Qu'est-ce que l'intégration de données et pourquoi est-ce important pour votre entreprise ?

Chaque entreprise génère des tonnes de données chaque jour. Une entreprise typique utilise plusieurs systèmes sur site et des centaines d'applications pour stocker les données de l'entreprise. Ainsi, les données sont l'un des composants les plus cruciaux grâce auxquels les entreprises d'aujourd'hui prospèrent.

Maintenant, alors que les entreprises produisent d'énormes quantités de données chaque seconde, ces données ne sont d'aucune utilité si elles ne sont pas correctement gérées et intégrées. Des tonnes de données peuvent s'accumuler et finalement devenir ingérables. Et c'est là que l'intégration des données entre en jeu.

Le processus est devenu l'un des principaux composants du processus global de gouvernance des données. Avec le besoin croissant de partager rapidement les données existantes, les entreprises utilisent l'intégration de données de plus en plus fréquemment.

Les processus d'intégration de données impliquent généralement quelques éléments communs, notamment un serveur maître, un réseau de sources de données et des utilisateurs accédant aux données à partir du serveur maître. Travailler à partir de cet ensemble de données unique permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions, de proposer de meilleures expériences client et d'aligner les départements pour mieux travailler ensemble.

Alors, sans plus tarder, comprenons le concept d'intégration de données et pourquoi c'est la prochaine grande chose pour les entreprises.

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

L'intégration de données est le processus consistant à combiner des données provenant de différentes sources en une vue unique et unifiée. L'intégration commence par le processus d'ingestion et utilise l'approche ETL qui extrait, transforme et charge les données de différentes sources dans une vue unifiée. L'intégration des données permet en fin de compte aux outils d'analyse de produire une intelligence économique exploitable et efficace .

Par exemple, l'intégration des données client implique l'extraction d'informations sur chaque client à partir de systèmes commerciaux disparates tels que les ventes, le marketing et les comptes, qui sont ensuite combinées en une vue unique du client à utiliser pour les rapports, l'analyse et le service client.

L'intégration de données peut consolider toutes sortes de données (structurées, non structurées, par lots et en continu) pour tout faire, de l'interrogation de base des bases de données d'inventaire à l'analyse prédictive complexe .

Maintenant que nous savons ce qu'est l'intégration de données , abordons les avantages de l'utilisation de l'intégration de données dans votre entreprise.

Pourquoi l'intégration des données est-elle importante ?

La demande d'intégration de données volumineuses ne cesse de croître.

Comme le rapporte Global News Wire , le marché de l'intégration de données devrait atteindre 19,6 milliards USD d'ici 2026, contre 11,6 milliards USD en 2021, avec une croissance à un TCAC de 11 %.

Qu'une organisation cherche à fusionner des bases de données entre partenaires ou qu'un service gouvernemental cherche à éliminer les silos de données entre les services, les systèmes d'intégration de données peuvent jouer un rôle essentiel dans l'atténuation des méthodes fastidieuses de manipulation des données.

Donc, sur cette note, voici quelques avantages de l'utilisation de solutions d'intégration de données pour votre entreprise.

1. Augmente l'efficacité et fait gagner du temps : lorsqu'une entreprise intègre des techniques telles que l'intégration de données dans ses processus métier, elle réduit considérablement le temps nécessaire à la préparation et à l'analyse de ces données. L'automatisation des vues unifiées élimine également le besoin de collecter manuellement les données.

Le temps économisé sur ces tâches peut être utilisé pour l'analyse et l'exécution afin de rendre une organisation plus productive et compétitive.

2. Réduit les erreurs : il y a beaucoup à suivre en ce qui concerne les ressources de données d'une entreprise. Pour collecter les données manuellement, les employés doivent connaître chaque emplacement et compte qu'ils pourraient vouloir explorer. De plus, ils doivent installer tous les logiciels nécessaires avant même de commencer pour s'assurer que leurs ensembles de données seront exacts et complets. Dans le cas où un référentiel de données est ajouté et que cet employé n'est pas au courant, il disposera d'un ensemble de données incomplet.

