Qu’est-ce que l’intégration des données ?

L’intégration des données implique une série d’étapes et de processus visant à rassembler les données provenant de sources disparates et à les transformer en données de format unifié et exploitable. Voici un aperçu du déroulement d’un processus d’intégration de données classique :

1. Identification des sources de données : La première étape consiste à identifier les différentes sources de données à intégrer, telles que les bases de données, les feuilles de calcul, les services cloud, les API, les systèmes hérités, etc.
   
   
2. Extraction des données : Ensuite, les données sont extraites à partir des sources identifiées à l’aide d’outils ou de processus d’extraction, qui peuvent impliquer l’interrogation de bases de données, l’extraction de fichiers à partir d’emplacements distants ou la récupération de données via des API.
   
   
3. Mappage des données : Différentes sources de données peuvent utiliser différentes terminologies, différents codes ou différentes structures pour représenter des informations similaires. La création d’un schéma de mappage qui définit les correspondances entre les éléments de données provenant de différents systèmes garantit un alignement approprié des données pendant l’intégration.
   
   
4. Validation des données et assurance qualité : L’étape de validation consiste à vérifier la présence d’erreurs, d’incohérences et de problèmes d’intégrité des données afin d’en garantir l’exactitude et la qualité. Des processus d’assurance qualité sont mis en œuvre pour maintenir la précision et la fiabilité des données.
   
   
5. Transformation des données : À ce stade, les données extraites sont converties et structurées dans un format commun afin de garantir leur cohérence, leur exactitude et leur compatibilité. Cela peut impliquer le nettoyage, l’enrichissement et la normalisation des données.
   
   
6. Chargement des données : Le chargement des données consiste à charger les données transformées dans un entrepôt de données ou dans toute autre destination souhaitée à des fins d’analyse ou de reporting plus approfondis. Le processus de chargement peut être effectué par lots ou en temps réel, en fonction des besoins.
   
   
7. Synchronisation des données : La synchronisation permet de garantir que les données intégrées sont maintenues à jour au fil du temps, que ce soit via des mises à jour périodiques ou une synchronisation en temps réel si une intégration immédiate de données nouvellement disponibles est nécessaire.
   
   
8. Gouvernance et sécurité des données : Lors de l’intégration de données sensibles ou réglementées, les pratiques de gouvernance des données garantissent qu’elles sont traitées conformément aux réglementations et aux exigences en matière de confidentialité. Des mesures de sécurité supplémentaires sont mises en œuvre pour protéger les données pendant leur intégration et leur stockage.
   
   
9. Gestion des métadonnées : Les métadonnées, qui fournissent des informations sur les données intégrées, facilitent leur découverte et leur utilisation, permettant aux utilisateurs d’en comprendre plus facilement le contexte, la source et la signification.
   
   
10. Accès aux données et analyse : Une fois intégrés, les jeux de données peuvent être consultés et analysés à l’aide de divers outils, tels que des logiciels de BI, des outils de reporting et des plateformes d’analyse. Cette analyse permet d’obtenir des informations qui orientent la prise de décision et les stratégies métier.

Globalement, l’intégration des données implique une combinaison de processus techniques, d’outils et de stratégies permettant de garantir que les données provenant de diverses sources sont harmonisées, précises et disponibles pour une analyse et une prise de décision pertinentes.

Il existe plusieurs types d’intégration de données, chacun ayant ses points forts et ses points faibles. La méthode d’intégration de données la plus appropriée dépendra de facteurs tels que les besoins de l’organisation en matière de données, son environnement technologique, ses exigences en termes de performances et ses contraintes budgétaires.

L’ELT (extraction, chargement, transformation) consiste à extraire des données de leur source, à les charger dans une base de données ou un entrepôt de données, puis à les transformer dans un format adapté aux besoins de l’entreprise. Cela peut impliquer le nettoyage, l’agrégation ou la synthèse des données. Les pipelines de données ELT sont couramment utilisés dans les projets big data et le traitement en temps réel, où la rapidité et l’évolutivité sont des facteurs critiques.

