Dans l’environnement actuel axé sur les données, les entreprises ont réalisé l’importance de l’intégration de données pour assurer leur croissance. Le marché mondial de l’intégration des données devrait atteindre 39,25 milliards de dollars d’ici à 2032. Le pouvoir se déplace lentement des détenteurs de données brutes vers ceux qui peuvent consolider leurs informations pour en tirer des insights significatifs.
Étant donné la multitude de types de données, d’architectures, de systèmes, de sources, etc., les technologies et les stratégies d’intégration de données sont en constante évolution. Les technologies et les stratégies d’intégration de données évoluent constamment. Pour suivre le rythme, il est essentiel de comprendre la terminologie clé de l’intégration de données. Par exemple, savez-vous ce qu’est un ETL et quel est son impact sur l’intégration des données ?
Un vocabulaire commun est fondamental pour créer et maintenir des solutions d’intégration durables. Il simplifie la communication entre les équipes impliquées dans les différentes étapes du processus d’intégration, réduit le risque d’erreur et garantit que toutes les personnes impliquées sont alignées sur les mêmes objectifs organisationnels.
Inclure tous les termes existants relatifs à l’intégration des données dans un seul lexique serait extrêmement long. Cet article examine les 15 termes les plus discutés en termes de définition et de signification. Commençons par le début.
API (Application Programming Interface)
Une API (Application Programming Interface) permet à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. C’est un « contrat d’interface » entre des solutions logicielles qui définit les méthodes et les protocoles d’interaction entre les différents composants des systèmes logiciels, ce qui leur permet d’échanger des données, d’accéder à des fonctionnalités et de s’intégrer de manière transparente. Les API font abstraction des complexités sous-jacentes des systèmes logiciels, en offrant aux développeurs un moyen normalisé d’accéder aux capacités d’une autre application ou d’un autre service sans avoir à comprendre son fonctionnement interne ou à tout écrire à partir de zéro.
Les API facilitent le développement de logiciels en permettant aux développeurs d’exploiter les fonctionnalités et les services existants fournis par d’autres applications, ce qui permet d’accroître l’efficacité, l’interopérabilité et l’évolutivité des systèmes logiciels.
Pour en savoir plus, lisez notre article dédié.
App (Application)
Dans un contexte d’intégration de données et plus particulièrement d’iPaaS, les applications sont des solutions logicielles ou des systèmes qui facilitent le flux de données entre différentes solutions, sources ou bases de donnée. Elles sont conçues pour recueillir des données provenant de ces différentes sources, les transformer pour qu’elles répondent à des formats normalisés et générer une vue centralisée pour tous les systèmes.
Les rôles clés joués par les applications peuvent être compris comme suit :
- Faciliter la transformation des données pour assurer la compatibilité entre les systèmes sources et cibles
- Établir la communication entre les systèmes par le biais de connecteurs, d’API et d’intergiciels.
- Exécuter des flux de données et des automatismes complexes
- Saisir les changements dans les données sources et faciliter les mises à jour
- Supprimer les doublons
BPM (Business Process Management)
La gestion des processus métiers (BPM, pour Business Process Management) désigne un ensemble de méthodes et processus utilisés pour la découverte, la modélisation, l’analyse, la mesure, l’amélioration et l’optimisation des processus d’entreprise. Le BPM centré sur l’intégration se concentre principalement sur les processus reproductibles qui peuvent être automatisés pour intégrer les données entre les systèmes. Par exemple, il peut être utilisé pour intégrer et gérer les données de relation client (CRM). Les solutions BPM rendent l’intégration des données plus efficace et évolutive, tout en réduisant la dépendance à l’égard des équipes de développement. Le BPM va également plus loin que la simple intégration de données ; il gère et améliore les processus d’une entreprise et peut inclure des actions automatisées ou manuelles.
Les outils BPM décomposent les grands processus en tâches plus petites et plus faciles à gérer et facilitent la priorisation. Cela permet de soutenir l’automatisation et de rendre le processus d’intégration plus efficace et plus rapide. Le BPM garantit également la cohérence entre les différents systèmes.
