L'importance croissante des données implique qu'elles sont traitées et stockées dans les endroits les plus divers. Même si les entreprises sont conscientes de la valeur de ces données, leur existence n'est pas une garantie de leur exploitabilité. De nombreux objectifs commerciaux exigent un accès centralisé à des sources uniformes. L'intégration de données prend en charge cette tâche, réunit ce qui va ensemble et constitue ainsi la base d'analyses complètes.
Qu'est-ce que l'intégration des données ?
L'intégration de données décrit le processus qui combine des données provenant de différents systèmes et supports de stockage afin de permettre une vue unifiée. Elle comprend des étapes telles que le nettoyage, le formatage et la standardisation des données et constitue donc un élément essentiel de la gestion des données. La prise en compte de certaines caractéristiques de qualité, qui garantissent une utilisation et une interprétation optimales, est essentielle.
En rassemblant les données correspondantes dans un référentiel central, elles constituent une "Source unique de vérité (SSOT)"Il s'agit d'une base précieuse pour toutes sortes de projets axés sur les données dans les grandes entreprises. La mise en œuvre de l'intégration des données s'effectue en grande partie à l'aide d'applications automatisées, mais elle peut également impliquer des opérations manuelles.
Pourquoi l'intégration des données est-elle importante ?
Dans le cadre de la transformation numérique, le nombre de processus basés sur les données a fortement augmenté dans les entreprises. Il en résulte que des données sont générées et utilisées dans tous les domaines opérationnels imaginables. L'intégration des données permet de surmonter l'hétérogénéité de ces sources de données et, par conséquent, la segmentation des informations précieuses. Cela présente des avantages importants :
Disponibilité des données - Les données d'un domaine spécifique peuvent également être pertinentes pour d'autres départements. Par exemple, les chiffres de vente sont également très importants pour la planification financière. L'intégration des données contribue à ce que les informations pertinentes soient disponibles rapidement et de manière centralisée pour tous ceux qui en ont besoin. Cela permet également d'éviter les erreurs qui surviennent lorsque les services et les partenaires travaillent avec différentes versions d'un ensemble de données.
Augmentation de l'efficacité - La recherche manuelle de données et les erreurs qui en résultent font perdre énormément de temps aux entreprises. Une augmentation de l'efficacité résulte donc déjà de la disponibilité centrale des données. L'effet augmente encore avec le degré d'automatisation des applications utilisées. L'amélioration de l'interaction entre les données fait également partie des avantages de l'intégration des données.
Qualité des données - L'intégration des données n'influence pas seulement l'emplacement de stockage, mais aussi la précision, l'exhaustivité, la cohérence et donc la Intégrité des données. D'une part, ces caractéristiques de qualité peuvent être améliorées de manière ciblée, d'autre part, une Nettoyage pour des parties de données trop mauvaises ou erronées.
Amélioration de la prise de décision - L'objectif général de l'intégration des données est de rendre les informations utilisables pour des analyses, des prévisions et, en fin de compte, des décisions orientées vers l'avenir, par exemple à l'aide de données volumineuses et de l'intelligence artificielle. Plus la base de données créée est vaste et variée, plus les décisions seront fondées.
Types de sources de données
Pour regrouper les données dans le sens d'une intégration des données, il est nécessaire de considérer les différentes sources. Leur nombre ne cesse d'augmenter, mais certaines catégories s'avèrent particulièrement persistantes et méritent une attention particulière :
Bases de données - En tant que collection de données structurées, elles sont conçues pour un traitement ultérieur ciblé des informations qu'elles contiennent et constituent donc une source particulièrement gratifiante pour l'intégration de données. Bases de données relationnelles sont presque tous basés sur Langage de requête structuré (SQL).
Systèmes de fichiers - Les formats tels que Excel, CSV, JSON et XML font partie des supports d'information les plus courants et peuvent être stockés dans des archives de tout type.
Applications en nuage - Les données émises par les applications dans le cloud peuvent être directement consultées dans le cadre d'une intégration de données, sans qu'il soit nécessaire de les stocker temporairement.
Appareils IoT - Le "Internet des objets"(IoT) relie des objets physiques, des machines, des capteurs et permet un échange numérique d'informations. Celui-ci peut également faire l'objet d'une intégration de données, ce qui est par exemple très important dans le secteur de la production.
Interfaces de programmation (API) - Les API facilitent la communication entre différentes applications et peuvent être ciblées pour une requête de données - dans le cas de API REST par le biais du web. Il s'agit de savoir si l'on considère l'API, ou l'application qui lui est associée, comme une source de données.
Données non structurées - Il s'agit d'informations qui ne suivent pas une structure tabulaire ou autre et qui se trouvent par exemple dans des e-mails, des documents texte ou des présentations.
