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 des données. Les analystes de veille stratégique qui ont besoin d'accéder aux données pour prendre des décisions commerciales dépendent souvent de ces experts. L'intégration de données provenant de sources d'entreprise prend généralement six mois, ce qui ralentit le retour sur investissement de l'analyse de données.

Les entreprises peinent à rendre des données de haute qualité visibles et accessibles pour analyses. À mesure que les sources de données et les silos de données se développent, les entreprises sont amenées à faire des compromis : transférer et dupliquer les données entre silos pour permettre des analyses avancées, ou conserver l'aspect distribué de leurs données mais limiter leur agilité.

Les clients sont de plus en plus nombreux à nécessiter des modes de diffusion différents, par exemple par lots, par flux et par événements, au sein d'une seule et même plateforme. À mesure que les traces numériques se multiplient dans les différentes activités, les entreprises cherchent des moyens d'intégrer et d'analyser les données en temps réel afin d'obtenir de meilleurs résultats. 

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.

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.

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.

L'intégration des données sert de base à l'IA et au ML en fournissant les données combinées et de haute qualité nécessaires pour alimenter les modèles de ML. 

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. 

L'intégration des données déplace les données des plates-formes sur site en silo vers des lacs de données afin de les valoriser plus facilement en faisant appel à des analyses avancées et à l'IA.

L'intégration des données joue un rôle essentiel pour assurer une transition en douceur vers le cloud. Les services de transfert de données, les connecteurs de données, les outils CDC et les outils ETL fournissent tous différentes options permettant aux entreprises de migrer vers le cloud tout en maintenant la continuité de leurs activités.  

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.

Les fonctionnalités d'intégration des données telles que les flux et l'ingestion d'événements permettent d'activer des cas d'utilisation tels que des prédictions et des recommandations en temps réel.