L'avenir de l'intégration de données en 2022 et au-delà

Les méthodes traditionnelles, notamment la création manuelle de scripts, le nettoyage des données et leur chargement ultérieur dans un entrepôt de données ou ETL (extraction-transformation-chargement) ont été utilisées pour intégrer les données de différentes sources. Ces méthodes ont été adoptées à l'ère des contraintes de ressources et sont maintenant devenues très chronophages, coûteuses et sujettes aux erreurs, déclare Yash Mehta , un spécialiste de l'IoT et de la science des mégadonnées.

Un temps considérable est nécessaire pour nettoyer les données, car la source et la cible peuvent ne pas utiliser les mêmes schémas, formats ou types. Ainsi, ces procédés sont coûteux et nécessitent une main-d'œuvre qualifiée. La taille du marché mondial de l'intégration de données d'entreprise devrait atteindre 3843,4 millions de dollars américains (3312,03 millions d'euros) d'ici 2027, contre 2 300,8 millions de dollars américains (1982,70 millions d'euros) en 2020, à un TCAC de 7,1 % au cours de la période 2021-2027.

Lisez le rapport sur le marché mondial de l'intégration de données d'entreprise pour comprendre les facteurs moteurs de la croissance du marché de l'intégration de données.

Présentation

Pour expliquer l'intégration de données, il s'agit du processus consistant à combiner des données provenant de différentes sources et à fournir une vue unifiée des données combinées. Ce processus permet de gérer et de manipuler toutes vos données dans une seule interface et d'effectuer des analyses (à l'aide de statistiques). Avec les nouveaux systèmes technologiques centralisés disponibles pour les processus métier, les sources et les types de données continuent de croître, et il devient donc de plus en plus important de comprendre les méthodes et les outils d'intégration de données, qui aident à maintenir la qualité de ces données.

Importance de l'intégration des données

L'intégration de données est radicale lorsqu'une organisation dispose d'informations variées stockées dans différentes applications.

Discutons de certains des problèmes que l'intégration de données aide à résoudre :

• Silos de données

Un silo de données, comme son nom l'indique, est un référentiel de données isolées. En termes commerciaux, cela signifie que les différentes informations sont contrôlées par une unité commerciale ou un département particulier et ne sont pas disponibles dans l'ensemble de l'organisation. Les organisations sont également confrontées à ce problème si le logiciel utilisé pour stocker les informations est incompatible.

Rassembler les informations stockées dans différentes sources et en tirer des déductions qualitatives devient un défi de taille pour une organisation.

• Analyse lente

Les analystes de données et les dirigeants dépendent fortement de données fiables dans la prise de décision d'aujourd'hui, et l'intégration et l'analyse de ces bonnes données prennent un temps considérable. Aujourd'hui, les entreprises ont besoin d'une analyse des données en temps réel pour réaliser toute valeur commerciale. Ainsi, il nécessite la mise en place d'un système fiable et évolué pour intégrer les données.

• Vue holistique

Lorsque les données sont réparties sur différentes plates-formes, sources ou applications, il est difficile d'en avoir une vue holistique. Par exemple, les données client d'une organisation provenant de différents appareils ou applications CRM peuvent varier pour les magasins hors ligne et en ligne, mais l'équipe de données de l'organisation souhaite mapper ces données avec les informations du client et les informations géographiques pour effectuer une analyse approfondie afin d'augmenter les ventes. La corrélation de ces informations est importante et nécessite l'intégration de toutes les plateformes CRM, sinon un temps et des efforts considérables seront nécessaires pour intégrer ces données manuellement.

Méthodes et outils d'intégration de données

La lutte des entreprises n'est pas le manque de données, mais le volume de données et son analyse en temps opportun. Les données massives circulant depuis diverses applications cloud vers les points de terminaison IoT dans les organisations et les secteurs rendent le travail d'analyse des données en temps opportun très difficile.

Le processus de connexion et de routage des données des systèmes sources vers les systèmes cibles est réalisé grâce à diverses techniques d'intégration de données (méthodes traditionnelles ou modernes typiques).

• Méthodes traditionnelles

Les méthodes traditionnelles sont généralement groupées et ne donnent pas aux analystes de données la possibilité d'effectuer une analyse de données en temps réel.

• Méthodes modernes

Les méthodes modernes d'intégration de données ont été conçues pour évoluer avec la nature agile des données et s'adapter aux besoins en constante évolution de l'intégration de données. Certaines approches modernes réussies sont l'ELT automatisé (extraction-charge-transformation) et l'intégration de données basée sur le cloud.

• ELT déplace essentiellement l'étape de transformation vers la fin du pipeline de données où vous pouvez charger les données avant de les transformer. De cette façon, l'entrepôt de données reste une source unique de vérité. Ainsi, l'intégrité des données stockées n'a pas été compromise lors de l'exécution des transformations.

• Intégration de données basée sur le cloud aide les entreprises à combiner leurs données provenant de diverses sources (application cloud ainsi que systèmes sur site) à généralement (mais pas toujours) un entrepôt de données basé sur le cloud. Cette intégration des données se traduit par une efficacité opérationnelle améliorée et une meilleure communication interne pour les entreprises. Avec de plus en plus d'entreprises opérant avec un mélange hybride de solutions de logiciel en tant que service (SaaS) et d'applications sur site, les experts ont indiqué que plus de 90 % des entreprises se tourneront davantage vers l'intégration de données basée sur le cloud. Une telle intégration permet l'échange en temps réel de données et de processus. Les données intégrées sont alors accessibles par plusieurs appareils sur un réseau ou via Internet. Certaines plates-formes courantes d'intégration de données basées sur le cloud sont K2View Intégration de données, Intégration de données Informatica Cloud, Amazon Redshift, Flocon de neige, etc.

Premiers pas avec l'intégration de données moderne

Avec les approches modernes d'intégration de données, l'effort manuel de gestion et de nettoyage des ensembles de données, puis de chargement ultérieur des données dans les environnements d'entrepôt de données individuels est devenu obsolète. Désormais, vous pouvez stocker, diffuser et fournir les données dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin, à partir de n'importe quelle plate-forme d'intégration de données basée sur le cloud. Par exemple, l'intégration de données K2View est une plate-forme d'intégration de données qui gère les données de sources disparates dans n'importe quelle technologie ou format et modélise les champs de données pour les entités commerciales (par exemple, client, emplacement, appareil, produit). Ensuite, ces données sont ingérées dans des micro-bases de données. Plus tard, d'autres étapes de traitement des données telles que le masquage des données, la transformation (utilise une base de données en mémoire pour effectuer la transformation des données à grande vitesse) et l'enrichissement sont effectuées. Enfin, ces données intégrées sont envoyées aux applications consommatrices.

Conclusion

Dans le monde de l'intégration de données, les approches modernes d'intégration de données présentent et offrent de nombreux avantages, allant de la réduction des coûts d'ingénierie et de l'enrichissement des données à la réduction du temps d'analyse et à l'augmentation de l'adaptabilité au changement.

L'auteur est Yash Mehta, un spécialiste de l'IoT et de la science des mégadonnées.