Le processus ELT repose fortement sur la puissance et l’évolutivité des systèmes modernes de stockage de données. En chargeant les données avant de les transformer, l’ELT tire pleinement parti de la puissance de calcul de ces systèmes. Cette approche permet un traitement des données plus rapide et une gestion plus flexible de ces dernières par rapport aux méthodes traditionnelles.

Avec l’ ETL (extraction, transformation, chargement), les données sont transformées avant d’être chargées dans leur système de stockage. Autrement dit, la transformation a lieu en dehors du système de stockage des données, généralement dans une zone de préparation distincte.

En termes de performances, l’ELT a souvent l’avantage, car il tire parti de la puissance des systèmes de stockage de données modernes. Les pipelines de données ETL, quant à eux, peuvent constituer un meilleur choix dans les scénarios où 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.

L’intégration des données en temps réel consiste à capturer et à traiter les données dès qu’elles sont disponibles dans les systèmes sources, puis à les intégrer immédiatement dans le système cible. Cette méthode de traitement des données en continu est généralement utilisée dans les scénarios où des informations actualisées sont nécessaires, telles que l’analytique en temps réel, la détection des fraudes et la surveillance.

Une forme d’intégration des données en temps réel, la capture des données modifiées (CDC), applique les mises à jour apportées aux données des systèmes sources aux entrepôts de données et autres référentiels. Ces modifications peuvent ensuite être appliquées à un autre référentiel de données ou mises à disposition dans un format consommable par l’ETL, par exemple, ou d’autres types d’outils d’intégration de données.

L’intégration des applications (API) consiste à intégrer des données entre différentes applications logicielles afin d’un garantir un flux et une interopérabilité fluides. Cette méthode d’intégration des données est couramment utilisée dans des scénarios où différentes applications doivent partager des données et fonctionner ensemble. Il s’agit par exemple de s’assurer que votre système RH dispose des mêmes données que votre système financier.

La virtualisation des données consiste à créer une couche virtuelle qui fournit une vue unifiée des données provenant de différentes sources, quel que soit leur emplacement physique. Elle permet aux utilisateurs d’accéder aux données intégrées et de les interroger à la demande sans déplacement physique de ces données. Elle est utile dans les scénarios où l’agilité et l’accès en temps réel aux données intégrées sont cruciaux.

Grâce à l’intégration fédérée des données, les données restent dans leurs systèmes sources d’origine, et les requêtes sont exécutées sur ces systèmes disparates en temps réel pour récupérer les informations requises. Cette approche est adaptée aux scénarios dans lesquels les données n’ont pas besoin d’être déplacées physiquement et où elles peuvent être intégrées virtuellement pour l’analyse. Bien que l’intégration fédérée réduise le phénomène de duplication des données, elle peut souffrir de problèmes de performances.

L’intégration des données est utilisée dans un large éventail de secteurs et de scénarios pour répondre à divers besoins et défis professionnels. Voici ses cas d’utilisation les plus courants :

• Entreposage de données : L’intégration des données intervient lors de la création d’un entrepôt de données . Il s’agit de créer un magasin de données centralisé pour l’analyse et le reporting de base.
  
  
• Développement de data lakes : les environnements big data associent souvent données structurées, non structurées et semi-structurées. Déplacer ces données d’une plateforme sur site cloisonnée vers un data lake facilite l’extraction de valeur grâce à une analyse avancée des données, alimentée notamment par l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML).
  
  
• Vue client à 360° : consolider les données clients provenant de différentes sources comme les systèmes de gestion de la relation client (CRM) , les bases de données marketing et les plateformes de support, permet aux entreprises de créer une vue unifiée de chaque client. Lorsqu’elles sont bien intégrées, les données clients permettent aux entreprises de mieux cibler leurs efforts de marketing, d’identifier les opportunités de vente croisée ou incitative et d’offrir un meilleur service client.
  
