Qu’est-ce que l’échange de données ?

Si les données sont l’élément vital des entreprises modernes, l’échange de données est le système circulatoire qui les maintient en mouvement. Partager des données permet de s’assurer que l’information atteint les bons systèmes et les bonnes personnes, alimentant les opérations et permettant de prendre des décisions éclairées. Tout comme le corps a besoin d’une bonne circulation sanguine pour fonctionner, les écosystèmes numériques dépendent de flux de données gouvernés pour briser les silos et libérer la valeur de leurs actifs de données.

L’échange de données est un élément fondamental de la gestion des données, qui consiste à collecter, traiter et utiliser les données de manière sécurisée et efficace pour améliorer les résultats de l’entreprise. Il soutient diverses initiatives, allant du développement de l’intelligence artificielle (IA) à l’intégration de l’écosystème avec les fournisseurs de données. Les échanges de données se font généralement par le biais d’interfaces de programmation d’applications (API), de transferts de fichiers, de pipelines de données en continu ou de plateformes cloud : chaque méthode étant adaptée à différents cas d’utilisation.

Chaque jour, le monde génère environ 402,74 millions de téraoctets de données. Sans un échange de données efficace, ces informations (et leur valeur) seraient inaccessibles. Rien que dans l’UE, les flux de données cloud ont généré une valeur économique estimée à 77 milliards d’euros en 2024, qui devrait atteindre 328 milliards d’euros d’ici 2035.

L’échange de données est la pierre angulaire de toute organisation moderne axée sur les données. Celles qui disposent de stratégies d’échange de données efficaces peuvent unifier des données internes et externes fragmentées et obtenir des informations plus approfondies à travers les départements, les partenariats et les cas d’utilisation. 

Par exemple, grâce aux échanges de données en temps réel, les plateformes de commerce électronique ajustent dynamiquement les prix, partagent les flux de données entre détaillants et optimisent les chaînes d’approvisionnement. De même, ces échanges permettent au personnel hospitalier de partager les résultats des analyses médicales avec des spécialistes externes, et ce en temps réel, afin d’accélérer le diagnostic et d’améliorer la qualité des soins.

L’échange de données est également essentiel pour permettre aux systèmes d’IA d’apprendre et d’apporter de la valeur ajoutée. En rationalisant le flux de données à travers les différents systèmes, l’échange de données garantit que les modèles d’IA sont entraînés sur les données les plus récentes et les plus pertinentes. 

Les composantes clés de l’échange de données (schémas standardisés, connecteurs sécurisés et autorisations contrôlées) garantissent que les différentes sources de données seront utilisées efficacement dans les écosystèmes d’IA. Cela permet aux entreprises d’intégrer des données tierces sans compromettre la qualité ni le contrôle.

L’échange de données peut être classé selon divers critères, notamment le calendrier, l’architecture et le modèle d’accès. Comprendre ces distinctions permet aux entreprises d’élaborer des stratégies de partage des données plus résilientes, qui couvrent tous les aspects, des flux de données en temps réel aux intégrations sécurisées.

Échange en temps réel : les données sont transmises instantanément, ou presque, entre les systèmes, souvent en réponse à un événement particulier. Cela est essentiel dans des scénarios où le temps est un facteur déterminant comme la détection des fraudes, la surveillance de l’Internet des objets (IdO) ou encore la tarification dynamique. L’échange en temps réel permet de rationaliser la prise de décision et peut être déclenché par un événement, ou diffusé en continu, selon l’architecture du système.

Échange (par lots) planifié : les données sont collectées et transférées en masse à des intervalles prédéfinis (horaire, nocturne ou hebdomadaire). Courant dans les workflows de conformité et les pipelines ETL (extraction, transformation et chargement, l’échange par lots est fiable pour déplacer de grands jeux de données. Les méthodes traditionnelles telles que le protocole de transfert de fichiers (FTP) ou les téléchargements de stockage cloud, restent courantes dans ces workflows, en particulier lorsque les API modernes ne sont pas encore disponibles.

Échange en continu : les données circulent en continu entre la source et la destination par petites unités incrémentielles. Utilisée dans les scénarios à volume élevé comme la télémétrie et les moteurs de recommandation, la diffusion en continu prend en charge les informations en temps réel et réduit la latence en éliminant le besoin d’attendre que le jeu de données soit complet. Il s’agit souvent d’un élément essentiel des plateformes d’échange de données et des pipelines d’analytique à grande échelle.

Échange par API : les API offrent un accès structuré et programmable aux données, prenant en charge les workflows en temps réel et par lots. Elles standardisent la communication entre les systèmes, valident les charges utiles et simplifient l’intégration des données, notamment dans le cas des microservices et des écosystèmes cloud natifs. De nombreuses entreprises mettent en œuvre l’échange par API au moyen d’intégrations directes. Elles utilisent soit des connecteurs personnalisés, soit des API standardisées pour automatiser les flux de données et limiter les interventions manuelles.

Échange piloté par les événements : au lieu d’intervenir ou de planifier des tâches, cette méthode déclenche le transfert de données lorsque certains événements se produisent. Courante dans les applications modernes et les architectures sans serveur, elle permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle en transmettant uniquement les informations pertinentes en cas de besoin, ce qui réduit la charge du réseau et favorise la promptitude.

