Les données sont l'actif le plus important d'une organisation. 66 % des entreprises ne disposent toujours pas d'une stratégie cohérente et centralisée pour la qualité des données, malgré le fait qu'elle est essentielle pour faire des choix commerciaux critiques. Le problème avec les silos de données est que les données sont dispersées sur plusieurs systèmes. En conséquence, une collaboration entre les départements, les procédures et les systèmes en souffre. Pour accéder à une seule activité ou à un seul rapport sans intégration de données, il faudrait se connecter à divers comptes ou emplacements sur différentes plates-formes. De plus, un traitement incorrect des données peut avoir des conséquences dévastatrices pour les organisations.
Qu'est-ce que l'intégration de données?
L'intégration de données est la pratique consistant à combiner des données provenant de diverses sources en un seul ensemble de données dans le but ultime de fournir aux utilisateurs un accès et une livraison cohérents des données sur un large éventail de sujets et de types de structure, ainsi que de répondre aux exigences d'information de toutes les applications et processus d'affaires.
Le processus d'intégration des données est l'un des composants les plus importants du processus total de gestion des données, et il est utilisé plus fréquemment à mesure que l'intégration du Big Data et la nécessité de partager les données existantes deviennent plus courantes.
Les architectes d'intégration de données créent des outils et des plates-formes d'intégration de données qui permettent un processus d'intégration de données automatisé pour lier et acheminer les données des systèmes source vers les systèmes cibles. Cela peut être accompli en utilisant une variété de techniques d'intégration de données, telles que :
- Extraire, transformer et charger : des copies d'ensembles de données provenant de diverses sources sont collectées, harmonisées et chargées dans un entrepôt de données ou une base de données. Les données sont extraites, chargées et traduites dans un système de Big Data avant d'être modifiées à des fins d'analyse spécifiques.
- Modifier la capture de données : détecte les modifications de données en temps réel dans les bases de données et les applique à un entrepôt de données ou à d'autres référentiels.
- Virtualisation des données: plutôt que de charger des données dans un nouveau référentiel, les données de différents systèmes sont virtuellement intégrées pour produire une perspective unifiée.
- Réplication des données : Les données d'une base de données sont répliquées dans d'autres bases de données pour maintenir la synchronisation des informations à des fins opérationnelles et de sauvegarde.
- Intégration de données en continu : une méthode d'intégration de données en temps réel qui intègre et alimente en continu plusieurs flux de données dans des systèmes d'analyse et des référentiels de données.
Qu'est-ce que l'intégration Big Data ?
L'intégration de données volumineuses fait référence à des processus d'intégration de données avancés qui combinent des données provenant de sources telles que des données Web, des médias sociaux, des données générées par des machines et des données de l'Internet des objets (IoT) dans un cadre unique afin de gérer l'énorme volume, la variété , et la vitesse des mégadonnées.
Les solutions d'analyse de données volumineuses nécessitent une évolutivité et des performances élevées, soulignant la nécessité d'une plate-forme d'intégration de données standard qui permet le profilage et la qualité des données et favorise les informations en présentant à l'utilisateur la perspective la plus complète et la plus à jour de son organisation.
Les techniques d'intégration en temps réel sont utilisées dans les services d'intégration de Big Data pour compléter les technologies ETL traditionnelles et offrir un contexte dynamique aux données en continu. Les meilleures pratiques pour l'intégration de données en temps réel répondent à sa nature sale, mobile et temporelle en exigeant plus de stimulation et de test en amont, en adoptant des systèmes et des applications en temps réel, en mettant en œuvre des moteurs d'ingestion parallèles et coordonnés, en établissant la résilience à chaque phase du pipeline dans l'anticipation des défaillances des composants et la standardisation des sources de données avec des API pour de meilleures informations.
Intégration de données vs intégration d'applications
Les solutions d'intégration de données ont été développées en réponse à l'utilisation généralisée des bases de données relationnelles et à la nécessité croissante de transmettre efficacement des informations entre elles, impliquant souvent des données au repos. L'intégration des applications, quant à elle, contrôle l'intégration en temps réel des données opérationnelles réelles entre deux ou plusieurs applications.
