Comment l'intégration des données aide à prendre des décisions stratégiques

Les données distribuées sont comme des pièces de puzzle éparpillées.

Vous devez les organiser et les arranger pour voir l'image complète et tirer des conclusions significatives. Lorsque vous examinez l'ensemble des données et comprenez les relations qui les lient, vous obtenez des informations qui vous aident à prendre de meilleures décisions commerciales.

Au contraire, prendre des décisions basées sur des données incohérentes et cloisonnées conduit à une prise de décision moins éclairée.

L'intégration des données vous aide à analyser des données disparates que vous pouvez utiliser pour obtenir des informations significatives. Ces analyses sont essentielles pour comprendre et optimiser davantage les opérations commerciales actuelles.

De nombreuses organisations utilisent des logiciels d'intégration de données pour extraire les données d'entreprise de différentes sources et les formater en un seul endroit pour une meilleure accessibilité et analyse.

Les processus et applications commerciaux dépendent des données pour fournir des informations précieuses. Il est primordial pour les architectes de données de s'assurer que les données stockées dans divers systèmes sources d'une organisation sont facilement accessibles lorsque nécessaire. Avec l'intégration de données, les personnes ou les applications peuvent accéder aux données distribuées via une plateforme unique, éliminant les silos au sein des données stockées dans plusieurs départements.

Les entreprises peuvent réaliser des communications efficaces, un service client, une prise de décision et divers autres avantages en unifiant les données et en permettant un accès sans faille.

L'intégration de données est une solution potentielle à différents points de douleur liés à la gestion des données, tels que :

• Intégration sémantique. Les données sont stockées dans plusieurs formats dans une organisation. Par exemple, vous pouvez stocker une date sous la forme MM/JJ/AAAA ou JJ/MM/AAAA, ce qui pourrait poser un défi aux utilisateurs pour accéder aux points de données corrects lorsqu'ils sont stockés et organisés différemment. Le processus d'intégration de données inclut la manipulation de données qui permet d'accéder aux données précises pour vos besoins.
• Big Data. Avec l'augmentation du volume et de la variété des données, leur gestion peut devenir une tâche fastidieuse. L'intégration de données aide à transformer les données diversifiées en informations significatives qui guident votre prise de décision.
• Silos de données. Il existe des sources de données hétérogènes réparties dans plusieurs départements d'une organisation. Dans le passé, ces silos étaient justifiés car les départements s'appuyaient sur des systèmes hérités avec le besoin de types de données spécifiques. Avec la croissante transversalité entre les départements, l'intégration de données élimine ces silos et permet un accès sans faille aux données pour plusieurs départements via une interface unique.
• Accessibilité. Récupérer des données disparates est un processus chronophage et sujet à des répliques et des erreurs. Vous pouvez augmenter l'efficacité de votre équipe en facilitant un accès sans faille aux données avec l'intégration de données qui permet un accès rapide et réduit la possibilité de doublons ou d'erreurs.

Vous avez besoin de données pour informer les décisions et stratégies commerciales. L'intégration de données vous permet de donner un sens aux données qui sont stockées, formatées et organisées différemment, vous permettant de rationaliser les opérations commerciales.

Pourquoi l'intégration de données est-elle importante ?

Au cours de la décennie précédente, les données provenaient exclusivement des applications et processus commerciaux en l'absence de smartphones ou de commerce électronique. Ces données étaient dans un format structuré et étaient stockées dans des entrepôts de données ou des magasins de données, pour lesquels les développeurs d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) étaient principalement responsables. À mesure que le volume et la complexité des données augmentaient, les organisations devaient réorganiser leur stratégie de gestion des données pour donner un sens aux données disparates.

Les entreprises modernes exploitent les données pour guider leurs décisions, faisant de l'intégration un aspect crucial de la gestion des données pour aider les entreprises à organiser, gérer et accéder aux informations sans tracas. À mesure que le big data se développe, les organisations doivent se tourner vers l'intégration de données et en embrasser les avantages et les défis.

Avec l'intégration de données, les entreprises peuvent stocker des données intégrées dans des entrepôts de données ou combiner virtuellement des modèles pour soutenir l'intelligence d'affaires (BI) et les analyses. De plus, l'intégration de données a de nombreux cas d'utilisation dans l'industrie. Par exemple, elle aide à enregistrer la santé des patients et à effectuer des diagnostics corrects dans l'industrie de la santé. Les professionnels de l'assurance bénéficient également de sa capacité à présenter plusieurs données de santé à partir d'une plateforme unique.

