Imaginez avoir une visibilité sur les différents systèmes en place dans votre organisation, où vous pourriez obtenir les derniers chiffres sur les leads marketing d'une filiale offshore sans passer par plusieurs gestionnaires et plateformes. Avec une synchronisation des données appropriée et des outils et stratégies pertinents, vous pouvez créer un environnement BI qui vous permet de faire exactement cela.

Mais avant de plonger dans le sujet, examinons de plus près ce qu'est la synchronisation des données.

Qu'est-ce que la synchronisation des données ?

En termes simples, la synchronisation des données est le processus qui permet de s'assurer que les données sont cohérentes sur plusieurs emplacements ou systèmes. En termes pratiques, la synchronisation des données signifie la propagation automatique de toutes les modifications apportées aux données d'un emplacement à tous les systèmes situés à d'autres emplacements spécifiés, quels que soient leurs modèles ou architectures de stockage.

Définition de la synchronisation des données

Une définition plus formelle de la synchronisation des données serait :

La synchronisation des données est le processus permettant de garantir que les données des systèmes sources et cibles, des bases de données ou des appareils sont cohérentes, précises et à jour.

Imaginez que vous avez les mêmes informations stockées à différents endroits, comme sur votre téléphone, votre ordinateur portable et un serveur cloud. La synchronisation des données permet de conserver ces copies identiques, de sorte que lorsque vous effectuez une modification à un endroit, elle est automatiquement répercutée partout ailleurs. C'est comme si toutes les versions d'un document étaient mises à jour pour être identiques, de sorte que vous disposiez toujours des informations les plus récentes et les plus précises, quel que soit l'endroit où vous y accédez.

L'objectif de la synchronisation des données est de faire en sorte que chaque système reflète les mêmes informations à tout moment. Lorsqu'il s'agit de créer une architecture BI véritablement moderne, ce type d'harmonisation à l'échelle de l'entreprise est essentiel. Bien entendu, vous devez mettre en place quelques éléments clés avant de pouvoir atteindre cet objectif.

Synchronisation des données : un catalyseur stratégique pour l'efficacité opérationnelle

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Que faut-il pour une synchronisation réussie des données ?

Premièrement, des pipelines d’ingestion de données robustes sont nécessaires pour capturer et traiter les données en temps réel, car une entreprise récupère des informations à partir de nombreux endroits différents tels que les systèmes de vente, les plateformes de service client et les réseaux sociaux. Cela garantit que chaque mise à jour est rapidement enregistrée et transmise et que les tableaux de bord de veille stratégique affichent toujours l’image la plus récente.

Deuxièmement, pour que les données soient réellement utiles, elles doivent être synchronisées de manière à ce que tous les membres de votre organisation les comprennent de la même manière. Des définitions de données standardisées peuvent être utilisées pour maintenir une vue cohérente des données dans toute l'entreprise. Elles fonctionnent comme un dictionnaire commun pour vos données d'entreprise, garantissant que les termes critiques pour l'entreprise ont la même signification dans tous les services et systèmes. En complément, Gestion des métadonnées crée un catalogue détaillé de vos données, c'est-à-dire des données sur les données. Cela inclut des informations sur la provenance des données, leur signification, leur utilisation et leur qualité.

Troisièmement, la mise en œuvre de technologies avancées stratégies de résolution de conflits— s'appuyant souvent sur l'apprentissage automatique — permet de résoudre les divergences lorsque plusieurs systèmes tentent de mettre à jour et de synchroniser simultanément les mêmes informations. Dans les environnements professionnels complexes, les données sont souvent mises à jour à partir de plusieurs emplacements à la fois, ce qui peut entraîner des informations contradictoires.

Enfin, pour que tous les éléments d'un système de business intelligence fonctionnent ensemble sans problème, ils doivent pouvoir communiquer entre eux. Vous pouvez obtenir une intégration transparente via plateformes de données modernes qui offrent une connectivité à diverses sources et destinations. Données et Intégration l'API garantit que tous les systèmes communiquent efficacement, prenant en charge un environnement BI unifié et précis.

Synchronisation des données dans les entreprises modernes

La synchronisation des données est particulièrement importante dans les environnements qui reposent sur des analyses en temps réel et une prise de décision basée sur l’IA, où même des écarts mineurs peuvent entraîner des erreurs ou des retards dans l’obtention d’informations.

