Les données sont à l'origine de toutes les décisions, et les entreprises doivent donc les intégrer, les transformer et les déplacer rapidement pour rester agiles. Alors que les entreprises étendent l'adoption du cloud , construisent des modèles d'IA/ML et adoptent des architectures composables, l'intégration des données n'est plus une corvée de back-end. C'est le moteur de l'innovation.
C'est là que les plateformes d'intégration de données modernes entrent en jeu. Les solutions d'aujourd'hui doivent gérer les flux de données en temps réel, prendre en charge les environnements cloud et hybrides, et permettre aux équipes de fournir rapidement des données propres, gouvernées et prêtes pour l'analyse. Mais avec le grand nombre d'outils disponibles sur le marché et le chevauchement croissant avec les écosystèmes iPaaS, data fabric et lakehouse, il n'est pas facile de choisir la bonne solution.
Dans ce blog, nous explorons les principales plateformes d'intégration de données en 2025, leurs différences et les éléments à prendre en compte lors de la création d'une base de données prête pour l'avenir.
Qu‘est-ce qu‘une intégration de données plateforme?
Une plateforme intégration de données est un ensemble de technologies qui permettent aux organisations de combiner des données provenant de différentes sources en une vue unifiée, souvent pour soutenir les analyses, les opérations, la gouvernance ou les charges de travail d'IA. Les plateformes modernes vont au-delà de l'ETL (extraire, transformer, charger) et incluent désormais :
- Diffusion en continu en temps réel et en fonction des événements
- Conception d'un pipeline avec ou sans code
- Évolutivité Cloud
- Gestion intégrée des lignées et des métadonnées
- Transformation et automatisation assistées par l'IA
- Prise en charge des flux de données hybrides et cloud
Ces capacités combinées permettent aux organisations de fournir rapidement des données fiables et exploitables dans des environnements complexes.
Les meilleures plateformes d'intégration de données
Voici une liste complète des principaux outils d'intégration de données actuellement disponibles sur le marché, couvrant un mélange d'ETL/ELT traditionnels, de plateformes cloud, d'iPaaS et de solutions émergentes basées sur l'IA.
SnapLogic
SnapLogic est une plateforme cloud qui combine l'intégration de données, l'intégration d'applications et l'orchestration d'API en une seule expérience low-code. La solution prend en compte les métadonnées, prend en charge la création de pipelines assistée par l'IA via SnapGPT et comprend AgentCreator pour créer des agents d'IA autonomes à l'aide de pipelines de données intégrés.
- Déploiement : Cloud
- Traitement des données : Par lots, en temps réel, en continu
- IA/Automation : SnapGPT, cartographie prédictive, AgentCreator
- Lignage et métadonnées : Fort (OpenLineage, métadonnées personnalisées)
- Facilité d'utilisation : Très bonne (interface avec peu ou pas de code)
Idéal pour: Les organisations qui recherchent la composabilité, l'aptitude à l'IA et la facilité d'utilisation pour les équipes informatiques et commerciales.
Informatica
Leader de longue date dans le domaine des données d'entreprise, Informatica offre des fonctionnalités approfondies, de la gouvernance et de l'IA via son moteur CLAIRE. Cependant, il s'accompagne souvent d'une plus grande complexité et de coûts de mise en œuvre plus élevés, en particulier après l'acquisition de Salesforce.
- Déploiement : Cloud, hybride, sur site
- Traitement des données : Batch, streaming
- AI/Automation : CLAIRE AI, automatisation basée sur des règles
- Linéaire et métadonnées : Fort (axé sur le catalogue et la gouvernance)
- Facilité d'utilisation : Modérée (courbe d'apprentissage plus prononcée pour les utilisateurs techniques)
Le meilleur pour: Les grandes entreprises réglementées ayant des exigences complexes en matière de gouvernance et disposant des ressources nécessaires pour gérer les frais généraux de plateforme .
Talend (Qlik)
Fort de ses compétences en matière de qualité, de nettoyage et de profilage des données, Talend aide les entreprises à fournir des données fiables pour l'analyse. Moins axée sur le streaming en temps réel ou l'automatisation basée sur des agents.
- Déploiement : Cloud, hybride
- Traitement des données : Par lots, ELT, certains en temps réel
- AI/Automation : Automatisation pour la qualité et le nettoyage des données
- Lignage et métadonnées : Bon (intendance, intégration du catalogue)
- Facilité d'utilisation : Modérée
Idéal pour: Les entreprises qui accordent la priorité à la gouvernance et à la qualité des charges de travail analytiques.
Matillion
Matillion est conçu pour les équipes de données qui utilisent des entrepôts de données cloud , en fournissant des outils ELT intuitifs qui rationalisent les transformations dans la base de données. Elle se concentre sur l'accélération des les workflows analytiques grâce à des interfaces conviviales conçues pour les ingénieurs de données.
- Déploiement : Cloud
- Traitement des données : ELT, transformations en entrepôt
- AI/Automation : Automatisation de la transformation de base
- Linéaire et métadonnées : Modéré (lignage via les journaux)
- Facilité d'utilisation : Forte (UX axée sur les ingénieurs de données)
Idéal pour : Les équipes d'ingénierie des données qui cherchent à accélérer l'analyse cloud avec un ELT rationalisé et une interface conviviale.
Fivetran
Conçu pour accélérer et simplifier les pipelines de données analytiques, le modèle ELT entièrement géré de Fivetran permet de transférer les données des applications SaaS vers les entrepôts avec un minimum d'efforts, mais il n'est pas conçu pour les intégrations opérationnelles ou inter-domaines.