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L'objectif ultime de l'intégration d'applications est de permettre à des applications conçues indépendamment de fonctionner ensemble, ce qui nécessite la cohérence des données entre des copies de données distinctes, la gestion du flux intégré de plusieurs tâches exécutées par des applications disparates et, de la même manière que les exigences d'intégration de données, un seul utilisateur interface ou service à partir duquel accéder aux données et aux fonctionnalités d'applications conçues indépendamment.
Les
L'intégration de données dans le cloud est une technique typique pour réaliser l'intégration d'applications. Il fait référence à un système d'outils et de technologies qui intègre de nombreuses applications pour l'échange de données et de processus en temps réel et offre un accès par plusieurs appareils sur un réseau ou sur Internet.
Pourquoi l'intégration des données est-elle importante ?
Les entreprises qui souhaitent rester compétitives et pertinentes adoptent le Big Data, avec tous ses avantages et ses inconvénients. L'intégration des données permet des recherches dans ces bases de données massives, ce qui offre des avantages allant de l'intelligence d'entreprise et de l'analyse des données des consommateurs à l'enrichissement des données et à la diffusion d'informations en temps réel.
La gestion des données des entreprises et des consommateurs est un cas d'utilisation clé pour les services et solutions d'intégration de données. Pour fournir des rapports d'entreprise, une intelligence économique (intégration de données BI) et des analyses d'entreprise sophistiquées, l'intégration de données d'entreprise alimente les données intégrées dans des entrepôts de données ou une architecture d'intégration de données virtuelles.
L'intégration des données client offre des indicateurs de performance clés (KPI), des risques financiers, des clients, des opérations de fabrication et de chaîne d'approvisionnement, des activités de conformité réglementaire et d'autres aspects des processus commerciaux aux responsables commerciaux et aux analystes de données.
L'intégration des données est particulièrement critique dans le secteur de la santé. En organisant les données de systèmes disparates dans une perspective unique d'informations pertinentes à partir desquelles des informations utiles peuvent être dérivées, les données intégrées de différents dossiers de patients et cliniques aident les cliniciens à identifier les affections et les maladies médicales. La collecte et l'intégration efficaces des données améliorent également la précision du traitement des réclamations d'assurance médicale et fournissent un enregistrement cohérent et précis des noms et des coordonnées des patients. L'interopérabilité fait référence au partage d'informations entre différents systèmes.
Cinq méthodes d'intégration de données
Pour mettre en œuvre l'intégration des données, il existe cinq méthodes ou modèles différents : ETL, ELT, diffusion en continu, intégration d'applications (API) et virtualisation des données. Les ingénieurs de données, les architectes et les développeurs peuvent soit concevoir manuellement une architecture à l'aide de SQL pour effectuer ces procédures, soit configurer et administrer un outil d'intégration de données, qui accélère le développement et automatise le système.
Le diagramme ci-dessous illustre leur place dans un processus moderne de gestion des données, transformant les données brutes en données propres et prêtes pour l'entreprise.
Voici les cinq méthodes de base d'intégration de données :
#1. ETL
Un pipeline ETL est un type conventionnel de pipeline de données qui utilise trois processus pour convertir les données brutes afin qu'elles correspondent au système cible : extraire, transformer et charger. Avant d'être placées dans le référentiel de destination (généralement un entrepôt de données), les données sont converties en une zone de transit. Cela permet un traitement rapide et précis des données dans le système cible et convient mieux aux petits ensembles de données nécessitant des modifications sophistiquées.
La capture de données modifiées (CDC) est une approche ETL qui fait référence au processus ou à la technologie d'identification et de collecte des modifications de la base de données. Ces modifications peuvent ensuite être déployées sur un autre référentiel de données ou rendues disponibles dans un format pouvant être utilisé par ETL, EAI ou d'autres types d'outils d'intégration de données.
#2. ELT
Les données sont immédiatement chargées et converties dans le système cible, qui est généralement un lac de données basé sur le cloud, un entrepôt de données ou un data lakehouse, dans le pipeline ELT plus actuel. Étant donné que le chargement est souvent plus rapide, cette stratégie est plus appropriée lorsque les ensembles de données sont volumineux et que l'actualité est essentielle. ELT fonctionne sur un micro-lot ou modifie la période de capture de données (CDC). Le micro-lot, également connu sous le nom de "chargement delta", ne charge que les données qui ont été modifiées depuis le dernier chargement réussi. CDC, d'autre part, charge en continu les données de la source au fur et à mesure qu'elles changent.