Les méthodes modernes de synchronisation des données ont évolué bien au-delà de la simple réplication des données. Par exemple, l’intelligence artificielle est désormais utilisée pour améliorer la résolution des conflits. Lorsque plusieurs sources tentent de mettre à jour simultanément la même donnée, les algorithmes d’IA aident à déterminer quel changement doit être prioritaire. Parallèlement, la technologie blockchain est utilisée pour vérifier intégrité des données et de garantir que chaque modification soit transparente et infalsifiable.

Une autre innovation clé est l’utilisation du streaming capture de données modifiées (CDC) pour surveiller et capturer en continu les modifications des données, permettant des mises à jour immédiates sur tous les systèmes. Une telle mise à jour en temps réel est essentielle pour les environnements informatiques distribués où les données sont réparties sur différents serveurs et plates-formes. Les progrès de l'informatique de pointe et de l'apprentissage fédéré ont introduit des cadres décentralisés qui réduisent la latence à mesure que les données sont traitées plus près de la source tout en appliquant les normes de sécurité et de conformité des données.

Alors que les organisations opèrent de plus en plus dans des environnements hybrides et multi-cloud, la synchronisation des données s'étend désormais au-delà des environnements traditionnels. Pipelines ETLIl intègre des architectures pilotées par l'IA et API d'abord intégrations pour assurer des mises à jour transparentes et bidirectionnelles dans des écosystèmes disparates.

Comment fonctionne la synchronisation des données

Continuons avec l'exemple de rapport sur les prospects marketing mentionné ci-dessus pour comprendre comment fonctionne la synchronisation des données. Normalement, il y aurait une forme de capture des données modifiées (CDC) en place entre les filiales base de données (probablement une plateforme dédiée comme HubSpot) et vos systèmes cibles.

Lorsque des mises à jour sont effectuées à la source, c'est-à-dire lorsque votre équipe marketing ajoute un nouveau prospect, met à jour les informations de contact ou modifie le statut d'un prospect dans HubSpot, l'objet CDC lit ces modifications et compare l'ensemble de données actuel aux données saisies précédemment stockées dans les bases de données et applications liées. Cette comparaison est cruciale pour plusieurs raisons.

Tout d'abord, il filtre automatiquement les doublons. Il se peut qu'un prospect ait été saisi dans HubSpot et manuellement dans un autre système. CDC reconnaît les doublons et évite de créer deux entrées pour le même prospect. Ensuite, il identifie également les éventuelles divergences entre les ensembles de données de HubSpot et de vos autres systèmes. Il se peut que le numéro de téléphone d'un prospect ait été mis à jour dans HubSpot, mais pas encore dans votre système de vente. Ces mises à jour et modifications sont ensuite appliquées aux enregistrements disponibles à la destination.

De même, supposons que vous ayez une synchronisation de données bidirectionnelle en vigueur. Dans ce cas, toute modification apportée aux données marketing à la destination serait traitée via le calculateur différentiel et rapprochée de ce qui est disponible dans votre système source.

Pour résumer, voici à quoi ressemble le processus de synchronisation des données :

Détection de changement

Le système surveille en permanence votre base de données ou votre application source pour détecter les modifications. Il peut utiliser des déclencheurs de base de données, la lecture des journaux ou la vérification des horodatages.

Capture de changement

Lorsqu'un changement se produit (nouvel enregistrement, mise à jour, suppression), le système CDC récupère les détails. Cela comprend ce qui a changé, quand et la nouvelle valeur.

Modifier la mise en scène/la mise en file d'attente

Les modifications capturées sont souvent placées dans un espace de stockage temporaire, appelé zone de préparation ou file d'attente. Il s'agit d'une sorte de tampon qui garantit que les modifications sont traitées correctement et dans l'ordre, même si vos systèmes de destination sont temporairement lents ou hors ligne.

Transformation des données (optionnelle)

Parfois, le format des données à la source est différent de celui dont vous avez besoin à la destination. La synchronisation peut inclure une étape de transformation des données, de conversion ou de mappage pour les adapter aux besoins du système de destination.

Modifier l'application

Enfin, les modifications capturées et transformées sont appliquées à vos systèmes de destination. Cela signifie que des enregistrements sont mis à jour, insérés ou supprimés dans la base de données de destination pour correspondre à la source.

Résolution de conflit (si nécessaire)

Comme nous l'avons évoqué, avec la synchronisation bidirectionnelle ou avec plusieurs sources, des conflits peuvent survenir si les données sont modifiées à différents endroits en même temps. Le processus de synchronisation dispose de règles pour décider quelle modification l'emporte et comment corriger les différences, tout en préservant l'exactitude de vos données.

