Qu’est-ce que l’intégration des données en temps réel ?

L’intégration des données en temps réel consiste à capturer et à traiter des données provenant de plusieurs sources dès qu’elles sont disponibles, puis à les intégrer immédiatement dans un système cible.
 

À l’instar de l’approche traditionnelle, l’intégration en temps réel permet de combiner et d’harmoniser des données susceptibles d’être cloisonnées ou incohérentes au sein d’une organisation. Le processus comprend plusieurs étapes, de l’ingestion à l’analyse des données. Les utilisateurs sont ainsi en mesure de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

La différence réside dans la vitesse à laquelle les données sont disponibles. L’intégration en temps réel permet aux utilisateurs d’extraire des informations à partir des données avec un délai minimal, généralement de l’ordre de quelques millisecondes.

L’accès instantané à des données de haute qualité provenant d’un large éventail de sources (bases de données, feuilles de calcul, applications, services cloud, etc.) et de formats variés offre aux entreprises la flexibilité nécessaire pour réagir rapidement au changement. Cela ouvre la voie à diverses applications, par exemple le business intelligence (BI), l’IA générative, l’hyper-personnalisation, etc.

Les processus traditionnels d’intégration des données, tels que le traitement par lots, sont incapables de prendre en charge les volumes croissants de données et les débits élevés requis par les entreprises modernes. L’intégration des données en temps réel repose sur diverses technologies de diffusion en continu (streaming) et processus de données en temps réel, allant des solutions open source aux plateformes complètes d’intégration des données, conçues pour fonctionner en continu et à grande échelle.

Les données ont une influence considérable sur l’innovation et constituent un atout essentiel pour les entreprises qui en ont fait un élément central de leur activité. Cependant, la quantité de données générées augmente rapidement : les prévisions annoncent un volume mondial de données d’environ 393,9 zettaoctets à l’horizon 2028. De plus, les données sont de plus en plus distribuées et diversifiées, et stockées dans divers systèmes et référentiels, dans le cloud et sur site.

La gestion de cette quantité toujours plus importante de données est un véritable défi. Les organisations sont confrontées à des problèmes de silos de données, de données obsolètes (lorsque les mises à jour sont absentes pendant une période donnée), de gouvernance des données et de latence réseau élevée.

La pression pour plus d’agilité et d’innovation vient compliquer le défi que représente la gestion moderne des données. Les marchés actuels sont volatils, et les organisations comprennent qu’elles ont besoin d’un traitement des données en temps réel pour réagir rapidement au changement. À cela s’ajoute un nouvel impératif concurrentiel : l’IA générative, qui devrait augmenter le PIB mondial de 7 % au cours des dix prochaines années.

Cependant, l’IA générative nécessite d’énormes quantités de données de haute qualité pour produire des résultats intéressants. Et pour les cas d’utilisation qui requièrent une réponse en temps réel des modèles d’IA générative (détection des fraudes ou logistique, par exemple), il est essentiel que les données soient fournies dès leur collecte. À ce jour, seuls 16 % des responsables technologiques sont convaincus que leurs capacités actuelles en matière de cloud et de données sont suffisantes pour prendre en charge l’IA générative¹.

L’intégration en temps réel répond à ce besoin actuel d’accès immédiat aux données, tout en offrant les avantages de l’approche traditionnelle, à savoir la réduction des silos et l’amélioration de la qualité des données. Elle augmente également l’efficacité opérationnelle en accélérant la prise de décision fondée sur les données.

Les données en temps réel sont souvent classées en deux catégories : les données de diffusion en continu et les données d’événement. Il est essentiel de comprendre les différences et les liens entre ces deux types de données pour les organisations qui souhaitent intégrer et exploiter les données en temps réel.

Il s’agit de données qui circulent en continu depuis diverses sources, telles que les appareils connectés à l’Internet des objets (IdO), les marchés financiers, les réseaux sociaux ou les transactions d’e-commerce. Ces données sont essentielles au big data et à l’analyse en temps réel, à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning. On les retrouve également à la base d’autres cas d’utilisation qui nécessitent des informations continues et à jour.

Un événement correspond à un changement, une action ou une occurrence importante pour un système. Il peut par exemple s'agir d'une vente de produit, d'un virement bancaire ou d'une température atteignant un seuil donné. Les événements liés sont regroupés. Le flux continu de ces événements groupés constitue ce que l’on appelle un flux d’événements. Cependant, tous les cas de diffusion en continu de données ne sont pas constitués d’événements.

Il existe plusieurs outils et méthodes d’intégration des données en temps réel. Exemples :

• Intégration des données de diffusion en continu
• Capture des données modifiées
• Intégration d’applications
• Data Virtualization

Contrairement à l’intégration par lots, qui consiste à intégrer des données issues de différentes sources à intervalles réguliers, l’intégration des données de diffusion en continu s’effectue en temps réel, dès qu’elles sont disponibles. Cette approche consiste à consommer, traiter et charger en permanence des flux de données dans un système cible en vue de leur analyse. Elle favorise ainsi l’analyse avancée des données, le machine learning et d’autres cas d’utilisation des données en temps réel, notamment la détection des fraudes et l’analyse IdO.

