Qu'est-ce que l'intégration de données ? Définition, bonnes pratiques et cas d'utilisation

Dans ce guide utile, 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.

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

Les articles de recherche positionnent l’intégration des données comme le pont entre les magasins de données isolés et les informations significatives. L'œuvre phare de Lenzerini en 2002 a formalisé l'idée de mapper plusieurs schémas sources vers un schéma « global » pour des requêtes cohérentes. Des études récentes montrent que ces principes s'étendent désormais à l'ETL cloud-native, à la fédération en temps réel et aux modèles de graphes sémantiques. La littérature montre que l'intégration de données relève moins de la mode des outils que de techniques rigoureuses (correspondance de schémas, logique de transformation et suivi de provenance) qui transforment des entrées hétérogènes en informations fiables et prêtes à être analysées. Pour quiconque cherche à comprendre ce qu'est l'intégration de données, voici sa définition :

L'intégration de données consiste à combiner des données provenant de sources hétérogènes en un seul ensemble de données ou une vue en temps réel, permettant aux analystes, aux systèmes opérationnels et aux modèles d'IA de les interroger comme si elles provenaient d'un seul et même endroit. Pour les entreprises, l'intégration de données améliore la veille stratégique, le reporting, la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Le processus d'intégration des données

L'intégration des données est un élément essentiel du processus de gestion des données, servant de pilier à la quasi-totalité des initiatives axées sur les données. Elle permet aux entreprises de rester compétitives et innovantes dans un environnement de plus en plus centré sur l'IA et les données, en :

• • Rationalisation Analyse des données, la veille stratégique (BI) et, à terme, la prise de décision
  • Fournir à l'IA des données fiables et prêtes à l'emploi
  • Réduire le cycle d'itération du produit à quelques jours
  • Aplatissement de la courbe des coûts d'expérimentation de l'IA

L'objectif ultime de l'intégration des données est d'aider les organisations à démocratiser leurs initiatives axées sur les données en dissociant les producteurs (sources) des consommateurs de données. Chaque membre de l'organisation bénéficie d'un accès simplifié aux données, en fonction de ses rôles et responsabilités. les silos de données sont brisésCela leur donne la flexibilité d'évoluer sans avoir à répéter réingénierie de leurs pipelines de données, ce qui est une entreprise coûteuse.

Pourquoi l’intégration des données est-elle importante ?

Maintenant que nous avons défini l’intégration des données, parlons de la raison pour laquelle elle est si importante en 2025.

Le paysage des données est plus complexe et dynamique que jamais. Les organisations sont confrontées à une explosion de données provenant de sources toujours plus nombreuses et variées : l'Internet des objets (IoT), les applications d'intelligence artificielle (IA), les multiples plateformes cloud, les applications SaaS et, bien sûr, les systèmes existants. Sans stratégie cohérente pour rassembler ces données, les entreprises fonctionnent avec une vision incomplète et cloisonnée de leurs opérations, de leurs clients et de leur marché. L'absence d'une source unique de vérité (SSOT) entrave l’analyse et la prise de décision efficaces à un niveau fondamental.

Compte tenu des dernières avancées en matière de données et d'IA, l'intégration des données ne se limite plus à l'élimination des silos de données ou à la correction de la qualité des données, elle est importante car elle permet aux organisations de :

• • Fournir des données prêtes à l'emploi aux modèles d'analyse et d'apprentissage automatique
  • Réduisez le temps entre la découverte et l’action grâce à des pipelines automatisés en temps réel.
  • Identifier les tendances, les modèles et les opportunités en combinant les sources de données
  • Offrez à vos clients une expérience cohérente et riche en contexte sur tous les canaux.

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Deux approches de l'intégration des données

En premier lieu, les organisations peuvent intégrer les données de deux manières : manuellement via le codage ou en utilisant l'automatisation, bien que le degré d'automatisation varie généralement en fonction de la soif de l'organisation d'adopter les dernières techniques et solutions d'intégration.

Intégration manuelle des données

L'intégration manuelle des données repose sur du code et des scripts écrits à la main pour transférer les données entre les systèmes. Les ingénieurs utilisent généralement SQL, Python, des scripts shell ou des API spécifiques à la source pour extraire les enregistrements, les transformer selon la structure requise et les charger dans un entrepôt ou un magasin opérationnel. L'intégration des données peut être difficile parce que les développeurs et les ingénieurs doivent :

• • Construire et maintenir des connecteurs point à point pour chaque source
  • Cartographier les champs, convertir les types de données et appliquer les règles métier dans le code
  • Planifiez des tâches et surveillez les exécutions via des flux de travail personnalisés
  • Mettre à jour les scripts chaque fois que les schémas changent ou que de nouvelles sources apparaissent

Bien que cette approche puisse convenir aux très petites organisations disposant de volumes de données limités ou à des tâches d’intégration ponctuelles, elle prend généralement du temps, est sujette aux erreurs et difficile à mettre à l’échelle à mesure que les volumes de données augmentent.