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Stratégies de synchronisation des données

Vous pouvez synchroniser vos données de plusieurs manières, même si la synchronisation unidirectionnelle est la stratégie la plus utilisée dans tous les secteurs. Voici les différentes stratégies de synchronisation des données utilisées par les organisations :

Synchronisation complète (rafraîchissement complet)

Également appelée actualisation complète, la synchronisation complète consiste à remplacer complètement les données de votre système de destination par une nouvelle copie de votre système source. Il s'agit de la méthode de synchronisation la plus simple à configurer et à comprendre. Essentiellement, le processus comprend l'effacement des anciennes données de la destination et le chargement de l'ensemble de données à partir de la source. La synchronisation complète est généralement utilisée lorsque :

• Le volume de données est relativement faible : Si vous traitez une quantité limitée de données, la surcharge liée au transfert de l'ensemble des données sera insignifiante.
• L’intégrité des données est essentielle : Il garantit une cohérence totale entre la source et la destination, car vous démarrez toujours avec une copie fraîche et faisant autorité.
• Chargement initial des données : Il est souvent utilisé pour la toute première synchronisation pour remplir un système de destination avec des données.
• Des mises à jour peu fréquentes sont nécessaires : Si vos données changent très rarement, une actualisation complète est probablement suffisante.

Cela dit, la synchronisation complète est inefficace dans les cas où de grands ensembles de données sont impliqués, car leur transfert très long nécessitera beaucoup de ressources et prendra du temps. En fonction du volume de données, vous risquez également de finir par consommer une bande passante importante si les synchronisations sont fréquentes.

Synchronisation incrémentale (synchronisation delta)

La synchronisation incrémentielle transfère uniquement les modifications apportées depuis la dernière synchronisation. Ces modifications sont généralement des incréments, ou des deltas, c'est pourquoi on parle également de synchronisation delta. La synchronisation incrémentielle s'appuie sur CDC pour identifier et suivre les modifications dans les ensembles de données et est utilisée lorsque :

• Le volume de données est important : La synchronisation incrémentielle est beaucoup plus efficace pour les grands ensembles de données, car vous ne transférez qu'une fraction des données.
• Des mises à jour en temps quasi réel sont nécessaires : Les modifications peuvent être synchronisées plus fréquemment, offrant ainsi une vue plus à jour des données dans les systèmes de destination.
• La bande passante est un problème : Cela réduit considérablement l’utilisation de la bande passante du réseau par rapport à la synchronisation complète.
• L’intégration continue des données est une exigence : La synchronisation incrémentielle est idéale pour les scénarios où vous avez besoin d'un flux continu de mises à jour de données.

Par rapport à la synchronisation complète, la synchronisation incrémentielle est généralement plus complexe à mettre en œuvre. Elle nécessite également des frais généraux pour suivre et capturer les modifications à la source, et si le mécanisme de modification échoue, il existe un risque de manquer les mises à jour et de perdre la cohérence des données.

Synchronisation unidirectionnelle

Comme son nom l'indique, dans la synchronisation unidirectionnelle, les données circulent dans un seul sens, d'une source désignée (maître) vers une ou plusieurs destinations (esclaves). Cela signifie que les modifications sont effectuées uniquement à la source et sont propagées vers les systèmes de destination. La synchronisation unidirectionnelle est utilisée lorsque :

• Vous avez besoin d’une autorité de données centralisée : Vous disposez d'une source de données unique et fiable et vous souhaitez distribuer ou répliquer ces données vers d'autres systèmes, tels que entrepôts de données, des répliques de lecture ou des systèmes de sauvegarde à des fins de création de rapports, d'accès en lecture seule ou de sauvegarde.
• Des systèmes de reporting et d'analyse sont utilisés : Remplissage de datamarts ou d'entrepôts de données pour la BI et le reporting des systèmes opérationnels.
• La sauvegarde et la reprise après sinistre sont essentielles : Création de sauvegardes d’une base de données principale dans un emplacement secondaire.

La synchronisation unidirectionnelle des données peut être restrictive en matière de collaboration, car les modifications ne sont effectuées que sur les systèmes sources. En fonction de la fréquence de synchronisation, les destinations peuvent ne pas disposer des données les plus récentes à tout moment. Enfin, la synchronisation unidirectionnelle n'est pas la stratégie appropriée lorsque plusieurs systèmes doivent modifier le même ensemble de données.

