Qu'est-ce que l'échange de données ? Comment acheter et vendre des données tierces

Disons que vous envoyez par e-mail un document important à vos collègues.

Vraiment simple, n'est-ce pas ? Vous joignez le document à votre e-mail et appuyez sur le bouton d'envoi. Vos collègues reçoivent presque instantanément les données dont ils ont besoin. 

Maintenant, pensez à cet échange d'informations à une plus grande échelle. 

Votre entreprise traite avec des fournisseurs, des fabricants, des clients et des vendeurs. Ils partagent toutes sortes d'informations comme des données de provisionnement d'inventaire, des informations de maintenance de produits, des dessins de construction, des modèles de simulation, des données de planification de la qualité, des contrats, des documents commerciaux, des codes sources de programmes – la liste est longue. Et toutes ces données sont disponibles dans différents formats. 

Comment normaliser ce volume énorme de données sans en changer le sens ? C'est là qu'intervient l'échange de données. Les logiciels d'échange de données offrent des capacités de données en tant que service (DaaS) pour aider les fournisseurs et les consommateurs à partager et à acquérir des informations sans effort. En conséquence, les entreprises peuvent recueillir des renseignements sur le marché et alimenter des décisions basées sur les données avec un minimum d'effort.

L'échange de données assure un transfert fluide des données entre les fournisseurs et les consommateurs de données. Les fournisseurs, les syndicateurs de données et les courtiers partagent ou vendent des données. Les consommateurs collectent ou achètent des données auprès des fournisseurs de données.

Une plateforme d'échange de données permet aux fournisseurs et aux consommateurs d'échanger, de commercialiser, de sourcer et de distribuer des données. Ces plateformes aident les fournisseurs et les consommateurs à répondre aux exigences légales, de sécurité, techniques et de conformité.

Importance de l'échange de données

Les entreprises produisent, collectent et acquièrent d'énormes volumes de données provenant des opérations quotidiennes. Cependant, ces données de première partie sont à peine suffisantes pour prendre des décisions commerciales basées sur de nouvelles perspectives. C'est alors que les entreprises deviennent des consommateurs de données. Elles utilisent des points de données vérifiables de deuxième et troisième parties pour combler les lacunes d'information, analyser les données et répondre aux besoins en intelligence.

D'un autre côté, les distributeurs de données qui vendent des données n'ont pas toujours autant d'informations qu'ils en ont besoin. Ils utilisent l'échange de données en ligne pour monétiser les actifs informationnels et acquérir des données d'autres sources. Lorsque les données ne sont pas utiles, les entreprises les monétisent. La plupart des entreprises utilisent des données et les vendent à d'autres entreprises.

Les entreprises apprécient l'échange de données car il assure la qualité des données – quelque chose que le processus traditionnel d'achat et de vente de données néglige souvent.

Lorsque les consommateurs de données achetaient des ensembles de données dans le passé, ils trouvaient des tas d'enregistrements en double. Parfois, les données manquaient de régularité et de normalisation. D'autres fois, les données contenaient des enregistrements manquants, des valeurs nulles, des chiffres invalides et des étiquettes illisibles. Les solutions logicielles d'échange de données éliminent ces problèmes en permettant aux acheteurs de prévisualiser les données et de résoudre les problèmes de qualité avant l'achat. 

L'échange de données résout également les problèmes de découverte de données. Auparavant, les organisations devaient parcourir d'innombrables sites Web avant d'acquérir des données. Ajoutez à cela la grande épreuve des négociations de prix, de la signature de contrats, du nettoyage des données et de l'intégration. Pas une grande équation pour de bonnes affaires.

Les systèmes d'échange de données rendent l'ensemble du processus sans effort pour les consommateurs et les fournisseurs. Les consommateurs de données peuvent utiliser des recherches filtrées multicritères, des outils d'échantillonnage et la visualisation des données pour trouver ce qu'ils recherchent. 

Histoire de l'échange de données

Le modeste début de l'échange de données tel que nous le connaissons aujourd'hui a commencé dans les années 1960 lorsque IBM et General Electronics (GE) ont inventé les bases de données. Le transfert de données entre bases de données n'était pas nécessaire jusqu'aux années 1970, lorsque les bases de données avaient enfin accumulé suffisamment de données.

CSV

Le besoin de transférer des données a conduit le compilateur Fortran d'IBM à prendre en charge le format de valeurs séparées par des virgules (CSV) en 1972. Les entreprises utilisaient le CSV pour collecter des données dans des tableaux et les importer dans une autre base de données. 

