Intégration de données provenant de plusieurs sources

Les sources de données sont partout dans le monde de l'entreprise numérique : sur les appareils d'Internet des Objets (IoT), la base d'utilisateurs d'une application dans un système ERP et dans les demandes de service client dans le logiciel CRM. Avec autant de données qui circulent constamment, comment les entreprises parviennent-elles à extraire les informations dont elles ont besoin ? Des outils tels que les plateformes d'analyse peuvent obtenir des informations, mais uniquement si des ensembles de données sont intégrés pour permettre d'établir des connexions. Dans le cas contraire, les utilisateurs sont contraints de manipuler manuellement des feuilles de calcul, ce qui leur fait perdre du temps et des efforts, tout en les exposant au risque d'être déroutés par des données obsolètes, corrompues ou dupliquées.

Les progrès techniques ont simplifié le processus de combinaison de données, de stockage et de mise à la disposition des utilisateurs professionnels. La première étape consiste à intégrer des données provenant de plusieurs sources. C'est la clé d'une entreprise axée sur les données et ouvre un éventail de possibilités impliquant des analyses en libre accès et des outils décisionnels. Permettre aux utilisateurs de créer eux-mêmes des requêtes peut conduire à des informations étonnantes.

Toutefois, pour arriver à ce stade, il faut une stratégie d'intégration des données, une infrastructure capable de prendre en charge efficacement les liens entre plusieurs sources et un lac de données ou un entrepôt de données.

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

L'intégration des données, la fusion des données et la jointure des données commencent toutes à la même étape : combiner plusieurs sources de données. Ces techniques diffèrent par le niveau de normalisation des définitions et de la nomenclature et par l'endroit où se produisent les transformations de processus. Lorsque vous décidez de la méthode à utiliser, posez-vous des questions telles que : l'ensemble de données extraites est-il proche de vos normes internes ou nécessite-t-il beaucoup de transformation ? La source produit-elle régulièrement des doublons ou d'autres problèmes nécessitant un nettoyage des données ?

En comprenant la qualité de vos sources de données, votre entreprise sera en mesure de se rapprocher de vos objectifs en matière de données.

Intégration de données, jointure de données et fusion de données

L'intégration des données, la jointure des données et la fusion des données sont trois termes souvent utilisés dans la langue vernaculaire informatique moderne. Ils sont aussi souvent confondus parce que les différences entre eux sont subtiles. Quelques facteurs universels : que des transformations de données se produisent avant ou après le chargement dans un référentiel, c'est souvent l'étape la plus fastidieuse et la plus laborieuse du processus, alors automatisez ce que vous pouvez.

Voici les définitions de base et leurs comparaisons.

• Intégration des données : consolidation systémique et complète de plusieurs sources de données à l'aide d'un processus établi qui nettoie et affine les données, souvent dans un format standardisé. Une fois ce nettoyage terminé, les données sont chargées dans un référentiel tel qu'un lac de données ou un entrepôt de données. Les transformations et l'intégration sont souvent gérées par les data curators, les data scientists ou tout autre équipe informatique.
• Fusion de données : processus consistant à combiner plusieurs ensembles de données en un seul ensemble de données pour analyse. Cependant, contrairement à l'intégration de données, les données mixtes combinent souvent des données natives, c'est-à-dire des données qui n'ont pas été transformées ou nettoyées, à partir de plusieurs sources. Par exemple, une équipe RH utilisera des données mixtes si elle combine les indicateurs d'embauche internes du trimestre en cours avec un ensemble de données open source du gouvernement sur les tendances d'embauche. Contrairement à l'intégration de données, cet exemple nécessite que l'utilisateur nettoie et standardise les données après leur fusion.
• Jointure des données : comme la fusion de données, la jointure de données implique la combinaison de plusieurs ensembles de données. La plus grande différence par rapport à la fusion de données est que la jointure de données nécessite que les jeux de données proviennent de la même source, ou au moins qu'ils aient des chevauchements entre les colonnes et les définitions. Pour développer l'exemple de RH ci-dessus, la jointure de données se produit lorsque le professionnel des RH prend les mesures d'embauche nationales d'origine gouvernementale du trimestre en cours, puis télécharge également les données trimestrielles d'il y a quatre ans à des fins de comparaison. Ces jeux de données proviennent du même système et utilisent le même format, mais doivent être joints en fonction de plages de données spécifiques. Ces données jointes peuvent ensuite être fusionnées dans un ensemble de données RH interne, ce qui nécessite ensuite un nettoyage et une normalisation.

Différences clés

Le tableau ci-dessous décompose les différences entre l'intégration, la fusion et la jointure des données.

