iPaaS et ETL

L’iPaaS est une solution d’intégration basée sur le cloud hébergée par un fournisseur qui connecte des services, des systèmes et des sources de données disparates, rationalisant ainsi les automatisations et les workflows à l’échelle de l’entreprise. Les outils ETL, quant à eux, sont optimisés pour traiter de grands volumes de données à des fins d’analyse ou de stockage.

Si l’iPaaS et l’ETL contribuent tous deux à rationaliser les intégrations de données, les plateformes iPaaS sont souvent mieux adaptées aux flux de données et aux automatisations en temps réel et pilotés par les événements. Par exemple, une entreprise peut utiliser une solution iPaaS pour mettre à jour automatiquement ses systèmes de stock et de gestion de la relation client (CRM) chaque fois qu’un client passe une commande, ou pour automatiser les workflows d’intégration des employés.

Les systèmes ETL, quant à eux, sont généralement utilisés pour le traitement par lots à grande échelle, lorsque les données brutes sont acheminées depuis de multiples sources, transformées dans un format standardisé et chargées dans un référentiel central (tel qu’un data lake ou un entrepôt de données). Les entreprises peuvent ensuite introduire ces données dans des plateformes d’analyse et de business intelligence afin de prendre des décisions plus éclairées. Traditionnellement, les transferts de données ont lieu à des intervalles prédéfinis, plutôt qu’en temps réel, privilégiant la précision et la stabilité plutôt que la rapidité, bien que de nombreuses architectures ETL modernes prennent désormais en charge la communication basée sur des événements.

Les entreprises n’ont pas nécessairement à choisir entre l’iPaaS et l’ETL. On peut les considérer comme des solutions complémentaires répondant chacune à des besoins commerciaux distincts.

L’iPaaS convient parfaitement aux entreprises qui ont besoin d’une solution d’intégration complète et unifiée. Sa suite d’outils permet aux entreprises de concevoir et de surveiller des automatisations personnalisées ou préconfigurées, de gérer les cycles de vie des API et d’optimiser les pipelines de données, rationalisant ainsi les processus métier dans les environnements sur site, hybrides et cloud.

Les plateformes ETL, quant à elles, pourraient être idéales pour les entreprises qui doivent traiter, organiser et comprendre d’immenses quantités de données non structurées provenant de sources disparates.

À mesure que les entreprises modernes adoptent de plus en plus des systèmes évolutifs basés sur le cloud et les microservices, les distinctions entre iPaaS et ETL commencent à s’estomper : de nombreuses solutions iPaaS proposent désormais des capacités de traitement et de stockage de données similaires à celles de l’ETL, en plus des fonctionnalités d’intégration traditionnelles. Les plateformes ETL, quant à elles, s’inspirent de l’iPaaS en prenant en charge les workflows pilotés par les événements, l’optimisation des données alimentée par l’IA et la surveillance avancée.

Examinons de plus près l’iPaaS et l’ETL pour mieux comprendre leurs différences.

L’iPaaS est une suite logicielle de haut niveau qui peut faciliter un large éventail de capacités d’intégration, incluant la transformation et la synchronisation des données, l’orchestration des pipelines de données, la surveillance centralisée et la gestion des API. L’iPaaS permet à différents systèmes, y compris les applications SaaS, les microservices, les systèmes hérités et d’autres composants informatiques, d’échanger des données à travers des protocoles, des architectures et des formats de données.

Traditionnellement, les organisations utilisaient des systèmes d’intégration d’applications d’entreprise (EAI) ou des solutions personnalisées basées sur des middlewares pour intégrer les applications et les systèmes. L’iPaaS offre une mise à jour moderne, avec des plateformes conçues pour intégrer des applications et des sources de données dans des environnements sur site, hybrides et multicloud. Ces plateformes sont souvent idéales pour les workflows API-first.

