Toute transformation numérique commence par une vérité simple : vous ne pouvez pas innover sur de mauvaises données. Avant que votre organisation puisse tirer parti de l'analytique ou de l'IA de nouvelle génération, vos données doivent être migrées de manière sécurisée, propre et complète vers des systèmes modernes.
Ce billet explique pourquoi la migration des données est le fondement de la modernisation, quels sont les enjeux, les outils disponibles et comment bien faire les choses.
Qu‘est-ce que la migration des données ?
La migration des données est le processus de transfert des données d'un système, d'une application ou d'un environnement de stockage à un autre. Il peut s'agir de passer d'un système sur site à un cloud, de passer d'un moteur de base de données à un autre, de consolider plusieurs magasins de données après une fusion ou de réorganiser la manière dont les données sont stockées et accessibles.
Elle se distingue de l'intégration (qui implique la connexion et la synchronisation des systèmes) ou de la réplication (qui duplique les données). La migration signifie généralement un transfert de données unique ou à grande échelle et la préservation associée de la qualité des données, de la structure et de la logique d'entreprise.
Les différents types de migration sont les suivants :
- Migration du stockage (par exemple, déplacement de fichiers ou de blocs vers le stockage cloud )
- Migration de la base de données (changement de moteur ou de version de la base de données)
- Migration d'applications ou de processus d'entreprise (déplacement de systèmes ERP, CRM ou d'autres systèmes opérationnels)
- Migration Cloud (transfert de systèmes existants ou d'entrepôts de données vers des plates-formes cloud )
Pourquoi la migration des données est-elle importante pour la modernisation ?
Lorsque les entreprises modernisent leur pile technologique, la migration des données joue un rôle central. Voici les principales raisons de son importance :
Favoriser l'innovation et l'analyse
Les systèmes hérités enferment souvent les données dans des formats, des silos ou des infrastructures obsolètes qui entravent l'accès et l'analyse. En migrant les données vers des systèmes modernes et accessibles, vous débloquez la possibilité d'appliquer l'analytique, l'automatisation ou l'IA. Sans données propres et accessibles, les services modernes piétinent.
Améliorer l'agilité et la flexibilité
Les plateformes modernes (qu'il s'agisse de cloud, de microservices, de lacs de données ou d'architectures composables) permettent aux organisations de répondre plus rapidement aux changements de l'entreprise. Mais cette agilité n'est possible que lorsque vos données ont été migrées et réarchitecturées de manière appropriée.
Réduire les risques et la dette technique
Les systèmes existants s'accompagnent de charges de maintenance, d'une infrastructure coûteuse, d'un manque d'assistance et de problèmes de données souvent cachés (par exemple, doublons, enregistrements périmés, schémas incohérents). La migration vous permet de retirer ou de moderniser ces systèmes, de réduire les risques et d'économiser les coûts liés à la maintenance de systèmes obsolètes.
Garantir la conformité et la gouvernance
Alors que les réglementations sur les données se renforcent (GDPR, CCPA, etc.) et que les exigences des entreprises augmentent en matière de lignage, d'auditabilité et de transparence, les systèmes modernes fournissent les contrôles et la visibilité nécessaires. La migration est souvent le moment de renforcer la gouvernance, de nettoyer les données et de garantir la responsabilité.
Construire les bases d'opérations prêtes pour l'IA
Si votre organisation prévoit d'adopter l'IA, l'apprentissage automatique ou l'automatisation, vous devez vous appuyer sur une base de données stable et bien migrée. En d'autres termes, vous ne pouvez pas brancher l'IA sur un environnement hérité fragmenté et vous attendre à des résultats fiables.
Défis courants liés à la migration des données
Bien que la migration des données soit essentielle à la modernisation, de nombreuses initiatives sont confrontées à des défis importants qui peuvent entraîner des retards ou des échecs, d'où la nécessité d'anticiper et de planifier ces écueils courants.
Les défis les plus courants en matière de migration de données sont les suivants :
- Mauvaise qualité des données : les organisations sont confrontées à des problèmes tels que les doublons, les formats incohérents ou les métadonnées manquantes, ce qui complique considérablement le processus de migration.
