Les données d’entreprise sont de plus en plus importantes et complexes. Les outils d’intégration sont utilisés pour déplacer les données entre les systèmes, l’étape suivante consiste à les interpréter.

Selon Gartner, le marché de l’intégration des données est composé d’outils de rationalisation, de rapprochement, d’interprétation sémantique et de restructuration des données entre diverses approches architecturales, en particulier pour aider les leaders de l’analyse des données à transformer l’accès aux données et leur diffusion dans l’entreprise.

Les outils d’intégration de données relient les sources de données et les meilleures applications dans le nuage (apps), ainsi que les systèmes existants sur site pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux plus rapidement.

Une fois que les données sont précises, complètes, fiables et conformes, elles doivent être largement accessibles aux utilisateurs dans toute l’entreprise, de manière sécurisée et en libre-service. Cela démocratise les données et permet aux organisations d’accélérer les initiatives axées sur les données pour les transformations numérique.

Besoins en données

Aujourd’hui, le paysage des affaires est entièrement axé sur les données. Toute entreprise ayant une stratégie centrée sur les données a besoin d’un outil d’intégration des données si elle veut réussir. Presque toutes les entreprises sont en train de se transformer en numérique, si ce n’est déjà fait. Nous voyons des clients dans tous les secteurs, des associations à but non lucratif aux grandes sociétés de distribution et de transport maritime en passant par les compagnies aériennes.

Si toutes les entreprises tirent profit de l’intégration de données, ce sont les grandes entreprises qui ont tendance à tirer le plus grand profit des outils d’intégration de données, car elles disposent de sources de données complexes et multiples qui doivent être introduites dans des entrepôts de données, des nuages ou des lacs. L’intégration de données moderne contribue à créer une vue unifiée des données d’entreprise en permettant aux utilisateurs de configurer, de surveiller et de gérer toutes les tâches de réplication dans l’environnement informatique.

Les industries dynamiques dont les marchés et les conditions de concurrence évoluent ont également tendance à avoir davantage besoin d’intégration de données, car les outils modernes d’intégration de données permettent d’exploiter plus rapidement les données pour prendre des décisions, devenir plus efficaces et fournir de nouvelles solutions à leurs clients.

Par ailleurs, il est facile de dire que toutes les organisations de tous les secteurs, dans tous les départements et toutes les entreprises, bénéficient d’une collaboration intelligente basée sur les données.

Mais pour mettre le doigt dessus, les ventes et le marketing gagnent en engagement avec les clients, les opérations sont optimisées pour une meilleure efficacité, les finances gagnent en capacité de détecter et de prévenir la fraude en temps réel, et la fabrication et le service utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle (IA)/apprentissage machine (ML) alimentés par des données machine en continu qui sont intégrées aux données sur les clients, les produits, les services et les garanties pour mieux prévoir les défaillances des composants et programmer un service et une maintenance optimisés.

Déplacement des données

Les données sont un atout essentiel pour toute entreprise. Grâce à la bonne gestion et à l’accessibilité de ces solutions, les organisations sont mieux équipées pour agir sur les situations en temps réel.

Les outils d’intégration de données constituent l’épine dorsale de l’entreprise, chargée de veiller à ce que les données brutes puissent devenir des informations. Les entreprises collectent constamment des données à travers une variété d’applications et de magasins de données, mais ces magasins sont finalement cloisonnés.

Ces actifs représentent une valeur latente et un potentiel d’aperçu dérivé, mais s’ils sont incapables de se parler, ils représentent également une occasion manquée. Le rôle de l’intégration des données est alors non seulement de relier ces actifs disparates, mais aussi de les restructurer, de les convertir et de les harmoniser pour les applications en aval comme les applications de veille économique, les analyses avancées ou l’apprentissage machine qui apporteront de la valeur à l’entreprise.

L’intégration des données est impérative pour que les entreprises puissent prospérer à l’ère du numérique. Aussi, la création d’un tissu de connectivité est fondamentale pour débloquer la productivité, ce qui signifie qu’il faut connecter les applications, les personnes, les appareils et les processus et faire tomber les silos de données dans l’environnement informatique hybride actuel. La modernisation de l’infrastructure informatique est une priorité pour de nombreuses organisations qui veulent fonctionner plus rapidement, réduire les coûts et stimuler l’innovation.

Historiquement, les outils d’intégration de données éliminent les ensembles de données cloisonnés, dupliqués ou incohérents afin d’améliorer les performances de l’entreprise et de rendre les informations plus facilement accessibles.

Les informations non structurées provenant de l’extérieur d’un pare-feu, telles que les données des médias sociaux et d’Internet et d’autres sources de données en continu comme l’Internet des objets (IoT), ajoutent à la complexité. Ces points de données contiennent des informations critiques et peuvent changer la façon dont les entreprises considèrent leurs données si elles les regardent en tandem avec les informations traditionnelles de l’entreprise.