Le CSV continue d'être la méthode de distribution de données la plus courante même aujourd'hui. Les grandes entreprises, les organismes gouvernementaux et les institutions académiques utilisent le CSV pour distribuer des données sur Internet.

XML et JSON

Bientôt, les entreprises ont réalisé qu'elles n'échangeaient pas l'ensemble de la table d'informations. Au lieu de cela, elles rendaient des enregistrements limités aux utilisateurs finaux. Ce besoin de fournir l'accès à une poignée d'enregistrements les a amenées à utiliser des interfaces de programmation d'applications (API) qui connectaient des applications légères. 

Les API ont facilité l'échange de données avec de petites collections d'informations hiérarchiques. Le processus d'expédition des données avec des API nécessitait deux appels d'API : un pour l'objet de base et un autre pour la liste des balises d'une base de données relationnelle. Ce problème a conduit à l'invention du langage de balisage extensible (XML) en 1998 et de la notation d'objet sérialisée JavaScript (JSON) en 2001. 

Les entreprises se sont rapidement éloignées de l'XML car il créait des balises plus grandes que la charge utile de données. Le JSON pouvait représenter uniquement des paires clé-valeur et des tableaux. En conséquence, les API ont commencé à utiliser le JSON pour connecter des applications. 

Aujourd'hui, les entreprises utilisent des outils de gestion d'API pour surveiller les API et faciliter l'échange de données. 

Système de contrôle de code source

 Le scientifique en informatique Marc Rochkind a inventé un système de contrôle de version appelé Système de contrôle de code source (SCCS) alors qu'il travaillait chez Bell Labs en 1972. Plusieurs auteurs de code utilisaient le SCCS et ont constaté qu'ils pouvaient collaborer efficacement en utilisant des fonctionnalités de contrôle de version telles que les différences, les fusions et les branches.

Avant le SCSS, les entreprises comptaient sur la compilation manuelle et l'intégration du travail de chacun dans le code. La collaboration sur le même code est devenue sans effort avec le SCSS. 

CVS

Les organisations utilisaient des systèmes de contrôle de version propriétaires jusqu'à ce que le scientifique en informatique et conférencier Dick Grune publie le Système de versions concurrentes (CVS) en 1986. La plupart des projets open source utilisaient le CVS pour partager du code en utilisant des formats libres et ouverts. 

En 2005, l'ingénieur logiciel finlandais Linus Torvalds a déplacé son projet open source vers Git, et les entreprises de produits ont suivi.

Git et Github

En utilisant des formats distribués, Git a facilité la collaboration sur le code source. La plateforme stockait toutes les versions de code localement, et les entreprises n'avaient qu'à synchroniser les modifications du serveur distant. Le contrôle de version facile a permis aux entreprises de gérer d'énormes volumes d'opérations de différence, de branchement et de fusion plus rapidement. 

Contrairement à d'autres systèmes de contrôle de version, Git utilisait la structure de graphe acyclique dirigé de Merkle (DAG) pour permettre aux branches d'être des pointeurs vers des commits. Avec des branches pratiquement illimitées, Git a facilité la collaboration et le travail sur le même code. 

Le lancement de Github en 2008 a encore amélioré la collaboration sur le code source, entraînant de nombreux projets open source. 

Fonctionnalités de l'échange de données

Les systèmes d'échange de données offrent les fonctionnalités suivantes pour aider les entreprises à obtenir des données et à en tirer des insights.

Normalisation des données

La normalisation des données organise des données similaires à travers les enregistrements pour générer des données propres. Le processus de normalisation assure un stockage logique des données, minimise les erreurs de modification des données, simplifie les requêtes et élimine la redondance et les données non structurées. Cette fonctionnalité permet aux entreprises de standardiser différentes entrées d'informations, y compris les numéros de téléphone, les adresses de rue et les noms de contact. 

La normalisation utilise des formes normales pour maintenir l'intégrité de la base de données et vérifier les dépendances entre les attributs et les relations. 

La plupart des bases de données relationnelles ne nécessitent généralement pas plus que la 3NF pour normaliser les données. Cependant, les entreprises utilisent la quatrième forme normale (4NF), la cinquième forme normale (5NF) et la sixième forme normale (6NF) pour gérer des ensembles de données complexes.

