Définition de l’intégration des données
L’intégration des données est le processus permettant de combiner des données provenant de plusieurs sources disparates pour fournir aux utilisateurs une vue unifiée unique. Services d'intégrationIntégration consiste à rassembler des composants plus petits dans un seul système afin qu’il puisse fonctionner comme un seul. Dans un contexte informatique, il regroupe différents sous-systèmes de données pour créer un système plus complet, plus complet et plus standardisé entre plusieurs équipes, ce qui contribue à créer des insights unifiés pour tous.
L’intégration de données permet de consolider considérablement tous les types de données, en tenant compte de sa croissance, de son volume et de tous ses formats variables. La combinaison de ces éléments pour fonctionner à partir d’un ensemble de données permet aux entreprises d’aider les services internes à voir les stratégies et les décisions métier, et à produire des insights métier exploitables et attrayants pour la réussite à court et à long terme. En tant que partie intégrante du pipeline de données, l’intégration ainsi que l’ingestion, le traitement, la transformation et le stockage des données aideront votre entreprise à agréger les données, quel que soit le type, la structure ou le volume.
Comment intégrer des données ?
Il est essentiel de comprendre le fonctionnement de l’intégration des données pour comprendre comment elle bénéficie à vos utilisateurs, processus et technologies. À mesure que les organisations deviennent plus pilotées par les données, l’obtention d’un point d’accès unique pour le stockage, l’accès, la disponibilité et la qualité des données devient de plus en plus difficile. Pour déplacer des données d’un système vers un autre, vous devez créer une voie définie.
L’ingestion de données est un type courant d’intégration des données, où les données d’un système sont intégrées dans un autre système dans un délai imparti. Un autre type d’intégration de données fait référence à un ensemble spécifique de processus pour l’entreposage de données appelé extraction, transformation, chargement (ETL). ETL se compose de trois phases :
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Extraction de données de plusieurs sources et déplacement vers une zone de transit.
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Transformation ou conversion des données, puis réorganisation dans un format approprié pour le chargement dans un entrepôt de données.
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Chargement des données transformées dans un environnement d’entrepôt de données analytiques.
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Une autre alternative consiste à extraire, charger, transformer (ELT), conçu pour envoyer (push) le traitement aux données pour améliorer les performances.
L’intégration des données peut également inclure le nettoyage, le tri, l’enrichissement et des processus supplémentaires pour rendre les données prêtes à être utilisées. Il existe plusieurs façons d’intégrer des données qui dépendent toutes des besoins, de la taille de l’entreprise et des ressources disponibles. Outre ETL et ELT, d’autres types de stratégie sont les suivants :
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Réplication des données
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Virtualisation des données
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Capture des données modifiées
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Intégration des données de streaming
Avantages de l’intégration des données
Vous ne vous en rendez peut-être pas compte, mais l’intégration des données est un processus utilisé par de nombreuses équipes de développement de logiciels et d’opérations informatiques (DevOps). Voici un exemple de ce que vous pensez de votre technologie pour l’avenir. La réflexion constante sur la façon dont votre équipe peut créer, tester et déployer des applications est essentielle à la réussite d’un programme DevOps. De l’expérimentation au déploiement opérationnel tactique, vous avez besoin de programmes et d’applications qui répondent à votre public ou vous risquez de les perdre au profit de vos concurrents. En intégrant des données dans vos stratégies d’application et en obtenant des insights tout au long du processus, cela vous permet de rester à jour et précis.
L’intégration des données peut servir votre organisation à court et à long terme. Voici quelques avantages :
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Meilleures données
Fournir des données plus précieuses, à la fois en termes d’intégrité et de qualité.
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Meilleure collaboration
Amélioration de la collaboration avec un transfert transparent des connaissances entre les systèmes, ce qui signifie une réduction des erreurs.
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Connexions rapides entre les stockages de données
L’ajout d’un système d’intégration de données efficace avec des connexions transparentes garantit que vous serez toujours en mesure d’atteindre vos données lorsque vous en aurez besoin.
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Amélioration de l’efficacité et du retour sur investissement
Étant donné que vous êtes en mesure d’accéder rapidement aux données, vous allez réduire les erreurs.
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Meilleures expériences client et partenaire
Lorsque vous êtes en mesure de conserver les besoins et les souhaits de vos clients, vous pouvez les leur fournir. Par exemple, dans un paramètre de fabrication, vous pouvez commander auprès des fournisseurs lorsque vous devez réapprovisionner votre inventaire.
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Une vue complète de votre entreprise
Cela inclut une image complète de l’analytique métier, des insights et de l’intelligence, ainsi qu’une vue d’ensemble complète des processus et des performances.