Défis à relever
Le simple fait d'avoir une vue d'ensemble de la multitude de sources de données possibles met en évidence la difficulté primordiale de tout ramener à un dénominateur commun. Concrètement, les points suivants peuvent constituer des obstacles :
Incompatibilités - Les applications concernées peuvent être basées sur des interfaces, des protocoles et des formats de données totalement différents, ce qui rend difficile un accès uniforme lors de l'intégration des données. Les systèmes hérités obsolètes, pour lesquels les écarts par rapport aux approches actuelles sont souvent plus importants, constituent un défi particulier.
Qualité et cohérence des données - L'hétérogénéité et la qualité divergente ne peuvent être compensées que jusqu'à un certain point et nécessitent beaucoup de temps. Outre les doublons et les valeurs manquantes, les divergences dans la forme des données - comme les données numériques ou textuelles - peuvent également entraver le processus.
Silos de données - Si les différences ne sont pas du tout comblées jusqu'à présent ou s'il s'agit de mémoires de données totalement isolées, on parle de silos de données. Il faut d'abord les détecter pour pouvoir ensuite mettre en œuvre de nouvelles procédures d'intégration des données.
D'autres difficultés sont par exemple
- Analyses en temps réel
- Développement et mise à jour
- Dépendance de différents fournisseurs
- Volume de données croissant
Méthodes et stratégies
Il existe différentes approches pour regrouper les données de manière uniforme. Toutefois, l'intégration complète des données relève de l'utopie, en particulier dans les grandes organisations dont l'infrastructure s'est développée sur plusieurs décennies. Il est essentiel de définir les objectifs concrets d'une stratégie de données individuelle afin de choisir les méthodes appropriées. Les méthodes les plus courantes sont les suivantes :
ETL - Cette méthode standard, qui a gagné en popularité dès les années 1970 avec l'essor des premières bases de données, comprend trois étapes, à savoir...
- Le site Eextraire des données de différentes sources.
- Le site Transformer en un format uniforme.
- L'immédiat Laden vers le stockage cible, par exemple un entrepôt de données.
ELT - En tant que variante moderne de l'ETL, deux étapes sont interverties dans l'ELT : après l'extraction, les données sont directement transférées dans la mémoire cible - dans de nombreux cas, la mémoire de l'ordinateur. Entrepôts de données - de l'ordinateur. C'est là qu'ont lieu le traitement et la transformation dans un format uniforme. L'avantage particulier est que la puissance de calcul du système de stockage peut être utilisée à cet effet.
Virtualisation des données - Cette méthode permet aux entreprises d'accéder aux données sans avoir à les déplacer. Seule une vue virtuelle des données est utilisée sur la base d'une application frontale. L'intégration en temps réel est ainsi possible, ce qui est devenu un besoin important pour soutenir les projets Big Data et Cloud.
D'autres méthodes et techniques sont utilisées :
Domaines d'application
Même si cet article a déjà mis en évidence certains avantages généraux de l'intégration des données, il existe des domaines d'application spécifiques à partir desquels d'autres possibilités avec des effets positifs peuvent être créées :
- IoT (Internet of Things) - L'intégration en temps réel de données provenant de capteurs et d'appareils permet d'optimiser l'utilisation et d'effectuer des calculs sur la consommation de matériel, l'usure ou la nécessité d'une maintenance.
- Big Data - Pour l'analyse de grandes quantités de données, comme c'est souvent le cas dans les entreprises modernes, l'intégration des données revêt une importance sans précédent, car le nombre de sources de données différentes est également encore plus élevé.
- IA (Intelligence Artificielle) - L'intégration de jeux de données importants et variés est la base de l'entraînement de modèles d'IA et de l'automatisation de tâches complexes.
Intégrer les données avec Confuzio
En tant que logiciel d'IA flexible, Konfuzio prend en charge l'intégration des données grâce à des fonctionnalités API et cloud complètes. La plateforme permet non seulement l'échange et le traitement transparents de données entre différents systèmes, mais offre également la possibilité, grâce à l'utilisation de technologies d'IA, d'intégrer efficacement des données non structurées provenant de documents et d'e-mails et de les rendre utilisables. Confuzio aide ainsi les entreprises à exploiter pleinement le potentiel de leurs données et à développer des solutions innovantes.
Si vous prévoyez d'intégrer et de traiter des données provenant de sources différentes, prenez directement Contact pour nous contacter. Nos experts se feront un plaisir de vous conseiller.
Conclusion
L'intégration de données joue un rôle central dans l'environnement commercial actuel, fortement axé sur les données. Elle permet aux entreprises de combiner des données provenant de différentes sources et de créer ainsi une base uniforme et de haute qualité pour les analyses et les processus décisionnels. Toutefois, plus le nombre de sources de données possibles augmente, plus les défis se multiplient : Les divergences de qualité et de format des données ainsi que les incompatibilités entre les applications utilisées peuvent compliquer le processus.
Pour y faire face de manière adéquate, il est recommandé aux entreprises de développer une stratégie de données, pour laquelle l'aide d'un partenaire logiciel externe est également conseillée. Le traitement des données non structurées devrait notamment constituer un élément important. Les technologies modernes telles que l'intelligence artificielle sont devenues indispensables et permettent de libérer toute la valeur des informations.
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