Qu’est-ce que l’intégration des données cloud ?

L’objectif de l’intégration des données cloud est d’améliorer l’accès aux données dans le cloud et leur diffusion dans l’ensemble de l’entreprise, tout en garantissant la sécurité, la gouvernance et les performances des données dans le cadre d’une stratégie de gestion des données d’entreprise plus large. Ces capacités fondamentales sont particulièrement critiques alors que les entreprises cherchent à adopter l’IA, à améliorer l’expérience client et à développer l’analytique en temps réel face à l’explosion du volume, de la rapidité et de la variété des données.

L’intégration des données cloud comprend deux sous-types : l’intégration de données cloud hybrides et l’intégration de données multicloud.

• Intégration de données cloud hybrides : intègre les données résidant dans le cloud public, le cloud privé et une infrastructure sur site.
  
  
• Intégration de données multicloud : intègre les données stockées dans les services cloud de plusieurs fournisseurs de cloud.

Aujourd’hui, la plupart des entreprises opèrent dans des environnements multicloud hybrides couvrant les services cloud publics et privés de plusieurs fournisseurs. Dans ce modèle, l’intégration des données dans le cloud constitue la base pour que les données restent accessibles, fiables et utilisables où qu’elles se trouvent.

Le stockage des données d’entreprise dans le cloud offre des avantages évidents, notamment l’élimination des limites de stockage rigides et la capacité de stocker facilement d’énormes quantités de mégadonnées. D’autres avantages courants incluent l’efficacité des coûts, l’évolutivité et une meilleure continuité des activités.

Grâce à ces avantages, les entreprises ont déplacé les données vers le cloud à grande vitesse (tout en conservant les données sur site pour répondre aux exigences de performance ou réglementaires). Selon certaines prévisions, les dépenses des entreprises en matière de stockage cloud atteindront 128 milliards de dollars d’ici 2028¹. D’autres estiment que la quantité de données stockées dans le monde doublera entre 2024 et 2029².

Désormais, les données d’entreprise dans le cloud, l’un des actifs critiques d’une entreprise, sont de plus en plus distribuées dans des environnements hybrides et multicloud dans un large éventail de formats structurés et non structurés.

Cette disparité de données a conduit à des environnements de données fragmentés, avec des informations cloisonnées entre les équipes, les plateformes et les environnements, compliquant l’utilisation des données par les équipes. Dans le même temps, le volume de données générées par les applications, les appareils Internet des objets (IdO) et les données de transaction continuent de croître sur les systèmes cloud et sur site.

L’intégration des données cloud peut considérablement aider à résoudre cette complexité. Elle combine et harmonise les données dans les environnements cloud et sur site. Cette vue unifiée rend les données cloud accessibles et utilisables pour l’analyse et la prise de décision. À une époque où l’innovation s’accélère et les données sont de plus en plus fragmentées, cette capacité est essentielle.

La fragmentation peut étouffer l’innovation et conduire à des décisions lentes, incohérentes ou erronées, limitant ainsi la capacité d’une entreprise à innover, à s’adapter et à atteindre l’efficacité opérationnelle. De fait, selon les données de l’IBM Institute for Business Value, 68 % des PDG interrogés estiment qu’une architecture de données intégrée à l’échelle de l’entreprise est essentielle pour favoriser la collaboration interfonctionnelle et stimuler l’innovation.³

Les initiatives d’intelligence artificielle (IA), en particulier, reposent sur des données unifiées, fiables et cohérentes. Sans une stratégie solide d’intégration des données, les entreprises pourraient avoir du mal à mettre en œuvre l’IA à grande échelle.

L’intégration des données cloud suit les étapes typiques d’intégration des données mais peut différer lorsqu’il s’agit de l’ordre opérationnel et des spécificités techniques, notamment en ce qui concerne la manière dont les pipelines sont conçus pour orchestrer le mouvement des données et leur traitement dans des environnements cloud et hybrides distribués.

1. Identification des sources de données : dans le cadre de l’intégration des données cloud, les sources de données présentent des caractéristiques spécifiques au cloud. Elles incluent souvent les entrepôts de données cloud, les logiciels en tant que service (SaaS) et les applications cloud, les systèmes de stockage d’objets cloud et les systèmes sources hybrides couvrant les systèmes hérités sur site et les magasins de données basés sur le cloud.
   