Build
La phase de construction ou de « Build »est le fondement de tout projet d’intégration de données. C’est à ce stade crucial que se déroulent la planification initiale, la conception et la mise en place de votre workflow automatisé de gestion des données. Cette étape essentielle comprend la définition de vos objectifs, le choix des outils adaptés et la configuration des pipelines de données qui connecteront vos sources de manière transparente.
Principales étapes de la phase de construction
Définissez vos besoins et objectifs : Quels problèmes métier l’intégration de données vise-t-elle à résoudre ? Quelles données devez-vous intégrer ?
Choisissez votre approche d’intégration : Tenez compte de votre expertise technique et de la complexité de vos données. Plusieurs options s’offrent à vous :
- Plateformes IPaaS : idéales pour des intégrations rapides et sans codage.
- Solutions Enterprise : pour construire des pipelines de données capables de gérer des volumes et des transformations de données plus importants.
- Développement personnalisé de scripts : offre flexibilité et contrôle, mais nécessite une expertise en programmation.
Conception du mappage et de la transformation des données : Définissez comment les données circuleront des systèmes sources vers le système cible.
Développement du workflow et gestion des erreurs : Construisez votre workflow d’intégration de données à l’aide de la solution choisie. Implémentez des mécanismes robustes de gestion des erreurs pour identifier et résoudre les problèmes potentiels lors de l’extraction, de la transformation et du chargement des données.
Sécurité et contrôle d’accès : Mettez en place les mesures de sécurité nécessaires pour protéger les données sensibles tout au long du processus d’intégration. Cela inclut la définition de contrôles d’accès et de protocoles de chiffrement.
Tests et validation : Testez votre solution d’intégration de données avec différents scénarios de données. Validez la précision, la cohérence et l’exhaustivité des données sur l’ensemble du workflow.
Déploiement et documentation : Une fois les tests réussis, déployez votre solution d’intégration de données en production. Créez une documentation complète décrivant le workflow, les transformations de données et les procédures de dépannage pour référence future.
Simplifier la phase de Build
Construire une solution d’intégration de données ne doit pas être complexe. Les outils modernes, tels que les plateformes sans code/à faible code et les interfaces conviviales, simplifient le processus en proposant des interfaces visuelles et des composants pré-développés. Cela permet un développement plus rapide et réduit la dépendance vis-à-vis d’une expertise approfondie en codage.
Connecteur
Les connecteurs sont des outils ou des composants logiciels qui permettent l’échange de données entre deux ou plusieurs systèmes et applications. Sur la base d’un ensemble de protocoles et de règles, il extrait les données des applications et des systèmes, filtre les données non pertinentes, transforme et charge les données dans le système cible.
Importance des connecteurs
Un connecteur permet de surmonter les différences de langage de programmation, de systèmes d’exploitation, de technologie de base de données, etc. et d’assurer une intégration et une synchronisation transparentes des données. Ainsi, il est possible d’automatiser leworkflow et d’accroître son efficacité. Il comble également le fossé entre les systèmes qui ont des architectures et des protocoles différents et favorise l’interopérabilité.
Les connecteurs de données sont disponibles auprès de fournisseurs tiers ou peuvent être construits en interne. Ces derniers peuvent être classés en connecteurs IoT, connecteurs d’intégration d’entreprise, connecteurs cloud, connecteurs API et connecteurs de base de données.
EBO (Event-based Orchestration)
L’Event-based Orchestration (ou Event-Driven Orchestration) est un modèle d’architecture où les actions sont déclenchées par des événements spécifiques plutôt que par un enchaînement prédéfini ou un lancement à heure fixe. Cela permet de lancer des actions et de gérer le flux de données entre les services en fonction des événements survenus.