Files d’attente de messages et systèmes publication/abonnement : les technologies comme Apache Kafka et RabbitMQ utilisent des courtiers de messages pour découpler les producteurs et les consommateurs de données. Ce modèle permet des flux de données évolutifs et asynchrones (lorsqu’un système envoie des données, l’autre les traite plus tard) et sous-tend de nombreux systèmes d’information distribués. Cela permet aux entreprises de prendre en charge des connecteurs flexibles sur toutes les plateformes. La distribution de type diffusion, qui consiste à publier les messages simultanément auprès de plusieurs abonnés, peut également être mise en œuvre grâce aux modèles publication/abonnement.

Échange privé : les données sont partagées en interne ou en externe par des parties de confiance, généralement dans le cadre d’une gouvernance stricte et de contrôles rigoureux en matière de conformité et d’audit. Ce modèle prend en charge le partage sécurisé des données pour les cas d’utilisation B2B, les services de partage de données cloud et les data fabrics internes qui priorisent les données sensibles, comme les données personnelles (PII). 

Échange public : les données sont partagées ouvertement par le biais d’API publiques, de data marketplaces ou des référentiels du service public. Si ces échanges favorisent la monétisation, l’accessibilité et l’innovation, ils exigent des politiques de validation et d’utilisation robustes pour garantir la qualité et l’intégrité des données. Les plateformes d’échange de données comme Microsoft Azure Data Partager et IBM Sterling Data Exchange permettent de standardiser et de sécuriser ces processus grâce à des outils de gouvernance intégrés et des modèles d’autorisation. 

Échange entre pairs : les systèmes se connectent directement, souvent de manière symétrique, sans passer par un courtier central. Ce modèle prend en charge les systèmes de données fédérés, les réseaux décentralisés et les échanges de chaîne d’approvisionnement. Il allie résilience et autonomie tout en assurant l’interopérabilité des sources de données externes. 

Les formats de données (parfois appelés « langages de données ») jouent un rôle clé dans les échanges de données. Les formats peuvent être classés de deux manières : textuelle et binaire.

Ces formats stockent les données sous forme de texte lisible par l’humain et sont couramment utilisés pour leur simplicité, leur compatibilité et leur facilité de débogage à travers les différents systèmes.

Ces formats compacts et lisibles par les machines sont optimisés pour offrir un niveau de performance élevé, ce qui les rend parfaits pour assurer un échange de données à grande vitesse dans les environnements distribués ou limités.

Un échange de données moderne apporte des avantages considérables aux entreprises. Cependant, pour réaliser cette valeur, il faut surmonter plusieurs défis techniques et opérationnels.

• Interopérabilité et intégration : alliant schémas standardisés, autorisations gouvernées et connecteurs flexibles, l’échange de données aide les entreprises à unifier les systèmes fragmentés et à rationaliser l’intégration des partenaires et des plateformes.
  
  
• Monétisation et croissance de l‘écosystème : via des marketplaces et des partenariats structurés de partage de données, les organisations peuvent monétiser des produits de données de valeur, transformant des ensembles de données autrefois cloisonnés en actifs générateurs de revenus.
  
  
• IA et automatisation : des flux de données fiables alimentent les systèmes de machine learning (ML) avec des informations à jour et pertinentes. Des échanges bien gérés garantissent que les modèles sont entraînés sur des données de qualité, tandis que les API et la diffusion en continu et en temps réel favorisent inférence à faible latence et boucles de rétroaction.
  
  
• Gouvernance et confiance à l’échelle : les cadres solides de gouvernance des données (gestion des autorisations, vérifications et contrôles d’audit) permettent de dimensionner l’échange de données en toute sécurité. En intégrant la gouvernance à leurs flux de données, les entreprises sont en mesure de réduire le risque de non-conformité et de créer des écosystèmes de données fiables.

• Problèmes de compatibilité : l’infrastructure héritée peut ne pas prendre en charge les formats modernes, tels que JSON ou XML, et entraîner des difficultés lors de l’intégration, surtout dans les environnements hybrides.
  
  
• Risques liés à la sécurité et à la confidentialité : sans mécanismes solides de chiffrement et de validation, les données sensibles sont vulnérables pendant leur transfert. Ceci est particulièrement vrai dans des secteurs critiques comme la santé et la finance.
  
  
• Problèmes de qualité des données : les sources tierces ou les sources internes mal gouvernées peuvent introduire des anomalies, des erreurs ou des incohérences qui se répercutent en cascade sur les workflows en aval.
  
  
• Complexité de la gouvernance : sachant que les données se déplacent sur toujours plus de plateformes et entre toujours plus de parties prenantes, la propriété, les droits d’utilisation et la conformité réglementaire deviennent plus difficiles à gérer à grande échelle.
  
  
• Coûts d’infrastructure : la mise en place de pipelines évolutifs en temps réel, et la maintenance des couches de gouvernance qui les entourent requièrent un investissement initial important, en particulier pour les petites entreprises.