Techniques et méthodes d’intégration des données

Les équipes chargées des données se trouvent devant des montagnes de données qui pourraient rivaliser avec l’Everest lui-même. Et l’augmentation de ces volumes devient chaque jour plus ardue, car le volume et la complexité des données ne montrent aucun signe de ralentissement.

Les données d’entreprise actuelles proviennent de sources distinctes (telles que les applications SaaS, les appareils de l’Internet des objets (IdO) et les systèmes hérités) et sont accumulées dans un écosystème tentaculaire de stockage de données. Une grande partie de ces informations sont des données non structurées, comme des e-mails, des fichiers PDF, des images, des enregistrements d’appels et des journaux de discussion.

Sans une vue d’ensemble, ces données sont cloisonnées, obsolètes dès leur arrivée et largement sous-utilisées. Sans oublier que l’accès à de grandes quantités de données de haute qualité freine l’opérationnalisation de l’intelligence artificielle (IA).

L’intégration des données aide à atténuer ces défis en combinant, agrégant et harmonisant les données issues de différentes sources, dans des formats variés et avec des niveaux de qualité différents. Cette consolidation fournit des informations unifiées et cohérentes aux consommateurs de données, pouvant être utilisées pour l’analytique, l’IA et la prise de décision.

Le processus d’intégration des données suit plusieurs étapes, incluant généralement l’identification, la cartographie, la transformation, la validation, le chargement et la synchronisation. La combinaison exacte des processus techniques, des outils et des stratégies dépend des besoins de l’entreprise et du type de méthode d’intégration des données utilisé, qui est multiple.

L’époque des scripts SQL longs et codés à la main pour déplacer et transformer des données est révolue. Aujourd’hui, il existe de nombreuses méthodes d’intégration de données basées sur la technologie, chacune répondant à des besoins différents.

Voici quelques-unes des techniques les plus courantes :

• Extraction, transformation, chargement (ETL)
• Extraction, chargement, transformation (ELT)
• Intégration des données en temps réel
• Capture des données modifiées
• Virtualisation des données
• Intégration d’applications
• Réplication des données

L’ETL est une méthode d’intégration de données qui extrait des données de plusieurs systèmes sources, les transforme dans une zone de transit et les charge dans un référentiel central (généralement un entrepôt de données ou un data lake).

Les approches ETL traditionnelles ont été conçues pour des bases de données relationnelles et des workloads prévisibles et structurées dans des environnements sur site. Elles s’appuient généralement sur le traitement par lots, la maintenance et des pipelines de données rigides, ce qui peut être limitant pour les cas d’usage modernes tels que les flux IoT et les données non structurées.

Les outils ETL modernes ont évolué avec des architectures cloud, utilisant l’automatisation, l’orchestration et l’ingestion en temps réel pour améliorer l’agilité et la scalabilité. Souvent associés à des modèles ELT, ils prennent en charge les flux batch et streaming et constituent une base pour l’analytique, le machine learning (ML) et l’IA.

• Avantage clé : il améliore la qualité des données en les nettoyant et en les normalisant avant qu’elles n’atteignent les systèmes cibles.
  
  
• Défi clé : les approches traditionnelles peinent à gérer des volumes de données à grande échelle et des flux de données en temps réel.

Comme vous pouvez le deviner, l’intégration des données ELT partage de nombreuses similitudes avec l’ETL. Ces deux processus sont utilisés pour déplacer des données d’un système source vers un système cible. Cependant, l’ELT charge les données brutes directement dans le stockage de données pour être transformées au besoin, plutôt que de les nettoyer d’abord.

Cette approche d’intégration permet une gestion des données plus flexible et un traitement des données plus rapide comparé aux méthodes ETL traditionnelles. L’ELT est couramment utilisé pour les projets de mégadonnées et le traitement en temps réel, où la vitesse et l’évolutivité sont cruciales.

• Principal avantage : ELT prend en charge l’ingestion rapide de grands volumes de données structurées, non structurées et semi-structurées.
  
  
• Défi clé : sans des processus solides de transformation des données et de gouvernance des données, les systèmes cibles peuvent souffrir de problèmes de qualité des données.

L’intégration en temps réel capture et traite les données dès qu’elles sont disponibles, puis les transmet immédiatement aux systèmes cibles. Parallèlement aux avantages de l’intégration traditionnelle des données, tels que l’amélioration de la qualité des données et la réduction des silos de données, cette méthode accélère considérablement la disponibilité des données, permettant dans certains cas aux utilisateurs d’extraire des informations en quelques millisecondes.

Cet accès quasi instantané aux données alimente la business intelligence (BI), l’IA générative (IA générative) et la hyper-personnalisation client. Il est particulièrement avantageux pour les cas d’utilisation tels que l’analyse en temps réel, la détection des fraudes et la surveillance des systèmes.

• Principal avantage : il fournit des données de haute qualité et actualisées pour l’IA et la prise de décisions éclairées.
  
  
• Principal défi : il faut une infrastructure de données et des réseaux capables de gérer les volumes et la vitesse des données en temps réel.

L’un des types d’intégration des données en temps réel est la capture des données modifiées. Cette technique identifie les changements dans les systèmes sources de données et les applique immédiatement aux entrepôts de données et autres dépôts.