Ce type d’orchestration facilite la coordination et la gestion des interactions entre les différents composants d’un système distribué en réponse à des événements spécifiques. Cela englobe la mise en œuvre de workflows automatisés, la gestion des erreurs et la garantie de la cohérence des données dans des environnements distribués et à grande échelle. Cette approche est particulièrement utilisée dans les architectures basées sur les microservices pour gérer efficacement des processus métier complexes et des workflows dynamiques.
Pour résumer, l’orchestration pilotée par les événements offre plus de souplesse et de réactivité face aux changements en permettant aux services de réagir aux événements en temps réel, ce qui se traduit par des applications plus évolutives et plus robustes.
ESB (Enterprise Service Bus)
L’ESB (Enterprise Service Bus) est un modèle d’architecture de données qui permet d’intégrer plusieurs applications dans une infrastructure de type bus en mettant en œuvre un ensemble de règles et de principes. Par essence, l’architecture ESB agit comme un bus de communication entre les applications et leur permet de communiquer indépendamment à travers le bus sans dépendre d’autres systèmes.
Avantages de l’ESB
Un ESB peut gérer la connectivité, transformer les modèles de données, acheminer les messages et convertir les protocoles de communication. Il accroît l’agilité de l’organisation et fournit un système simple et prêt à l’emploi qui peut être facilement mis à l’échelle pour s’adapter à la croissance de l’entreprise.
L’utilisation des ESB pour l’intégration des données et la possibilité de réutiliser ces applications permettent aux développeurs de se concentrer sur l’amélioration des applications et d’accroître leur productivité.
L’ESB convient mieux aux situations qui impliquent l’intégration de données entre 3 applications et services ou plus. Il améliore la visibilité et le contrôle, relie les systèmes existants aux systèmes basés sur le cloud et fournit un point d’accès unique, mais il peut être complexe à maintenir et augmenter les défis pour la collaboration entre les équipes.
ETL
L’ETL (Extract, Transform, Load) est un processus utilisé pour rassembler des données provenant de sources multiples afin de créer un ensemble de données unique et complet comme un data warehouse, un data lake et d’autres systèmes de ce type. Comme son nom l’indique, il s’agit d’extraire les données de la source, de les transformer dans un format prédéfini à des fins de cohérence et de les charger dans le data warehouse.
Nécesité de l’ETL
En nettoyant et en organisant les données, l’ETL garantit que les données de l’entrepôt de données répondent à des normes de qualité élevées et sont facilement accessibles. Il facilite également l’exploitation des données et les prépare à répondre à des besoins spécifiques en matière de veille stratégique. En outre, il améliore l’évolutivité de l’entrepôt de données.
Voici quelques-unes des meilleures pratiques en matière de processus ETL :
- Enregistrer tous les événements avant, pendant et après les processus ETL. Cela permet de résoudre les erreurs et de suivre l’évolution des données (origine et transformations).
- Effectuer des audits réguliers pour évaluer la qualité des données et identifier les problèmes potentiels dans les processus ETL. Cela permet de garantir l’intégrité permanente des données.
- Utiliser des mises à jour incrémentielles des données. Cette approche consiste à ne charger que les données nouvelles ou modifiées depuis la dernière exécution, ce qui améliore la vitesse et l’efficacité du traitement.
Extension
Dans un contexte de l’intégration des données, une extension est une caractéristique ou fonctionnalité spécifique dédiée à une tâche qui améliore les processus des systèmes d’intégration existants. L’objectif est d’étendre les capacités du système d’intégration de données existant pour une fonction ou une action spécifique. Elle peut également prendre en charge l’évolution des protocoles de communication, l’augmentation des volumes de données, les nouvelles applications…
Par exemple, des extensions peuvent être incorporées dans des solutions d’intégration de données comme Marjory. L’extension ETL offre la capacité de travailler avec des volumes de données élevés.
Intégration
Comme ce terme l’indique, l’intégration désigne le processus de collecte de données provenant de sources multiples afin de créer une base de données centralisée unique accessible à différents applicatifs et processus métiers. Cela se traduit par une vision unifiée des données, éliminant les risques de duplication, de fragmentation, de formatage incohérent et d’erreurs.