   
2. Extraction des données : les données sont extraites de sources cloud et hybrides à l’aide d’outils et de processus cloud natifs qui prennent généralement en charge l’ingestion de données incrémentielles et en temps quasi réel (en plus des lots traditionnels, le cas échéant). L’extraction implique généralement des interfaces de programmation d’applications (API) ou des connecteurs gérés et intégrés.
   
   
3. Cartographie des données : cartographier les schémas définit la manière dont les éléments de données de différents systèmes correspondent les uns aux autres. Cette étape permet de garantir l’alignement des données lors de l’intégration. En matière d’intégration des données cloud, les processus de cartographie doivent s’adapter à la dérive de schéma qui est courante dans les sources cloud et SaaS.
   
   
4. Chargement des données : l’extraction, le chargement et la transformation (ELT) est l’approche dominante pour l’intégration des données cloud, dans laquelle les données sont chargées dans le système cible (tel qu’un entrepôt de données, un data lake ou un data lakehouse) avant d’être transformées. Cette étape repose sur le stockage en cloud évolutif et le cloud computing pour déplacer efficacement de grands volumes de données cloud.
   
   
5. Transformation des données : la transformation des données convertit et enrichit les données dans un format commun afin de garantir leur exactitude et leur compatibilité en aval. Les transformations utilisent généralement des services cloud natifs et suivent une approche ELT, tirant parti du traitement parallèle et des opérations continues pour un accès aux données à la demande dans les environnements cloud.
   
   
6. Validation des données et assurance qualité : les contrôles qualité permettent de garantir l’exactitude et la qualité des données en vérifiant les erreurs, les incohérences et les problèmes d’intégrité des données. Des vérifications automatisées de validation sont menées à grande échelle pour maintenir la cohérence entre les formats de données, les codes, les types et les plages.

Tout comme l’intégration des données traditionnelle, l’intégration des données dans le cloud offre de nombreux avantages, notamment :

• Accès unifié aux données
• Qualité des données et cohérence
• Évolutivité et résilience
• Une innovation accélérée

Les entreprises mettant en œuvre l’intégration des données cloud peuvent faire face à une série de défis techniques et opérationnels : gouvernance, performance, traitement en temps réel et modèles de déploiement.

• Gouvernance, sécurité et conformité
• Performance et évolutivité
• Intégration des données en temps réel
• Déploiements hybrides

L’intégration des données entre les systèmes augmente le nombre de vecteurs d’attaque potentiels, ainsi que le risque d’accès non autorisé et de divulgation d’informations sensibles. Au-delà des questions de sécurité des données, le transfert des données des clients entre régions, juridictions ou environnements cloud peut être soumis à diverses exigences juridiques et de résidence des données. Les entreprises doivent s’assurer que les flux de données respectent les réglementations applicables telles que le RGPD, la HIPAA et le PCI DSS.

Le chiffrement des données (pour les données en mouvement et au repos), une authentification forte, des permissions et des autorisations à chaque point d’intégration peuvent aider à atténuer ces risques. Un cadre de gouvernance des données robuste peut également contribuer à renforcer la sécurité. Les plateformes d’intégration de données avec des fonctionnalités de sécurité intégrées et des certifications de conformité peuvent aider à réduire les charges opérationnelles, tandis que les plateformes gérées par le client ou hébergées en local offrent un meilleur contrôle sur les protocoles de sécurité, l’application de la conformité et la gestion des infrastructures.

Équilibrer les performances, les coûts et la complexité des données est l’un des principaux défis de l’intégration des données dans le cloud. Si les outils d’intégration de données ne sont pas conçus pour évoluer, ils peuvent avoir du mal à traiter de grands volumes de données. Les pipelines d’ingestion surchargés peuvent ralentir le traitement des données, entraîner des retards dans les processus métier, créer des sorties incohérentes et augmenter les coûts.

