Aujourd'hui, les entreprises rivalisent en fonction de la rapidité et de l'efficacité avec lesquelles elles parviennent à tirer des informations significatives de leurs ensembles de données afin d'améliorer leurs produits, leurs services et, en fin de compte, leurs expériences. Plus vite vous accéderez à des informations à partir de vos données, plus vite vous pourrez pénétrer votre marché et le dominer.
Mais comment glaner ces informations lorsque vous avez affaire à des volumes massifs de données, à des sources de données différentes, à des systèmes et à des applications différents ?
Facile - intégration des données de l'entreprise.
Enfin, peut-être pas "facile". Mais ne vous inquiétez pas. C'est pourquoi nous avons élaboré "Qu'est-ce que l'intégration des données ? Le guide ultime".
Qu'est-ce que l'intégration des données ?
L'intégration des données consiste à rassembler différentes sources de données pour les rendre plus utiles. Les marques peuvent créer une vue à 360° de leurs clients en intégrant des données provenant de leur marketing, de leurs ventes, de leur support, de leurs produits et de leurs technologies financières. Cette vision de haut niveau leur permet de prendre des décisions éclairées en matière de produits, de prix et de positionnement.
Supposons que votre équipe de marketing recueille des données sur l'activité des clients sur les pages de renvoi, tandis que votre service d'assistance suit l'activité des clients sur la page web de la base de connaissances de votre marque. Un membre de l'équipe produit pourrait intégrer ces ensembles de données et découvrir que les clients accèdent souvent aux pages de ressources de la base de connaissances à partir des pages de renvoi des produits, ce qui l'amènerait à inclure davantage de pages de ressources sur les produits dans ses pages de renvoi afin d'aider les clients à s'informer.
L'intégration des données est-elle la même chose que l'ETL ?
L'ETL (extraction, transformation et chargement de données) est un type d'intégration de données qui consiste à transférer des données de systèmes transactionnels ou opérationnels vers un entrepôt de données ou un lac de données à des fins d'analyse et de reporting.
Ainsi, si l'ETL est un type d'intégration de données, toutes les intégrations de données n'impliquent pas l'ETL. Par exemple, l'intégration de données en temps réel et la fédération de données ne nécessitent pas le processus ETL.
Pourquoi vous devez vous préoccuper de vos intégrations de données
Où que vous en soyez dans votre parcours de transformation numérique, l'intégration des données est la clé pour aller de l'avant.
L'intégration des données favorise une collaboration approfondie et augmente l'efficacité en rendant possible l'automatisation des flux de travail. Le résultat ? Les membres de votre équipe peuvent consacrer plus de temps à l'analyse des données pour prendre des décisions éclairées qu'à la recherche d'informations et aux tâches administratives simples.
Si vous ne croyez pas à la nécessité de créer des intégrations de données de haute qualité, regardez vos concurrents.
De nombreuses marques reconnaissent l'avantage concurrentiel que représente la connexion de leurs sources de données pour améliorer leur les workflows. D'ici 2024, les tâches manuelles d'intégration de données seront réduites de 50 % grâce à l'adoption de modèles de conception de tissu de données qui prennent en charge l'intégration de données augmentée, selon le Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools (quadrant magique des outils d'intégration de données). L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle stimuleront la croissance du secteur de l'intégration dans les années à venir.
McKinsey prévoit également que les employés de tous les secteurs utiliseront des données dans leurs processus, ce qui créera un besoin de solutions d'intégration avancées. Le cabinet de conseil s'attend même à ce que les entreprises traitent les actifs de données comme des produits, avec des équipes dédiées responsables des intégrations.
Convaincu ? Poursuivez votre lecture pour découvrir les types et les méthodes d'intégration des données, afin de commencer à obtenir des informations riches sur la base des données connectées de votre organisation.
Quels sont les différents types d'intégration de données ?
L'intégration des données peut être divisée en différents types en fonction de la manière dont les données sont déplacées, stockées et utilisées et de la raison pour laquelle elles le sont.
1. Migration des données
La migration des données est le processus qui consiste à déplacer des données d'un site plateforme à un autre, ce qui en fait une forme d'intégration. Vous entendrez ce terme lorsque des données seront déplacées d'une base de données sur site vers une base de données basée sur cloud ou vice versa. La migration s'applique également au déplacement de données d'une application à une autre.
2. Gestion des données de référence (MDM)
La gestion des données de référence (MDM) est le processus de création d'un ensemble de données unique pour l'ensemble de l'organisation. Ce jeu de données, appelé données de référence, sert de source unique de vérité pour votre organisation. Il contient des informations sur les principales entités d'une entreprise, telles que les clients, les produits, les services, la localisation et la tarification. Pour la gestion des données de référence, un modèle d'intégration robuste est nécessaire. En effet, les données provenant de sources internes et externes doivent être rapprochées, enrichies et dédupliquées avant d'être intégrées à l'ensemble des données de base.
3. Intégration des applications d'entreprise (EAI)
Comme son nom l'indique, l'EAI fait référence à l'intégration entre différentes applications et bases de données. Vous avez besoin que les données de votre pile technologique circulent d'une application à l'autre, comme les données clients qui passent de HubSpot à Salesforce ou les données des employés qui passent de votre LMS à votre SIRH. Pour ce faire, vous intégrez ces applications à l'aide d'intégrations intégrées, personnalisées ou tierces. Toutes ces intégrations entrent dans la catégorie de l'EAI. L'EAI est essentiel car il permet de créer des expériences client omnicanales.