DaaS

Les solutions d'échange de données utilisent le modèle de données en tant que service (DaaS) pour stocker des données, les traiter et fournir des services d'analyse. Les entreprises se tournent vers la livraison de services cloud pour améliorer l'agilité, améliorer la fonctionnalité, s'installer rapidement, automatiser la maintenance et économiser des coûts. 

Le DaaS fonctionne de manière similaire au SaaS mais n'a pas vu une adoption généralisée jusqu'à récemment. À l'origine, les services de cloud computing géraient l'hébergement d'applications et le stockage de données au lieu de l'intégration, de l'analyse et du traitement des données.  Aujourd'hui, le stockage cloud à faible coût facilite la gestion et le traitement des données à grande échelle par les plateformes cloud. 

Gestion des données

La gestion des données, le processus de collecte, d'organisation, de transformation, de stockage et de protection des données, commence par l'acquisition de données dans le centre de contrôle. Une fois que vous avez acquis des données, vous continuez avec les processus suivants tels que la préparation des données, la conversion, le catalogage et la modélisation. Ces étapes aident les données à répondre aux objectifs d'analyse des données. 

Une gestion efficace des données optimise l'utilisation des données à travers les équipes et les organisations. De plus, elle est cruciale pour répondre aux exigences de politique et de réglementation. 

Échange de données dynamique

L'échange de données dynamique (DDE) transfère des données avec un protocole de messagerie. Le DDE partage des données entre applications en utilisant divers formats de données. Les plateformes d'échange de données à distance utilisant l'échange de données dynamique vous aident à mettre à jour les applications en fonction de la disponibilité de nouvelles données. 

Le DDE utilise des modèles client et serveur ainsi qu'une mémoire partagée pour échanger des informations. Dans ce modèle, le client demande et l'application offre des informations. Vous pouvez utiliser le DDE plus d'une fois pour échanger des données.

Automatisation de l'échange de données

L'automatisation de l'échange de données aide les entreprises à gagner du temps, à simplifier le traitement des données et à exécuter plus rapidement les tâches du cycle de vie des données. Les systèmes logiciels d'échange de données dotés de fonctionnalités d'automatisation imitent les actions manuelles pour rendre les processus plus efficaces.

Types d'échange de données

Voici les quatre types d'échange de données, en fonction des relations de transfert de données entre les consommateurs et les fournisseurs de données.

1. Échange de données pair-à-pair est l'échange direct de données entre deux entreprises différentes ou deux divisions au sein de la même entreprise. Par exemple, une grande entreprise avec plusieurs entrepôts de données peut utiliser l'échange de données pair-à-pair pour partager des sous-ensembles de données entre les départements. 

2. Échange de données privé se produit lorsque deux entreprises partagent des données en utilisant un canal sécurisé. Les exemples courants incluent le partage de données spécifiques à l'industrie entre utilisateurs. De même, lorsqu'une entreprise partage des données avec des fournisseurs qui les partagent avec des clients, cela s'appelle un échange de données privé. 

Ce type d'échange de données utilise le transfert d'état représentatif (REST) API, le protocole de service web simple d'accès aux objets (SOAP), la file d'attente de messages, le protocole de transfert de fichiers (FTP), l'échange de données électroniques (EDI) ou la technologie de passerelle business-to-business (B2B). 

3. Échange de données électronique fonctionne via le cloud. Ce type d'échange de données protège les données avec des mots de passe et peut rendre les données disponibles pour téléchargement. 

4. Marché de données est un échange de données public ouvert aux entreprises prêtes à consommer ou à fournir des données. Par exemple, Amazon Web Services (AWS) est un marché de données mondial répondant à diverses industries et fonctions. Vous rencontrerez également des marchés de données de niche offrant des services d'échange de données financières ou de santé aux consommateurs et aux fournisseurs. 

Catalogue de données vs. échange de données vs. marché de données

Un catalogue de données crée et maintient un inventaire d'actifs de données dans un cadre d'entreprise. Les analystes commerciaux, les ingénieurs de données et les scientifiques utilisent des catalogues de données pour extraire de la valeur commerciale à partir d'ensembles de données pertinents.

Pour automatiser le catalogage des données, les outils de catalogage de données basés sur l'apprentissage automatique utilisent des requêtes en langage naturel et des solutions de masquage de données, permettant une découverte, une ingestion, un enrichissement et une traduction de métadonnées sécurisés et efficaces. 

Les plateformes d'échange de données connectent les fournisseurs et les acheteurs de données via une interface de données numérique qui simplifie la façon dont les entreprises trouvent, utilisent et gèrent les données pertinentes. Les interactions d'échange de données peuvent être transactionnelles ou collaboratives. 

