INTEGRATION DES DONNEES

L’intégration des données est le processus qui consiste à combiner des données provenant de différentes sources dans une vue unifiée : de l’importation au nettoyage en passant par le mapping et la transformation dans un gissement cible, pour finalement rendre les données plus exploitables et plus utiles pour les utilisateurs qui les consultent. Les entreprises sont en train de mettre en place des initiatives d’intégration de leurs données pour les analyser et les exploiter plus efficacement, en particulier face à l’explosion des données entrantes et l’arrivée de nouvelles technologies comme le cloud et les big data. L’intégration de données est une nécessité pour les entreprises innovantes qui souhaitent améliorer leur prise de décision stratégique et augmenter leur avantage concurrentiel. En matière d’intégration des données, il n’existe pas d’approche universelle ou standard. Toutefois, les solutions d’intégration de données partagent généralement quelques éléments, dont un réseau de sources de données, un serveur maître et des clients qui accèdent aux données à partir de ce serveur maître. Dans la plupart des processus d’intégration des données, le client envoie une demande de données (requête) au serveur maître. Le serveur maître importe les données nécessaires à partir de sources internes et externes. Les données requises sont extraites de ces sources, puis combinées sous une forme cohérente et unifiée. Le résultat est livré au client sous une forme cohérente et exploitable.

Description Intégration des données Figure 0-1 : Description 1 intégration données 

Schéma Intégration des données

Figure 0-2 : Description 2 intégration données 5 II. Pourquoi l’intégration de données Il est possible qu’une entreprise reçoive toutes les données dont elle a besoin, mais ces données sont généralement dispersées dans différentes sources. Par exemple, pour le cas d’usage d’une vue client à 360°, les données qui doivent être combinées peuvent provenir des sources suivantes : système CRM, trafic Web, logiciels utilisés pour les opérations marketing, applications orientées client, systèmes de vente et de succès des clients, partenaires (liste non exhaustive !). Les données provenant de ces différentes sources doivent souvent être rassemblées pour des besoins analytiques ou opérationnels, et il sera parfois difficile pour les ingénieurs de données ou les développeurs de les rassembler efficacement. Examinons un cas d’usage pour besoins d’analyse. En l’absence de données unifiées, la génération d’un rapport nécessite une analyse, qui implique ellemême de nombreuses opérations : connexion à plusieurs comptes (souvent sur plusieurs sites), recherche des données dans leurs applications natives, copie des données requises, reformatage et nettoyage de ces données. Pour exécuter cette séquence d’opérations avec le maximum d’efficacité, il est impératif de s’appuyer sur des pratiques d’intégration des données clairement définies et appliquées. Ce cas d’usage présente également les principaux avantages d’une approche d’intégration des données bien pensée : 1. L’intégration des données améliore l’unification des systèmes et la collaboration globale Les employés de tous les départements, qui se trouvent parfois dans des lieux physiques distants, ont de plus en plus besoin d’accéder aux données de l’entreprise pour des projets individuels ou partagés. Pour leur faciliter la tâche, le département IT doit définir une solution sécurisée pour proposer un accès en libre-service aux données à tous les départements. Dans la plupart des départements, les employés génèrent, améliorent et enrichissent des données dont le reste de l’entreprise pourrait profiter. L’intégration des données doit donc être une démarche unifiée et collaborative. 

L’intégration des données fait gagner du temps

Lorsqu’une entreprise prend des initiatives pour l’intégration correcte de ses données, elle réduit considérablement le temps nécessaire à leur préparation et leur analyse. L’automatisation des vues unifiées élimine les tâches manuelles de collecte des données, et les employés n’ont plus besoin d’établir des relations de A à Z lorsqu’ils ont besoin de générer un rapport ou de créer une application. Par ailleurs, l’utilisation d’outils adaptés à la place du codage manuel fait gagner encore plus de temps à l’équipe de développement (et permet généralement d’économiser des ressources). Le temps gagné sur ces tâches manuelles peut être utilisé à d’autres fins, par exemple en consacrant plus d’heures à l’analyse et l’exécution pour rendre l’entreprise plus productive et plus compétitive. 3. L’intégration des données réduit les erreurs (et les besoins de modifications) La gestion des ressources de données d’une entreprise exige un certain nombre de tâches. Pour rassembler les données manuellement et s’assurer que leurs modifications seront complètes et précises, les employés doivent connaître tous les emplacements et tous les comptes qu’ils pourraient avoir à explorer et installer tous les logiciels nécessaires avant de lancer leurs recherches. Si un référentiel de données est ajouté et que tel ou tel employé n’en a pas été informé, son dataset sera incomplet. En l’absence d’une solution d’intégration qui synchronise les données, les rapports doivent être révisés périodiquement pour tenir compte des changements récents. Avec les mises à jour automatisées des outils d’intégration, les rapports peuvent être générés plus facilement, en temps réel et au moment précis où les utilisateurs en ont besoin. 4. L’intégration des données augmente la valeur des données disponibles Sur la durée, les efforts d’intégration de données apportent un avantage complémentaire : ils améliorent la valeur des données de l’entreprise. L’intégration de données dans un système centralisé permet de cerner les problèmes de qualité et d’effectuer les améliorations nécessaires, ce qui 7 permet d’obtenir des données plus précises, ce qui est le fondement même des analyses de qualité.