Qu’est-ce que l’intégration de données ?
L’intégration de données désigne les processus et technologies utilisées pour rassembler des informations provenant de plusieurs sources en vues et ensembles de données unifiés et cohérents. Elle consiste à consolider différents types de données issues de systèmes et d’applications hétérogènes afin d’offrir aux utilisateurs et aux outils métiers un accès fiable, homogène et en temps voulu à des informations exactes.
Les points clés à retenir sur l’intégration de données :
- Elle permet une vue d’ensemble des principales entités de l’entreprise (clients, produits, comptes, etc.) en reliant les informations issues de différents services et différentes bases de données et applications.
- Elle regroupe des données structurées et non structurées provenant de sources variées comme les bases de données, les API, applications cloud, les fichiers, etc. en un ensemble cohérent.
- Elle aide les organisations à tirer davantage de valeur de leurs actifs de données, en les rendant plus accessibles, compréhensibles et exploitables.
- Elle inclut généralement des opérations de normalisation des formats, de nettoyage des données, de transformation de schémas, de rapprochement des enregistrements et d’enrichissement des jeux de données.
Pourquoi l’intégration de données est-elle essentielle ?
Les solutions d’intégration de données procure des avantages déterminants aux organisations modernes :
- Elle favorise une prise de décision fondée sur les données grâce à des vues unifiées des clients, des produits et des transactions.
- Elle rend possible le reporting, l’analyse, la business intelligence, et les applications avancées en consolidant les données issues de l’ensemble des systèmes.
- Elle supprime les silos et les incohérences de données entre services, bases et applications.
- Elle permet un gain de temps et d’argent en réduisant les saisies redondantes et les réconciliations manuelles.
- Elle améliore la qualité des données, mais également, la précision et la fiabilité, en les regroupant dans une source de confiance unique.
- Elle facilite la création de hubs de données centralisés, d’entrepôts et de lacs destinés à l’analyse.
- Elle simplifie l’accès et la réutilisation des données intégrées dans l’ensemble de l’organisation.
Comment fonctionne l’intégration de données ?
Un processus type d’intégration de données comprend plusieurs étapes :
- Identifier les sources de données (bases de données, API, fichiers, applications cloud, etc.) présentes dans différents services.
- Extraire les données à l’aide d’exports intégrés, d’API, de requêtes, de connecteurs ou de flux en temps réel.
- Nettoyer les données pour corriger les incohérences, erreurs, doublons, valeurs manquantes et valeurs aberrantes.
- Enrichir les jeux de données en ajoutant des attributs tels que des codes de localisation, des catégories de produits ou d’autres données de référence.
- Mettre en correspondance et relier les enregistrements à l’aide d’identifiants uniques ou de méthodes de correspondance floue.
- Charger les données intégrées dans les bases cibles, les entrepôts, ou lacs de données, etc.
- Fournir un accès aux données consolidées via des API, des outils de reporting, des tableaux de bord et des applications.
- Planifier et orchestrer les processus ETL (Extract, Transform, Load) et les flux récurrents de données.
Des outils et solutions d’intégration de données permettent de gérer et d’automatiser l’ensemble de ces opérations.
Intégration de données et technologies
Les principales méthodes et technologies d’intégration de données comprennent :
- Les outils ETL permettant l’intégration et l’entreposage de données par lots.
- La virtualisation des données offrant une vue intégrée en temps réel des informations issues de plusieurs systèmes.
- Les bus de services d’entreprise (ESB) assurant l’intégration via des API, des messages et des adaptateurs.
- La réplication des données structurées et non structurées garantissant la synchronisation et le partage entre plusieurs bases et systèmes.
- La gestion des données de référence (ou Master Data Management - MDM) assurant la cohérence des informations de référence dans l’ensemble des systèmes.
- Les entrepôts et lacs de données permettant de stocker des données intégrées à grande échelle pour l’analyse.
- Les API et services web qui facilitent l’accès et l’intégration programmatiques des données.
- La capture des données de changement (CDC), les événements et les flux en temps réel permettant une intégration instantanée.
Défis de l’intégration de données
L’intégration de données présente plusieurs défis majeurs :
- L’incompatibilité des formats, schémas, sémantiques et API entre systèmes sources.
- La complexité technique liée à la gestion d’intégrations à grande échelle, couvrant de nombreux environnements et types de données.
- Les exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité réglementaire autour du partage ou de la combinaison de certaines données.
- Les systèmes hérités, souvent limités en capacité d’export, d’intégration et d’API.
- L’absence d’identifiants, de schémas ou d’attributs communs nécessaires à la correspondance des enregistrements.
- La mauvaise qualité des données nécessitant un nettoyage, une standardisation et des transformations approfondies.
- Les contraintes de latence et de performance pour les intégrations en temps réel.
- Le maintien de la précision lorsque les données sources évoluent rapidement.
- Les efforts manuels requis pour la cartographie, la transformation et la surveillance des flux d’intégration.
Comment les solutions LexisNexis accompagne l’intégration de données ?
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