- Déploiement : Cloud
- Traitement des données : ELT aux entrepôts de données cloud
- IA/Automation : Limitée (ordonnancement, gestion des dérives des schémas)
- Lignée et métadonnées : Léger (métadonnées contextuelles minimales)
- Facilité d'utilisation : Très bonne (expérience utilisateur sans intervention)
Idéal pour: Les équipes chargées des données qui ont besoin d'un ELT sans maintenance pour la BI et les tableaux de bord.
Azure Data Factory
Azure Data Factory de Microsoft est un service d'ETL et d'orchestration de données de niveau professionnel qui s'intègre nativement à l'écosystème cloud d'Azure. Il est idéal pour les organisations qui ont investi dans les technologies Microsoft et qui recherchent des pipelines de données hybrides et évolutifs.
- Déploiement : Cloud, hybride
- Traitement des données : Traitement par lots, quelques flux de données
- AI/Automation : Via Azure Synapse et Logic Apps
- Lignage et métadonnées : Modéré (avec Azure Purview)
- Facilité d'utilisation : Moyenne (expérience axée sur les développeurs)
Idéal pour : Les entreprises qui utilisent Microsoft Azure et qui ont besoin d'une orchestration de données hybrides flexible et évolutive.
Colle AWS
AWS Glue est un service ETL sans serveur conçu pour simplifier le traitement des big data sur AWS. Il fournit une intégration de données évolutive avec des fonctionnalités d'automatisation, mieux adaptées aux équipes à l'aise avec les les workflows cloud, centrés sur le code.
- Déploiement : Cloud
- Traitement des données : Par lots, en fonction des événements
- IA/Automation : Automatisation des tâches, évolution des schémas
- Lignage et métadonnées : Basique (nécessite une configuration manuelle)
- Facilité d'utilisation : Modérée (plus technique et avec plus de code)
Idéal pour : Les équipes centrées sur AWS qui recherchent un ETL sans serveur et évolutif pour les charges de travail de big data avec un contrôle du développeur.
Google Cloud Dataflow
Basé sur Apache Beam, Dataflow offre un traitement unifié des données en temps réel et par lots, avec une intégration étroite aux services d'analyse et d'intelligence artificielle de Google Cloud . Il s'adresse aux développeurs qui construisent des pipelines évolutifs, pilotés par les événements, avec des besoins de traitement avancés.
- Déploiement : Cloud
- Traitement des données : Streaming, batch
- AI/Automation : Intégration avec les outils d'IA de GCP (BigQuery ML, Vertex AI)
- Lignée et métadonnées : Modéré
- Facilité d'utilisation : Technique (priorité au développeur)
Idéal pour : Les développeurs qui ont besoin d'un traitement de données en temps réel évolutif et étroitement intégré à Google Cloud AI.
IBM DataStage
Solution ETL d'entreprise éprouvée, DataStage a évolué pour prendre en charge les déploiements hybrides avec des améliorations en matière d'intelligence artificielle. Elle convient parfaitement aux grandes entreprises disposant d'environnements de données matures et des ressources nécessaires pour gérer des projets d'intégration sophistiqués.
- Déploiement : Cloud, sur site
- Traitement des données : Batch, streaming
- IA/Automation : Intégration de base de Watson AI
- Linéaire et métadonnées : Fort (axé sur la gouvernance)
- Facilité d'utilisation : Complexe (nécessite des compétences spécialisées)
Le meilleur pour : Les grandes entreprises qui ont besoin d'une plateforme ETL hybride, axée sur la gouvernance et intégrant l'IA.
Oracle Data Integrator (ODI)
ODI est une plateforme ELT haute performance optimisée pour les bases de données Oracle, combinant automatisation et flexibilité. Elle s'adresse aux entreprises profondément investies dans les technologies Oracle, qui ont besoin d'une intégration de données efficace au sein de leurs écosystèmes existants.
- Déploiement : Cloud, sur site
- Traitement des données : Lot
- IA/Automatisation : Modéré (mappages sans code, automatisation intégrée)
- Linéaire et métadonnées : Fortes (natives de l'écosystème Oracle)
- Facilité d'utilisation : Moyenne
Idéal pour : Les entreprises centrées sur Oracle qui ont besoin d'un outil ELT performant intégré à leur écosystème.
L'avenir de l'intégration des données
Avec la généralisation des agents d'IA, de la prise de décision en temps réel et des architectures composables, les plateformes d'intégration de données doivent évoluer au-delà des pipelines pour devenir des systèmes dynamiques d'intelligence. Cela signifie que :
- La conception de l' analyse d'impact et de la gouvernance en fonction de la lignée
- Automatisation à code bas pour la rapidité et l'évolutivité
- Des plateformes unifiées qui rassemblent les données, les apps, les API et l'IA.
- Une architecture riche en métadonnées et prête pour l'IA afin d'alimenter les systèmes autonomes
Les entreprises qui adoptent aujourd'hui des plateformes d'intégration modernes seront mieux placées pour soutenir l'innovation de demain.
Prêt à construire une base de données plus intelligente ?
Choisir la bonne plateforme n'est pas seulement une question de spécifications techniques. Il s'agit de favoriser l'agilité, l'innovation et la confiance au sein de l'organisation. SnapLogic réunit ces capacités dans une plateforme unifiée, alimentée par l'IA et conçue pour l'avenir.
Découvrez comment fonctionne l'intégration des données de SnapLogic grâce à une visite virtuelle.