- Complexité du mappage et de la transformation : le mappage des données des systèmes source aux systèmes cible, l'application des transformations nécessaires et la préservation de la logique d'entreprise d'origine peuvent être très complexes.
- Risque de perturbation opérationnelle : les temps d'arrêt ou les perturbations opérationnelles au cours du processus de migration ajoutent un niveau de risque important.
- Manque d'automatisation : la dépendance excessive à l'égard des processus manuels augmente le risque d'erreurs, de perte ou de corruption de données.
- Validation difficile : même après la migration, il est difficile de vérifier que les données sont exactes, complètes et prêtes à être utilisées.
- Problèmes de gouvernance et de documentation : une gouvernance insuffisante et une mauvaise documentation peuvent compliquer la conformité, l'audit et la gestion globale des processus.
Il est essentiel d'anticiper ces pièges courants et de les traiter dès le début du processus de planification afin de minimiser les risques et de garantir une migration réussie et sans heurts.
Meilleures pratiques pour une migration de données réussie
Voici quelques étapes recommandées pour une migration de données réussie dans un contexte de modernisation :
- Définir des objectifs clairs: quels sont les systèmes en cours de migration, qu'est-ce qui constitue un succès (exactitude des données, temps d'arrêt, délai de transition) ?
- Audit et nettoyage des données: avant de déplacer les données, il faut détecter les doublons, les données périmées et les formats incohérents et les résoudre.
- Cartographier la logique des données et les transformations: documenter la façon dont les données seront modifiées, le flux et la logique commerciale qui s'applique.
- Automatiser autant que possible: utiliser des outils qui permettent d'automatiser la cartographie, la validation, le traitement des erreurs et le suivi.
- Validation et rapprochement: après la migration, effectuer des contrôles pour s'assurer de l'exhaustivité, de l'exactitude et de la performance.
- Planifier le basculement et le repli: garantir un temps d'arrêt minimal et disposer d'un plan de repli en cas de problème.
- Gouverner et documenter: maintenir des journaux d'audit, enregistrer les transformations et assurer la visibilité pour la conformité
- Démanteler les systèmes existants: une fois la migration réussie et validée, retirer les anciens systèmes afin d'en tirer tous les avantages.
La liste : les meilleurs outils de migration de données
Au moment de choisir une plateforme pour soutenir votre migration, voici quelques-unes des principales solutions disponibles sur le marché.
SnapLogic
La plateforme intégration en tant que service (iPaaS) de SnapLogic offre de puissantes capacités de migration de bout en bout, conçues pour les environnements hybrides et cloud . La plateforme automatise les étapes les plus complexes de la migration des données, de la découverte et du mappage à la transformation, la validation et le chargement, aidant les entreprises à déplacer de grands volumes de données en toute sécurité et avec un minimum de temps d'arrêt.
Service de migration des bases de données AWS (AWS DMS)
Service cloudAmazon Web Services, AWS DMS prend en charge les migrations de bases de données hétérogènes avec un temps d'arrêt minimal et une réplication continue. Il est généralement utilisé dans les environnements centrés sur AWS.
Microsoft Azure Data Factory / Outils de migration Azure
Un service géré d'ETL/d'intégration de données de Microsoft Azure, Azure Data Factory (et les outils de migration associés), fournit la connectivité, les pipelines graphiques et l'orchestration pour les écosystèmes Azure-first.
Talend Data Fabric
Talend propose une plateforme bout en bout qui couvre l'ingestion, la transformation, la qualité et la gouvernance. Elle reste solide pour les organisations ayant des besoins de transformation complexes.
Fivetran
Fivetran est connu pour ses connecteurs gérés, sans code, et pour sa capacité à intégrer des données provenant de nombreuses sources dans des systèmes modernes d'analyse et d'entrepôt de données. Il est souvent utilisé pour la migration vers des entrepôts cloud .
Matillion
Matillion construit des pipelines dans des entrepôts cloud tels que Snowflake, BigQuery et Redshift ; il est conçu pour la migration dans ces environnements et prend en charge à la fois l'extraction et la transformation.
Comment choisir le bon outil de migration de données
Le choix de la bonne plateforme migration de données peut faire ou défaire votre effort de modernisation. Recherchez une solution qui ne se contente pas de déplacer les données, mais qui prend également en charge la transformation, la gouvernance et les objectifs d'intégration à long terme.