Un marché de données facilite l'échange de données externes via des transactions financières. Les marchés de données permettent aux entreprises de découvrir, publier, licencier et distribuer des données. Tous les marchés de données sont des échanges de données, mais les marchés ne prennent pas en charge les cas d'utilisation non financiers.

Comment fonctionne l'échange de données ?

Les solutions logicielles d'échange de données rassemblent les vendeurs et les acheteurs. Cette collaboration se déroule selon les étapes suivantes.

• Accords de partenariat : Une fois que les acheteurs savent quelles données ils veulent, ils signent des accords ou des contrats avec les vendeurs. Ces accords définissent les protocoles d'échange de données, les directives d'utilisation et d'autres principes de collaboration.
• Configuration du client de nœud : En fonction des besoins des consommateurs, les fournisseurs configurent des nœuds pour partager des données sur le réseau. Ces clients de nœud permettent aux consommateurs de demander et de recevoir des données via un canal sécurisé. Certaines entreprises n'utilisent des nœuds que pour automatiser la surveillance des demandes de données.
• Standardisation des données : Les fournisseurs standardisent et enrichissent les données en utilisant des formats de données convenus.
• Échange d'informations : Les fournisseurs de données partagent des données en utilisant des clients de nœud et les acheteurs reçoivent les données.

Modèles d'échange de données

Les modèles d'échange de données combinent le format de données, les protocoles de communication et les modèles architecturaux pour faciliter le partage de données. Décomposons certains des modèles d'échange de données les plus courants.

API

Les API utilisent le protocole de transfert hypertexte (HTTP) et les services web pour communiquer entre les applications. Les services web comme ceux ci-dessous standardisent la fourniture d'interopérabilité entre les applications. 

• Le protocole standardisé SOAP utilise HTTP et un protocole simple de transfert de courrier (SMTP) pour envoyer des messages. Le World Wide Web Consortium (W3C) développe et maintient les spécifications standard du SOAP.
• REST offre un service web RESTful avec un ensemble de directives.
• GraphQL ou des outils similaires de conception d'API présentent un langage de requête et de manipulation ainsi qu'un runtime associé.

ETL

Pour lire et écrire des données, les applications transférant des données doivent se connecter à d'autres bases de données. Les outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) améliorent les connexions de base de données avec le traitement par lots de données, la transformation et la planification. 

Les solutions ETL aident les entreprises à rassembler des données de plusieurs bases de données dans un seul référentiel pour la mise en forme et la préparation de l'analyse des données. Ce référentiel de données unifié est essentiel pour simplifier l'analyse et le traitement des données. 

Transfert de fichiers

Le processus de transfert de fichiers utilise une connexion réseau ou Internet pour stocker et déplacer des données d'un appareil à un autre. Les solutions d'échange de données utilisent le transfert de fichiers pour partager, transmettre ou transférer des objets de données logiques entre utilisateurs locaux et distants. JSON, XML et CSV sont des formats de fichiers courants utilisés dans le processus d'échange de données.

Appel de procédure à distance

L'informatique distribuée utilise un appel de procédure à distance (RPC) pour traduire et envoyer des messages entre des applications basées sur un client-serveur. Le RPC facilite les communications point à point lors de l'échange de données. 

Un protocole RPC demande à un serveur distant d'exécuter des procédures spécifiques en fonction des paramètres du client. Une fois que le serveur distant répond, le RPC transfère les résultats à l'environnement appelant. 

Messagerie basée sur des événements avec courtage

La messagerie basée sur des événements avec courtage utilise un logiciel de middleware pour livrer des messages de données. Dans ce processus, différents composants techniques gèrent la mise en file d'attente et la mise en cache. Il repose sur un moteur de règles commerciales pour gérer les services de publication et d'abonnement. 

Diffusion de données

La diffusion de données est le processus de réception d'un flux continu de données ou d'un flux provenant de différentes sources. Les outils d'échange de données utilisent la diffusion de données pour recevoir des séquences de données et mettre à jour les métriques pour chaque point de données entrant. Ce modèle d'échange de données est adapté pour la surveillance en temps réel et les activités de réponse. 

Considérez vos besoins locaux et d'entreprise avant de choisir un modèle d'échange de données. 

L'utilisation de normes universelles d'échange de données permet un accès et une intégration des données sans faille à tous les niveaux des soins de santé.

