Qu'est-ce que l'intégration de données ?
L'intégration de données fusionne les données de divers systèmes sources pour former une vue unifiée des données pour les processus techniques et commerciaux.
Les organisations disposent de vastes ensembles de données, à la fois internes et externes. Les applications commerciales et les équipes opérationnelles peuvent avoir besoin de certaines de ces données pour effectuer une transaction ou une tâche. Par exemple, un agent de prêt qui approuve des hypothèques doit examiner les dossiers de compte du client, les historiques de crédit et les valeurs des propriétés.
Avec l'aide de l'intégration de données, l'agent de prêt obtient toutes les données rassemblées en un seul endroit afin qu'il n'ait pas à les combiner manuellement. L'intégration de données est le composant le plus critique qui peut mener ce processus au succès.
Les données correctes au bon moment, au bon endroit et au bon format sont essentielles pour une opération de données plus fluide. Des données dispersées peuvent entraîner de l'incohérence, de l'inefficacité et de l'inexactitude dans l'ensemble du processus.
De nombreuses organisations utilisent des logiciels d'intégration de big data pour gérer et stocker de grands clusters de données et les utiliser dans des applications cloud.
Avantages de l'intégration de données
L'intégration de données offre aux analystes une vue complète des indicateurs clés de performance et d'autres informations liées aux processus. Certains des avantages de l'intégration de données sont :
- Des données de meilleure qualité pour la prise de décision. Les dirigeants d'entreprise et les développeurs obtiennent les données correctes en utilisant l'intégration de données. Cela inclut également le nettoyage des données et d'autres mesures de qualité des données pour corriger les erreurs et les problèmes dans la base de données.
- Accès facile aux données. L'intégration des données aide les data scientists et autres utilisateurs de business intelligence (BI) à accéder facilement aux données pour l'analyse. Les pipelines de données pilotés par l'intégration aident à livrer les données requises directement aux utilisateurs.
- Moins de silos de données. Les silos de données sont un groupe de données accessibles uniquement à un groupe de personnes et non à d'autres membres de l'équipe dans l'organisation. L'intégration de données aide à briser les silos de données départementaux, permettant aux professionnels d'utiliser les données à des fins analytiques.
- Meilleure efficacité pour les utilisateurs. Comme les données sont facilement trouvées dans une base de données partagée, les utilisateurs ont le temps de travailler sur des choses critiques au lieu de trouver les données requises à partir de diverses sources. Cela améliore l'efficacité des membres de l'équipe.
- Opérations commerciales axées sur les données. Une meilleure efficacité et un accès facile facilitent pour les organisations d'être plus axées sur les données dans la planification stratégique et la prise de décision opérationnelle.
- Réduction des coûts. L'intégration de données réduit le besoin de tâches manuelles car elle automatise le processus d'intégration. Elle aide à réduire les coûts en supprimant les flux de travail redondants.
Processus d'intégration de données
Indépendamment du type d'intégration de données, le flux reste le même. Il y a six étapes communes suivies dans un processus d'intégration de données.
- Recueillir les exigences. Collectez et vérifiez les exigences commerciales. Cette étape aide les utilisateurs à continuer avec la planification et la conception. Considérez les différentes techniques qui pourraient être nécessaires pour l'intégration.
- Profiler les sources de données. L'étape suivante consiste à générer un profilage des données et à évaluer les rapports qui nécessitent une intégration. Cela aide à découvrir des détails cachés ou l'état actuel des données.
- Revoir les exigences. Une fois le rapport d'évaluation prêt, identifiez l'écart entre les exigences d'intégration et l'évaluation.
- Concevoir. Les analystes doivent concevoir des concepts critiques tels que la conception architecturale, les critères, le nettoyage des données, la standardisation, etc.
- Implémenter. On peut commencer par intégrer de faibles volumes de données, au début, et augmenter progressivement les volumes et les sources.
- Vérifier, valider et surveiller. Testez l'exactitude et l'efficacité du processus d'intégration. Assurez-vous qu'il n'y a pas ou très peu de perte de données. La qualité des données ne doit pas se détériorer après l'intégration.
Techniques d'intégration de données
L'intégration de données est une étape cruciale dans le processus de gestion des données. Ces techniques automatisent les processus d'intégration de données et consolident les données de plusieurs sources.
- Extraction, transformation et chargement (ETL). À partir de diverses sources, des copies de jeux de données sont collectées, modélisées et chargées dans la base de données ou un entrepôt de données.
- Extraction, chargement et transformation. Les données sont chargées dans un système de données et transformées ultérieurement à des fins analytiques diverses.
- Capture de données modifiées. Cette technique suit les changements de base de données en temps réel et applique simultanément des corrections dans les entrepôts de données.
- Réplication de données. La technique de réplication duplique les données dans toutes les bases de données. Elle aide à garder les informations synchronisées pour la sauvegarde et d'autres utilisations opérationnelles.
- Virtualisation des données. Ici, les données sont virtuellement rassemblées en un seul endroit à partir de différents systèmes au lieu de former une nouvelle base de données.
- Intégration de données en continu. C'est une technique d'intégration de données en temps réel où les données de divers flux sont continuellement intégrées et alimentées dans les systèmes pour l'analyse.
Intégration de données vs. intégration d'applications
Certains confondent l'intégration de données avec l'intégration d'applications, mais les deux ont des différences clés.
L'intégration de données se concentre sur la gestion de grandes quantités de données. Elle intègre généralement des données qui ont déjà été traitées pour garantir leur qualité.
L'intégration d'applications traite de plus petits morceaux de données et prend en charge le partage instantané de données. Elle garantit que les données restent cohérentes même lorsque différentes personnes ou systèmes les mettent à jour à partir de divers endroits. De plus, l'intégration d'applications traite les données plus rapidement que l'intégration de données. Elle permet aux entreprises de gérer des données fraîches ou de relever immédiatement des défis de performance.
Différentes équipes gèrent ces deux types d'intégration au sein d'une entreprise. DevOps supervise l'intégration d'applications car elle est liée au développement de logiciels. Pendant ce temps, DataOps prend en charge l'intégration de données, en se concentrant sur la coordination et la gestion des données.
En savoir plus sur comment l'intégration de données aide les entreprises à prendre des décisions stratégiques.

Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.