#3. Flux de données
Plutôt que de placer des données dans un nouveau référentiel par lots, l'intégration de données en continu transporte les données de la source à la cible en temps réel. Les solutions d'intégration de données (DI) modernes peuvent transférer des données prêtes pour l'analyse vers des plateformes de streaming et de cloud, des entrepôts de données et des lacs de données.
#4. Intégration d'applications
L'intégration d'applications (API) permet à différents programmes de communiquer entre eux en déplaçant et en synchronisant les données entre eux. Le cas d'utilisation le plus courant consiste à répondre aux besoins opérationnels, par exemple en s'assurant que votre système RH et votre système financier disposent des mêmes données. Par conséquent, l'intégration de l'application doit assurer la cohérence entre les ensembles de données.
De plus, ces diverses applications ont généralement leurs propres API pour envoyer et recevoir des données, de sorte que les outils d'automatisation des applications SaaS peuvent vous aider à créer et à maintenir facilement et à grande échelle des intégrations d'API natives.
#5. Virtualisation des données
La virtualisation des données, comme le streaming, fournit des données en temps réel, mais uniquement lorsqu'un utilisateur ou une application le demande. Néanmoins, en fusionnant virtuellement les données de plusieurs systèmes, peut produire une vue unifiée des données et rendre les données disponibles à la demande. La virtualisation et le streaming sont idéaux pour les systèmes transactionnels conçus pour gérer des requêtes hautes performances.
Chacune de ces cinq voies évolue en tandem avec l'écosystème environnant. Étant donné que les entrepôts de données étaient historiquement le référentiel cible, les données devaient être modifiées avant le chargement. Il s'agit du pipeline de données ETL traditionnel (Extraire > Transformer > Charger), et il convient toujours aux ensembles de données modestes nécessitant des transformations importantes.
Cependant, à mesure que les architectures cloud actuelles, les ensembles de données plus volumineux, les conceptions de structure de données et de maillage de données et la nécessité de prendre en charge les projets d'analyse en temps réel et d'apprentissage automatique prolifèrent, l'intégration des données évolue de l'ETL vers l'ELT, le streaming et l'API.
Cas d'utilisation importants de l'intégration de données
Les quatre cas d'utilisation clés seront abordés dans cette section : l'ingestion de données, la réplication de données, l'automatisation de l'entrepôt de données et l'intégration du Big Data.
#1. Ingestion de données
L'ingestion de données est le processus de transfert de données à partir de nombreuses sources vers un emplacement de stockage tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données. L'ingestion peut être effectuée en temps réel ou par lots, et comprend généralement le nettoyage et la standardisation des données afin qu'elles soient prêtes pour l'analyse par un outil d'analyse de données. La migration de vos données vers le cloud ou la construction d'un entrepôt de données, d'un data lake ou d'un data lakehouse sont des exemples d'apport de données.
#2. Réplication des données
La réplication de données est le processus de copie et de déplacement de données d'un système à un autre, par exemple d'une base de données dans le centre de données vers un entrepôt de données sur le cloud. Cela garantit que les bonnes données sont sauvegardées et synchronisées avec les besoins opérationnels. La réplication peut avoir lieu en masse, par lots planifiés ou en temps réel dans les centres de données et/ou le cloud.
#3. Automatisation des entrepôts de données
En automatisant le cycle de vie de l'entrepôt de données, de la modélisation des données à l'ingestion en temps réel en passant par les datamarts et la gouvernance, le processus accélère la disponibilité des données prêtes pour l'analyse. Ce diagramme décrit les principaux processus d'affinage automatisé et continu dans la mise en place et l'exploitation d'un entrepôt de données.
#4. Intégration de données volumineuses
L'immense volume, la diversité et la vitesse des données structurées, semi-structurées et non structurées liées aux mégadonnées nécessitent l'utilisation d'outils et de techniques avancés. L'objectif est de fournir une vue complète et à jour de votre entreprise à vos outils d'analyse de données volumineuses et à d'autres applications.