Les entreprises peuvent prioriser des solutions qui prennent en charge des connecteurs à haut débit, le traitement parallèle et le partitionnement pour décomposer de grands jeux de données. Les fonctionnalités intégrées de surveillance et d’observabilité peuvent offrir une visibilité de bout en bout sur les flux de données et l’utilisation des ressources de stockage afin d’éviter les goulots d’étranglement, garantissant des performances élevées quelles que soient les fluctuations du volume de données. Choisir la bonne approche d’intégration est également indispensable. Par exemple, les pipelines ELT transforment les données après leur chargement, tirant parti de la puissance de calcul élastique des plateformes cloud ou des entrepôts de données pour traiter les données à grande échelle.

L’intégration des données en temps réel ou en temps quasi réel est de plus en plus essentielle pour les entreprises. La prise de décision, les workloads d’IA et d’autres opérations sensibles au temps nécessitent des flux continus de données actualisées. Cependant, l’intégration de données en temps réel est un défi technique, en particulier pour les importants volumes de données qui nécessitent un traitement à faible latence. Les architectures cloud distribuées peuvent ajouter des problèmes de latence et de fiabilité du réseau.

Les solutions d’intégration de données cloud qui prennent en charge les architectures pilotées par les événements (EDA) permettent aux systèmes de communiquer et d’échanger des données en temps réel. L’adoption accrue des EDA dans les environnements cloud natifs marque un changement majeur par rapport aux architectures traditionnelles basées sur les lots, vers des architectures plus dynamiques et réactives qui traitent les événements (enregistrements de données) au fur et à mesure qu’ils se produisent.

La capture des données modifiées (CDC) est une autre méthode d’intégration en temps réel prise en charge par de nombreuses solutions. Elle capture et transmet les changements de données au fur et à mesure qu’ils se produisent dans les différents systèmes cibles, ce qui permet une synchronisation des données en temps quasi réel.

De nombreuses entreprises possèdent des workloads sur site (par exemple, des jeux de données stockés dans Oracle Database, IBM Db2 ou SQL Server) réglementés qui existent en dehors du cloud. Dans ces scénarios, un déploiement d’intégration de données entièrement basé sur le cloud n’est pas pratique car des problèmes d’interopérabilité peuvent survenir entre les systèmes sur site et les plateformes cloud.

Un déploiement hybride aide à relever ces défis en traitant les données là où elles résident déjà et en exécutant les pipelines dans le même environnement (que ce soit dans le cloud ou sur site). Ces fonctionnalités permettent de réduire la complexité de l’intégration des systèmes hérités et cloud natifs. Ils peuvent également s’avérer rentables, contribuant à réduire la prolifération des outils. 

Les déploiements d’intégration de données hybrides s’appuient sur l’exécution de moteurs à distance, un modèle de développement de pipeline cloud natif qui découple le temps de conception et le temps d’exécution. Les pipelines sont conçus de manière centralisée et exécutés dans l’environnement cible : cloud vers cloud, cloud vers sur site et sur site vers cloud. Cette flexibilité présente des avantages cumulés, notamment la réduction des mouvements de données, la diminution des coûts de sortie et la réduction de la latence réseau.

Il existe de nombreux cas d’utilisation de l’IA pour accélérer, rationaliser et optimiser les processus d’intégration des données. Parmi les exemples, on peut citer la cartographie de schémas assistée par le machine learning, les interfaces de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour la transformation des données, l’IA générative pour la création de données synthétiques et les techniques alimentées par l’IA pour améliorer la réplication des données.⁴

L’IA agentique est également une capacité d’intégration de données moderne et émergente qui permet aux équipes chargées des données d’exprimer leurs exigences d’intégration en langage naturel. Sur la base de ces données, l’agent peut alors proposer de manière autonome des plans de conception d’intégration, puis aider en permanence à optimiser les workflows au fil du temps, à mesure que les environnements de données et les besoins de l’entreprise évoluent.

Ces fonctionnalités agentiques aident les ingénieurs des données à concevoir et à exécuter des pipelines de données plus rapidement et à réduire les tâches chronophages, telles que la saisie manuelle et la migration des données. Elles peuvent également réduire les délais pour les utilisateurs non techniques, souvent incapables d’accéder aux données sans l’aide des équipes d’ingénierie des données.

Comme pour les autres initiatives en matière d’IA, le succès de l’adoption dépend de la nécessité de tenir les humains informés, tout en maintenant une gouvernance de l’IA solide et une transparence continue.