Voici ce qu'il faut privilégier :
- Couverture complète des connecteurs : intégration native avec tous vos systèmes, qu'ils soient cloud, sur site ou SaaS, de sorte qu'aucune source ou destination n'est oubliée.
- Transformation intégrée et qualité des données : mappage automatisé des schémas, normalisation des formats et validation pour garantir l'exactitude et la cohérence.
- Automatisation et surveillance en temps réel : outils permettant de rationaliser les tâches répétitives, de détecter rapidement les problèmes et de valider la réussite des transferts tout en réduisant au minimum les temps d'arrêt.
- Change Data Capture (CDC) : pour une synchronisation continue des données et des migrations sans interruption.
- Gouvernance et traçabilité : visibilité totale des mouvements de données pour la conformité, l'audit et la confiance à long terme.
- Alignement sur l'avenir : les meilleurs outils vont au-delà de la migration, en permettant l'automatisation, l'analyse et les initiatives d'IA une fois les données en place.
Migrer et moderniser
Lorsque les entreprises modernisent leur pile de données, les données ne sont pas le seul obstacle. C'est aussi la logique d'intégration héritée qui maintient l'ensemble. SnapLogic Intelligent Modernizer (SLIM) aide les entreprises à abandonner les plates-formes ETL et d'intégration traditionnelles telles qu'Informatica PowerCenter ou IBM DataStage et à reconstruire ces intégrations dans un environnement iPaaS moderne et cloud.
SLIM utilise l'IA pour analyser, cartographier et moderniser les intégrations existantes. Au lieu de simplement "soulever et déplacer" les anciens travaux, il les reconstruit en utilisant les pipelines visuels natifs de SnapLogic, en supprimant la dette technique, en réduisant les risques et en réduisant considérablement les coûts et les délais de migration.
Principaux avantages de SLIM :
- Migration accélérée à partir des outils ETL existants grâce à l'analyse et à l'automatisation assistées par l'IA.
- Modernisation rentable par l'élimination des intégrations redondantes ou obsolètes
- Architecture prête pour l'avenir, basée sur l'iPaaS unifié de SnapLogic, prenant en charge l'intégration des données et des applications.
SLIM est donc particulièrement précieux pour les entreprises qui entreprennent des initiatives de transformation numérique à grande échelle, où la modernisation de l'intégration est une condition préalable à l'IA, à l'analytique ou aux objectifs de l'entreprise composable.
La migration, fondement de l'entreprise composable
La migration de vos données est l'étape fondamentale de la mise en place d'une entreprise composable. En déplaçant vos données vers des plateformes modernes et flexibles, les entreprises permettent l'assemblage modulaire d'applications, d'analyses, de processus et d'automatisation.
Une fois que vos données résident dans une architecture moderne, vous pouvez :
- Relier des applications disparates avec des flux de données en temps réel
- Déployer des modèles d'IA ou de ML sur des ensembles de données unifiés et de haute qualité.
- Réactualiser et étendre continuellement les capacités plutôt que de s'enfermer dans des systèmes monolithiques hérités du passé
Pour les entreprises qui évoluent vers des plateformes agentiques et prêtes pour l'IA, ou qui adoptent toutes les promesses de services tels que ceux de SnapLogic, la migration des données n'est pas seulement préparatoire, elle est stratégique.
Que faire ensuite ?
Si vous modernisez votre pile technologique, investissez dans de nouvelles plateformes ou envisagez des les workflows pilotés par l'IA, la migration des données mérite toute votre attention. Bien menée, elle permet de débloquer l'innovation, de réduire les risques et de préparer le terrain pour une modernisation continue. Mal réalisée, elle devient un goulot d'étranglement, un point de risque et un centre de coûts.
Commencez dès maintenant :
- Définir l'étendue de la migration et les critères de réussite
- Auditer vos données et faire le ménage avant de déménager
- Choisir un outil de migration adapté à votre architecture et à votre vision future
- Assurer la gouvernance, la validation et une interruption minimale des activités
Et si vous recherchez une plateforme intégration qui ne se limite pas à la migration, mais qui prenne en charge la connectivité permanente, l'automatisation et l'architecture composable, voyons comment SnapLogic peut vous aider à concrétiser cette vision.
