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Qu'est-ce que l'intégration des données ?

Le big data, l'Internet des objets (IoT), les applications SaaS (Software as a Service) et l'activité dans le cloud, entre autres choses, font exploser le nombre de sources de données et le volume impressionnant de données existantes dans le monde entier. Mais la plupart de ces données ont été collectées et stockées dans des silos autonomes ou des magasins de données distincts. L'intégration des données est le processus qui consiste à rassembler ces collections de données séparées dans le but de générer plus de valeur et des insights.

L'intégration des données est particulièrement importante pour aider votre entreprise à adopter des stratégies de transformation numérique. En effet, pour améliorer les opérations, optimiser la satisfaction des clients et rester compétitif sur un marché de plus en plus numérique, vous avez besoin d'obtenir des insights de toutes vos données.

Cloud Data Fusion, la solution d'intégration des données de Google Cloud, est un service cloud natif entièrement géré qui permet aux utilisateurs de créer et gérer efficacement des pipelines de données ETL/ELT.

Caractéristiques de l'intégration des données

L'intégration des données est le processus qui consiste à rassembler les données provenant de différentes sources pour obtenir un aperçu unifié plus utile pour aider votre entreprise à prendre de meilleures décisions et plus rapidement.  

L'intégration des données permet de consolider tout type de données (structurées, non structurées, par lot et par flux) pour réaliser des opérations très diverses allant de l'interrogation simple de bases de données d'inventaire à des analyses prédictives complexes.

Quelles difficultés pose l'intégration des données ?

Des plates-formes d'intégration des données difficiles à utiliser

Il est difficile de trouver de vrais experts en données, et leurs services sont chers. Mais ils sont généralement indispensables pour déployer la plupart des plates-formes d'intégration. Les analystes de veille stratégique qui ont besoin d'accéder aux données pour prendre des décisions commerciales dépendent souvent de ces experts, ce qui ralentit le retour sur investissement de l'analyse de données.

Des dépenses élevées d'investissement et d'exploitation de l'infrastructure d'intégration des données

L'acquisition, le déploiement, la maintenance et la gestion de l'infrastructure nécessaire pour une initiative d'intégration des données professionnelle requièrent à la fois des dépenses d'investissement et d'exploitation. L'intégration des données dans le cloud en tant que service géré résout directement ce problème de coût.

Des données étroitement associées aux applications

Auparavant, les données dépendaient tellement d'applications spécifiques que vous ne pouviez pas les récupérer pour les utiliser ailleurs dans votre entreprise. Aujourd'hui, les couches d'application et de données sont dissociées, ce qui vous permet d'utiliser vos données de manière plus flexible.

Une sémantique des données complexe

Les versions multiples de données ayant la même signification peuvent être organisées ou formatées différemment. Par exemple, les dates peuvent être stockées au format numérique jj/mm/aa ou au format jour, mois, année. L'élément "transformation" de l'ETL et les outils de gestion des données de référence permettent de gérer cet aspect.

Quels sont les outils d'intégration des données ?

Les plates-formes d'intégration des données incluent généralement la plupart des outils suivants :

  • Outils d'ingestion de données : ils vous permettent d'obtenir et d'importer des données que vous pouvez utiliser immédiatement ou stocker en vue d'une utilisation ultérieure
  • Outils ETL : l'ETL fait référence au processus d'extraction, de transformation et de chargement, la méthode d'intégration des données la plus courante
  • Catalogues de données : ils aident les entreprises à rechercher et établir l'inventaire des éléments de données répartis sur plusieurs silos de données
  • Outils de gouvernance des données : ils assurent la disponibilité, la sécurité, l'exploitabilité et l'intégrité des données
  • Outils de nettoyage des données : ils nettoient les données modifiées en les remplaçant, en les modifiant ou en les supprimant
  • Outils de migration de données : ils déplacent les données entre plusieurs ordinateurs, systèmes de stockage ou formats d'application
  • Outils de gestion des données de référence : ils aident les entreprises à respecter les définitions de données courantes et à obtenir une source fiable unique
  • Connecteurs de données : ils déplacent des données d'une base de données à l'autre et peuvent également réaliser des transformations.

Comment est utilisée l'intégration des données ?

L'intégration des données est couramment utilisée pour réaliser les activités suivantes :

Développement de lacs de données

L'intégration des données déplace des données de plates-formes sur site en silo vers des lacs de données afin d'augmenter la valeur des données.

Entreposage de données

L'intégration des données combine des données provenant de plusieurs sources dans un entrepôt de données en vue de leur analyse à des fins commerciales. 

Marketing

L'intégration des données déplace toutes vos données marketing, telles que les données de réseaux sociaux ou d'analyse d'audience Internet, ou encore les données démographiques des clients, vers un emplacement unique en vue de leur analyse et leur traitement.

IoT

L'intégration des données aide à collecter des données provenant de sources IoT diverses dans un emplacement unique à partir duquel vous pouvez les exploiter.

Réplication de base de données

L'intégration des données joue un rôle central dans la réplication de données depuis une base de données source comme Oracle, MongoDB ou MySQL dans un entrepôt de données cloud.

Google a éliminé l'un des principaux obstacles à l'intégration des données, à savoir le fait que les outils d'intégration des données ont toujours nécessité l'intervention d'équipes techniques spécialisées dans l'exploration, la fusion, le nettoyage et l'analyse de données pour fabriquer des produits de données utiles tels que les lacs de données ou les entrepôts.

Le développement sans code de pipelines de données ETL/ELT est possible avec Cloud Data Fusion, un service d'ingestion et d'intégration de données cloud natif géré, capable d'apporter les compétences d'un ingénieur de données chevronné à n'importe quelle équipe, quel que soit son niveau de formation en programmation.