Comment choisir le bon outil d'intégration de données

Les outils d'intégration de données ne sont certes pas nouveaux, mais jouent un rôle crucial dans la mise en œuvre des stratégies commerciales axées sur la data. Aujourd'hui, il est facile pour les entreprises de collecter de la donnée, mais pour l’exploiter pleinement, elles doivent avoir une vue d'ensemble et complète de toutes les données. Cela améliore l'agilité, favorise l'innovation, améliore l'expérience client. Il n'est donc pas surprenant que la valorisation du marché des solutions d'intégration de données devrait atteindre 30,8 milliards de dollars d'ici 2027.

Étant donné l'importance croissante de l'intégration de données, il existe de nombreux outils que vous devriez utiliser pour intégrer des données provenant de différentes sources. Bien sûr, vous souhaitez le meilleur logiciel d'intégration de données pour votre entreprise. Le choix des outils d'intégration de données implique de considérer de nombreux facteurs : les coûts, les fonctionnalités de sécurité, la conformité des données et les capacités d'intégration, entre autres. Voici un guide rapide pour sélectionner les plateformes d'intégration de données et comparer les services d'intégration de données.

Comprendre l'intégration de données

En termes simples, l'intégration de données comporte trois phases. Tout d'abord, les données pertinentes doivent être extraites de toutes les sources de données. Elles doivent ensuite être nettoyées, dédupliquées et structurées selon un format standardisé. Les données enrichies provenant de toutes les différentes sources sont ensuite combinées pour créer un enregistrement unifié dans un référentiel central de données.

L'intégration de données offre de nombreux avantages pour les propriétaires d'entreprises. Parmi les principaux :

• Identification plus facile des tendances et des insights cachés
• Élimination des informations inexactes, en double et obsolètes
• Prise de décision plus intelligente et basée sur les données
• Réduction de la charge des efforts manuels pour augmenter la productivité
• Obtention d'une vue à 360 degrés des données clients
• Amélioration de l'accessibilité des données
• Établissement d'une gouvernance de données plus solide

Cela peut grandement contribuer à la digitalisation de la supply chain, à l'amélioration de l'efficacité des efforts de marketing, à la construction d'équipes transversales et à la réalisation de prédictions en temps réel.

Évaluer vos besoins commerciaux

Il existe de nombreux types d'outils d'intégration de données disponibles sur le marché. Le choix du bon outil dépend de vos objectifs commerciaux. Par exemple, les outils ETL (Extract, Transform, Load) sont de bons choix pour les entrepôts de données (data warehouse) et les analyses de Business Intelligence. En revanche, si vous recherchez un outil qui intègre des données provenant de différents départements et systèmes internes, vous pourriez avoir besoin d'un outil EAI (Enterprise Application Integration).

Ainsi, la première étape pour choisir les outils d'intégration de données consiste à évaluer vos besoins spécifiques en matière de données. Cela inclut :

• Définir un objectif
• Évaluer les sources de données
• Comprendre les volumes et la vélocité des données
• Déterminer les formats de données et les protocoles existants
• Identifier les modèles d'intégration requis
• Définir un budget

Pour pérenniser votre investissement, vous devez également avoir une idée claire de la scalabilité et de la flexibilité dont vous aurez besoin pour l'outil d'intégration de données à l'avenir. Par exemple, dans l'avenir, vous pourriez avoir à stocker des données dans le cloud. Vous pourriez donc avoir besoin d'un outil qui se connecte à la fois aux environnements sur site (on-premise) et cloud.

Vous devrez également évaluer la capacité technique de votre équipe - quelle expérience préalable ont-ils ? Quel est leur niveau de compétences ? Comprendre les forces et les faiblesses techniques de votre équipe vous aidera à choisir des outils d'intégration de données qui minimisent les courbes d'apprentissage et maximisent la productivité.

Les caractéristiques clés à rechercher dans les outils d'intégration de données

Utiliser un outil d'intégration de données devrait simplifier et améliorer votre processus d'intégration. Il doit donc être capable de plus que de simples fonctions de copier-coller. Parmi les caractéristiques clés à rechercher dans les outils d'intégration de données, citons :

• Connecteurs intégrés pour les applications populaires
• Capacité à extraire des données de sources non conventionnelles
• Capacité à identifier et corriger les problèmes affectant l'intégrité des données
• Capacité à identifier et supprimer les entrées dupliquées
• Capacités d'enrichissement des données
• Prise en charge des systèmes hérités (ou legacy system)
• Transformations intégrées
• Zone de mise en attente
• Interface conviviale

Fonctionnalités d'automatisation

Les processus d'intégration de données doivent être considérés comme un projet continu. Il faut donc rechercher des outils permettant d'automatiser les tâches. Les solutions d'intégration de données devraient offrir des fonctionnalités d'automatisation telles que :

• Planification pour faciliter les flux de travail automatiques
• Cartographie des données automatisée
• Déclencheurs basés sur des événements
• Mécanismes de gestion des erreurs et de reprise
• Gestion automatisée des dépendances
• Alertes automatiques sur les achèvements des tâches, les échecs, les problèmes de performance, etc.