  
• Business Intelligence et reporting : L’intégration des données est essentielle pour créer des rapports et des tableaux de bords de BI complets qui fournissent des informations sur différents aspects de la performance d’une entreprise, tels que les ventes, le marketing, les finances et les opérations.
  
  
• Traitement des données IdO (Internet des objets) : l’ intégration des données provenant des appareils connectés facilite la surveillance et la gestion de ces derniers, l’analyse des données de capteurs et l’automatisation des processus grâce à une visibilité en temps réel.

Pendant de nombreuses années, l’approche la plus courante en matière d’intégration des données consistait pour les développeurs à utiliser des scripts de code écrits en SQL (Structured Query Language), le langage de programmation standard utilisé dans les bases de données relationnelles.

Aujourd’hui, les différents fournisseurs informatiques proposent un large éventail d’outils d’intégration des données qui automatisent, rationalisent et documentent ce processus, allant des solutions open source aux plateformes complètes d’intégration des données. Ces systèmes associent généralement plusieurs des outils suivants :

• Outils ETL : les outils ETL sont utilisés pour extraire des données à partir de diverses sources, les transformer selon le format ou la structure souhaités, puis les charger dans un système cible, comme les entrepôts de données ou les bases de données. Outre l’entreposage de données, ces outils facilitent l’intégration et la migration des données.
  
  
• Enterprise service bus (ESB) et middleware : Ces outils facilitent l’intégration de divers services et applications logiciels en fournissant une infrastructure de messagerie et de communication. Ils permettent d’échanger des données en temps réel, d’orchestrer les workflows et de gérer les API.
  
  
• Outils de réplication des données : Les outils de réplication des données sont utilisés pour répliquer les données des systèmes sources vers les systèmes cibles en continu, pour en maintenir la synchronisation. L’intégration de données en temps réel, la reprise après sinistre et les scénarios impliquant une haute disponibilité en sont des cas d’utilisation courants.
  
  
• Outils de virtualisation des données : Ils permettent de créer une couche virtuelle qui fournit une vue unifiée des données provenant de différentes sources, quel que soit leur emplacement physique. Ces outils permettent aux utilisateurs d’accéder aux données intégrées et de les interroger sans déplacement physique de ces dernières.
  
  
• Plateformes d’intégration des données en tant que service (iPaaS) : Les solutions iPaaS offrent des services d’intégration de données basés sur le cloud, notamment la transformation des données, le routage des données, la gestion des API et la connectivité à diverses applications cloud et sur site. Elles sont couramment utilisées pour l’intégration du cloud hybride et la connexion des applications SaaS.
  
  
• Outils d’intégration des données en continu : Ces outils se concentrent sur l’intégration en temps réel des données en continu provenant de sources telles que les appareils IdO, les capteurs, les réseaux sociaux et les flux d’événements. Ils permettent aux organisations de traiter et d’analyser les données à mesure qu’elles sont générées.
  
  
• Outils de qualité et de gouvernance des données : ces outils permettent de garantir que les données intégrées à partir de sources multiples répondent aux normes de qualité, sont conformes aux exigences réglementaires, ainsi qu’aux politiques de gouvernance des données. Ces outils proposent généralement des fonctions de profilage, de nettoyage et de gestion des métadonnées.
  
  
• Outils CDC : Les outils CDC capturent et répliquent les modifications dans les données des systèmes sources en temps réel. Ces outils sont souvent utilisés pour maintenir les entrepôts de données à jour, ainsi que pour les analyses en temps réel.
  
  
• Outils MDM (Master Data Management : Les outils MDM se concentrent sur la gestion des données de référence des clients, des produits, des employés et d’autres types de master data, et ils garantissent leur cohérence et leur exactitude dans l’ensemble de l’organisation. Ces outils incluent souvent des capacités d’intégration de données permettant de consolider et de synchroniser les données de référence provenant de différents systèmes.
  
  
• Plateformes de gestion des API : ces plateformes proposent des outils de conception, de publication et de gestion des API. Si leur objectif principal est de faciliter l’intégration des API, ils jouent un rôle essentiel dans la connexion des systèmes et des applications.