L'intégration de données facilite une meilleure gestion des données maîtres qui aide les organisations à garantir l'exactitude, la gestion et la connectivité des données maîtres. Plusieurs entreprises utilisent des logiciels de gestion des données maîtres qui se concentrent sur l'identification des données. L'intégration de données prend également en charge la migration des données lorsque les organisations adoptent de nouveaux systèmes ou environnements.

Techniques d'intégration de données

Les gestionnaires d'intégration de données peuvent adopter différentes approches pour mener à bien un projet d'intégration de données dans leur entreprise. Ces approches incluent :

• Intégration de données manuelle : Les gestionnaires d'intégration de données connectent les sources de données, collectent les données et les nettoient manuellement à l'aide de codes personnalisés sans automatisation.
• Intégration de données par middleware : Un programme middleware agit comme une interface pour connecter les sources d'application, principalement utilisé lors de l'intégration de données stockées dans des systèmes hérités.
• Intégration basée sur les applications : Un programme logiciel effectue le processus d'intégration pour localiser, connecter, collecter et nettoyer les données.
• Intégration d'accès uniforme : Permet aux données de rester à leur emplacement d'origine et permet un accès unifié aux systèmes disparates.
• Intégration de stockage commun : Crée une copie séparée des données et les stocke dans un entrepôt de données tout en fournissant un accès unifié.

En fonction de votre approche préférée, il existe diverses technologies et techniques d'intégration de données que vous pouvez utiliser pour automatiser la connexion et le routage des données à partir de sources disparates.

Extraction, transformation et chargement

Extraction, transformation et chargement (ETL) est le processus d'extraction de données à partir de sources hétérogènes ou homogènes, de leur transformation pour établir un format ou une structure de stockage approprié, et de leur chargement dans une base de données cible qui peut être un lac de données ou un entrepôt.

Les processus ETL aident les organisations à répondre aux besoins en intelligence d'affaires et à mener des analyses avancées pour améliorer l'expérience client. Les entreprises utilisent des outils ETL pour créer un flux de travail visuel de transfert de données tout en effectuant des analyses, un nettoyage et une structuration des données.

Extraction, chargement et transformation

Le processus d'extraction, chargement et transformation (ELT) est une alternative à l'ETL. Contrairement à l'ETL, les données ne sont pas transformées lorsqu'elles sont stockées dans la base de données cible, mais plutôt conservées dans leur format d'origine dans le processus ELT. Les données stockées sont transformées sur demande en fonction des exigences analytiques spécifiques.

Bien que le processus ELT réduise le temps de chargement, il nécessite un moteur de traitement de données avec des capacités de traitement élevées pour transformer les données à la demande.

Virtualisation des données

La virtualisation des données combine les données de sources disparates virtuellement plutôt que de les copier dans un seul référentiel. Elle crée une couche d'extraction logique qui permet aux utilisateurs d'accéder et de modifier les données distribuées indépendamment de leurs détails techniques.

Les entreprises utilisent des logiciels de virtualisation des données pour permettre une vue et un accès unifiés et appliquer des analyses prédictives et visuelles. Elle aide les équipes de gestion des données à concevoir une vue propre et concise des données avec des informations recueillies, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Capture de données modifiées

La capture de données modifiées (CDC) détecte les changements dans les bases de données sources en temps réel et effectue les mêmes modifications dans les entrepôts de données ou les lacs de données.

Les entreprises utilisent la CDC pour minimiser les ressources requises dans l'étape d'extraction d'un processus ETL. Ce processus a un impact minimal sur les bases de données de production, car aucune requête supplémentaire n'est requise pour chaque transaction. De plus, vous n'avez pas besoin de modifier le schéma du système de bases de données de production ou d'ajouter d'autres tables.

Réplication de données

La réplication de données est un processus qui copie toutes les données d'une base de données et les stocke dans une autre pour maintenir une sauvegarde et assurer la synchronisation des informations. Elle implique la copie fréquente de données d'une base de données vers une autre qui permet à tous les utilisateurs de partager le même niveau d'information.

Les logiciels de réplication de données facilitent ces processus tout en fournissant des outils pour intégrer, distribuer et synchroniser les données à travers plusieurs référentiels.

Intégration de données en continu

L'intégration de données en continu implique la consolidation des données en temps réel pour fournir les informations les plus récentes et à jour aux utilisateurs. Son besoin a augmenté avec le nombre croissant d'appareils interconnectés et le volume de données stockées.