Lorsque l'intégration des données est en place, vos employés ont accès aux données les plus précises et en temps réel chaque fois que nécessaire. Il réduit également le travail manuel fastidieux et la manipulation des données, minimisant ainsi les erreurs.

3. Aide à prendre des décisions commerciales plus intelligentes : l'intégration des données permet des processus commerciaux transparents au sein de l'entreprise. Les systèmes d'intégration de données offrent la flexibilité d'utiliser les données dans différents systèmes internes de la manière souhaitée par les entreprises. Cela leur permet de comprendre clairement les données. Par conséquent, toute décision concernant les processus métier peut être prise rapidement et intelligemment.

4. Améliore la collaboration : Les employés de chaque département – ​​et parfois dans des emplacements physiques disparates – ont besoin d'accéder aux données de l'entreprise pour les projets commerciaux. De plus, les employés de presque tous les départements améliorent et génèrent des données dont le reste de l'entreprise a besoin.

En intégrant les données, chacun peut accéder à une vue unifiée des données de toute l'organisation. Cela améliore la collaboration et l'unification au sein de l'organisation.

5. Fournit des données plus précieuses : le processus d'intégration des données améliore la valeur des données d'une entreprise au fil du temps. Au fur et à mesure que les données sont intégrées dans un système de référentiel centralisé, les problèmes de qualité sont identifiés et des améliorations sont mises en œuvre, ce qui se traduit par des données plus précises - la base de l'analyse de la qualité.

Techniques utilisées pour l'intégration des données

Le besoin d' intégration du Big Data se fait sentir lorsque les données proviennent de sources externes et internes. Ceci est réalisé en utilisant différents types de techniques d'intégration de données, en fonction de la complexité, de la disparité et du volume des sources de données.

Examinons un par un les différents types de techniques d'intégration de données et voyons comment elles peuvent contribuer à améliorer les processus de Business Intelligence.

1. Consolidation des données : la consolidation des données combine des données provenant de différentes sources pour créer un référentiel de données centralisé. Ce référentiel centralisé est ensuite utilisé à diverses fins, telles que l'analyse des données et la création de rapports.

Un facteur clé qui différencie la consolidation des données des autres techniques d'intégration de données est la latence des données. La latence des données est définie comme le temps total nécessaire pour récupérer les données de différentes sources pour les transférer vers le magasin de données.

Une période de latence plus courte signifie que des données plus récentes sont disponibles pour l'informatique décisionnelle et l'analyse dans le magasin de données.

Selon les technologies utilisées pour l'intégration des données et les besoins de votre entreprise, cette latence peut aller de quelques secondes à des heures, voire plus. Cependant, avec les progrès des technologies de données, il est possible de consolider les données et de transférer les modifications vers la destination en temps quasi réel ou en temps réel.

2. Propagation des données : la propagation des données utilise des applications pour copier des données d'un emplacement à un autre en fonction des événements. La réplication de données d'entreprise (EDR) et l'intégration d'applications d'entreprise (EAI) peuvent être utilisées pour la propagation des données.

Alors que l'EDR est plus fréquemment utilisé pour transférer des données entre deux bases de données, EAI fournit un lien à des fins telles que le traitement des transactions commerciales entre deux systèmes.

3. Fédération de données : Cette technique crée une base de données virtuelle qui consolide les données provenant de diverses sources. Les utilisateurs utilisent ensuite la base de données virtuelle comme source unique de vérité pour toutes les données de l'organisation.

Dans cette technique, l'abstraction des données est effectuée pour créer une interface utilisateur uniforme pour la récupération et l'accès aux données. Par conséquent, chaque fois qu'une application ou un utilisateur interroge la base de données virtuelle, la requête est envoyée à la source de données sous-jacente appropriée.

En d'autres termes, les données sont servies à la demande dans la fédération de données.

