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L’intégration de données au service de votre entreprise

Le cloud n’a pas seulement obligé les entreprises à repenser l’ensemble des infrastructures de leurs systèmes d’information ; il a également profondément impacté l’ensemble des applications qui y étaient hébergées. IAAS, SAAS, autant d’acronymes qui ont rendu nécessaire l’arrivée de nouvelles solutions permettant de faire circuler de manière fiable et sécurisée la donnée au sein des systèmes d’information étendus. Hybridation, sécurisation, temps réel : un vrai changement pour des plateformes auparavant très orientées traitement par lot.

Publié le 15/01/2025

Data Analytics & AI

Point de vue d'expert

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Intégration de données : définition 

« L’intégration des données est le processus de combinaison, de consolidation et de fusion de données provenant de multiples sources disparates. Son but est de fournir aux utilisateurs une vue unifiée et uniforme des données, facilitant ainsi leur accès, leur compréhension et leur utilisation. »  

L’intégration de données contribue à alimenter les systèmes analytiques pour y connecter des solutions d’aide à la décision. Elle sert également de collecteur pour y opérer des services d’IA. 

Les principales méthodes d’intégration de données 

Batch ou Temps réel 

Historiquement, les solutions d’intégrations étaient plutôt des solutions batchées et pilotées par des calendriers d’exécution dans lesquels on planifiait les collectes. Le temps réel est arrivé avec les premières solutions de réplication dites CDC (Change Data Capture).  

À l’origine, ces solutions temps réel étaient surtout réservées aux entreprises gérant de grosses volumétries et contraintes de répliquer la donnée au fil de l’eau, faute de disposer de temps de traitement suffisant. Elles étaient coûteuses et plutôt réservées aux entreprises pour qui la contrainte du temps réel était incontournable.  

Aujourd’hui, les technologies CDC se sont généralisées et sont bon marché.  

Elles permettent de répliquer au fur et à mesure les données au travers de réseaux dont les débits sont inférieurs à ceux des datacenters. Elles permettent également de répondre à de nouveaux cas d’usages qui nécessitent d’avoir une donnée live (fraude, trafic, analyse de comportement). Les solutions de CDC se montrent également à l’usage plus tolérantes aux pannes et plantages grâce à des mécanismes de reprise sur incident robustes. 

ETL ou ELT 

Le premier mode à succès de l’intégration de données a été l’ETL : extraction, transformation et chargement de données dans un entrepôt de données. L’ETL opère au sein de la solution logicielle les transformations et véhicule les données vers une destination de stockage.  

L’ELT, a contrario, va extraire en batch ou en temps réel les données sans opérer de transformation avant de les charger dans son stockage cible et pour ensuite s’appuyer sur des services spécifiques pour exécuter les transformations. Ce mode est aujourd’hui très largement répandu. Plus efficace, il permet de tirer parti de la puissance des infrastructures cloud et de décomposer chaque partie du processus. Comment ? En choisissant un outil ou un service d’extraction, un autre pour le stockage et enfin un troisième pour la transformation.  

Intégration et API 

L’intégration des API consiste à connecter les interfaces de programmation d’applications (API), de deux applications ou plus, pour permettre aux systèmes d’échanger des données en vue d’exécuter une fonction conjointe. Cela facilite l’interaction entre les données, les périphériques et les systèmes2. L’intégration d’API ajoute une couche d’automatisation entre les applications qui déclenche des mises à jour automatiques chaque fois que des données sont modifiées dans l’une des applications. 

Comment l’IA révolutionne l’intégration de données ? 

L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur les processus d’intégration de données. Grâce à ses capacités d’apprentissage et d’automatisation, elle simplifie et accélère chaque étape, mais réduit aussi les erreurs humaines. L’IA propose des modèles de flux de travail contextualisés, adaptés aux besoins spécifiques des entreprises. Elle analyse rapidement de grandes quantités de données pour identifier les schémas récurrents et suggérer des solutions adaptées. 

