En quoi consiste l'intégration des données ?
L'intégration des données est le processus qui permet d'obtenir un accès et une livraison cohérents pour tous les types de données dans l'entreprise. Tous les départements d'une organisation recueillent d'importants volumes de données dont les structures, les formats et les fonctions varient. L'intégration des données comprend des techniques, des outils et des pratiques architecturales qui unifient ces données disparates à des fins d'analyse. Ainsi, les organisations peuvent visualiser pleinement leurs données pour en tirer des informations et des renseignements métier de grande valeur.
Pourquoi l'intégration des données est-elle importante ?
Les organisations modernes disposent généralement de plusieurs outils, technologies et services qui collectent et stockent des données. Les données fragmentées conduisent à des silos et créent des difficultés d'accès.
Par exemple, une application d'informatique décisionnelle a besoin de données marketing et financières pour améliorer les stratégies publicitaires. Cependant, les deux jeux de données sont dans des formats différents. Par conséquent, un système externe doit nettoyer, filtrer et reformater les deux jeux de données avant de les analyser. De plus, les ingénieurs de données pourraient effectuer manuellement des tâches de prétraitement spécifiques, ce qui entraînerait des retards supplémentaires. Malgré cet effort, l'application peut passer à côté d'un jeu de données crucial parce que l'équipe analytique n'était pas au courant de son existence.
L'intégration des données vise à résoudre ces défis grâce à différentes méthodes d'accès cohérent. Par exemple, tous les analystes de données et les applications d'informatique décisionnelle utilisent une plateforme unique et unifiée pour accéder à des données cloisonnées provenant de différents processus métier. Voici quelques avantages de l'intégration des données :
- Amélioration de l'efficacité et de l'utilisation de la gestion des données
- Meilleure qualité et intégrité des données
- Informations significatives et plus rapides à partir de données précises et pertinentes
Quels sont les cas d'utilisation de l'intégration des données ?
Les entreprises utilisent des solutions d'intégration de données pour plusieurs cas d'utilisation clés. Nous entrons dans les détails ci-dessous.
Machine learning
Le machine learning consiste à entraîner des logiciels d’intelligence artificielle (IA) avec de grandes quantités de données précises. L'intégration des données regroupe les données dans un emplacement centralisé et les prépare dans des formats qui prennent en charge le machine learning. Par exemple, Mortar Data fournit aux entreprises des technologies de données modernes pour entraîner des modèles de machine learning en consolidant les données sur Amazon RedShift.
Analytiques prédictives
L'analytique prédictive est une approche visant à prévoir une tendance particulière à l'aide des dernières données historiques. Par exemple, les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour planifier la maintenance des équipements avant qu'une panne ne survienne. Ils analysent les données opérationnelles historiques pour repérer les tendances anormales et prendre des mesures d'atténuation.
Migration vers le Cloud
Les entreprises utilisent des technologies d'intégration des données pour assurer un passage transparent au cloud computing. Le transfert de toutes les bases de données héritées vers le cloud est compliqué et présente un risque de perturbation des opérations métier. Au lieu de cela, les entreprises utilisent des stratégies d'intégration de données telles que l'intégration intergicielle pour transférer progressivement les données vers un entrepôt de données dans le cloud tout en veillant à ce que l'entreprise reste opérationnelle.
Comment fonctionne l'intégration des données ?
L'intégration des données est un domaine complexe avec différents outils et solutions qui adoptent des approches diverses pour relever le défi. Par le passé, les solutions se concentraient sur le stockage physique des données. Les données ont été physiquement transformées et déplacées vers un référentiel central dans un format unifié. Au fil du temps, des solutions virtuelles ont été développées. Un système central a intégré et présenté une vue unifiée de toutes les données sans modifier les données physiques sous-jacentes. Récemment, l'attention s'est portée sur des solutions fédérées comme le data mesh. Chaque unité opérationnelle gère ses données de manière indépendante, mais les présente aux autres dans un format défini de manière centralisée.