Capacité de traitement

Les outils d'intégration de données adoptent généralement l'une des deux approches : le traitement des données en temps réel ou le traitement par lots. Il est donc important de comprendre la différence dans la comparaison des services d'intégration de données.

Le traitement des données en temps réel implique l'extraction et le traitement des données dès qu'elles sont disponibles. Le traitement par lots, en revanche, consiste à traiter les données par lots à des intervalles planifiés. Le traitement des données en temps réel a une latence minimale et prend en charge la prise de décision rapide, les mises à jour dynamiques, la surveillance en temps réel, les réponses automatiques, etc. Le traitement par lots est mieux adapté à l'analyse historique et aux rapports planifiés. Les deux approches de traitement sont évolutives, mais la montée en charge des systèmes de traitement par lots est beaucoup plus facile et plus simple à mettre en œuvre.

Considérations techniques

L'évaluation des outils d'intégration de données revient à évaluer leurs performances par rapport à certaines considérations techniques. Cela inclut :

Compatibilité avec l'infrastructure informatique existante

Votre outil d'intégration de données doit pouvoir se connecter non seulement à diverses sources de données, mais aussi être compatible avec toute l'infrastructure informatique existante. Cela inclut vos plateformes de gestion de données, vos plateformes analytiques, vos systèmes CRM et ERP et vos outils de BI. Recherchez des connecteurs pré-construits pour les sources de données et destinations couramment utilisées. Il doit avoir des API pour faciliter l'intégration transparente avec des services tiers, des plateformes cloud et des applications personnalisées.

Scalabilité

Les outils d'intégration de données doivent pouvoir évoluer et répondre aux volumes de données croissants d'une entreprise en expansion. Une architecture modulaire est idéale car elle permet de gérer des volumes de données et des demandes de traitement plus importants. Elle doit également prendre en charge le partitionnement des données pour un traitement parallèle lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données.

Fonctionnalités de sécurité et conformité aux lois de protection des données

La sécurité des données est l'un des défis majeurs de l'intégration de données. Par conséquent, l'outil que vous choisissez doit disposer de capacités de sécurité et de conformité suffisantes. Premièrement, il doit être conforme aux normes de l'industrie et aux réglementations de confidentialité des données. Il doit également être capable d'enregistrer et de maintenir des logs - ou journaux - de toutes les activités d'intégration de données, des actions des utilisateurs, des événements système et des tentatives d'accès. Pour sécuriser les données, il doit prendre en charge les mécanismes de chiffrement et d'authentification des données et disposer de mécanismes de contrôle d'accès stricts. La disponibilité des fonctionnalités de masquage et d'anonymisation des données est également importante.

Évaluation des performances de l'outil d'intégration

Vous trouverez probablement plusieurs outils d'intégration de données avec des fonctionnalités importantes pour votre entreprise. Pour autant, garantir la performance est l'un des facteurs critiques à considérer pour choisir un outil d'intégration de données.

Considérez les critères suivants :

• Le taux de traitement des données
• Le temps écoulé entre l'entrée et la sortie des données
• La capacité à gérer plusieurs tâches par plusieurs utilisateurs simultanément
• Les métriques d'utilisation des ressources
• L'amélioration de la qualité des données
• L'impact sur le service client

De plus, vous devez être assuré d'un support fiable et rapide de la part du fournisseur. Cela inclut l'accès aux mises à jour, la gestion des erreurs et l'accès à la documentation pour la formation et le déploiement.

Les coûts

Bien que vous souhaitiez la meilleure solution pour votre entreprise, les coûts joueront un rôle important dans votre processus de sélection. Les outils gratuits et open-source peuvent sembler intéressants, mais ils manquent souvent de fonctionnalités d'intégration, ont un support fournisseur médiocre, des risques de sécurité et des problèmes de scalabilité.

En ce qui concerne les outils payants, faites attention au modèle de tarification. Certains outils peuvent être achetés en une seule fois, tandis que d'autres sont basés sur un abonnement ou une utilisation. À mesure que vos besoins en traitement de données augmentent, vous devrez peut-être passer à un plan tarifaire supérieur. Ainsi, examinez tous les niveaux de tarification. Certaines fonctionnalités peuvent ne pas être incluses dans le coût, mais peuvent être disponibles en tant qu'options supplémentaires.

Vous devrez également payer pour tout matériel supplémentaire nécessaire, les frais de configuration et de consultation et la formation de l'équipe. Lorsque vous calculez le coût total de possession, considérez également les coûts des mises à jour logicielles, des services de support et de maintenance. Avec le coût total de possession calculé (Total cost Ownership), vous devez ensuite examiner comment il s'aligne sur votre budget et le retour sur investissement (ROI) attendu. Considérez le temps et les efforts économisés sur le traitement des données ainsi que l'impact d'avoir une base de données intégrée et de haute qualité.