Contrairement aux plateformes EAI, qui sont généralement gérées en interne, l’iPaaS suit un modèle de logiciel en tant que service, auquel les entreprises s’abonnent pour accéder à un ensemble d’outils d’intégration hébergés par un fournisseur tiers. Le fournisseur fournit une infrastructure d’intégration sous-jacente tout en permettant aux clients de créer et de personnaliser des automatisations avec des outils low-code, des connecteurs préconçus et des modèles glisser-déposer.

Cette approche peut améliorer l’agilité des équipes et accélérer les déploiements : au lieu de construire des intégrations individuelles à partir de zéro, les équipes informatiques peuvent utiliser la plateforme iPaaS pour standardiser et rationaliser les processus de maintenance et de codage gourmands en ressources.

Les outils iPaaS présentent également une fonctionnalité de plan de contrôle centralisé, où les équipes informatiques peuvent surveiller les mouvements de données, identifier les décalages et les erreurs et appliquer les politiques de gouvernance et de conformité. Les tableaux de bord offrent une visibilité d’intégration de bout en bout, aidant les équipes à optimiser les cartographies de données, à réduire les goulots d’étranglement en matière de performances et à détecter les failles de sécurité.

Les premières solutions iPaaS ont été principalement conçues pour faciliter les transactions éphémères et sans état, où le serveur récepteur ne conserve pas les données entre les sessions. L’accent est mis sur l’évolutivité, la connectivité et la rapidité. Cette approche architecturale a bien fonctionné pour les cas d’utilisation en temps réel, mais elle a eu du mal à s’adapter à une orchestration complexe, avec état, nécessitant un contexte persistant tout au long des étapes.

Aujourd’hui, toutefois, ces limitations sont moins préoccupantes, car les principales plateformes iPaaS supportent désormais à la fois les déploiements sans état et les déploiements à état, favorisant ainsi des workflows complexes en plusieurs étapes et un traitement en batch sans sacrifier la performance. De la même manière, de nombreuses solutions iPaaS modernes permettent désormais aux entreprises d’exécuter plusieurs environnements d’intégration en parallèle, certains moteurs de workflow étant conçus pour une communication synchrone en temps réel (requête-réponse) et d’autres pour des automatisations asynchrones non sensibles au temps (pilotées par les événements). Ces fonctionnalités varient selon la plateforme et le fournisseur.

Malgré ces innovations modernes, les équipes ayant des besoins d’intégration non conventionnels ou edge pourraient trouver l’iPaaS trop limitant, préférant

Les plateformes ETL aident les entreprises à consolider, traiter et organiser les informations provenant de multiples sources de données pour une utilisation dans des domaines tels que l’analytique, l’audit, l’entraînement des modèles d’IA et d’autres applications.

Le processus commence par l’extraction, où les données sont collectées à partir de multiples sources (bases de données relationnelles, applications SaaS, API, documents texte et fichiers journaux, etc.) et transférées vers une zone de simulation centrale. Les données sont ensuite conditionnées et transformées (par enrichissement, découplage, dénormalisation et d’autres processus) avant d’arriver finalement à un système cible, tel qu’un data lake, un entrepôt de données ou un serveur cloud.

Parce que les outils ETL consolident, nettoient et affinent les données provenant de sources disparates, ils peuvent améliorer la prise de décision en entreprise, en fournissant un contexte plus approfondi sur la façon dont les différentes applications et les composants informatiques interagissent entre eux. Les processus ETL contribuent également à garantir que les entreprises obtiennent une vision unifiée du comportement et des performances du système.

Les entreprises automatisent généralement les pipelines ETL, soit par le biais de systèmes gérés en interne, soit par le biais d’une solution ETL tierce, réduisant ainsi la saisie manuelle des données et améliorant la précision. Un processus connexe appelé ETL inversé collecte les données stockées dans un entrepôt de données et les envoie aux systèmes opérationnels, aux applications SaaS ou à d’autres consommateurs en aval.