Les défis de l’intégration des données
L’explosion des données, des sources de données et des structures de données combinée aux modifications apportées aux services d’infrastructure, à la puissance de calcul, aux outils d’analytique et au Machine Learning a transformé la façon dont les entreprises intègrent les données.
L’un des principaux défis que vous rencontrerez lors de l’apprentissage de l’intégration des données dans vos systèmes actuels est les difficultés inhérentes à la liaison d’un ensemble varié de systèmes en un seul. Cela peut entraîner les opérations suivantes :
Impossible de trouver rapidement vos données
Lorsque vous ne trouvez pas ce dont vous avez besoin, vous et votre équipe perdez beaucoup de temps. Cela affecte la productivité, car vous pouvez avoir des groupes de données inaccessibles à d’autres personnes qui en ont également besoin ou qui peuvent utiliser les insights des données pour créer de meilleures stratégies.
Données de faible qualité ou obsolètes
La collecte constante de données signifie que vous en avez beaucoup à tout moment et, s’il n’existe pas de normes pour l’entrée et la maintenance des données, vous pouvez collecter un grand nombre de données inexactes, obsolètes, en double et insuffisantes. Vous avez besoin d’une option qui permet d’organiser les données incohérentes.
Données associées à d’autres applications
L’association de données à d’autres applications, en particulier les applications héritées, et leur dépendance peuvent rendre leur utilisation ailleurs difficile.
Formats et sources disparates
Vous aurez inévitablement des applications pour de nombreuses équipes différentes, notamment les ventes, le marketing, le service clientèle et la logistique. Étant donné que ces outils sont accessibles, organisés et gérés par le biais de plusieurs équipes, les formats de données peuvent ne pas être cohérents par le biais de toutes. Même quelque chose d’aussi simple que l’écriture d’un numéro de téléphone à l’échelle nationale et internationale peut entraîner un non-alignement de vos données.
Votre équipe utilise un logiciel incorrect
Même si vous utilisez déjà une solution d’intégration, cela ne signifie pas que vous utilisez le bon type de solution ou même la solution elle-même. Veillez à explorer ce que vous aurez besoin de votre solution d’intégration de données pour accomplir et quand.
Trop de données
Oui, vous pouvez avoir trop de données. Si vous n’avez pas de plan pour le moment et la façon dont vous collectez des données, vous pouvez vous retrouver avec un grand nombre d’informations dont vous n’avez pas besoin lors de la préparation des informations que vous faites.
Outils et technologies d’intégration de données
De nombreuses techniques d’intégration de données sont disponibles à tous les niveaux de votre organisation, du manuel à l’automatisation complète. Voici quelques méthodes classiques :
Manual
Comme il n’existe aucune vue unifiée, tous les utilisateurs peuvent accéder aux données dont ils ont besoin via tous les systèmes sources.
En fonction d’une application
Idéale pour les petites équipes, cette méthode nécessite que chaque application implémente l’intégration.
Données d’intergiciel
Cette méthode agit en tant que mappage, ce qui normalise les données à ajouter au pool maître. L’intergiciel (middleware) peut aider à transférer des données à partir d’applications héritées lorsqu’elles ne peuvent pas se connecter à d’autres applications plus récentes.
Accès uniforme
Les données restent dans les systèmes sources avec plusieurs vues définies qui offrent une vue unifiée à tous les utilisateurs.
Stockage de données courant
Cette méthode crée un système qui copie les données de la source principale tout en gérant des données supplémentaires en dehors de la source d’origine.
Les outils d’intégration de données sont des outils logiciels qui ingèrent, consolident, transforment et transfèrent des données de sa source d’origine vers une destination, effectuent des mappages et nettoient les données.
Les outils que vous ajoutez peuvent simplifier votre processus. Tout d’abord, vous devez identifier les attributs qui constituent un bon outil d’intégration de données. Voici quelques-unes des fonctionnalités dont vous aurez besoin dans votre outil d’intégration de données :
- Facile à apprendre et à utiliser
- De nombreux connecteurs prédéfinis pour l’adaptabilité
- Open source pour plus de flexibilité
- Portabilité
- Fonctionnalité nuage pour tous les niveaux
Les plateformes d’intégration de données incluent généralement les outils suivants :
Catalogues de données
Aider les entreprises à trouver et à inventorier les ressources de données dans plusieurs silos.
Nettoyage des données
Outils qui détectent et rectifient les données par remplacement, modification ou suppression.
Connecteurs de données
Déplacement de données d’une base de données vers une autre et gestion des transformations.
Ingestion des données
Cela vous permet de collecter et d’importer des données à utiliser immédiatement ou d’enregistrer pour plus tard.
Gouvernance des données
Outils qui garantissent la disponibilité, la sécurité, la facilité d’utilisation et l’intégrité des données.