4. Entreposage de données : ce type d'intégration de données implique l'utilisation d'une zone de stockage commune pour nettoyer, formater et stocker les données. Dans cette technique, les données de toutes les applications d'une organisation sont copiées dans l' entrepôt de données . De là, il peut être interrogé par les analystes de données.

L'interrogation des données sur l'entrepôt au lieu des applications sources signifie que les analystes n'ont pas à se soucier de l'impact sur les performances de l'application ou du logiciel.

De plus, les analystes de données peuvent afficher toutes les données dans un emplacement central et unique, ce qui signifie qu'ils peuvent vérifier l'exactitude et la cohérence des données.

5. Intégration de données middleware : L'intégration de données middleware implique l'utilisation d'une application middleware entre les systèmes source et un référentiel de données central. Le middleware aide à valider les données avant de les envoyer au référentiel, qui peut être un entrepôt de données cloud ou une base de données.

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L'intégration de données utilise des cas dans le monde réel

L'intégration des données est la première étape pour découvrir son véritable potentiel. Lorsque les entreprises ont toutes leurs informations au même endroit, il devient possible d'y trouver les informations les plus précises et les plus importantes.

Les logiciels d'intégration de données sont désormais utilisés par une majorité d'industries, notamment la santé, les télécommunications et la vente au détail. Ces industries adoptent des techniques d'intégration de données pour améliorer leurs processus d'affaires et c'est ce qui leur donne un avantage concurrentiel.

Voici quelques cas d'utilisation réels de l'intégration de données qui montrent comment cette technique peut aider les entreprises de différents secteurs et industries.

1. Soins de santé : Le traitement des patients nécessite le plus grand soin et l'accès à leur historique de traitement. Auparavant, les données des patients étaient réparties entre les systèmes, ce qui finissait par compromettre les soins. Cependant, avec l'intégration des données, les hôpitaux ont commencé à intégrer autant de données que possible dans un seul dossier complet. Ceci, à son tour, a permis d'améliorer les résultats pour les patients, d'améliorer la santé et le bien-être et de réduire les coûts.

2. Commerce de détail : les détaillants traitent des tonnes de données chaque jour. Ainsi, leur suivi des performances dépend entièrement de la disponibilité de toutes les données pertinentes au même endroit. L'intégration des données permet aux détaillants de gérer en douceur les ventes, les stocks et d'autres mesures vitales au sein de leurs différents points de vente et canaux.

3. Finance : le secteur financier a commencé à adopter l'intégration des données pour la prévention et la détection des fraudes, la mesure du risque de crédit, la maximisation des opportunités de ventes croisées/incitatives et la fidélisation de clients précieux.

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4. Marketing : Le marketing est un autre domaine où l'intégration des données est devenue importante. Il s'agit d'envoyer des messages au bon public au moment prévu. Si les choses ne sont pas bien réglées, les campagnes de marketing peuvent aller mal en un rien de temps.

La gestion des informations sur des milliers ou potentiellement des millions de consommateurs est impossible sans des canaux d'intégration et des outils appropriés pour l'intégration des données. Cela pourrait entraîner des campagnes décevantes et des budgets marketing gaspillés. L'intégration des données est le seul moyen de les maintenir à jour et organisées.

5. Télécommunications : Un service client de qualité est crucial dans les télécommunications, et pour cela l'intégration des données est importante. L'intégration de données provenant de diverses sources offre une vue à 360 degrés des relations entre l'entreprise et les clients. Les problèmes entraînant une faible satisfaction des clients et davantage de demandes de service client peuvent être identifiés et corrigés.

Les défis de l'intégration des données

Les défis courants rencontrés par les équipes de gestion des données lors de l'intégration des données incluent l'unification des silos de données incohérents, le suivi des volumes de données croissants et la résolution des problèmes de qualité des données. Dans les organisations ayant des opérations mondiales, le nombre et la nature distribuée des systèmes qui doivent être intégrés ajoutent à la complexité.