Il y a une zone de mise en scène dans les plateformes d'intégration de données traditionnelles où les données sont rassemblées et traitées pour être chargées dans un autre système. Étant donné que la combinaison de données à partir de sources disparates se produit en temps réel, il n'y a pas de zone de mise en scène, et les informations sont combinées instantanément sans aucun moyen de vérifier la synchronisation.

Intégration d'applications vs. intégration de données

L'intégration d'applications fonctionne avec des ensembles de données plus petits et facilite l'intégration de données en temps réel. Elle aide à maintenir la cohérence des données indépendamment des différentes personnes ou processus les mettant à jour à différents endroits. La vitesse de transformation des données est également plus élevée dans l'intégration d'applications par rapport à l'intégration de données.

L'intégration d'applications permet aux entreprises de gérer de nouvelles informations ou des problèmes de performance en temps réel.

D'autre part, l'intégration de données fonctionne avec de grands volumes de données. Elle effectue généralement l'intégration de données au repos après qu'elles ont été traitées pour garantir la qualité des données. L'intégration de données a gagné en popularité à mesure que l'adoption des bases de données relationnelles augmentait et que le besoin de déplacer des informations entre elles grandissait.

Au sein d'une organisation, il y a une différence dans la façon dont l'intégration d'applications et l'intégration de données sont gérées. DevOps gère l'intégration d'applications car elle fait partie des opérations globales de développement logiciel. L'intégration de données est supervisée par DataOps qui s'aligne sur l'orchestration et la gestion des données.

Meilleures pratiques d'intégration de données

Les projets d'intégration de données peuvent être difficiles à exécuter car ils nécessitent des ressources, du temps et des adhésions de divers intervenants. Suivez ces meilleures pratiques pour mener à bien l'intégration de données dans votre organisation.

Fixez des objectifs clairs

Vous devez fixer des objectifs représentant ce que vous souhaitez atteindre grâce au projet d'intégration, que vous souhaitiez obtenir une vue unifiée des données ou augmenter l'efficacité du marketing en éliminant les redondances.

Comprenez les objectifs à long terme de votre entreprise et identifiez le type d'intégration de données qui vous aidera à les atteindre.

Préparez un calendrier

Les projets d'intégration de données prennent un temps considérable pour être achevés, en fonction du type d'intégration. Préparez un calendrier qui alloue suffisamment de temps pour rechercher et intégrer l'intégration de données. Il est essentiel de planifier le projet d'intégration car sauter des étapes pourrait prolonger le délai de mise en œuvre.

Vous devez enregistrer le temps nécessaire pour traiter les données dans des sources disparates. Cela vous aidera à mesurer le succès d'un projet d'intégration de données après sa mise en œuvre.

Assurez l'évolutivité et fixez un budget

Vos besoins en matière de plateforme d'intégration de données augmenteront à mesure que votre entreprise se développera et accumulera plus de données. Assurez-vous que les solutions d'intégration sont évolutives et flexibles pour répondre aux besoins croissants de votre organisation.

Fixer un budget raisonnable pour le projet d'intégration est également important. Cela vous aidera à sélectionner la meilleure solution pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Fournissez une formation

Les débutants en science des données pourraient ne pas voir la véritable valeur de l'intégration de données tant que vous ne les avez pas formés. Vous devez les éduquer sur la façon d'accéder aux données unifiées via une plateforme unique et d'autres détails nécessaires liés aux outils d'intégration de données.

Avec une accessibilité accrue aux données, vous devez également surveiller qui a accès à quoi et limiter les privilèges lorsque ce n'est pas nécessaire. Informez votre personnel des meilleures pratiques pour accéder aux données intégrées et comment les utiliser dans leur travail.

Considérez l'ensemble du cycle de vie de la gestion des données

Pensez au cycle de vie complet de la gestion des données lors de l'exécution de l'intégration de données. Assurez-vous que la gouvernance des données est correctement appliquée et que des gestionnaires sont nommés. Cela aide une entreprise à comprendre qui a le contrôle sur des données spécifiques afin que les gens puissent les contacter en cas de problèmes de qualité des données.

Assurez-vous de respecter toutes les réglementations de l'industrie, telles que le RGPD ou la HIPAA. L'application de la gouvernance des données vous aide également à estimer les coûts de maintenance des données et à prévoir le retour sur investissement (ROI) du projet d'intégration de données.