Synchronisation bidirectionnelle

Par rapport à la synchronisation unidirectionnelle, la synchronisation bidirectionnelle permet aux modifications de circuler dans les deux sens et entre plusieurs systèmes. La synchronisation bidirectionnelle nécessite généralement une résolution de conflit sophistiquée, en particulier dans les scénarios où les mêmes ensembles de données sont modifiés simultanément dans les deux systèmes. Elle est utilisée lorsque :

• Plusieurs systèmes doivent avoir la même autorité : Si les données peuvent être créées ou modifiées dans plusieurs systèmes et que tous les systèmes doivent refléter l’état le plus récent, la synchronisation bidirectionnelle devient nécessaire.
• Opérer dans des environnements collaboratifs : Utilisé dans les scénarios où plusieurs utilisateurs ou équipes doivent travailler avec les mêmes données provenant de différents systèmes et doivent voir les modifications des autres.
• Les systèmes distribués sont utilisés : Pour maintenir la cohérence des données sur l'ensemble des systèmes géographiquement répartis.

La stratégie de synchronisation bidirectionnelle est particulièrement complexe à mettre en œuvre, d'autant plus que la résolution des conflits est nécessaire, ce qui est en soi difficile à concevoir et à mettre en œuvre. Si la résolution des conflits n'est pas correctement mise en œuvre, il existe un risque élevé de corruption des jeux de données.

Fusionner la synchronisation

La synchronisation par fusion est une forme avancée de synchronisation bidirectionnelle, car elle synchronise non seulement les données dans les deux sens, mais tente également de fusionner intelligemment les modifications apportées dans différents systèmes dans un ensemble de données unifié et cohérent. Elle est utilisée lorsque :

• Travailler avec des modèles de données complexes : Lorsque vous avez des structures de données et des relations complexes où un simple écrasement dans une synchronisation bidirectionnelle peut entraîner une perte ou une corruption des données.
• L'édition collaborative avec des données complexes est impliquée : Scénarios dans lesquels plusieurs utilisateurs peuvent modifier simultanément différentes parties du même objet de données complexe.
• Résoudre des conflits complexes : Lorsque vous avez besoin d'une résolution de conflit sophistiquée au-delà des simples règles basées sur l'horodatage ou la priorité de la source.
• Intégration de données provenant de plusieurs sources : Peut être utilisé pour fusionner des données provenant de plusieurs sources disparates en une vue unique et unifiée.

La synchronisation de fusion est la stratégie de synchronisation la plus complexe et la plus gourmande en performances à mettre en œuvre. Elle nécessite une conception réfléchie des règles de fusion et des stratégies de résolution des conflits pour garantir l'intégrité des données.

Avantages de la synchronisation des données

Très bien, maintenant que nous avons couvert les bases de la synchronisation des données, voici quelques façons dont votre organisation peut bénéficier de la mise en œuvre de la synchronisation des données sur ses systèmes:

1. Vous vous assurez qu'un Version unique de la vérité (SVOT) est en place pour tous les processus clés. Qu'il s'agisse d'états financiers, de chiffres de vente ou des détails de production de vos unités de fabrication, tous vos décideurs créeront des rapports et des tableaux de bord de visualisation à partir du même ensemble de données.
2. Vous pouvez réduire les doublons, les erreurs et autres incohérences en synchronisant les données entre deux systèmes ou plus; tant que les données sources sont validées, vous bénéficierez d'une meilleure qualité de données dans l'ensemble de votre entreprise.
3. Vous disposez d'un ensemble en double à jour de vos données source à plusieurs emplacements. Si vous rencontrez une perte de données critique dans une zone, elle peut être rapidement corrigée grâce à la synchronisation bidirectionnelle des données à partir d'une base de données liée.
4. Vous pouvez ouvrir des voies de collaboration entre différents services en alignant les ouvertures de votre infrastructure de données. Supposons que l'équipe marketing puisse référencer les mêmes données que l'équipe commerciale. Dans ce cas, ils peuvent résoudre de manière proactive les problèmes émergents en créant des campagnes plus ciblées autour de segments cibles spécifiques ou en améliorant le transfert marketing-ventes pour des types particuliers de prospects.
5. Vous pouvez éviter une grande partie de l'effort manuel impliqué dans le déplacement des données mises à jour d'un système à un autre en passant à une solution de bout en bout. plate-forme d'intégration de données comme Astera. Ce logiciel vous permet de commencer à automatiser les tâches de synchronisation des données qui, autrement, gêneraient vos processus de reporting. N'oubliez pas que même si vous exécutez des workflows manuellement, vous devez toujours trouver le temps d'exécuter, de surveiller et de dépanner ces processus. Une solution de synchronisation automatisée des données supprime cet effort. 