Migration des données
Déplacement de données entre des ordinateurs, des systèmes de stockage ou des applications.
Outil ETL
Comme mentionné précédemment, méthode d’intégration la plus courante.
Gestion des données de référence
Aider les entreprises à s’en tenir aux définitions, classifications et catégories de données standard par le biais de la taxonomie pour aider à établir une source unique de vérité.
Création d’un plan d’intégration
Pour vous assurer que votre implémentation d’intégration se déroule aussi facilement que possible, vous devez suivre ces cinq étapes :
Nettoyer vos données
Avant de faire quoi que ce soit, nettoyez vos données. Si vos données ne sont pas propres, elles ne sont pas utilisables. Examinez vos applications existantes et supprimez les doublons, assurez-vous que vous n’avez pas de données obsolètes ou non valides et optimisez les canaux à partir de lesquels vous collectez vos données.
Présenter des processus faciles à comprendre
Vous aurez besoin de normes à l’échelle de l’entreprise pour la saisie et la maintenance des données. Vous pouvez affecter à une équipe ou à une personne la responsabilité de maintenir les processus de qualité et de gestion en place. Si vous ne pouvez pas choisir une personne ou une équipe, désignez les processus que tout le monde doit suivre pour garantir que les données restent propres, mises à jour et organisées, et documentez la façon dont vos applications sont connectées pour une transparence totale.
Sauvegarde de vos données
Par mesure de sécurité supplémentaire, veillez à sauvegarder vos données dans le nuage ou sur un lecteur physique. Conserver vos informations transformées dans une fabrique de données vous aide à piloter vos stratégies.
Choisir le logiciel approprié
L’automatisation de vos tâches de gestion des données pour synchroniser automatiquement réduit la nécessité d’une entrée manuelle des données, unifie vos formats de données et réduit les erreurs. Lorsque vous choisissez votre outil, vous devez vous poser les questions suivantes :
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Quelles données doivent être intégrées ?
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Quelles applications doivent être intégrées ?
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De quels flux de données d’organisation avez-vous besoin ? Doit-il s’agir d’une communication unidirectionnelle ou d’un flux d’informations bidirectionnel ?
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Avez-vous besoin de données pour la synchronisation en temps réel ou en raison d’une action particulière ?
Gérer et gérer vos données
Le nettoyage des données est un processus en cours. Le fait d’avoir les bons outils en place fonctionne comme ils le devraient, avec la possibilité de croître avec votre entreprise, renforce votre stratégie de réussite. En vous assurant que vous disposez de données à jour et cohérentes, votre équipe disposera de meilleures informations basées sur les données sur ce dont vos utilisateurs ont besoin.
Alors que l’intégration des données a commencé avec les organisations qui se rendaient compte qu’elles auraient besoin de plusieurs solutions pour assembler et gérer toutes les données qu’elles ont reçues, nous avons découvert depuis comment gérer les complexités et les défis liés à la liaison de plusieurs jeux de données. L’utilisation de techniques qui consolident les opérations et prennent en charge les besoins techniques et analytiques de votre entreprise est au cœur de toute solution d’intégration de données réussie.
Grâce à l’intégration des données, vous pouvez connecter des logiciels pour établir un flux de données continu et efficace de bout en bout au sein de votre organisation, en veillant à ce que tous les acteurs clés aient accès aux données dont ils ont besoin, chaque fois qu’ils en ont besoin.
FAQ
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Processus de combinaison de données provenant de plusieurs sources pour fournir aux utilisateurs une vue unifiée unique.
En savoir plus sur l’intégration de donnéesEn savoir plus sur l’intégration des données.
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L’intégration des données inclut le nettoyage, le tri et l’enrichissement pour préparer les données à utiliser.
Découvrir le processus d’intégration des donnéesDécouvrez le processus d’intégration des données.
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En extrayant, en transformant et en chargeant des données dans un entrepôt de données.
En savoir plus sur les types d’intégrations de donnéesEn savoir plus sur les types d’intégrations de données.
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Pour produire des insights métier exploitables et attrayants pour une réussite à court et à long terme.
Découvrez les avantages de l’intégration des donnéesDécouvrez les avantages de l’intégration des données.
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Les données peuvent être de faible qualité, obsolètes, trop volumineuses ou incohérentes. Vous pouvez également avoir un type de logiciel incorrect.
Découvrez les défis liés à l’intégration des donnéesDécouvrez les défis liés à l’intégration des données.
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Azure Functions, Azure Data Factory et Azure Logic Apps ne sont que quelques-uns des services Microsoft qui peuvent vous aider à résoudre efficacement les problèmes de données complexes.
En savoir plus sur Services d’intégration Azure.
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