Les cinq méthodes d'intégration des données

Qu'est-ce que l'intégration de données ?

L'intégration de données est le processus de combinaison de données provenant d'une ou plusieurs sources différentes pour fournir une vue unifiée. Elle permet aux entreprises de combiner des données de différentes sources de manière cohérente et utile. 

Cela peut impliquer plusieurs processus tels que la collecte, la fusion de données, la transformation des données pour les rendre compatibles avec d'autres données, le nettoyage des données pour éliminer les erreurs et les incohérences, et enfin, la présentation des données de manière compréhensible et exploitable.

L'intégration de données est essentielle pour de nombreuses entreprises, comme l'analyse de données, la business intelligence, la gestion de la relation client (CRM) et bien d'autres. 

Les différentes méthodes d'intégration de donnée

Il existe plusieurs méthodes pour intégrer les données. Chacune a ses propres avantages et inconvénients, et est plus ou moins adaptée en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise. Voici un aperçu des cinq principales méthodes d’intégration de données.

La migration

La migration de données est un processus qui consiste à transférer des données d'un système à un autre. C'est un élément clé de nombreuses tâches, comme la mise à niveau de systèmes, l'implémentation de nouveaux logiciels, ou la consolidation de données.

Le processus de migration de données comprend généralement trois étapes : l'extraction des données du système source, leur transformation pour les rendre compatibles avec le système cible, et enfin leur chargement dans le système cible.

C'est un processus complexe qui nécessite une planification minutieuse et une exécution précise pour éviter les pertes de données, les erreurs et les problèmes de compatibilité. 

Les migrations de données sont un élément crucial dans les systèmes de données, particulièrement pour les entreprises qui manipulent de grandes quantités de données. Leur rôle principal est de garantir l'indépendance des données par rapport aux outils utilisés pour leur création, leur visualisation et leur gestion.

En d'autres termes, elles assurent que les données peuvent être utilisées de manière cohérente et efficace, quel que soit l'outil utilisé. De plus, en cas de changement d'outil, les migrations de données veillent à ce que ces précieuses informations ne soient pas perdues. C'est une sorte de garantie pour la sécurité et l'intégrité de vos données.

La diffusion 

La diffusion de données est un processus qui permet de déplacer des données d'un système source vers plusieurs systèmes cibles, en temps réel, quasi temps réel ou en continu. C'est essentiellement une synchronisation unidirectionnelle d'un système vers plusieurs autres.

Contrairement à la migration, la diffusion est transactionnelle. Elle ne traite que les objets récemment modifiés et est optimisée pour un traitement ultra-rapide des enregistrements. Les modèles de diffusion sont très flexibles et sont utilisés pour assurer une mise à jour continue des données entre tous les systèmes.

Un modèle de diffusion doit être extrêmement fiable pour éviter la perte de données critiques en transit. C'est particulièrement important pour les intégrations à faible intervention humaine pour les applications critiques, car les modèles de diffusion sont généralement déclenchés par une notification push ou une tâche planifiée.

L’agrégation 

L'agrégation de données est une méthode efficace pour extraire et traiter des données provenant de différents systèmes au sein d'une même application ou pour générer un rapport en temps réel. C'est une alternative aux multiples migrations quotidiennes qui nécessitent une maintenance manuelle pour assurer l'exactitude, la synchronisation et l'actualisation des données.

Avec un modèle d'agrégation, les développeurs peuvent interroger plusieurs systèmes à la demande et fusionner des jeux de données pour les utiliser comme et quand ils le souhaitent. Ils peuvent ainsi créer ou enregistrer des rapports au format .csv ou dans d'autres formats de leur choix.

Voici quelques exemples d'utilisation du modèle d'agrégation :

• Création d'un tableau de bord qui extrait les données de différentes instances d’un CRM tout en garantissant la cohérence de ces données.
• Mise à jour de CRM avec des données provenant de systèmes back-end multiples comme les systèmes ERP et de suivi des incidents.
• Création d'APIs qui collectent et renvoient les données de systèmes multiples ou établissent des rapports à partir de multiples systèmes. 

Le modèle d'agrégation permet aux développeurs d'extraire et de traiter des données provenant de systèmes multiples et de les fusionner au sein d'une même application. Cela signifie que les données sont toujours actualisées, qu'elles ne se répètent pas et qu'elles peuvent être traitées ou fusionnées pour produire n'importe quel lot de données ou rapport voulu.

Lors de l'utilisation du modèle d'agrégation pour intégrer des données et applications, il est important de prendre en compte le recueil des données, l'étendue des données sources et des données à insérer, la fusion de lots de données multiples, le formatage des données et toutes les autres destinations éventuelles.

Synchronisation bidirectionnelle

La synchronisation bidirectionnelle est un processus qui permet de fusionner au moins deux ensembles de données provenant d'au moins deux systèmes différents. 
Ces systèmes agissent alors comme un seul système, tout en reconnaissant l'existence de différents ensembles de données. 