C’est pourquoi il est encore plus impératif que les entreprises brisent les silos de données et intègrent les informations pour obtenir des informations précieuses et exploitables dans l’ensemble de l’organisation.

Au-delà de l’utilisation de base des outils d’intégration de données, ils constituent également un véhicule principal pour les entreprises qui cherchent à s’adapter au cloud. L’intégration des données, et plus particulièrement la réplication, est la technologie la plus utile pour transférer des données vers le cloud.

Par ailleurs, le cloud est un domaine de croissance évident et que les entreprises se tournent vers le nuage pour réaliser des économies et bénéficier d’une certaine élasticité, ce qui signifie que les entreprises ont accès à un plus grand volume de leurs données – des données importantes. Les outils d’intégration doivent être capables de gérer ce volume ainsi que les différentes plates-formes de cloud computing qui arrivent sur le marché.

Les outils d’intégration de données sont actuellement classés dans les fonctions de déplacement et de transport des données d’un endroit à un autre. Cependant, c’est la partie facile ; l’intégration est difficile. L’une des principales raisons pour lesquelles l’intégration des données est difficile est que les données sont partout dans l’organisation – dans différents systèmes, avec différents schémas et avec différentes dépendances de données.

Comme la vitesse des affaires augmente, ceux qui ont accès à des informations en temps réel et qui peuvent faire circuler les données au rythme du changement conservent un avantage concurrentiel.

L’économie basée sur les données exige que les organisations de tous les secteurs d’activité exploitent efficacement et de manière cohérente la valeur de leurs données grâce à un flux constant d’informations pour les utilisateurs. Les logiciels modernes d’intégration des données sont capables de rendre ces informations disponibles pour le cloud et l’analyse dans une approche agile et en temps réel, de sorte que les informations de l’entreprise soient disponibles et significatives.

Évolution des données

La manière dont les entreprises collectent, stockent, gèrent et exploitent les données est en constante évolution. C’est pourquoi les outils qui soutiennent ces processus le sont également.

Une myriade de nouvelles technologies émergentes génèrent de nouvelles formes de données. Celles-ci devront être intégrées dans les processus commerciaux de nos clients, y compris les nouvelles applications – et micro-applications – qui tirent parti de la chaîne de blocs, de la réalité augmentée et virtuelle, de la voix, des gestes des mains et de la 5G.

L’intégration des données devra évoluer pour soutenir les processus d’IA et de ML afin d’aider à l’intégration de données basées sur des décisions humaines passées. Les outils devront intégrer la façon dont un processus humain ou créé par l’homme a intégré des données dans le passé, tirer des enseignements de ces décisions et appliquer ces enseignements aux données dans toute l’organisation.

L’élimination des efforts hautement manuels sera une transition et les données pourront finalement s’intégrer en fonction de ce qu’elles ont appris, en partageant leurs apprentissages avec les machines et l’homme.

Aussi, la qualité de l’IA dépend de la qualité des données disponibles à analyser. Une plate-forme d’intégration est essentielle pour fournir les données requises tirées de diverses sources. Cependant, c’est une voie à double sens. Une fois les données analysées, il est tout aussi important de les renvoyer vers des applications telles que les systèmes ERP et CRM ou les tableaux de bord de veille économique – ou ce ne serait qu’un autre silo de données.

Les outils d’intégration des données devraient fournir des méthodes de collaboration sociale pour faciliter les communications entre les différents services et réduire les goulets d’étranglement. Lorsqu’ils sont couplés à l’automatisation AI/ML et aux interactions guidées des utilisateurs, l’efficacité des processus s’améliore de manière exponentielle.

Il est clair que l’IA a besoin de données, mais il est important de se rappeler que les données ont aussi besoin d’IA. Avec le volume et la variété incroyables des données, et le travail intensif qu’impliquent l’ingestion, l’intégration et le nettoyage de toutes ces données, il n’est pas surprenant qu’il y ait tout simplement plus de travail que ce qui peut être fait par les humains. La seule façon de faire face à la charge croissante des tâches manuelles est l’automatisation intelligente.

Les entreprises utilisent déjà diverses méthodes faisant appel à l’ETL, à la technologie de recherche, à l’accès aux données opérationnelles et à l’intégration des processus pour relier entre eux des systèmes de soutien à la veille économique et à l’analyse.

Cependant, à mesure que les architectures de données deviennent plus sophistiquées et que les tendances telles que les grandes données et l’IdO continuent de proliférer, ces méthodes – et les solutions qui les soutiennent – évoluent rapidement. En conséquence, des outils d’intégration plus modernes apparaissent pour soutenir la croissance de ces informations non structurées.