Les établissements de santé utilisent des moteurs d'intégration de soins de santé pour assurer l'accessibilité des dossiers de santé électroniques (EHR), réduire les silos de données disparates et atteindre une meilleure compatibilité et conformité.

Cadre d'échange de données

Un cadre d'échange de données facilite le transfert de données entre systèmes. Il définit la logique nécessaire pour lire les données à partir de fichiers sources, transformer les données dans des formats compatibles et partager les données transformées avec le système de destination. Pour rendre ce processus plus facile, les développeurs connectent généralement des systèmes tiers et de destination avec le cadre.

Les cadres d'échange de données présentent les fonctionnalités suivantes pour aider les consommateurs et les fournisseurs de données à interagir.

• Catalogue consultable simplifie la recherche d'actifs de données en utilisant la description de l'ensemble de données, y compris le nombre d'enregistrements, le type de fichier, les prix, les statistiques de profil et les évaluations. Les consommateurs de données recherchent ces catalogues pour trouver des ensembles de données appropriés et évaluer la qualité des données d'échantillon.
• Gestion des actifs vous permet de télécharger, gérer et publier des actifs de données. Les fournisseurs de données utilisent cette fonctionnalité pour spécifier la licence des données, les droits d'accès et gérer l'inventaire.
• Contrôle d'accès aide les fournisseurs de données à définir les règles d'accès aux actifs de données. Par exemple, un fournisseur peut restreindre l'accès à l'ensemble de données jusqu'à la finalisation du paiement ou de l'accord. Certaines couches d'échange de données offrent également un échange de clés de chiffrement pour la livraison de fichiers.
• Transfert de données est le processus que les fournisseurs utilisent pour partager des données avec les consommateurs. Les méthodes de transfert de données courantes incluent le transfert de fichiers, le partage de données multi-locataires et les API. Le transfert basé sur le cloud stocke les fichiers et simplifie l'accès aux données avec le stockage d'objets. D'autre part, le partage de données multi-locataires nécessite que les fournisseurs et les consommateurs utilisent les mêmes plateformes de gestion de données (DMP) pour la transparence.
• Gestion des abonnements rationalise les offres d'abonnement aux actifs de données pour les fournisseurs de données. Certains échanges de données offrent également une fonctionnalité « apportez votre propre abonnement » (BYOS) qui connecte différents abonnements via des jetons.
• Gestion des transactions offre des transactions de paiement et un traitement des paiements via des cartes de crédit, des virements bancaires et une facturation de compte. Les consommateurs de données suivent les achats et les abonnements, restent informés des conditions de renouvellement et modifient les abonnements à l'aide de modules de gestion des transactions.
• Gestion des comptes rassemble des détails liés aux utilisateurs, acheteurs, vendeurs, ainsi que les mécanismes de paiement, les informations de facturation et l'activité du compte.
• Administration et les opérateurs d'échange de données surveillent les activités des utilisateurs et résolvent les problèmes.
• Collaboration offre un espace sécurisé pour que les fournisseurs et les consommateurs travaillent ensemble sur des ensembles de données.
• Enrichissement des données améliore la qualité avec la standardisation des données, la vérification des adresses, la déduplication, la fusion de fichiers, la validation et le nettoyage des données.
• Partage sélectif permet la configuration d'ensembles de données pour des consommateurs sélectionnés.
• Cartographie des données recommande des données supplémentaires pour un enrichissement ultérieur.
• Partage de données multi-locataires élimine les tracas traditionnels du partage de données de remplacement du FTP, et de la copie et du déplacement de données.
• Kit de développement logiciel de connecteur (SDK) crée des connecteurs personnalisés pour que les fournisseurs d'échange de données accèdent à d'autres plateformes de données.
• Données agrégées dérivées permet aux consommateurs d'exécuter des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) et de recevoir une sortie agrégée. Les fournisseurs offrent généralement cette fonctionnalité lorsqu'ils ne veulent pas que les consommateurs aient accès à des données brutes sensibles.
• Intégration améliorée simplifie l'intégration des fournisseurs avec l'évaluation de la conformité des données des fournisseurs.
• Alertes notifient les consommateurs lorsqu'une nouvelle publication de données correspond à ce qu'ils recherchent.
• Gestion des pipelines combine et intègre avant de livrer des données tierces aux utilisateurs finaux.
• Rapports améliorés montre la performance des ventes d'échange de données et aide les fournisseurs à trouver des insights pour cibler les bons acheteurs.
• Produits de données personnalisés mélangent, segmentent et conçoivent des données pour créer des produits de données adaptés aux consommateurs.
• Interdiction de changement de garde empêche la violation des termes de licence avec un aperçu et des essais de données sensibles.