Les processus ETL se déroulaient traditionnellement sur site, mais les nouveaux outils ETL peuvent fonctionner dans des environnements locaux, cloud et hybrides. De même, alors que les solutions ETL traditionnelles étaient optimisées pour le traitement par lots (où les transferts de données ont lieu à des heures planifiées et prédéfinies), de nombreux cadres ETL modernes supportent désormais également la communication en temps réel pilotée par les événements. Les architectures ETL prenant en charge le streaming peuvent capturer et organiser les données en quelques secondes ou minutes, favorisant ainsi des workflows d’orchestration des données de l’Internet des objets (IdO), des pipelines de détection de la fraude, des analyses en temps réel et d’autres cas d’utilisation dépendants du temps.

Lorsqu’elles sont correctement mises en œuvre, les plateformes ETL peuvent gérer les données à grande échelle de manière précise et fiable et contribuer à améliorer l’auditabilité des workflows. C’est une fonctionnalité particulièrement utile dans les secteurs très réglementés tels que la santé, la finance et l’énergie. Elles conviennent également aux entreprises qui travaillent avec des données sensibles (telles que les dossiers médicaux ou financiers), car le chiffrement, le masquage et d’autres mesures de sécurité interviennent en cours de transformation, ce qui permet de s’assurer que les données respectent les protocoles de sécurité au moment où elles atteignent leur destination.

Les workflows ETL sont souvent bien adaptés aux processus d’affinage des données répétables à grande échelle, en particulier ceux qui nécessitent une puissance de traitement plus intensive et une gestion et un entreposage de données avancés, et où la fiabilité et la précision comptent plus que la flexibilité et l’agilité.

Ainsi, à mesure que les capacités ETL et iPaaS convergent, la dichotomie porte moins sur la manière dont les données se déplacent dans le système que sur la question de savoir si une entreprise privilégie la profondeur des schémas (ETL) ou l’accessibilité et la connectivité (iPaaS).

Les entreprises privilégient souvent les outils ETL pour leur cohérence, leur contrôle précis et leur efficacité à grande échelle. L’iPaaS, quant à lui, offre souvent plus de flexibilité et de facilité d’utilisation, permettant des intégrations SaaS plus rapides, en particulier pour les équipes non techniques. Il existe néanmoins des exceptions, avec des solutions hybrides qui concilient le débit élevé et la stabilité de l’ETL avec l’agilité de l’iPaaS. Les capacités, les points forts et les limites varient en fonction du fournisseur et de la plateforme.

L’extraction, le chargement et la transformation (ELT) est une variante moderne basée sur le cloud de l’ETL traditionnel. Après l’extraction des données, l’ELT saute l’étape de transformation et envoie les données brutes directement à un data lake ou à un autre système cible. Le système cible (également appelé ressource de destination) peut utiliser ses propres capacités informatiques pour cartographier, convertir et transformer les données en fonction des besoins ultérieurs.

Les data lakes sont une option de stockage populaire dans les cadres ELT car ils peuvent aider les entreprises à stocker de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées à un coût relativement faible. Les data lakehouses, qui combinent la flexibilité des data lakes avec l’application d’un schéma des entrepôts de données, constituent une autre option de stockage populaire.

Les deux approches permettent aux entreprises de traiter et d’affiner les données là où elles se trouvent, plutôt que de les copier dans un système séparé et cloisonné à des fins de transformation. (En général, les data lakes bruts n’intègrent pas de capacités de transformation. La transformation est gérée par un moteur de calcul externe, superposé à la couche supérieure. Les data lakehouses et les plateformes de stockage modernes similaires disposent souvent d’un moteur de transformation intégré.)

Parce que l’ELT saute l’étape initiale de transformation des données (la transformation a lieu en aval), il évite les ralentissements de la migration et les goulets d’étranglement qui peuvent affecter les pipelines ETL traditionnels. Pourtant, sans une gouvernance adéquate, les plateformes ELT peuvent devenir difficiles à manier ; les entreprises peuvent avoir du mal à comprendre les données brutes non structurées qui s’accumulent progressivement dans le stockage.