La CDC permet de synchroniser les données en temps réel au sein d’une entreprise. Et, en ne transmettant que des données modifiées, il réduit la charge sur les systèmes sources, le trafic réseau et les ressources de calcul.

Disposer de systèmes à jour est essentiel pour une prise de décision efficace en temps réel, des migrations vers le cloud et des initiatives d’IA. La CDC soutient les processus commerciaux tels que la détection des fraudes, la conformité réglementaire, la chaîne d’approvisionnement et l’IdO.

• Principal avantage : il fournit des données actualisées de manière efficace, en consommant moins de ressources que les autres méthodes d’intégration de données.
  
  
• Principal défi : les pipelines de la CDC peuvent être confrontés à des modifications de schéma, ce qui peut perturber les fonctionnalités.

La virtualisation des données intègre les données en établissant une couche virtuelle (abstraction logicielle) entre les sources disparates et les consommateurs de données. Cette couche offre une vue unifiée des données sans nécessiter de déplacement physique ou de duplication. Elle permet aux utilisateurs d’accéder aux données et de les interroger à la demande, quel que soit l’endroit où elles résident physiquement.

Bien que parfois considérée comme une méthode d’intégration de données distincte, lafédération de données est une technologie clé dans la virtualisation des données. Il permet un mappage logique entre différentes sources afin que les utilisateurs puissent les interroger depuis une seule interface.

Les organisations peuvent utiliser la virtualisation des données pour réaliser un entreposage de données « virtuel » ou créer des datalakes sans le coût ni la complexité de la construction et de la gestion de plateformes physiques. Il est particulièrement utile dans des situations où l’agilité et l’accès en temps réel aux données sont essentiels, comme l’analytique et l’IA.

• Principal avantage : il accélère l’intégration des données tout en réduisant l’utilisation des ressources et les risques liés au déplacement des données.
  
  
• Défi majeur : L’interrogation de données virtualisées peut entraîner un temps de latence par rapport à l’accès direct, en particulier lorsque des mises à jour fréquentes des données sont nécessaires.

L’intégration des applications relie les applications, les systèmes et les sous-systèmes afin de créer un environnement de transfert de données unifié et automatisé. Elle favorise un flux de données fluide et une interopérabilité tout en réduisant les silos de données entre les équipes et les outils. Ces capacités sont critiques dans l’environnement commercial actuel, où l’entreprise moyenne utilise près de 1 200 applications cloud, chacune générant ses propres données.

Les entreprises utilisent l’intégration d’applications pour assurer la cohérence des données et pour aider différents systèmes à fonctionner ensemble, tels que les plateformes RH et financières. Les approches courantes incluent les interfaces de programmation d’application (API), les connecteurs, les middlewares et les webhooks pour construire et automatiser des workflows d’intégration.

• Principal avantage : elle facilite le flux de données en temps réel entre des applications et des systèmes auparavant déconnectés.
  
  
• Principal défi : l’intégration de l’héritage avec les applications SaaS modernes peut s’avérer complexe.

La réplication des données crée et maintient plusieurs copies des mêmes données à différents emplacements et systèmes. Typiquement, cette technique réplique des données d’un système source unique vers un ou plusieurs systèmes cibles (répliques). Il contribue à garantir la disponibilité, la fiabilité et la résilience des données dans les environnements distribués et est également utilisé dans les stratégies de reprise après sinistre.

La réplication se produit généralement de deux manières : asynchrone et synchrone. Dans la réplication asynchrone des données, les données sont d’abord copiées vers le système principal puis copiées dans des systèmes réplicatifs par lots, avec un délai. En réplication de données synchrone, les données sont constamment copiées sur les systèmes principaux et de réplique simultanément.

• Principal avantage : les données parcourent une distance plus courte jusqu’aux utilisateurs finaux, ce qui réduit le temps de latence et améliore les performances.
  
  
• Principal défi : il peut être difficile de trouver un équilibre entre la nécessité de mettre à jour les données en temps réel et les performances du système.

La prochaine évolution de l’intégration des données utilise des agents IA pour optimiser et rationaliser la diffusion des données. Ces modèles de machine learning peuvent imiter la prise de décision humaine pour résoudre des problèmes en temps réel. Dans les systèmes multi-agents, chaque agent effectue une tâche secondaire spécifique et est coordonné par l’intermédiaire d’une orchestration d’agent IA.

Grâce à des outils d’Intégration de données agentiques, les utilisateurs professionnels de tout niveau peuvent demander des données en langage naturel (par exemple, « Combiner les données CRM et ERP ») pendant que les agents s’occupent du travail technique. Ils se connectent aux bonnes sources, appliquent des transformations et fournissent des jeux de données fiables en quelques minutes, alors que les analystes et les utilisateurs professionnels attendent généralement de 1 à 4 semaines pour obtenir les données dont ils ont besoin.

Les agents IA peuvent limiter les transferts constants entre les équipes et réduire les longs cycles de préparation des données, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle sans ressources importantes en ingénierie des données. Grâce à un accès en temps quasi réel à des données fiables et intégrées, les équipes peuvent faire avancer les projets d’analyse et d’IA et prendre de meilleures décisions plus rapidement.