Cela implique que votre solution d'intégration de Big Data a besoin de pipelines de Big Data sophistiqués capables de déplacer, de consolider et de transformer de manière autonome le Big Data à partir de différentes sources de données tout en conservant la lignée. Pour gérer des données en temps réel et en continu, il doit présenter d'excellentes caractéristiques d'évolutivité, de performances, de profilage et de qualité des données.
Avantages de l'intégration des données
Enfin, l'intégration des données vous permet d'évaluer et d'agir sur une source fiable et unique de données contrôlées sur laquelle vous pouvez compter. Des ensembles de données volumineux et sophistiqués provenant de nombreuses sources distinctes et non connectées (plateformes publicitaires, systèmes CRM, automatisation du marketing, analyses Web, systèmes financiers, données de partenaires, voire des sources en temps réel et IoT) inondent les organisations. Et, à moins que les analystes ou les ingénieurs de données ne passent de nombreuses heures à générer des données pour chaque rapport, toutes ces données ne peuvent pas être liées entre elles pour créer une image globale de votre entreprise.
L'intégration des données connecte divers silos de données et fournit une source fiable et centralisée de données contrôlées qui sont complètes, précises et à jour. Cela permet aux analystes, aux scientifiques des données et aux hommes d'affaires d'utiliser des outils de BI et d'analyse pour examiner et analyser l'ensemble des données à la recherche de tendances, ce qui se traduit par des informations exploitables qui améliorent les performances.
Voici trois avantages majeurs de l'intégration de données :
Précision et confiance accrues : vous et les autres parties prenantes n'aurez plus à vous soucier de savoir si le KPI de quel outil est correct ou si des données spécifiques ont été incluses. Il y aura également beaucoup moins d'erreurs et de retouches. L'intégration des données fournit une source fiable et centralisée de données correctes et contrôlées sur laquelle vous pouvez compter : "une source de vérité".
Prise de décision plus axée sur les données et collaborative : une fois que les données brutes et les silos de données ont été transformés en informations accessibles et prêtes pour l'analyse, les utilisateurs de toute votre entreprise sont beaucoup plus susceptibles de s'engager dans l'analyse. Ils sont également plus susceptibles de collaborer entre les services car les données de toutes les parties de l'entreprise sont regroupées et ils peuvent facilement voir comment leurs actions s'affectent les unes les autres.
Efficacité accrue : lorsque les analystes, les équipes de développement et les équipes informatiques ne passent pas de temps à collecter et à préparer manuellement des données ou à établir des connexions ponctuelles et des rapports personnalisés, ils peuvent se concentrer sur des objectifs plus stratégiques.
Défis d'intégration de données
Prendre plusieurs sources de données et les combiner en une seule structure est un problème technique en soi. Alors que de plus en plus d'entreprises développent des solutions d'intégration de données, elles sont chargées de développer des processus prédéfinis pour transférer les données de manière fiable là où elles doivent aller. Bien que cela permette d'économiser du temps et de l'argent à court terme, la mise en œuvre peut être entravée par une variété de défis.
Voici quelques-uns des problèmes les plus courants auxquels les organisations sont confrontées lors du développement de systèmes d'intégration :
- Comment se rendre à la ligne d'arrivée — La plupart des entreprises savent ce qu'elles attendent de l'intégration de données : une solution à un problème spécifique. Ce qu'ils oublient souvent, c'est le voyage qui sera nécessaire pour y arriver. Toute personne responsable de la mise en œuvre de l'intégration des données doit comprendre quelles catégories de données doivent être collectées et traitées, d'où proviennent ces données, les systèmes qui utiliseront les données, quels types d'analyses seront effectuées et à quelle fréquence les données et les rapports doivent être mis à jour.
- Données des anciens systèmes – Les efforts d'intégration peuvent inclure l'inclusion de données provenant de systèmes hérités. Cependant, ces données manquent souvent d'indicateurs tels que les heures et les dates des activités, qui sont généralement inclus dans les systèmes plus récents.
- Données issues des demandes commerciales émergentes – Les systèmes actuels génèrent divers types de données (telles que non structurées ou en temps réel) à partir de diverses sources, notamment des films, des appareils IoT, des capteurs et le cloud. Déterminer comment modifier rapidement votre infrastructure d'intégration de données pour répondre aux besoins d'intégration de toutes ces données devient crucial pour la réussite de votre entreprise, mais c'est extrêmement difficile en raison du volume, du rythme et du nouveau format de données qui posent tous de nouveaux problèmes.