Ces dernières années, l’ELT est devenu le modèle préféré des entreprises modernes pour plusieurs raisons, notamment :

• Les entrepôts de données cloud disposent désormais d’un calcul intégré massif et évolutif, ce qui réduit souvent le coût du chargement des données brutes et leur transformation dans l’entrepôt
  
  
• L’ELT charge les données dans leur forme d’origine, ce qui permet aux ingénieurs de les retransformer si nécessaire sans les réingérer depuis la source
  
  
• Le fait de déplacer rapidement des données vers un entrepôt et de les transformer par la suite peut permettre un travail d’analyse itératif et une création de valeur plus rapides

Cependant, l’ETL reste courant dans les secteurs réglementés où les données sensibles brutes ne peuvent être stockées sans masquage ou filtrage préalable, dans les scénarios avec des exigences strictes de minimisation des données et dans les environnements métier traditionnels qui reposent sur une infrastructure sur site (plutôt que sur l’entreposage dans le cloud).

En résumé, l’ELT est devenu la norme dans les piles de données modernes et cloud natives, mais l’ETL reste populaire dans les scénarios où les contraintes de conformité, de sécurité ou d’infrastructure exigent une transformation avant le chargement. L’ELT est très efficace pour les données semi-structurées à fort volume, tandis que l’ETL reste privilégié pour les données nécessitant une transformation lourde et complexe ou une validation stricte avant d’être envoyées. Il n’est pas rare que les entreprises utilisent les deux modèles en fonction de la source de données ou du cas d’utilisation.

Les outils ETL aident les entreprises à collecter, transformer et stocker des données provenant de sources disparates de manière sûre et efficace, y compris les appareils IdO, les bases de données relationnelles et les applications SaaS. En normalisant et en affinant les données précédemment encombrées ou illisibles, les outils ETL permettent aux systèmes en aval de générer des informations commerciales précises et cohérentes.

En voici quelques exemples :

Si l’iPaaS et l’ETL ont toujours répondu à des besoins différents en matière d’intégration de données, les deux approches convergent progressivement. Cela s’explique par le fait que les entreprises n’ont plus besoin de choisir entre la vitesse et l’évolutivité des workflows API-first et la précision et la stabilité du traitement de données orienté lots.

Au contraire, les approches distribuées et cloud natives permettent aux fournisseurs d’intégration de soutenir à la fois des échanges de données légers en temps réel et des processus d’intégration complexes basés sur des intervalles sous le même cadre architectural et de gouvernance. Par exemple, certaines solutions ETL modernes intègrent une gestion de pipelines low-code et no-code, une orchestration des données pilotée par l’IA et des capacités sans serveur, qui reflètent les fonctionnalités typiques de l’iPaaS.

En parallèle, pour fournir une solution d’intégration de bout en bout aux clients, certains fournisseurs iPaaS intègrent désormais des fonctionnalités similaires à l’ETL, telles que le traitement par lots et la cartographie avancée des flux de données, en plus de leurs capacités habituelles d’intégration entre applications.

Les entreprises disposent de plus de flexibilité que jamais quant à la manière dont elles gèrent les intégrations à l’échelle de l’entreprise. Elles peuvent choisir de gérer le traitement par lots en interne tout en confiant les responsabilités de synchronisation des données en temps réel à un fournisseur iPaaS tiers. Elles peuvent également opter pour une solution d’intégration unique qui fournit des fonctionnalités de traitement des données en temps réel et par lots.

À mesure que les entreprises adoptent de plus en plus des initiatives de transformation numérique, visant à intégrer des technologies modernes (telles que l’IdO, le machine learning et l’automatisation) dans chaque fonction de l’entreprise, les distinctions entre iPaaS et ETL moderne continueront probablement de s’estomper.

