées aux données sources pour maintenir les systèmes cibles à jour en temps quasi réel.

Outils de migration de données : Outils de migration de données vous permettent d'intégrer des données en déplaçant des ensembles de données d'un endroit à un autre de manière transparente.

Solutions d'entreposage de données : Pas exactement une technologie à intégrer des données, mais une technologie d'utiliser pour intégration de données. Outils d'entreposage de données automatisés fournir l’infrastructure et les outils nécessaires pour concevoir et construire des entrepôts de données utilisés comme systèmes cibles pour l’intégration des données.

Quels sont les défis de l'intégration des données

Le processus d'intégration des données peut être un véritable défi, surtout si vous traitez avec plusieurs sources de données. Les sources peuvent avoir des formats, des structures et des normes de qualité différents, ce qui rend essentiel l'établissement d'une stratégie d'intégration des données solide. De plus, vous devrez planifier votre projet d'intégration pour garantir l'exactitude et la rapidité des données tout au long du processus. Voici les défis auxquels vous pouvez vous attendre :

Surmontez tous vos défis d’intégration de données avec AsteraLa solution 100% sans code de

En savoir plus

• Les sources de données changent constamment (de nouvelles sources apparaissent de temps à autre) et le volume ne cesse d'augmenter. Tout comme l'intégration des données est un processus continu, il est également difficile de garantir que vos systèmes peuvent gérer des charges accrues et de nouvelles sources de données.
• Le traitement de données provenant de sources diverses et sous différents formats constitue le défi le plus courant auquel les équipes sont confrontées. L'intégration de données aussi hétérogènes nécessite une transformation adéquate et une cartographie précise pour garantir l'interopérabilité.
• Maintenir la qualité des données peut également être un défi. Vous pourriez être confronté à des problèmes tels que des valeurs manquantes, des doublons ou des données qui ne respectent pas les normes prédéfinies. Nettoyer les données pour résoudre ces problèmes peut prendre du temps, surtout si cela est fait manuellement. Ces problèmes créent des goulots d'étranglement dans Pipeline ETL, impactant les applications et les rapports en aval.
• La dépendance vis-à-vis d'un fournisseur se produit lorsqu'une organisation devient fortement dépendante de la technologie, des produits ou des services d'un seul fournisseur de services, au point que le passage à une solution alternative devient difficile et coûteux. Le problème sous-jacent à ce défi est qu’il est souvent trop tard avant que les organisations réalisent qu’elles sont confrontées à ce problème.
• Maintenir le pipeline de données constitue un défi de taille, car il implique la maintenance et l'optimisation continues des systèmes intégrés afin de garantir leur bon fonctionnement et de fournir des informations exactes et actualisées. Au fil du temps, les sources changent, de nouvelles informations deviennent disponibles et les exigences commerciales évoluent. De telles circonstances nécessitent des ajustements au processus d'intégration.

Surmonter ces défis aujourd’hui nécessite d’utiliser des outils spécialisés dotés de technologies avancées, telles que l’intelligence artificielle (IA).

Bonnes pratiques d'intégration de données

L'intégration de données ne se limite pas à combiner des sources de données et à les charger dans un référentiel centralisé : une intégration de données réussie nécessite une planification minutieuse et le respect des meilleures pratiques.

• Définissez des objectifs clairs avant de vous lancer dans un projet d’intégration de données. Cela permet de définir une feuille de route et un objectif pour l’ensemble de l’effort. Cela permet également de définir les attentes et de garantir que le projet apporte une valeur commerciale tangible.
• Sélectionnez la technique d’intégration qui correspond le mieux à vos objectifs organisationnels et à vos sources de données.
• Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, nettoyage et validation des processus pour maintenir la cohérence et l'exactitude. Vos efforts ne produiront les résultats souhaités que si les données intégrées sont saines. C'est un cas simple de «les ordures entrent, les ordures sortent.
• Optez toujours pour une architecture d'intégration évolutive capable de gérer la croissance des données sans goulot d'étranglement des performances. Cela peut impliquer l'utilisation de systèmes distribués, de solutions basées sur le cloud ou de technologies d'entreposage de données conçues pour l'évolutivité.
• Assurez-vous que votre organisation est conforme aux normes industrielles et réglementaires, telles que GDPR et le HIPAA lors de l'intégration des données en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes, un cryptage et des contrôles d'accès.