Sa mise en œuvre nécessite des pipelines de données de diffusion en continu, capables de transférer des millions d’enregistrements de données entre les systèmes d’entreprise avec une faible latence et une vitesse élevée. Ces pipelines ont pour but de garantir l’intégrité des données en réduisant considérablement le risque de corruption ou de duplication des données, deux problèmes courants lors du traitement rapide de grands volumes de données.

Les plateformes d’intégration des données telles qu’Apache Kafka et IBM StreamSets permettent de mettre en place des pipelines de données de diffusion en continu adaptés aux écosystèmes informatiques uniques des entreprises.

La capture des données modifiées applique les modifications dès qu’elles surviennent dans les sources de données (bases de données Microsoft SQL Server, Oracle ou MongoDB, par exemple) aux entrepôts de données, solutions ETL et autres référentiels de données ou systèmes cibles. Les modifications peuvent inclure des suppressions, des insertions et des mises à jour de données. Contrairement aux outils de réplication des données, cette technique capture et réplique uniquement les modifications, et non l’ensemble des données.

Essentiellement, la capture des données modifiées contribue à maintenir les systèmes à jour en temps réel. En transmettant uniquement les données qui ont été modifiées, elle réduit également la charge de traitement des données, les temps de chargement et le trafic réseau.

Pour fonctionner, les entreprises utilisent en moyenne près de 1 200 applications cloud, qui génèrent chacune leurs propres données, conduisant ainsi à la création de silos. Or, les workflows modernes nécessitent des flux de données en temps réel entre les applications et les systèmes. L’intégration des applications, également appelée intégration logicielle, automatise et rationalise les processus de transfert de données entre les applications logicielles afin de permettre l’intégration des données en temps réel ou quasi réel.

Les entreprises ont souvent recourt à des API pour créer et automatiser les workflows d’intégration des applications. Une API est un ensemble de règles ou de protocoles qui permet aux applications de communiquer entre elles et d’échanger des données de manière transparente.

Les entreprises peuvent également se servir de webhooks et de middlewares pour faciliter l’intégration des applications.

La virtualisation des données crée une couche virtuelle qui offre une vue unifiée des flux de données en temps réel provenant de diverses sources, telles que les données des capteurs et les journaux d’équipement. Cette vue agrégée élimine le besoin de déplacer, de dupliquer ou de traiter par lots les données à un autre endroit. Ces capacités réduisent considérablement le temps et les coûts d’intégration, tout en minimisant le risque d’inexactitudes ou de perte de données.

Les outils de virtualisation des données peuvent également fournir une couche sémantique, c’est-à-dire une interface utilisateur qui convertit les données en termes significatifs pour la prise de décision.

De plus, la virtualisation des données fonctionne aussi bien pour les données en temps réel que pour les données historiques, créant ainsi une vue complète de l’écosystème de données opérationnelles de l’organisation. Le riche jeu de données ainsi obtenu est idéal pour entraîner les modèles de fondation de l’IA générative.

Selon les besoins de l’organisation, d’autres types de processus d’intégration des données peuvent être utilisés en tandem avec l’intégration des données en temps réel.

• Intégration des données par lots : les données sont collectées et stockées dans un groupe. Puis, après un certain temps ou lorsqu’une certaine quantité de données a été collectée, elles sont déplacées et intégrées sous forme de lot. Cette méthode est idéale pour les workloads gourmands en ressources informatiques et lorsque le temps n’est pas un facteur déterminant.
  
  
• Intégration des données par micro-lots : cette méthode est souvent considérée comme une alternative en temps quasi réel au traitement par lots traditionnel. Le traitement des données s’effectue par workloads plus petits et plus fréquents, ce qui permet d’obtenir des informations en temps quasi réel avec une latence réduite.
  
  
• Extraction, transformation, chargement (ETL) : l’intégration des données par ETL combine, nettoie et organise les données provenant de différentes sources (systèmes ERP, bases de données, etc.) en un seul jeu de données cohérent qui est stocké dans un entrepôt de données, un data lake ou un autre système cible. Les pipelines de données ETL conviennent particulièrement lorsque la qualité et la cohérence des données sont primordiales, car le processus de transformation peut inclure des étapes rigoureuses de nettoyage et de validation des données.

• Extraction, chargement, transformation (ELT) : à l’instar de l’ETL, l’intégration des données par ELT transfère les données brutes d’un système source vers une destination. Cependant, au lieu que les données soient nettoyées au préalable, elles sont chargées directement dans le système de stockage pour être transformées selon les besoins. Cela rend la gestion des données plus flexible. Cette méthode est généralement utilisée dans les scénarios où la vitesse et l’évolutivité sont essentielles.

Bien que ces types d’intégration des données soient parmi les plus courants, la liste n’est pas exhaustive. Par exemple, certaines organisations utilisent également des méthodes d’intégration fédérée, manuelle et d’accès uniforme aux données.

L’intégration des données en temps réel présente un intérêt pour de nombreux secteurs et scénarios. Voici quelques cas d’utilisation courants :