Avantages de l'intégration de données

Les données ne se limitent pas à un département particulier dans le monde des affaires moderne. Elles sont échangées, agrégées et analysées sous un angle à 360 degrés pour prendre des décisions commerciales. Par exemple, lorsque la direction souhaite réorganiser la stratégie marketing d'une entreprise, elle a besoin de données provenant de sites Web, de canaux de médias sociaux, de systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de logiciels d'opérations marketing pour analyser la stratégie actuelle et la modifier.

L'intégration de données permet aux entreprises de visualiser et d'accéder aux données stockées dans différents systèmes sans faire de demandes à chaque département séparément, ce qui permet de gagner beaucoup de temps. Voici d'autres avantages de l'intégration de données.

Collaboration forte avec une efficacité accrue

L'intégration de données fournit une solution en libre-service pour accéder aux données stockées dans des systèmes disparates. Elle répond à la préoccupation du département informatique de rendre les données disponibles pour différents projets de l'entreprise, permettant une collaboration efficace.

Avec l'accessibilité difficile des données hors de l'équation, les professionnels peuvent établir une collaboration solide sur la base d'un accès unifié aux données. Ils peuvent se concentrer sur le brainstorming et arriver aux décisions commerciales les plus efficaces et pertinentes dans n'importe quel scénario spécifique.

L'intégration de données aide à augmenter l'efficacité et réduit le temps d'accès aux données. Les logiciels d'intégration de données peuvent en outre automatiser le processus de collecte et d'analyse des données. Cela aide les organisations à devenir plus productives et compétitives car les utilisateurs peuvent gagner du temps et se concentrer sur des tâches commerciales plus cruciales.

Fournit des données précieuses et sans erreur

Gérer les ressources de données d'une organisation n'est pas facile. Les gestionnaires de données s'efforcent d'organiser et de gérer les données. En l'absence d'intégration de données, rechercher et accéder aux données manuellement peut entraîner de la confusion et des erreurs car vous devez savoir où les informations sont stockées et le type de données dont vous avez besoin.

Accéder aux données manuellement pourrait également entraîner des données sujettes aux erreurs. Supposons qu'un professionnel ne sache pas qu'un référentiel de données a été ajouté. Il pourrait collecter des données inexactes conduisant à des décisions mal informées. Au fil du temps, l'intégration de données augmente la valeur des données en identifiant les problèmes de qualité et en apportant d'autres améliorations pour rendre les données les plus précises disponibles et accessibles.

Défis de l'intégration de données

Bien que l'intégration de données réduise le temps et les efforts à court terme, sa mise en œuvre pourrait créer des obstacles pour une organisation à long terme. Voici quelques défis que votre entreprise pourrait rencontrer lors de la mise en œuvre de l'intégration de données.

Les défis de l'intégration de données incluent :

• Voie de mise en œuvre : Les entreprises savent souvent ce dont elles ont besoin d'une solution d'intégration de données. Cependant, elles évitent généralement de planifier la voie de mise en œuvre pour y parvenir. Avant d'adopter une solution d'intégration de données, vous devez comprendre le type de données, leur emplacement, le processus d'analyse et la fréquence des rapports.
• Systèmes hérités : L'intégration de données inclut les données stockées dans des systèmes hérités avec des marqueurs manquants tels que la date et l'heure.
• Données externes : Les données stockées à l'extérieur pourraient ne pas contenir les mêmes détails que les données internes, ce qui rend leur examen difficile. Les réglementations des fournisseurs externes rendent également discutable le partage de données externes entre les organisations.
• Données modernes : Les entreprises génèrent différents types de données, telles que structurées, non structurées ou en temps réel. Ces données proviennent d'appareils IoT, de capteurs et de clouds. Permettre aux solutions d'intégration de données de s'adapter rapidement aux besoins actuels de gestion des données poserait de nouveaux défis à une entreprise.

Une fois que vous avez mis en place un système d'intégration de données, le travail n'est pas encore terminé. Vous devez gérer les efforts d'intégration de données et les optimiser avec le temps pour suivre les meilleures pratiques de l'industrie.

Laissez les données guider vos décisions

Chaque application de gestion des données est conçue pour un objectif spécifique. Cet objectif est de traiter les données d'une certaine manière et de vous aider à obtenir des informations. L'intégration de données vous permet de rendre les données facilement accessibles non seulement pour les personnes, mais aussi pour les applications.

Équipez votre plateforme de gestion des données avec des capacités d'intégration de données et prenez des décisions commerciales plus intelligentes.

En savoir plus sur la fédération de données et comment elle permet un accès unifié pour les utilisateurs.