Dans l’environnement actuel axé sur les données, l’intégration permet de briser les silos et de garantir à tous les services l’accès au même ensemble de données. Cela favorise la collaboration, fait gagner du temps, simplifie l’analyse et accroît la valeur des rapports générés.
Types d’intégration
Les processus d’intégration peuvent être exécutés manuellement ou de manière automatisée. Il existe cinq approches courantes de l’intégration de données :
ETL (Extraction, Transformation, Chargement)
L’extraction, la transformation et le chargement consistent à extraire des données de sources multiples, à les transformer et à les combiner dans un entrepôt de données centralisé volumineux.
EBO (Optimisation basée sur les événements)
L’optimisation basée sur les événements (EBO) est le processus d’amélioration des performances ou de l’efficacité en déclenchant des actions ou des ajustements en fonction d’événements ou d’occurrences spécifiques au sein d’un système ou d’un processus.
ESB (Enterprise Service Bus)
Un Enterprise Service Bus (ESB) est un modèle d’architecture logicielle centralisé facilitant les intégrations entre les applications. Il agit comme un système de communication permettant l’interaction entre les applications logicielles dans une architecture orientée service.
Intégration en streaming
L’intégration de données en streaming est un processus continu de collecte de données, de traitement, de supervision des transformations et enrichissements, et de chargement vers la base de données cible.
Virtualisation des données
La virtualisation des données permet de créer une vue unifiée des données provenant de plusieurs systèmes sans les déplacer de leur emplacement d’origine.
iPaaS (Integration-Platform-as-a-Service)
Un iPaaS (Integration-Platform-as-a-Service) fait référence à une solution cloud capable de standardiser et de simplifier l’intégration de données avec des mises à jour en temps réel, et ce, entre des environnements sur site et cloud. Ces plateformes se distinguent généralement par leurs interfaces visuelles nécessitant peu ou pas de code, les rendant faciles à prendre en main.
Les plateformes iPaaS classiques disposent de connecteurs prédéfinis qui intègrent les données, les processus, les applications, les services et bien d’autres choses encore entre les départements d’une organisation ou entre les entreprises. Ces connecteurs peuvent être utilisés pour créer et automatiser des flux de travail. Par exemple, elle peut être configurée pour extraire des données d’un ERP, d’un CRM et d’applications marketing, les formater et les partager avec des plateformes de Business Intelligence..
Avantages de l’iPaaS
En fonction des solutions choisies, les meilleures solutions iPaaS permettent de cibler plusieurs interlocuteurs simultanément et donc de gagner du temps. Elles minimisent également le risque d’erreur lors du transfert de données entre les applications et fournissent des mises à jour en temps réel. De plus, en offrant une vue centralisée de l’écosystème, elle facilite l’identification et la résolution des problèmes ainsi que la gestion de la conformité.
Observabilité
En termes d’intégration des données, l’observabilité fait référence au processus de contrôle de la qualité et de l’utilité des données, ainsi qu’à la gestion de leur disponibilité à travers les processus et les systèmes. Il s’agit d’une approche proactive visant à identifier les problèmes de qualité avant qu’ils n’aient un impact sur l’analyse.
Concrètement, l’observabilité des données se décompose en trois actions principales : la localisation des données, leur profilage et le suivi de leur utilisation.
Une bonne stratégie d’observabilité des données facilite le contrôle et la gestion des flux de données. Elle permet de détecter rapidement les problèmes liés à l’exactitude, à l’exhaustivité, à la duplication et aux incohérences afin de minimiser les temps d’arrêt et les coûts de dépannage. Elle encourage également la collaboration, simplifie la conformité et accroît l’efficacité.
Pour approfondir ce sujet, n’hésitez pas à consulter notre article.
RPA (Robotic Process Automation)
L’automatisation robotisée des processus (RPA, pour Robotic Process Automation) est une méthode d’optimisation des données qui s’appuie sur la technologie pour automatiser les tâches répétitives et basées sur des règles, telles que l’extraction de données à partir de formulaires, la saisie de données, la vérification, etc. Le RPA peut être intégré à d’autres technologies comme le traitement automatique du langage naturel ( Natural Language Processing) et le Machine Learning.