Intégration automatisée des données

Les entreprises modernes s'appuient de plus en plus sur des méthodes automatisées d'intégration de données pour gérer efficacement leurs besoins croissants en données et obtenir des informations pertinentes en temps réel. L'automatisation de l'intégration de données s'appuie sur l'IA, des logiciels, des outils et des plateformes spécialisés pour rationaliser et automatiser l'ensemble du processus d'intégration. Ces solutions peuvent automatiser diverses tâches, notamment l'extraction de données de diverses sources, leur transformation selon des règles prédéfinies et leur chargement dans le système cible sans intervention manuelle.

La large disponibilité de outils modernes d'intégration de données Grâce aux capacités de l'IA, l'intégration des applications et des données n'est plus réservée aux équipes techniques. Elle transcende désormais le domaine informatique et sert de base aux utilisateurs métier, également appelés intégrateurs citoyens, pour prendre en charge leurs propres projets de données. Les fournisseurs intègrent les dernières technologies, notamment l'IA conversationnelle et les agents IA, à leurs plateformes d'intégration afin de proposer une solution d'intégration de données entièrement autonome.

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.

Pour intégrer les données, les organisations suivent généralement ces étapes clés :

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 votre jeu de données intégré, il est prêt à être exploité. Selon vos besoins, vous devrez peut-être utiliser une combinaison d'outils tels que des logiciels de BI, des outils de reporting ou plateformes d'analyse de données pour la prise de décision.

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.

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Les 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 réduit également le risque d'erreurs qui pourraient autrement gêner le 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.

Quelles sont les différentes techniques d’intégration de données ?

Techniques d'intégration de données Les termes « unification des données » désignent les différentes approches d'unification des données. Selon les besoins de votre entreprise, vous devrez peut-être combiner deux ou plusieurs de ces méthodes. Parmi celles-ci :

• • Extraire, transformer, charger (ETL): Extraire, transformer et charger (ETL) implique l'extraction de données à partir de sources multiples, la transformation des ensembles de données dans un format cohérent et leur chargement dans le système cible.
  • Extraire, charger, transformer (ELT): ELT (extraire, charger et transformer) le processus extrait les données, les charge dans un entrepôt de données, puis le transforme en utilisant la puissance de traitement de l'entrepôt.
  • 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.
  • Intégration des données d'entreprise: 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 renforcer l'efficacité opérationnelle au niveau de l'entreprise.
  • La virtualisation des données: La virtualisation des données permet aux organisations d'accéder et de manipuler des données provenant de sources disparates en créant une couche logique qui fait abstraction des complexités des sources de données et fournit une vue intégrée des données sans les déplacer physiquement.
  • Intégration du middlewareL'intégration middleware 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 reliant différentes applications logicielles, leur permettant de fonctionner ensemble comme une unité cohérente.

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Comment les outils d'intégration de données simplifient le processus

Les plateformes modernes simplifient grandement l'intégration des données. Les consommateurs disposent aujourd'hui d'un large choix de technologies d'intégration de données, des outils ETL de base aux solutions complètes. plateformes d'intégration de donnéesIl existe une solution pour chaque entreprise. Les études et les rapports d'analyses mettent en avant cinq choix de conception ayant le plus grand impact sur le travail quotidien :

L'automatisation d'abord

Les organisations cherchent constamment à rationaliser et accélérer le flux de données depuis les systèmes sources vers des destinations unifiées. Celles qui ont déjà automatisé certaines de leurs tâches d'intégration de données souhaitent aller plus loin. C'est là que les plateformes d'intégration de données basées sur l'IA démontrent leur valeur, offrant des fonctionnalités telles que la création de pipelines de données de bout en bout grâce à l'IA conversationnelle.

Développement visuel, sans code/à faible code

Les interfaces utilisateur par glisser-déposer permettent aux utilisateurs de lier des champs, d'appliquer des transformations et de prévisualiser les résultats. Les modèles et bibliothèques de connecteurs prédéfinis simplifient la configuration et éliminent le code personnalisé pour les systèmes courants. Certains fournisseurs offrent également la possibilité de créer son propre connecteur personnalisé via des API. Des études montrent que la cartographie visuelle est déjà utilisée dans 70 % des projets d'intégration et est appréciée pour sa livraison plus rapide et la réduction des erreurs. Les outils modernes vont encore plus loin en transférant entièrement les tâches de cartographie des données à l'IA. Ces fonctionnalités démocratisent les processus d'intégration de données, facilitant ainsi l'utilisation des données par les utilisateurs métier.

Meilleure gestion de la qualité des données

Comparés aux solutions codées manuellement, les pipelines d'intégration de données automatisés, capables de gérer des sources de données évolutives, sont mieux équipés pour gérer les problèmes de qualité des données sources. De nombreuses plateformes intègrent des fonctionnalités et des transformations de qualité des données, telles que le nettoyage des données, le profilage des données, les règles de qualité des données, etc. simplifier la gestion de la qualité des données.

5 bonnes pratiques d'intégration de données

L'intégration des données ne se limite pas à la combinaison de sources de données et à leur chargement dans un référentiel centralisé. Une intégration réussie des données nécessite une planification minutieuse et le respect de certaines bonnes 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 HIPAA lors de l'intégration des données en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes, un cryptage et des contrôles d'accès.

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8 cas d'utilisation d'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.

Intégration des données de 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 des données 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.

Intégration des données de la chaîne d’approvisionnement : 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 données 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 données 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.

Intégration des données de 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.

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