La plupart des solutions d'échange de données combinent les fonctionnalités ci-dessus pour créer des transactions faciles et conformes entre les acheteurs et les vendeurs de données.

Avantages de l'échange de données

Que votre entreprise souhaite briser les silos de données, gouverner l'accès aux données ou partager des données en toute sécurité avec des clients, le logiciel d'échange de données a de nombreux avantages pour vous.

• Simplifie l'achat et la vente de données. Trouver des données tierces crédibles a été pénible pour les consommateurs de données. Et considérez les défis de la négociation de prix, de l'évaluation des données et de l'intégration. Les systèmes d'échange de données facilitent la vente de données par les fournisseurs et l'achat par les acheteurs.
• Facilite l'acquisition de données pour des insights. Les échanges de données fournissent un accès plus rapide aux données pour les entreprises cherchant à prendre des décisions cruciales basées sur les données. Cette facilité d'accès aide les entreprises à augmenter leurs revenus et à améliorer les prévisions avec des modèles d'apprentissage automatique.
• Rationalise les opportunités de monétisation des données. Les entreprises vendant des données comptaient traditionnellement sur un intermédiaire pour trouver des acheteurs appropriés. Les échanges de données signifient que les vendeurs vendent des données selon leurs propres conditions avec une plateforme facilement accessible.
• Facilite la commercialisation des données. L'échange de données aide les originaires et les acquéreurs de données à construire un écosystème qui profite aux deux parties. Les échanges de données aident les acheteurs de données à utiliser les nouveaux insights trouvés pour prendre des décisions stratégiques tout en offrant aux vendeurs des opportunités de créer de nouvelles sources de revenus.
• Améliore la qualité des données et minimise les dépenses gaspillées. Les échanges de données vous aident à accéder à des données fiables et à éliminer les robots de données afin que vous ne perdiez pas de temps sur de fausses pistes. De plus, le logiciel d'échange de données offre des données précises pour une segmentation correcte, conduisant à des résultats commerciaux plus réussis.

Défis de l'échange de données

L'échange de données résout certains problèmes et en crée quelques-uns. Voici quelques-uns des problèmes courants auxquels les entreprises sont confrontées avec l'échange de données.

• Nécessite une politique de conformité des données robuste. Sans cela, vous pouvez à peine synchroniser les systèmes de gestion des données. Les règles de conformité aident les entreprises à définir des cadres de gestion des données pour suivre quelles données elles partagent et avec qui. Ces cadres facilitent les applications de contrôle d'accès aux données pour les équipes d'ingénierie des données.
• Nécessite suffisamment de fournisseurs et de consommateurs. Les plateformes d'échange de données sans suffisamment de consommateurs ont du mal à atteindre leur plein potentiel. Les fournisseurs restent sceptiques à l'idée de lister leurs entreprises sur ces plateformes. C'est peut-être pourquoi de nombreuses solutions cloud avec des capacités d'échange de données aident les systèmes à gagner des acheteurs et des vendeurs.
• Repose sur l'intégration et la validation des données. Les consommateurs de données ne peuvent pas trouver d'insights à moins qu'ils n'intègrent les données avec des outils de gestion des données internes. Cette intégration nécessite que le logiciel d'échange de données soit capable de valider, nettoyer et formater les données brutes dans un format lisible.
• Nécessite une certaine expertise technique. Les entreprises ne peuvent pas naviguer dans les solutions d'échange de données sans savoir comment emballer, filtrer ou valider les données.
• Limite la capacité de filtrage des données. Les échanges de données ne permettent pas aux acheteurs de choisir exactement ce dont ils ont besoin. Les acquéreurs de données ne peuvent pas créer ou acheter des ensembles de données précis selon leurs préférences.

Considérations sur l'approche de l'échange de données

Il n'existe pas d'approche unique d'échange de données que chaque entreprise peut utiliser. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients, mais gardez ces points à l'esprit lors du choix de l'approche d'échange de données pour votre entreprise.