Intérêt du RPA pour l’intégration de données
Dans le cas de l’intégration des données, elle améliore la productivité et l’efficacité. En automatisant les tâches, elle libère des ressources humaines pour les consacrer à des tâches qui ajoutent de la valeur stratégique. L’utilisation de la RPA permet également d’optimiser les coûts d’intégration des données, de réduire le risque d’erreur et de faciliter la mise en conformité. Cela dit, la mise en œuvre de la RPA peut s’avérer plus difficile que d’autres solutions de productivité et peut nécessiter une restructuration organisationnelle.
Run
La phase de Run ou l’exécution de l’intégration de données est celle où la solution d’intégration de données exécute activement les tâches requises. Cette phase est liée à l’obervabilité et le monitoring. Elle implique de monitorer le processus pour s’assurer qu’il se déroule sans heurts, de gérer les erreurs et les écarts et d’auditer le système pour s’assurer qu’il fonctionne. Détecter une erreur impliquera de la réparer pour s’assurer que l’intégration continue, ainsi que de trouver une origine pour s’assurer que cette erreur ne se reproduise pas.
Principaux éléments à prendre en compte pour garantir un fonctionnement sans heurts
Voici quelques-unes des pratiques clés pour maintenir les solutions d’intégration de données :
- Monitoring en temps réel avec mécanisme d’alerte en cas d’erreur
- Audits réguliers de performance et de sécurité
- Plans détaillés de traitement des erreurs et de réaction
- Boucles de rétroaction pour l’amélioration
TCO (Total Cost of Ownership)
Le coût total de possession ou TCO (Total Cost of Ownership) englobe l’ensemble des dépenses liées à l’acquisition, la gestion et la maintenance d’un actif sur toute sa durée de vie. Dans le cadre des projets d’intégration de données, le TCO se calcule en additionnant le prix d’achat initial du système, le coût des mises à niveau, de la maintenance et du déploiement, ainsi que les dépenses de fonctionnement. Plusieurs éléments doivent être pris en compte pour établir une estimation précise du TCO : le nombre de sources d’extraction des données, les transformations nécessaires et les destinations finales des données. Les frais cachés, tels que les licences, les serveurs et le stockage, la formation, les temps d’arrêt, etc., doivent également être intégrés au budget.
Voici quelques stratégies efficaces pour optimiser le TCO de vos intégrations de données :
- Définissez clairement vos objectifs et vos besoins : Comprenez précisément les enjeux de votre projet d’intégration et les fonctionnalités requises.
- Choisissez une plateforme d’intégration facile à utiliser, évolutive et adaptée à vos besoins métiers : Plusieurs solutions existent sur le marché, optez pour celle qui correspond le mieux à votre contexte technique et à vos ambitions.
- Tirez parti des connecteurs et API pré-développés : De nombreux connecteurs et API standardisés existent pour faciliter l’intégration de sources de données courantes. Leur utilisation permet de gagner du temps et de réduire les coûts de développement.
Conclusion
Les données recèlent un immense potentiel, mais les stocker en silos ne profite pas vraiment à une organisation. Pour garantir un flux d’informations transparent entre les systèmes, les applications et les bases de données, les entreprises doivent investir dans des solutions d’intégration de données.
La consolidation des données provenant de toutes les sources stimule l’efficacité opérationnelle, appuie la prise de décision éclairée et favorise l’adoption des technologies émergentes. Cela dit, les techniques d’intégration de données évoluent rapidement.
Rester à l’affût des nouvelles tendances et stratégies est essentiel pour bâtir une solution d’intégration de données pérenne. Cela commence par une compréhension solide du glossaire de base de l’intégration de données. Une bonne maîtrise des termes clés liés à l’intégration de données est primordiale pour la réussite de telles initiatives au sein de toute organisation.
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