Cas d'utilisation de l'intégration de données

Business Intelligence (BI) et entrepôt de données : Utilisez l'intégration des données pour rassembler des informations provenant de différentes sources et systèmes opérationnels dans un entrepôt de données central. Vous obtenez ainsi une vue unifiée, ce qui rend les rapports et les analyses plus efficaces. Vous pouvez ensuite prendre de meilleures décisions basées sur les données et obtenir des informations sur les performances de votre entreprise.

Gestion de la relation client (CRM) : Intégrez les données client provenant de différents points de contact, tels que les systèmes de vente, de marketing et d'assistance. Cela vous aide à améliorer le service client, à personnaliser les interactions et à cibler plus efficacement vos efforts marketing.

Intégration du commerce électronique : Connectez et synchronisez les données entre vos plateformes de commerce électronique, vos systèmes de gestion des stocks et d'autres systèmes backend. Cela garantit des informations précises sur les produits, les niveaux de stock et un traitement rationalisé des commandes.

Gestion de la chaîne logistique: Intégrez les données tout au long de votre chaîne d'approvisionnement, depuis l'approvisionnement et la fabrication jusqu'à la distribution et la logistique. Cela améliore la visibilité sur l’ensemble de votre processus de chaîne d’approvisionnement, réduisant ainsi les inefficacités et optimisant les niveaux de stocks.

Intégration des soins de santé : Intégrez les données des patients provenant des dossiers de santé électroniques (DSE), des systèmes de laboratoire et d'autres applications de soins de santé. Intégration des données de santé vous permet d'avoir une vue complète des informations sur les patients, conduisant à de meilleurs soins et résultats de traitement.

Intégration des ressources humaines (RH) : Intégrez les données RH de divers systèmes, notamment la paie, le recrutement et la gestion des employés. Cela garantit des informations précises et à jour sur les employés, rationalisant les processus RH et les rapports de conformité.

Fusions et acquisitions (M&A) : Lorsque votre organisation subit des fusions ou des acquisitions, utilisez l'intégration de données pour fusionner les informations de systèmes disparates pour une transition en douceur. Cela inclut la combinaison des bases de données clients, des systèmes financiers et d’autres données opérationnelles.

Intégration de l’Internet des objets (IoT) : Connectez et intégrez les données de vos appareils IoT aux systèmes centraux pour analyse. Ceci est particulièrement utile dans des secteurs tels que l’industrie manufacturière, l’agriculture et les villes intelligentes, où les données provenant des capteurs et des appareils sont cruciales pour la prise de décision.

Faites le premier pas vers une intégration transparente des données

Télécharger la version d'évaluation gratuite

Optimisez l'intégration des données d'entreprise avec Astera

Astera est une solution d'intégration de données de bout en bout alimentée par l'automatisation et l'IA. Avec Astera, vous pourrez :

• Gérez les formats de données non structurés de manière transparente
• Nettoyer et préparer les données pour le traitement
• Créez des pipelines de données entièrement automatisés
• Créer un entrepôt de données personnalisé
• Gérer l'intégralité du cycle de vie de la gestion des API
• Échangez des documents EDI avec des partenaires commerciaux

Astera vous permet de faire tout cela et bien plus encore sans écrire une seule ligne de code grâce à son interface utilisateur intuitive par glisser-déposer. Sa vaste bibliothèque de connecteurs natifs et de transformations intégrées simplifie encore davantage le processus pour les utilisateurs professionnels.

Vous voulez en savoir plus sur la façon dont Astera peut-il rationaliser et accélérer votre projet d'intégration de données ? Visite notre site Web or contactez-nous pour entrer en contact avec l’un de nos experts en solutions de données et discuter de votre cas d’utilisation.