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- Données externes – Les données obtenues à partir de sources externes peuvent ne pas être aussi détaillées que les données obtenues à partir de sources internes, ce qui les rend plus difficiles à examiner avec la même minutie. De plus, les partenariats avec des fournisseurs externes peuvent compliquer le partage des données au sein de l'entreprise.
- Suivre — Le travail n'est pas terminé une fois qu'un système d'intégration est opérationnel. Il incombe à l'équipe des données de maintenir les efforts d'intégration des données à jour avec les meilleures pratiques et les demandes les plus récentes de l'entreprise et des organismes de réglementation.
Techniques d'intégration de données
Il existe cinq principaux types de techniques d'intégration de données. Les avantages et les inconvénients de chacun, ainsi que le moment où les utiliser, sont énumérés ci-dessous :
#1. Intégration manuelle des données
L'intégration manuelle des données est le processus d'intégration manuelle de toutes les nombreuses sources de données. Ceci est généralement effectué par les gestionnaires de données via l'utilisation d'un code personnalisé et constitue une excellente méthode pour les événements ponctuels.
Avantages:
- Mesures de réduction des coûts
- Plus de liberté
Inconvénients:
- Plus grande marge d'erreur
- La mise à l'échelle est difficile.
#2. Intergiciel Intégration de données
Un middleware ou un logiciel est utilisé dans ce type d'intégration de données pour connecter des applications et envoyer des données à des bases de données. Il est extrêmement utile pour combiner des systèmes hérités avec des systèmes modernes.
Avantages:
- Flux de données amélioré
- L'accès entre les systèmes est beaucoup plus facile.
Inconvénients:
- Moins d'opportunités
- La fonctionnalité est limitée.
#3. Intégration d'applications
Cette stratégie repose entièrement sur des applications logicielles pour rechercher, récupérer et intégrer des données provenant de nombreuses sources et systèmes. Cette méthode est idéale pour les entreprises qui opèrent dans des environnements de cloud hybride.
Avantages:
- Échange d'informations simplifié
- Rationalisation des processus
Inconvénients:
- Accès restreint
- Résultats incohérents
- La configuration est compliquée.
#4. Intégration d'accès uniforme
Cette méthode combine des données provenant de plusieurs sources et les présente de manière uniforme. Une autre caractéristique avantageuse de ce procédé est qu'il permet aux données de rester dans leur position d'origine tout en exécutant cette fonction. Cette méthode est idéale pour les entreprises qui ont besoin d'accéder à des systèmes différents et divers sans encourir le coût de la création d'une copie des données.
Avantages:
- Les besoins de stockage sont minimes.
- Accès simplifié
- La visualisation des données accélérée
Inconvénients:
- Contraintes du système
- Problèmes d'intégrité des données
#5. Intégration du stockage partagé
Cette méthode est similaire à l'intégration d'accès uniforme, sauf qu'elle crée une réplique d'entrepôt de données des données. C'est sans aucun doute le meilleur moyen pour les entreprises qui cherchent à maximiser la valeur de leurs données.
Avantages:
- Le contrôle de version a été renforcé.
- réduction des charges
- Amélioration de l'analyse des données
- Rationalisation des données
Inconvénients:
Stockage coûteux
Frais de fonctionnement élevés
Outils d'intégration de données
Il existe divers outils d'intégration de données pour diverses méthodologies d'intégration de données. Un outil d'intégration décent doit avoir les caractéristiques suivantes : portabilité, simplicité et compatibilité avec le cloud. Voici quelques-uns des outils d'intégration de données les plus courants :
- ArcESB
- Xplein
- Automate.io
- DataDeck
- Panoplie
Conclusion
Suggérer que l'intégration des données permet aux entreprises d'avoir toutes leurs informations en un seul endroit est un euphémisme. C'est, en fait, la première et la plus importante étape que les entreprises doivent franchir pour réaliser leur plein potentiel. Il est difficile d'imaginer les nombreux avantages de ce sujet à moins de l'approfondir.
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Bibliographie
