Qu’est-ce que le rapprochement des données ?

Les écosystèmes de données des organisations deviennent de plus en plus complexes : ils intègrent un nombre croissant de systèmes d’entreprise, de plateformes opérationnelles et de canaux d’engagement client, tout en adoptant des infrastructures cloud hybrides et en gérant des flux de données en temps réel. Cette complexité s’accompagne d’une plus grande probabilité de divergences de données, de données manquantes et de décalages dans les jeux de données. Ces problèmes peuvent compromettre la précision et la fiabilité des informations à l’échelle de l’entreprise.

Le rapprochement des données vise à identifier et à résoudre ces divergences. Il se produit généralement après la collecte ou le transfert de données, et complète ou suit les workflows d’extraction, transformation et chargement (ETL), où les données sont déplacées et transformées entre systèmes.

Le processus de rapprochement des données peut prendre beaucoup de temps lorsqu’il est effectué manuellement, et peut être encore compliqué par des ressources limitées, la fragmentation de la propriété des données, les systèmes hérités et la nécessité de maintenir la conformité réglementaire. Cependant, il existe plusieurs solutions logicielles et outils de rapprochement des données qui permettent d’automatiser et de rationaliser le processus, en améliorant l’efficacité, la rapidité et la détection des erreurs.

Les environnements de données modernes produisent et collectent des volumes de données extrêmement importants. À elle seule, la création de données au niveau mondial devrait passer de 149 zettaoctets en 2024 à plus de 394 zettaoctets en 2028, soit une augmentation de 164,4 %.¹

Ces données existent dans un large éventail de systèmes — tels que les plateformes de gestion de la relation client (CRM), les bases de données financières, les systèmes de santé et les applications cloud — chacun ayant sa propre structure et fréquence de mise à jour.

Pour tirer une valeur significative de cette croissance explosive des données, les entreprises doivent briser les silos et exploiter les informations provenant de l’ensemble de l’entreprise. Lorsqu’elles sont unifiées et analysées efficacement, les données peuvent révéler des schémas, prédire des tendances et conduire à des décisions plus intelligentes. Ces informations permettent aux entreprises d’optimiser les campagnes marketing, d’améliorer les résultats pour les patients, de rationaliser la logistique, etc.

Cependant, lorsque les entreprises combinent des données provenant de toutes ces sources différentes sans un processus efficace de rapprochement des données, elles peuvent avoir une multitude de problèmes. Par exemple, dans le domaine des soins de santé, la non-concordance des dossiers des patients dans les systèmes de santé électroniques peut conduire à des tests en double et à des diagnostics incorrects, ce qui contribue à son tour à l’inexactitude des données en général. Et dans le secteur financier, des données incohérentes peuvent entraîner des erreurs de reporting et d’audit, des risques de non-conformité et des prévisions financières erronées.

C’est là que le rapprochement des données intervient. Cette pratique de gestion des données a été conçue pour prévenir les problèmes d’intégrité des données avant qu’ils n’affectent la prise de décision, l’efficacité opérationnelle ou la confiance des parties prenantes. Il permet en outre d’établir des prévisions précises, de suivre les performances de manière fiable, d’établir des rapports et bien plus encore. Il renforce la gouvernance des données en créant une traçabilité claire de la manière dont les données sont obtenues, transformées et validées.

De plus, de plus en plus d’entreprises prennent conscience du pouvoir de l’intelligence artificielle (IA) : 61 % des PDG affirment que leur entreprise adopte activement des agents IA et se prépare à les mettre en œuvre à grande échelle, selon l’étude 2025 CEO Study de l’Institute for Business Value d’IBM. Le rapprochement des données est essentiel pour maximiser le rendement des investissements dans l’IA et l’analytique en garantissant que les modèles sont formés et testés sur des données cohérentes et de haute qualité.

Le rapprochement des données est un processus structuré qui permet de garantir la cohérence et l’exactitude des jeux de données. Voici comment le processus se déroule généralement :

1. Extraction de données
2. Standardisation des données
   
3. Comparaison des données
4. Identification des incohérences
5. Résolution et correction
6. Validation et journalisation des audits

Les ensembles de données pertinents sont extraits de diverses sources de données internes et externes, telles que des dépôts structurés et des services cloud — qui peuvent eux-mêmes héberger des données structurées ou non structurées. Cette étape met à disposition toutes les informations nécessaires à la mise en correspondance et à la comparaison.

Les données extraites sont nettoyées et formatées selon une structure cohérente. Cette étape peut impliquer la conversion des formats de dates, la normalisation des noms de champs ou la suppression des doublons afin de préparer une comparaison précise et de maintenir la cohérence des données.

À ce stade, les jeux de données sont examinés afin d’identifier les incohérences. Bien que des outils et algorithmes automatisés soient couramment utilisés pour comparer les valeurs entre systèmes, certains scénarios peuvent nécessiter une inspection manuelle, comme lorsqu’il s’agit de règles métier complexes ou d’anomalies nécessitant un jugement contextuel.