Cas d'utilisation de la synchronisation des données

Votre stratégie de synchronisation des données doit être élaborée en fonction de l'architecture des données de votre organisation et de ses besoins futurs. En fonction de ces contraintes, vous pouvez organiser votre processus de synchronisation des données de différentes manières avec l'aide d'outils de synchronisation des données. Voici différents cas d'utilisation de la synchronisation des données :

Maintenir la disponibilité des données

Supposons que vous dirigiez une compagnie d'assurance qui traite toutes ses réclamations via des mainframes hérités. Au cours des dernières années, votre matériel a peut-être commencé à développer des pannes qui l'amènent à se déconnecter par intermittence, entraînant la perte de données critiques. 

Pour résoudre ce problème, vous souhaiterez peut-être configurer un processus de synchronisation des données dans le cloud afin que votre OLTP Les données sont sauvegardées dans un environnement d'entrepôt de données distant et évolutif comme Amazon Redshift ou Google Big Query. Dans ce cas, vous souhaiterez configurer une synchronisation unidirectionnelle des données sur un déclencheur temporel afin que les mises à jour transactionnelles soient systématiquement répliquées dans le cloud. 

CConsolidation des unités commerciales

Consolidation de tables d'employés disparates avec Astera

Supposons que vous ayez plusieurs unités commerciales opérant à l'international qui produisent toutes le même type de données. Vous voudrez probablement mettre en place un processus de synchronisation des données qui peut récupérer les mises à jour en temps réel des différents centres régionaux de votre entreprise et appliquer des règles de validation pour garantir que les entrées sont dans un format standard. La sortie pourrait ensuite être chargée de manière incrémentielle dans une base de données centralisée. 

Ce système offrirait une vue à jour de unités commerciales disparates qui peut ensuite être utilisé pour comparer les performances et apporter des améliorations dans différentes régions. 

Créer une vue à 360° d'un processus métier

Parfois, un ensemble de données ne fournit pas une image complète d'un processus métier. Prenons l'exemple de votre service commercial. Un simple rapport sur votre génération de revenus au cours du dernier trimestre peut vous dire si vos performances se sont améliorées ou non, mais il ne vous dira pas pourquoi. 

Pour obtenir ces informations, vous devez importer des données provenant d'autres sources. Ainsi, vous voudrez peut-être extraire les chiffres de trafic et de conversion de vos canaux en ligne pour avoir une meilleure idée de la façon dont l'engagement client contribue aux ventes. Vous pouvez également envisager d'intégrer les enquêtes CSAT des canaux de support client dans vos rapports afin de pouvoir analyser les domaines de votre produit qui reçoivent des commentaires positifs et négatifs. 

Une bonne stratégie de synchronisation des données vous permettrait de récupérer les données actuelles de sources disparates telles que les systèmes CRM, les plateformes d'analyse et les outils d'enquête à des périodes définies et de les charger dans un entrepôt de données. 

Les attributs clés relatifs aux revenus, au trafic, à l'engagement et à la satisfaction moyenne des clients pourraient être chargés dans des tables de dimension à évolution lente (SCD). Ce tableau identifierait les changements de valeurs et ajouterait une nouvelle ligne avec un champ de date de début et de fin effectif pour montrer quels enregistrements sont actifs pour le moment.

Flux de données de base montrant des ensembles de données distincts chargés dans une table SCD dans Astera

Automatisez vos tâches de synchronisation de données avec Astera

Astera est une plateforme de gestion de données entièrement automatisée et basée sur l'IA. Elle offre une fonctionnalité avancée de capture des données modifiées qui vous permet d'identifier les mises à jour, les suppressions et les modifications dans les systèmes sources en fonction de déclencheurs basés sur le temps ou les événements, ce qui se traduit par une synchronisation efficace des données. 

Appliquez-les à votre table source sélectionnée, et Astera créera un changelog qui correspond à sa structure. À chaque chargement ultérieur, les modifications seront suivies dans des champs de métadonnées supplémentaires. Le moteur ETL récupérera ensuite ces modifications et les appliquera à votre objet de destination. C'est rapide, puissant et efficace. 

Télécharger essai gratuit pour voir comment notre plateforme d'intégration de données de bout en bout peut gérer votre cas d'utilisation de synchronisation de données. Ou contact notre équipe technique pour une démonstration personnalisée afin d'avoir un aperçu pratique de la manière dont nous pouvons synchroniser les données dans votre entreprise.

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