Comme les plateformes iPaaS et ETL ciblent généralement des tâches d’intégration différentes, les entreprises peuvent déterminer quelle solution est la plus rentable pour leur cas d’utilisation particulier. Un point de départ : traitez-vous principalement de grandes quantités de données ou une grande variété de services ? Les solutions ETL correspondent étroitement au premier cas d’utilisation, tandis que l’iPaaS convient souvent mieux au second.

Deux principaux pilotes de coût pour les workflows ETL sont le stockage et le calcul. Les solutions ETL traitent souvent de grands volumes de données, ce qui peut nécessiter une puissance de calcul importante. Les entreprises peuvent également engager des frais de stockage élevés, car les données s’accumulent dans les data lakes et d’autres référentiels.

Cependant, les entreprises peuvent atténuer certaines de ces dépenses en effectuant régulièrement des audits et en éliminant les données en double ou obsolètes. Les équipes peuvent également programmer des transformations de données pendant les heures creuses, lorsque le trafic réseau limité et la disponibilité de la bande passante plus élevée contribuent à des coûts globaux plus faibles.

Transformer les données trop fréquemment (ou pendant les périodes de forte demande) peut entraîner des problèmes d’efficacité, car l’ETL convient mieux au traitement par lots limité et reproductible, plutôt qu’aux échanges de données immédiats à la demande.

Comme l’iPaaS est principalement conçu pour les échanges et les synchronisations de données en temps réel, son approche légère et centrée sur l’API tend à entraîner des prix initiaux plus bas, les dépenses s’accumulant progressivement en fonction de l’utilisation. Les fournisseurs iPaaS facturent généralement en fonction du nombre de connecteurs ou de points de terminaison utilisés par un client ou de la fréquence des appels API.

Mais lorsque le volume de données dépasse un certain seuil, l’iPaaS peut entraîner des inefficacités en termes de coûts. Un excès de connecteurs, par exemple lorsque plusieurs équipes créent des connecteurs dupliqués par inadvertance ou conservent des connecteurs qui ne sont plus utilisés, peut également entraîner des coûts exorbitants.

Dans le cadre des mises en œuvre iPaaS et ETL, les équipes commencent par analyser leurs besoins en stockage de données et comparer les services. Après avoir sélectionné une ou plusieurs solutions d’intégration (ou choisi de concevoir et gérer des intégrations en interne), les entreprises conçoivent des pipelines de données qui dictent comment l’information est transformée, stockée et distribuée dans tout le système. Les équipes peuvent également créer ou personnaliser des automatisations, réduisant ainsi leur dépendance aux processus manuels de gestion des données.

Ensuite, les entreprises mettent en place des cadres des exigences et de sécurité, y compris des procédures d’audit, de contrôle et de dépannage bien définies. Dans le cadre de l’ETL, l’observabilité s’articule principalement autour des flux de données, des dépendances des pipelines, de l’état des services et du stockage, tandis que l’iPaaS a une portée plus large, prenant en compte les cycles de vie des API, les interactions entre services et d’autres composants d’intégration en plus de la gestion de données traditionnelle.

Les entreprises réévaluent fréquemment leur pile d’intégration en fonction de l’évolution des conditions du marché, de la demande des clients, du lancement de nouveaux produits et d’autres facteurs. Par exemple, une entreprise peut avoir besoin d’une plus grande capacité de stockage ou d’un ensemble plus étendu de connecteurs au fur et à mesure de son expansion et de l’arrivée de nouveaux clients. Dans ce cas, l’entreprise peut passer à un autre niveau d’abonnement ou à une nouvelle plateforme d’automatisation. Il peut aussi éliminer régulièrement les services inutiles afin de réduire les dépendances d’orchestration et de rationaliser les opérations. Toutefois, cette solution est souvent moins courante et plus complexe sur le plan opérationnel que la mise à l’échelle.