Les incohérences sont signalées et classées en fonction de leur gravité ou de leur type. Cette étape permet de hiérarchiser les problèmes qui nécessitent une attention immédiate et ceux qui peuvent être résolus ultérieurement, ce qui favorise l’intégrité globale des données.

Les divergences sont résolues soit automatiquement (sur la base de règles et d’algorithmes prédéfinis), soit manuellement par les responsables des données. Les corrections peuvent impliquer la mise à jour des enregistrements, la fusion des doublons ou la transmission des problèmes pour un avis plus approfondi afin de garantir l’exactitude des données.

Une fois rapprochées, les données sont validées afin de confirmer leur exactitude et leur cohérence. L’ensemble du processus est enregistré pour créer une piste d’audit, afin de garantir la conformité et la transparence.

Le rapprochement des données peut prendre diverses formes selon la complexité des systèmes impliqués et la nature des données. Voici les types de rapprochement des données les plus courants dans les différents secteurs :

• Rapprochement manuel
• Rapprochement automatisé
  
• Rapprochement au niveau des transactions
• Rapprochement au niveau des soldes
• Rapprochement de système à système

Le rapprochement manuel implique une revue et une comparaison humaines des jeux de données, souvent à l’aide de feuilles de calcul ou de rapports. Bien que flexible et facile à mettre en œuvre, cette méthode est chronophage et sujette aux erreurs humaines, notamment avec de grands volumes de données.

À l’aide d’outils de rapprochement ou de scripts, cette méthode compare automatiquement les données entre les systèmes, signale les divergences et peut même appliquer des règles de validation des données. Le rapprochement automatisé améliore l’efficacité, l’évolutivité et la qualité des données, ce qui en fait la solution idéale pour les entreprises disposant de gros volumes de données.

Cette méthode permet de faire correspondre les transactions individuelles entre les différents systèmes, par exemple en comparant les relevés bancaires avec les livres comptables internes. Il garantit l’intégrité des données à un niveau granulaire et est couramment utilisé en finance et en comptabilité.

Au lieu de faire correspondre les transactions individuelles, le rapprochement au niveau des soldes compare les soldes récapitulatifs. Par exemple, il peut s’agir d’examiner les ventes quotidiennes totales enregistrées dans différents systèmes afin de s’assurer qu’elles concordent. Cette méthode est plus rapide que le rapprochement au niveau de la transaction, mais elle peut laisser passer des erreurs détaillées si elle n’est pas combinée à des vérifications plus approfondies.

Utilisée lors de l’intégration de données provenant de plusieurs plateformes, telles qu’un CRM et un système de planification des ressources d’entreprise (ERP), cette méthode garantit la cohérence des données entre les systèmes et soutient les efforts de rapprochement des données lors des migrations ou des intégrations.

Le rapprochement des données, la validation des données et la synchronisation des données sont des processus distincts mais complémentaires au sein de la gestion des données, chacun servant un objectif spécifique pour maintenir la qualité et la cohérence des données.

La saisie de données sert souvent de point de départ à ces processus, car la précision et l’exhaustivité des informations saisies ont un impact direct sur les tâches en aval. Une fois les données saisies dans les systèmes, le rapprochement des données consiste à comparer les jeux de données provenant de différentes sources ou systèmes afin d’identifier et de corriger les incohérences. Elle est généralement utilisée après la migration, la transformation ou l’intégration des données et vise à garantir la concordance des enregistrements entre les plateformes.

Ce processus est crucial, par exemple, lorsqu’on travaille avec de grands ensembles de données impliquant des transactions financières, des rapports réglementaires ou des indicateurs opérationnels. Le rapprochement aide à confirmer que les données restent exactes et complètes, souvent en vérifiant les identifiants clés et les valeurs entre les systèmes.

La validation des données, quant à elle, consiste à vérifier que les données respectent des règles ou des normes prédéfinies avant d’être utilisées ou stockées. Les contrôles de validation peuvent inclure la vérification que les champs ne sont pas vides, que les valeurs se situent dans les plages attendues ou que les formats sont corrects, tels que les dates et les adresses e-mail. Alors que le rapprochement compare les données entre les systèmes, la validation garantit que les points de données individuels sont corrects et utilisables.

La synchronisation des données consiste à assurer la cohérence des données entre les systèmes en temps réel ou à intervalles programmés. Elle garantit que les mises à jour effectuées dans un système sont automatiquement répercutées dans les autres, ce qui maintient l’uniformité entre les plateformes.

La synchronisation est particulièrement utile dans les environnements distribués où plusieurs applications ou appareils reposent sur des données partagées. Contrairement au rapprochement, qui est correctif, et à la validation, qui repose sur des règles, la synchronisation est un processus continu visant à éviter les incohérences.