Essai et test

Lorsque vous avez étudié le marché et dressé une liste restreinte d'outils, il est temps de commencer les tests. La plupart des outils d'intégration de données offrent une démo gratuite ou une période d'essai limitée. Vous pouvez également opter pour le plan gratuit. Bien que cela puisse vous donner accès à moins de fonctionnalités, cela vous permet de tester l'outil dans votre propre environnement.

Utilisez les connecteurs de l'outil d’intégration de donnés pour le connecter à vos sources et reliez-le à d'autres systèmes de traitement des données. En mettant l'outil en service, évaluez le temps nécessaire pour traiter les données, la qualité des données fournies, la facilité d'utilisation et les performances par rapport à d'autres critères.

Vous pouvez aussi mettre en place un projet pilote avec des données et des scénarios de test. En plus d'évaluer l'efficacité de l'outil, demandez des retours aux parties prenantes et aux utilisateurs des données.

Préparation à l'implémentation

La mise en œuvre d'un nouvel outil d'intégration de données peut ne pas être aussi simple que de brancher le système et de l'allumer. Pour simplifier le processus, demandez au fournisseur des ressources d'implémentation telles que des guides, des tutoriels, des notes de version, etc. Vous devrez peut-être également investir dans du matériel supplémentaire pour prendre en charge la transition.

Vérifiez si les membres de votre équipe ont besoin de formation pour utiliser le nouveau système. Cela peut se faire sous forme de cours en ligne, d'ateliers, de webinaires, etc. De plus, l'accès à des manuels et des tutoriels est bénéfique pour un apprentissage autonome. Encouragez-les simultanément à expérimenter l'outil sur des ensembles de données de test.

Autres conseils pour faciliter la phase de déploiement :

• Définissez les objectifs de l'outil d'intégration et partagez-les avec toutes les parties prenantes
• Anticipez tous les problèmes potentiels et préparez des solutions proactives
• Assurez-vous que tous les systèmes sont bien connectés
• Intégrez des mesures de sécurité des données adéquates
• Concevez un cadre d'intégration de données
• Profitez des sources de données et définissez des règles de qualité des données
• Considérations post-implémentation

Une fois le système d'intégration de données en service, continuez à évaluer ses performances. Les journaux de performances et d'erreurs vous donneront une idée précise de l'efficacité de l'outil. Vous pouvez également identifier des domaines nécessitant des améliorations ou des personnalisations.

À mesure que votre entreprise se développe, vos besoins en données augmenteront également. Suivez les performances de l'outil à mesure que la charge de données augmente et, si nécessaire, envisagez de mettre à niveau le système. Vous aurez besoin de l'assistance du fournisseur pour les exigences de personnalisation et les mises à niveau. Assurez-vous donc d'avoir un point de contact désigné et des canaux de communication clairs avec le fournisseur.

Pérenniser votre intégration de données

Votre solution d'intégration de données doit être conçue pour fonctionner dans un paysage de données en évolution. Vous devrez peut-être relier une nouvelle application au système d'intégration ou intégrer des sources de données et des systèmes d'information supplémentaires après l'acquisition d'une autre entreprise.

Par conséquent, votre outil d'intégration doit être flexible et dynamique. Suivre les performances selon différents paramètres aide à évaluer quand il est nécessaire d'étendre le programme ou de procéder à des modifications pour améliorer l'efficacité.

Deuxièmement, il est nécessaire de suivre les tendances de la technologie d'intégration de données. Assurez-vous de recevoir des mises à jour régulières du fournisseur. À mesure que la technologie évolue, vous pouvez améliorer les performances de l'outil en automatisant les tâches ou en incorporant des outils basés sur le cloud pour gérer les données d'entreprise. Une participation active aux forums d'intégration de données peut vous aider à rester informé des tendances changeantes.

Troisièmement, pour rester pérenne, vous devez rester conforme aux réglementations en évolution concernant les données. Par exemple, l'expansion des services à l'international peut nécessiter la conformité à des réglementations spécifiques à chaque pays. Pour cela, vous devez rester conscient des exigences réglementaires et identifier une personne de référence pour la sécurité des données.

Pour conclure

Avoir le bon outil d'intégration de données est essentiel pour améliorer les processus de gestion des données et créer de la valeur pour l'entreprise. Cela rationalise les processus de gestion des données, améliore les capacités de prise de décision et favorise la croissance.

Pour faire un choix éclairé pour un outil d'intégration de données le mieux adapté à vos objectifs commerciaux, prenez le temps de considérer les fonctionnalités offertes par différents outils et comparez leurs performances.

Idéalement, il devrait pouvoir se connecter à diverses sources de données, avoir des capacités robustes de transformation de données, prendre en charge le traitement en temps réel et par lots, et disposer de fonctionnalités de sécurité suffisantes pour se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données.

Assurez-vous également que la solution choisie est évolutive et pérenne. Adopter une approche structurée comme celle-ci permet de garantir que l'outil répond aux besoins d'intégration de données de votre organisation tout en offrant des avantages concurrentiels tangibles.