Les volumes de données continuent de croître rapidement, et cela ne fera que s'amplifier à mesure que l'IoT se développe davantage et que l'utilisation de services de stockage d'objets cloud à faible coût augmente.

Les logiciels d'intégration de données sont essentiels pour réaliser le plein potentiel de toutes ces données, mais la gestion et la planification réussies du travail d'intégration requis sont un processus compliqué.

Voici donc quelques défis courants auxquels les organisations sont confrontées lors de la construction de leurs systèmes d'intégration :

1. Complexe à déployer et à utiliser : Démarrer avec l'intégration de données peut être une tâche intimidante. Cela est particulièrement vrai pour les grandes organisations qui ont des silos de données distribués et aucune source unique de vérité pour les données. Les entreprises qui cherchent à rendre les données accessibles à tous ont besoin d'une stratégie d'intégration des données qui assure la gouvernance des données et réponde aux exigences de sécurité tout en rendant le processus d'intégration des données simple et évolutif.

2. Données provenant de sources plus récentes : les nouveaux systèmes génèrent différents types de données, telles que des données en temps réel ou non structurées provenant de différentes sources telles que des vidéos, des capteurs et des appareils IoT. Déterminer comment adapter rapidement votre infrastructure d'intégration de données pour répondre aux exigences d'intégration de toutes ces données devient critique pour votre entreprise. Mais le volume, la vitesse et le nouveau format des données posent de nouveaux défis.

3. Suivre l'intégration des données : Votre tâche n'est pas terminée une fois qu'un système d'intégration est opérationnel. Il devient vital pour l'équipe des données de maintenir les efforts d'intégration des données au même niveau que les meilleures pratiques et conformément aux dernières exigences de l'organisation et des agences de réglementation

4. Les nouveaux types de données peuvent être difficiles : il existe un nombre croissant de types de données générés par différents systèmes tels que les appareils ou les capteurs IoT. Il est important de disposer d'une stratégie d'intégration flexible pour intégrer ces types de données nouveaux et émergents. Vous pouvez ensuite tirer parti des informations que vous pouvez obtenir à partir des données provenant de ces systèmes.

Comment Appinventiv peut-il aider à l'intégration des données ?

Les avantages de l'utilisation de l'intégration de données au sein d'une entreprise sont infinis. Qu'il s'agisse d'offrir des informations claires sur les tendances commerciales et les performances de tous les départements ou d'améliorer l'expérience client, la mise en œuvre de l'intégration des données peut améliorer les compétences de votre entreprise.

Chez Appinventiv, notre équipe de professionnels hautement expérimentés vous aidera à mettre en œuvre le logiciel d'intégration de données automatisé pour votre entreprise tout en prenant en charge tous vos défis de données en même temps.

Grâce à notre expertise, vous pouvez créer une architecture de données moderne pour votre entreprise, quels que soient le type, le format, l'origine ou l'emplacement des données.

Ainsi, si vous souhaitez mettre en œuvre des solutions d'analyse de données dans votre entreprise, vous pouvez consulter et engager nos experts. Nous couvrirons tous vos besoins !

FAQ

Q. Qu'est-ce que l'intégration de données en termes simples ?

R. L'intégration des données est le processus de consolidation des données provenant de sources disparates en un seul ensemble de données pour une vue unifiée.

Q. Comment l'intégration de données est-elle utilisée ?

A. Dans un processus d'intégration de données typique, une demande est envoyée par le client au serveur maître pour les données. Le serveur maître reçoit ensuite les données requises à partir de sources internes et externes. Les données sont extraites des sources, puis consolidées en une seule vue unifiée. Ceci est servi en retour pour l'utilisation du client.

Q. Pourquoi l'intégration des données est-elle importante ?

R. L'intégration des données rassemble les données de différents systèmes et les rend plus précieuses pour votre entreprise. Cela aide vos employés à mieux travailler ensemble et à en faire plus pour vos clients.