Les solutions d'intégration de données sur le marché utilisent également diverses approches. Vous trouverez encore plusieurs outils qui utilisent les technologies modernes pour rendre les techniques traditionnelles plus efficaces. Malheureusement, la fragmentation actuelle des solutions sur le marché a conduit à une approche fragmentée au sein des grandes entreprises. Les différentes équipes utilisent différents outils pour répondre à leurs besoins spécifiques. Les grandes entreprises disposent généralement de systèmes d'intégration de données anciens et modernes qui coexistent, entraînant chevauchement et redondance.
Quelles sont les approches de l'intégration des données ?
Les architectes de données utilisent ces approches dans leurs démarches d'intégration de données.
Consolidation des données
La consolidation des données utilise des outils pour extraire, nettoyer et stocker les données physiques dans un emplacement de stockage final. Elle élimine les silos de données et réduit les coûts d'infrastructure des données. Il existe deux principaux types d'outils utilisés dans la consolidation des données.
ETL
ETL est l'abréviation de extract, transform, and load : extraction, transformation et chargement. Tout d'abord, l'outil ETL extrait les données de différentes sources. Ensuite, il modifie les données en fonction de règles, de formats et de conventions métier spécifiques. Par exemple, l'outil ETL pourrait convertir toutes les valeurs des transactions en dollars américains, même si les ventes sont réalisées dans d'autres devises. Enfin, il charge les données transformées dans le système cible, tel qu'un entrepôt de données.
ELT
ETL est l'abréviation de extract, load, and transform : extraction, chargement et transformation. Elle est similaire à l'ETL, sauf que l'ELT commute les deux derniers processus de données sur la séquence. Toutes les données sont chargées dans un système de données non structurées, comme un lac de données, et transformées uniquement en cas de besoin. L'ELT tire parti de la puissance de traitement et de la capacité de mise à l'échelle du cloud computing pour offrir des capacités d'intégration de données en temps réel.
Réplication de données
La réplication des données, aussi nommée propagation des données, crée des duplicata de données au lieu de déplacer physiquement les données d'un système à un autre. Cette technique fonctionne bien pour les petites et moyennes entreprises ayant peu de sources de données. Par exemple, un commerce de détail de matériel informatique pourrait utiliser la réplication de données d'entreprise pour copier des tables spécifiques de son inventaire vers sa base de données de vente.
Virtualisation des données
La virtualisation des données ne déplace pas les données entre les systèmes, mais crée une vue unifiée virtuelle qui intègre toutes les sources de données. Les systèmes de stockage ne transfèrent pas les données entre les bases de données pendant la virtualisation des données. Au lieu de cela, il alimente le tableau de bord avec des données provenant de plusieurs sources après avoir reçu une requête.
Fédération des données
La fédération de données consiste à créer une base de données virtuelle au-dessus de plusieurs sources de données. Elle fonctionne de manière similaire à la virtualisation des données, sauf que la fédération des données n'intègre pas les sources de données. Au lieu de cela, à la réception d'une requête, le système récupère les données des sources respectives et les organise avec un modèle de données standard en temps réel.
Quelle est la différence entre l'intégration des données et l'intégration d'applications ?
L'intégration d'applications est un processus qui permet à deux ou plusieurs applications logicielles de communiquer entre elles. Il s'agit de créer un cadre de communication ou une API à usage commun permettant à une application d'accéder à la fonction d'une autre application. Une API est un logiciel intermédiaire qui permet aux programmes logiciels de dialoguer entre eux.
L'intégration d'applications étend les fonctionnalités d'un logiciel existant en l'intégrant à un autre programme. Par exemple, vous pouvez intégrer un répondeur automatique d'e-mails à une application de gestion des relations client (CRM). Pendant ce temps, l'intégration des données extrait, associe et charge toutes les données des clients à partir de plusieurs systèmes sources dans un référentiel de données dans le cloud.
Quelle est l'utilité d'AWS en matière d'intégration des données ?
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En guise de solution prête à l'emploi, AWS Glue est un outil d'intégration de données qui permet aux entreprises d'extraire, de nettoyer et de consolider des données à grande échelle. Il permet aux architectes de données d'intégrer les données à l'aide de différentes méthodes, telles que l'extraction, transformation et chargement (ETL), l'extraction, chargement et transformation (ELT), le traitement par lots et le streaming.
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