• La complexité des données vous indique si vous avez besoin d'un accès direct à la base de données ou non. Par exemple, si vous n'avez pas accès à des composants d'entité de données spécifiques, vous serez mieux avec un accès direct. D'autre part, les API REST nécessitent plusieurs appels et du codage pour établir des relations entre les éléments de données. Vous pouvez également utiliser JSON et XML pour des modèles de données plus complexes.
• La fréquence de mise à jour des données révèle si vous devez remplacer régulièrement les ensembles de données. Les méthodes d'API et de système de messagerie assurent une meilleure resynchronisation en cas de mises à jour importantes des données.
• La taille de l'ensemble de données détermine si vous aurez besoin d'une connexion directe à la base de données ou d'un transfert de fichiers pour optimiser les performances. Vous pouvez également rechercher des moyens d'améliorer les performances lors de l'envoi de données via REST ou d'autres API.
• Les versions ou schémas de données vous aident également à choisir entre l'API ou d'autres protocoles d'échange de données. Par exemple, les API ne sont pas idéales pour représenter différents formats de données. Si vos applications ont besoin de données dans différentes versions, vous êtes mieux avec un autre protocole d'échange de données.
• Les contrôles de sécurité des données vous guident vers la meilleure approche d'échange de données. Par exemple, vous devrez peut-être concevoir des API pour exiger des clés, configurer des serveurs web ou mettre en place des contrôles de sécurité du système de gestion de base de données (DBMS) pour protéger les données.
• La difficulté de transformation des données vous indique ce dont vous avez besoin pour déplacer les données. Vous avez besoin d'une connexion directe à la base de données et d'outils ETL pour une transformation étendue avec des règles complexes. Évaluez également la complexité de la transformation pour voir si les plateformes de gestion d'API peuvent être utiles.
• Le type de connexion est une autre décision à prendre avant de choisir une approche. Les protocoles à durée de vie courte conviennent à une action spécifique ou à une série d'actions, tandis que les protocoles à durée de vie longue maintiennent les connexions ouvertes indéfiniment. Considérez les exigences des utilisateurs finaux lors du choix de la persistance de la connexion.

Les organisations réussies examinent également les objectifs organisationnels plus larges avant de prendre des décisions sur les exigences pour des projets et des applications spécifiques. Elles collaborent et coordonnent les approches pour éviter les conflits et les incohérences de données entre les équipes.

Meilleures pratiques de conception d'échange de données

Un échange de données bien implémenté nécessite une configuration et une synchronisation correctes des données. Fiez-vous aux meilleures pratiques suivantes pour concevoir des processus d'échange de données avec précision et valider les données tout au long du cycle de mise en œuvre.

• Vérifiez le registre des schémas XML avant de créer un nouveau schéma.
• Suivez les règles de conception du réseau d'échange et les normes de conception de schéma.
• Divisez les groupes de données logiques en fichiers de schéma séparés.
• Utilisez les contraintes de schéma efficacement pour assurer la compatibilité avec votre base de données cible.
• Minimisez les champs requis et utilisez-les uniquement lorsque nécessaire.
• Utilisez des ensembles de résultats de comptage, de liste ou détaillés pour une synchronisation facile des données.
• Interdisez les transactions de données volumineuses en dehors des heures ouvrables.
• Tirez parti des méthodes asynchrones pour les ensembles de données volumineux.
• Pré-traitez les demandes pour évaluer l'impact du nœud.
• Simplifiez la conversion des données relationnelles en XML avec la préparation des données.
• Choisissez une conception de schéma flexible pour optimiser les options de retour de données.
• Limitez les choix de paramètres de requête pour éviter les ensembles de données volumineux.
• Compressez les fichiers pour limiter la taille de transmission des données.
• Utilisez la différenciation des données pour identifier les changements depuis la dernière transmission de données.
• Choisissez une convention de nommage de service de données simple et flexible.
• Documentez les paramètres de service de données avant l'échange de données.

Logiciel d'échange de données

Le logiciel d'échange de données est utilisé pour partager et transmettre des données sans en changer le sens. 

Une solution d'échange de données doit faire ce qui suit pour répondre aux exigences d'inclusion dans la catégorie d'échange de données :

• Partager des données sans en altérer le sens
• Normaliser les données pour faciliter la consommation
• Offrir un service d'acquisition de données de marché en tant que service
• S'intégrer à d'autres solutions de données pour faciliter le partage et l'analyse

*Voici les cinq principales plateformes d'échange de données basées sur les données G2 collectées le 18 juillet 2022. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. PartnerLinQ

PartnerLinQ est une plateforme de visibilité de la chaîne d'approvisionnement qui rationalise la visibilité et la connectivité des données. Cette plateforme propose des capacités d'intégration d'échange de données électroniques (EDI), non-EDI et API pour connecter plusieurs réseaux d'approvisionnement, places de marché, analyses en temps réel et systèmes centraux. 