4. Agrégation des données
L'agrégation des données est le processus de collecte et de compilation des données en vue de leur stockage sous forme brute ou de leur préparation à des fins d'analyse. Prenons l'exemple d'une campagne de marketing qui utilise le courrier électronique, les médias sociaux et la publicité au clic pour promouvoir un événement en ligne. Les données relatives à chaque canal de marketing se trouveront à l'origine dans des outils distincts et devront donc être regroupées dans un rapport ou un tableau de bord unique avant que les performances globales de la campagne puissent être analysées.
5. Fédération de données
La fédération de données est le processus de création d'une base de données virtuelle qui présente une vue intégrée des données. La base de données virtuelle ne stocke pas les données, mais seulement des informations sur l'emplacement des données.
6. Lac de données
Un lac de données stocke des quantités massives de données brutes qui n'ont pas été utilisées ou préparées pour l'usage. Il est le résultat de l'intégration de multiples sources de données externes et internes. Ces données peuvent ou non être utilisées, mais elles sont stockées et conservées pour leur valeur potentielle. Il s'agit d'un référentiel pour les données structurées et non structurées.
7. Entrepôt de données
Les entrepôts de données stockent des données structurées provenant de sources multiples. Ces données passent d'abord par le processus ETL. Elles sont chargées dans l'entrepôt de données, où elles sont ensuite utilisées pour la création de rapports, l'analyse, la veille stratégique et la virtualisation des données. Parmi les exemples d'entrepôts de données les plus répandus, citons AWS Redshift, Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Snowflake et SAP Data Warehouse Cloud.
Quelles sont les différentes méthodes d'intégration des données ?
Comment intégrer vos données ? Il existe plusieurs approches, allant de l'intégration manuelle aux plateformes d'intégration de données. Parfois, ces méthodes sont combinées pour créer des architectures d'intégration personnalisées.
Intégration manuelle
L'intégration manuelle peut être réalisée en utilisant l'intégration point à point. Dans ce modèle, les développeurs intègrent différentes applications et bases de données à l'aide d'un code personnalisé et d'interfaces de programmation d'applications (API).
Accès uniforme
Dans l'intégration à accès uniforme, les développeurs mettent en place des tableaux de bord et des rapports personnalisés qui extraient des données de sources multiples et les présentent à l'analyste de données dans une vue unifiée. Cela peut se faire par le biais d'un logiciel personnalisé ou de solutions SaaS. Les données originales restent à la source et ne sont répliquées qu'au moment de l'analyse.
Ce type d'intégration ne nécessite pas beaucoup de stockage et est très évolutif. Mais les analystes doivent faire des demandes d'accès aux données avec ce type d'intégration, ce qui met les serveurs à rude épreuve.
Stockage commun
L'intégration des données de stockage commun utilise les mêmes méthodes que l'intégration de l'accès uniforme, avec l'ajout d'un entrepôt de données. Les données provenant de sources multiples sont extraites, transformées et stockées dans un entrepôt. Les données peuvent ensuite être utilisées pour l'analyse.
Vous n'avez pas besoin de faire plusieurs demandes d'accès aux données avec un stockage commun, ce qui réduit la charge sur vos serveurs. Mais vous devez investir dans un stockage de données sur site ou sur cloud.
Intégration de l'intergiciel
Tout système logiciel qui sert de pont pour le transfert de données d'une application ou d'une base de données à une autre est appelé intergiciel. Avec le bon intergiciel, vous pouvez intégrer toutes les applications de votre pile technologique.
iPaaS
L'intégration par l'intégration plateforme as a service (iPaaS) est un type d'intégration d'intergiciel. iPaaS est doté de capacités avancées pour servir de plaque tournante de l'intégration pour toutes les données de votre organisation. D'autres types de middleware peuvent uniquement servir de pont entre deux applications. Les plateformes d'intégration telles que SnapLogic vous aident à créer les workflows, à respecter les normes de qualité des données et à prendre le contrôle total de votre architecture d'intégration.
Que faut-il rechercher dans une solution d'intégration de données ?
Votre outil d'intégration de données doit rendre votre processus plus rapide, plus précis et plus facile en utilisant l'IA et la ML pour préparer et traiter les données.
Au-delà de cette exigence de haut niveau, voici quelques questions à poser lors de l'examen des plateformes d'intégration de données :
- Est-il évolutif ? Il se peut que vous ayez besoin d'augmenter ou de réduire l'échelle de votre système au fur et à mesure que vos données augmentent ou que vous introduisez des applications et des bases de données tierces.
- Peut-il gérer des environnements publics, privés et sur site ? Il se peut que vous deviez intégrer des ensembles de données provenant de n'importe quelle combinaison de ces trois environnements.
- Offre-t-elle un clic, et non un code, pour faciliter l'intégration ? Les solutions sans code permettront à votre équipe de créer et d'éditer facilement les workflows et les intégrations.
- Est-elle suffisamment robuste pour les développeurs, mais suffisamment facile à utiliser pour vos équipes commerciales ? La gestion de votre architecture d'intégration doit être confiée à des techniciens et à des non-techniciens.
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L' intégration SnapLogic plateforme est là pour rendre votre processus d'intégration de données plus efficace et plus facile en tant que solution sans code. Elle offre des centaines d'intégrations préconfigurées et vous pouvez utiliser les options de glisser-déposer pour en créer d'autres. Notre Iris AI - un assistant d'intégration alimenté par l'IA - fournit également des recommandations et des conseils éprouvés pour une intégration plus intelligente.
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