Ce type d'intégration est particulièrement utile lorsque différents outils ou systèmes doivent effectuer leurs propres opérations sur un même ensemble de données. Grâce à la synchronisation bidirectionnelle, vous pouvez utiliser les deux systèmes tout en ayant une vue unifiée et en temps réel des données qui circulent entre eux.

Voici quelques avantages de l'utilisation de la synchronisation bidirectionnelle pour les entreprises :

• Optimisation des processus internes.
• Obtention d'une vue réaliste des données dans les deux systèmes.
• Réduction des coûts liés à la gestion manuelle des incohérences, des lacunes de données ou de l'impact de ces incohérences sur l'activité de l'entreprise.
• Possibilité de choisir et de personnaliser une suite d'outils avec les meilleures applications pour atteindre des objectifs organisationnels spécifiques.

L'intégration par synchronisation bidirectionnelle assure à la fois le fonctionnement optimal de chaque système et la préservation de l'intégrité des données dans les deux systèmes synchronisés. Elle offre une flexibilité qui permet d'ajouter ou de supprimer de manière modulaire au moins deux systèmes, spécialisés dans un domaine spécifique, comme le stockage de données. 

La synchronisation bidirectionnelle est particulièrement bénéfique lorsque vous souhaitez obtenir une représentation d'objet complète et uniforme de la réalité. En d'autres termes, elle vous permet de maintenir une vue cohérente et à jour des données, quel que soit le système que vous utilisez.

La corrélation 

La corrélation et la synchronisation bidirectionnelle sont deux concepts similaires, mais avec une différence majeure. Alors que la synchronisation bidirectionnelle vise à répliquer les mêmes éléments de données en deux endroits, la corrélation est utilisée pour associer des enregistrements de données disparates sans copier les données elles-mêmes.

La synchronisation bidirectionnelle crée de nouveaux enregistrements si les données se trouvent dans l'un des systèmes, mais pas dans l'autre. En revanche, le modèle de corrélation ne fait pas de distinction quant à l'origine des objets. Il synchronise indépendamment les objets tant qu'ils existent dans les deux systèmes.

La corrélation est utile lorsque deux groupes ou systèmes souhaitent uniquement partager des données, mais à condition qu'ils aient tous deux des enregistrements représentant les mêmes éléments ou contacts dans la réalité. Le modèle de corrélation est particulièrement pertinent lorsque des données supplémentaires sont plus coûteuses qu'utiles, car il exclut les données « superflues ».

Par exemple, les hôpitaux d'un même réseau de santé peuvent souhaiter mettre en corrélation les données de patients qu'ils ont en commun, mais il y aurait violation des données confidentielles en cas de partage de ces données avec un hôpital qui n'aurait jamais admis ou traité le patient en question.

Avec le modèle de corrélation, il est crucial de définir ce que signifie « identique » dans l'ensemble des enregistrements. Cette définition peut varier selon le secteur et les conséquences d'une définition imprécise peuvent être graves. Par exemple, se fier au nom pourrait générer de graves conséquences dans un hôpital si deux patients portant le même nom ont des traitements différents.

Comment choisir la bonne méthode d'intégration de donnée pour votre entreprise ?

Maintenant que vous connaissez les différentes méthodes d’intégration des données, comment choisir celle qui convient le mieux à votre entreprise ? Voici quelques points à considérer :

• Compréhension de vos besoins : Il est essentiel de comprendre vos besoins en matière de données avant de choisir une méthode d'intégration. Quel type de données devez-vous intégrer ? À quelle fréquence l'intégration doit-elle avoir lieu ? Quelle est la quantité de données à intégrer ?
  
• Considération des coûts : Le coût est un facteur important à prendre en compte. Certaines méthodes d'intégration peuvent nécessiter des investissements importants en termes de temps et de ressources.
• Sécurité des données : La sécurité des données est une préoccupation majeure pour toutes les entreprises. Assurez-vous que la méthode d'intégration que vous choisissez offre des garanties suffisantes en matière de sécurité des données.
• Test avant mise en œuvre : Avant de mettre en œuvre une méthode d'intégration, il peut être utile de la tester pour voir comment elle fonctionne avec vos données et vos systèmes.

Conclusion

L'intégration des données est un processus essentiel pour toute entreprise qui souhaite tirer le meilleur parti de ses données. Que ce soit par la migration, la diffusion, l'agrégation, la synchronisation bidirectionnelle ou la corrélation, chaque méthode a ses propres avantages et inconvénients. Le choix de la méthode d'intégration la plus adaptée dépend de vos besoins spécifiques, de votre budget et de vos objectifs. 

Il est important de comprendre vos besoins en matière de données, d'évaluer les options disponibles, de prendre en compte les coûts, de garantir la sécurité des données et de tester la méthode avant sa mise en œuvre.