Les entreprises s’appuient sur des pratiques de rapprochement pour aligner de vastes ensembles de données provenant de diverses sources, optimiser les workflows, garantir l’intégrité des données et répondre à un large éventail de besoins en matière de gestion des données. Voici quelques exemples d’application du rapprochement des données dans différents secteurs d’activité et scénarios opérationnels :

Alignement des données des patients entre les systèmes : les professionnels de santé gèrent souvent les données des patients sur plusieurs systèmes, notamment les dossiers médicaux électroniques (EHR), les plateformes de facturation et les bases de données d’assurance. Pour maintenir la cohérence, ils doivent régulièrement rapprocher les données entre ces systèmes.

Migration et intégration des applications : lors de la migration des données ou de l’intégration de nouvelles applications, le rapprochement garantit que les grands ensembles de données contenant des informations cliniques, financières et administratives restent exacts et cohérents.

Conformité réglementaire : le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) exige que les entreprises conservent la documentation des efforts de conformité. Les processus de rapprochement des données créent des pistes d’audit qui montrent comment les divergences de données sont résolues, renforçant ainsi la transparence et la responsabilité lors des audits de conformité.

Intégration des systèmes existants et modernes : les banques et les sociétés d’investissement rapprochent les données entre les plateformes existantes et les outils d’analyse modernes afin de préserver l’intégrité des portefeuilles clients, des historiques de transactions et des documents de conformité.

Exactitude des rapports réglementaires : le rapprochement permet de garantir que les rapports financiers soumis aux organismes de réglementation tels que la Securities and Exchange Commission (SEC) et la Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) des États-Unis répondent aux exigences réglementaires et sont exempts d’incohérences, réduisant ainsi le risque d’amendes ou d’atteinte à la réputation dues à des rapports inexacts.

Appariement automatisé des transactions : les gestionnaires d’actifs utilisent l’apprentissage automatique pour rapprocher les confirmations de transactions et les données financières de règlement entre différentes institutions financières, minimisant ainsi l’intervention manuelle et réduisant les erreurs humaines.

Détection des fraudes et gestion des risques : Le rapprochement des journaux de transactions internes avec les réseaux de paiement externes tels que la Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication (SWIFT) et l’Automated Clearing House (ACH) aide à détecter les anomalies et les transactions non autorisées.

Pipelines de données complexes entre partenaires : les entreprises impliquées dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement mettent en place des pipelines de données complexes pour suivre les expéditions, les niveaux de stock et les transactions des fournisseurs sur plusieurs systèmes. Le rapprochement des données est essentiel pour maintenir la précision et la cohérence entre les systèmes interconnectés, aidant à prévenir les retards, les erreurs de comptage et les enregistrements incompatibles.

Validation de la source à la cible pour les stocks et les commandes : les outils de rapprochement comparent les identifiants clés tels que les codes produits, les numéros de commande et les dates de livraison entre les systèmes source et cible afin de garantir la cohérence des registres de stock et de l’exécution des commandes.

Précision opérationnelle et préparation analytique : ces outils permettent de maintenir des données précises pour la prévision de la demande, l’analyse de la performance des fournisseurs et le suivi logistique en temps réel – garantissant que les analyses et rapports en aval reflètent les conditions opérationnelles réelles.

Plusieurs facteurs peuvent influencer l’efficacité et l’efficience du rapprochement des données. Ces approches stratégiques peuvent aider à optimiser les efforts de rapprochement :

• Séparation des données justificatives et des comptes
• Calendrier et fréquence du rapprochement
  
• Utilisation des requêtes pour segmenter les données
• Récupération sélective des attributs

Calendrier et fréquence du rapprochement Les données annexes, telles que les détails de configuration des groupes, contiennent souvent des informations sur les personnes ayant accès à certaines ressources. Le rapprochement de ces données séparément des détails des comptes peut être particulièrement utile lors de la configuration ou de la mise à jour des métadonnées système. En rapprochant d’abord les données annexes, les entreprises peuvent éviter les erreurs de configuration et les problèmes d’accès qui pourraient autrement perturber les opérations ou compromettre la sécurité.

Le calendrier et la fréquence du rapprochement dépendent souvent de la fréquence de changement des données sous-jacentes. Dans certains cas, exécuter le rapprochement trop fréquemment peut engendrer une surcharge et des inefficacités inutiles, tandis qu’une fréquence trop faible peut entraîner des mises à jour manquées. Trouver une cadence qui concilie performances et précision peut aider à minimiser les traitements redondants et à éviter les éventuels goulots d’étranglement.

Le rapprochement peut nécessiter beaucoup de ressources. L’utilisation de requêtes pour isoler et rapprocher uniquement les enregistrements qui ont été modifiés, par exemple, peut réduire considérablement la charge. Cette approche est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données, où la segmentation des données en morceaux gérables et leur programmation séparée peuvent améliorer l’évolutivité et la réactivité.

Tous les champs ou attributs de chaque enregistrement ne sont pas forcément nécessaires au rapprochement. Limiter la portée à un sous-ensemble d’attributs pertinents peut améliorer les performances et réduire le temps de traitement.