Ce que les utilisateurs aiment :

« Cette plateforme reste l'une des meilleures plateformes de cartographie de données. La configuration est si idéale, améliorant une grande gestion des problèmes de chaîne d'approvisionnement. La conception de l'interface est si marginale, améliorant les performances élevées. Le support offert aux utilisateurs est juste au point. »

– Avis sur PartnerLinQ, Chris J.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Le prix est cher, je pense. Et un léger développement des analyses serait plus utile. »

– Avis sur PartnerLinQ, Rashad G.

2. Crunchbase

Crunchbase est un fournisseur de solutions de prospection et de recherche de premier plan. Les entreprises, les équipes de vente et les investisseurs utilisent cette plateforme pour trouver de nouvelles opportunités commerciales.

Ce que les utilisateurs aiment :

« La chose la plus utile à propos de Crunchbase est les filtres puissants que vous pouvez utiliser pour créer des listes super-ciblées d'entreprises que vous souhaitez contacter pour une future collaboration. »

– Avis sur Crunchbase, Aaron H.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Le seul problème que j'ai rencontré était que si vous utilisez la fonction de requête du site Web au lieu de l'API, vous obtiendrez des données relativement non nettoyées que vous devrez nettoyer avant de les traiter correctement ! Ce problème peut être contourné si vous utilisez l'API, mais vous aurez besoin de connaissances de base en JSON. »

– Avis sur Crunchbase, Kasra B.

3. Flatfile

Flatfile est une plateforme d'intégration de données qui permet aux entreprises d'importer des données propres et prêtes à l'emploi plus rapidement. Cette plateforme automatise les recommandations de correspondance de colonnes et vous permet de définir des modèles de données cibles pour la validation des données. 

Ce que les utilisateurs aiment :

« Flatfile est un outil d'importation puissant qui fonctionne tout simplement. Il a toutes les fonctionnalités que vous attendez d'un importateur plus celles auxquelles vous ne penseriez pas initialement. Pour les développeurs, leur API est bien documentée et leur support a toujours été disponible pour discuter des approches. Nous avons fait de Flatfile une partie critique de notre processus d'intégration et cela a très bien fonctionné ! »

– Avis sur Flatfile, Ryan F.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Le seul problème mineur est que la version côté client n'est pas aussi complète que la version qui envoie des données au backend de Flatfile, ce qui signifie que la correspondance des colonnes n'est pas aussi intelligente. Mais c'est vraiment mineur - je recommanderais fortement Flatfile. »

– Avis sur Flatfile, Rob C.

4. AWS Data Exchange

AWS Data Exchange simplifie la façon dont les entreprises utilisent le cloud pour trouver des données tierces. 

Ce que les utilisateurs aiment :

« C'est impressionnant de trouver des centaines de produits de données commerciaux provenant de fournisseurs de données de premier plan dans des catégories telles que le commerce de détail, les services financiers, la santé, et plus encore. »

– Avis sur AWS Data Exchange, Ahmed I.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Les prix des abonnements sont coûteux et il devient très difficile de gérer le budget. »

– Avis sur AWS Data Exchange, Mohammad S.

5. Explorium

Explorium est une plateforme de science des données qui connecte des milliers de sources de données externes en utilisant la découverte automatique de données et l'ingénierie des fonctionnalités. Les entreprises utilisent cette plateforme pour acquérir des données et faire des insights prédictifs qui guident les décisions commerciales. 

Ce que les utilisateurs aiment :

« La richesse et l'étendue des données sont incroyables. J'aime vraiment l'accès instantané aux données externes les plus utiles et fiables. Cela nous aide à fournir un meilleur service client car ce sont les données dont nous avons besoin pour prendre des décisions plus rapides et meilleures. La plateforme est très facile à utiliser et extrêmement polyvalente. »

– Avis sur Explorium, Ishi N.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« J'aimerais qu'ils aient plus de sources de données ponctuelles. »

– Avis sur Explorium, Noa L. 

Harmonisez la gouvernance des données maîtres à travers les domaines d'activité

Lorsque vous êtes prêt à synchroniser les outils, processus et applications de l'entreprise avec une source unique de vérité (SSOT), laissez les plateformes d'échange de données vous libérer des silos de données. Décompartimentez vos insights et prenez de meilleures décisions basées sur les données. 

Exploitez la gestion des données maîtres (MDM) pour créer une vue de données fiable et atteindre l'efficacité opérationnelle.