Il est important de noter qu’à mesure que ces technologies se développent, elles convergent également. L’intégration des données en tant que sujet de bas niveau – micro-services, connecteurs, données volumineuses, qualité des données SQL-on-Hadoop et MDM – est intégrée dans une vision de plus haut niveau de l’intégration des données dans laquelle ces technologies sont mises au service d’objectifs commerciaux plus larges qui exigent une vision complète, fiable, flexible et de haute qualité d’une entreprise dérivée de chaque source de données. L’intégration des données modernes devient de plus en plus un sujet de haut niveau qui englobe tout le reste.

En outre, les entreprises se tournent généralement vers les outils d’intégration de données pour gérer des environnements de données de plus en plus complexes. Des tendances telles que l’IA et l’IdO contribuent à la prolifération des données, tant au niveau de l’offre que de la demande de données.

Avec l’IdO, beaucoup de données sont générées à la périphérie, sur le sol de l’usine, dans les éoliennes d’un jet, par exemple. Ces données sont déplacées dans une zone centrale pour une analyse consolidée plus approfondie, ce qui a un impact sur la bande passante et la latence, et améliore l’impact de l’IA. Dans les deux cas, les outils d’intégration des données doivent s’adapter à cette complexité, qui ne fera que s’accroître à l’avenir.

Les organisations cherchent de plus en plus à investir plus de temps et de ressources pour tirer le meilleur parti de leurs données, et pas nécessairement de l’intégration elle-même. Cela signifie qu’il faut permettre à plus de citoyens intégrateurs de bénéficier d’expériences utilisateur simplifiées et d’un développement guidé par l’apprentissage machine.

Cela signifie également que les outils d’intégration de données doivent exploiter les métadonnées afin de construire le pipeline d’intégration de données. De plus, comme la croissance du cloud et la migration des entreprises vers le cloud s’accélèrent, les outils d’intégration de données doivent continuellement donner un sens à l’augmentation des variétés et des volumes de données dans le cadre d’accords de niveau de service plus stricts.

Les outils d’intégration de données devraient devenir plus autonomes et fonctionner de manière transparente en coulisses. Les attentes, en particulier des décideurs, sont que les données soient simplement là. C’est déjà le cas : un nombre croissant de spécialistes en informatique sont assis autour de la table de direction et veulent effectuer leurs propres analyses ou créer leurs propres tableaux de bord, et ils veulent un accès instantané à la périphérie de l’entreprise pour l’usine.

Ils ne veulent pas soumettre une demande au service informatique pour configurer une solution ou accorder un accès pour fonctionner sur le système source. Les entreprises veulent une analyse des données en temps réel quand elles le souhaitent.

Ke passage à des architectures de données modernes qui contiennent des technologies de cloud, de lacs de données et de streaming nécessite une nouvelle approche de l’intégration des données. Les technologies traditionnelles comme l’ETL sont dépassées et inefficaces pour répondre aux exigences d’agilité, d’efficacité et de latence.

Les outils d’intégration de données sont passés du script manuel à l’automatisation en libre-service et du traitement par lots au temps réel. Le rythme de la demande des entreprises se fait en quelques minutes et non plus en quelques jours, ce qui rend indispensable la livraison des informations en temps réel. Les solutions d’intégration de données basées sur la technologie de saisie des données de changement permettent aux entreprises d’accéder rapidement aux données et prennent également en charge les nouveaux lacs de données, le streaming et les plates-formes de cloud computing.

La vitesse à laquelle les entreprises peuvent recueillir des informations est un facteur essentiel de réussite. Ce n’est que lorsque les informations sont intégrées, nettoyées et maîtrisées de manière automatisée que les entreprises peuvent s’assurer que les utilisateurs disposent de données opportunes, précises et complètes pour prendre de meilleures décisions.

Gagner avec les données

Les outils d’intégration des données sont essentiels pour accéder, intégrer, nettoyer, maîtriser et gouverner les données d’entreprise pour de nombreuses initiatives stratégiques.

Alors que notre monde devient de plus en plus dépendant des données, les organisations sont confrontées à un défi important pour gérer et donner un sens à des quantités massives de données provenant d’une myriade de sources disparates. Toutes ces données doivent être intégrées pour que les scientifiques et les analystes commerciaux puissent transformer les données en informations et en actions.

Comme les données deviennent de plus en plus complexes, les entreprises se tournent vers les outils de gestion et d’intégration pour donner un sens à tout cela. Si les grandes entreprises sont les plus avantagées, toute entreprise moderne peut réussir grâce à un meilleur accès aux données et à une meilleure intelligence.