L’un de ses principaux atouts est son efficacité dans le nettoyage et la structuration des données. L’IA détecte et élimine automatiquement les doublons, harmonise les formats et identifie les informations manquantes. Les données sont alors de meilleure qualité, ce qui reste essentiel pour des analyses fiables et des décisions éclairées. 

Quelques exemples concrets de l’apport de l’IA dans l’intégration de données : 

  • déduplication automatique : identification et suppression des doublons dans les bases de données ; 
  • reconnaissance de schémas : détection intelligente des modèles de structure dans des ensembles de données complexes ; 
  • identification de liens : connexion rapide entre des données de même nature issues de sources multiples. 

Ces capacités font de l’IA un allié incontournable pour maximiser l’efficacité et la fiabilité de l’intégration de données. S’appuyer sur ces outils, c’est gagner du temps et optimiser les analyses en réduisant les coûts liés à une gestion manuelle ou imparfaite. 

Défis et bénéfices 

Mettre en place une stratégie d’intégration de données efficace est un défi qui demande méthode et anticipation.  

Les étapes pour élaborer une stratégie d’intégration 

  1. Évaluation des besoins : identifier les types de données à intégrer, leurs sources, et les objectifs à atteindre. Une analyse approfondie est essentielle pour comprendre les priorités et les contraintes spécifiques à chaque organisation. 
  1. Choix des outils : sélectionner des solutions adaptées aux besoins, qu’il s’agisse de plateformes ETL, d’API ou d’outils d’automatisation basés sur l’IA. Prioriser les outils évolutifs et compatibles avec les systèmes existants. 
  1. Formation des équipes : s’assurer que les collaborateurs comprennent les outils et les processus. Une équipe bien formée réduit les risques d’erreurs et améliore l’efficacité globale. 

Les bonnes pratiques pour réussir son intégration de données 

  • Planification : Définir un calendrier clair et réaliste pour chaque phase du projet. Prioriser les étapes critiques et anticiper les éventuels goulots d’étranglement. 
  • Tests rigoureux : valider régulièrement la qualité et la cohérence des données intégrées grâce à des phases de tests approfondis. Cela permet d’identifier et de corriger les anomalies avant qu’elles n’impactent les analyses. 
  • Suivi et adaptation continue : une fois le système en place, surveiller ses performances et les ajuster en fonction des évolutions des besoins ou des nouvelles technologies disponibles. 
  • Inscrire un volant sécurité des échanges notamment lorsque celle-ci transite par des réseaux publics. 

Les erreurs à éviter 

  • Sous-estimer le besoin de flexibilité : les sources de données évoluent constamment. Il est préférable de privilégier des outils et des systèmes capables de s’adapter rapidement à ces changements. 
  • Négliger la maintenance des systèmes d’intégration : une fois déployés, les systèmes nécessitent un entretien régulier pour garantir leur performance. Un manque de maintenance peut entraîner des dysfonctionnements coûteux. 
  • Ignorer l’importance de la gouvernance des données : sans règles claires sur l’accès et l’utilisation des données, il y a un risque d’erreurs, voire de violations de conformité. 

Pour s’adapter à cette évolution et prendre une trajectoire adaptée, il est important de définir une stratégie d’intégration claire et portée sur l’avenir. Identifier les besoins, choisir un outil adapté, définir des patterns de connexions et d’implémentations, former et structurer ses équipes sont des points essentiels à adresser rapidement.  

Il est nécessaire de bien planifier cette trajectoire et de la faire évoluer avec une stratégie de mise en qualité et de tests pour permettre aux utilisateurs de disposer d’une donnée prête à exploiter. C’est également un moyen concret pour une meilleure adhésion des équipes à la trajectoire et à l’appropriation de la solution.  

Chez VISEO, nous sommes convaincus que la diversité d’approche et le panorama d’outils technologiques sont une richesse permettant d’adresser au plus près vos besoins, si singuliers et cruciaux (besoins, systèmes existants, équipes, trajectoire).

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