Points à retenir

• Consultez les sources de données en tenant compte de vos objectifs. Bien que vous ne puissiez pas toujours contrôler la qualité des sources dans un monde big data, vous pouvez prendre des mesures pour faciliter l'intégration.
• Automatisez autant de processus que possible. Lorsque les données seront extraites des sources à une fréquence élevée, les outils et les scripts seront d'une grande utilité pour les efforts d'intégration de votre entreprise.
• Pour déterminer la méthode d'intégration des données qui convient le mieux à votre entreprise, mettez en correspondance toutes les variables impliquées (sources, matériel, volume).
• Affinez continuellement votre workflow et vos normes. Une intégration réussie des données nécessite une amélioration continue des processus.

Explication de l'intégration de données provenant de plusieurs sources

Les outils évoluent, les sources de données se développent et les capacités s'améliorent. Cela s'ajoute à un flux constant d'opportunités d'affiner les workflows d'intégration de données et d'introduire des processus plus robustes et efficaces.

Bien que chaque entreprise ait ses propres besoins spécifiques, l'intégration des données suit généralement un processus standard.

1. Un besoin de données combinées est identifié, à partir d'une demande de l'utilisateur final ou d'une décision prise par l'entreprise. Cela inclut souvent des paramètres tels que des plages de dates et d'autres facteurs limitatifs.
2. Les sources pertinentes sont identifiées, ainsi que les données spécifiques dont elles ont besoin.
3. Les données sont extraites des sources au format natif et combinées dans un ensemble de données.

À ce stade, le jeu de données combiné peut être mis à la disposition du demandeur pour le nettoyage et l'analyse manuels, ou les données peuvent être normalisées par un data scientist ou un data curator avant d'être fournies à l'entreprise. Quel que soit le mode d'accès, les ensembles de données nécessitent normalement des processus supplémentaires pour assurer la cohérence de la nomenclature entre les colonnes, la suppression des données en double, la correction des données inexactes ou erronées, la correction des enregistrements incomplets et d'autres tâches.

Une fois ces tâches terminées, les données sont prêtes à être chargées dans des applications d'analyse, des systèmes de business intelligence ou même simplement Excel pour que l'utilisateur final puisse les analyser et les manipuler à des fins d'information et de visualisation.

L'un des objectifs des services informatiques devrait être de maximiser l'efficacité de ce processus. Cela nécessite de planifier la création de transformations automatisées qui minimisent le travail manuel. La façon dont les organisations y parviennent dépend toutefois de nombreuses variables telles que : d'où proviennent les sources de données, si ces sources sont contrôlées, quels champs sont prioritaires, s'il existe des règles établies pour les données et quels types de processus sont en place.

L'automatisation du plus grand nombre possible du processus de nettoyage des données peut être la partie la plus importante lorsque vous utilisez plusieurs sources de données, car elle permet un environnement en libre-service qui met les données entre les mains des utilisateurs plus rapidement.

Importance de l'intégration de données provenant de plusieurs sources

Si la mise en place d'un processus d'intégration de données semble demander beaucoup d'efforts, c'est parce que c'est le cas. De l'examen des sources à l'élaboration et à l'affinement d'un workflow de nettoyage des données, un processus d'intégration des données sans heurts nécessite du soin et de la planification. Cependant, la valeur de ce système devient rapidement manifeste.

Dans le monde des affaires, le temps a toujours été synonyme d'argent. Cependant, à l'ère du big data, où les informations en temps réel proviennent de fournisseurs et de clients du monde entier, l'importance de cette formule simple a augmenté de manière exponentielle. Les circonstances changent rapidement, et les hauts et les bas de l'entreprise peuvent souvent être imprévisibles. Lorsque les données sont cloisonnées, les secteurs d'activité qui cherchent à analyser de nouvelles informations ou à explorer des opportunités d'innovation peuvent souvent avoir l'impression d'avoir plusieurs longueurs de retard. En vérité, c'est comme ça parce qu'ils le sont. Lorsque les unités opérationnelles doivent compter sur d'autres équipes pour les extractions de données et les rapports d'analyse, les choses ralentissent.

En fin de compte, l'information n'est utile que lorsqu'elle circule.

L'intégration de données provenant de plusieurs sources supprime de nombreux obstacles manuels. À son tour, elle ouvre la porte à un plus large éventail de sources de données pour découvrir des informations cachées et prendre des décisions véritablement basées sur les données. Cela augmente à la fois les capacités et l'efficacité des collaborateurs, ce qui stimule l'innovation et les opportunités pour l'entreprise. En fin de compte, l'intégration de plusieurs sources de données permet aux entreprises de trouver de nouvelles idées et solutions, de s'adapter rapidement et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Avantages et défis de l'intégration des données

Une intégration de données réussie permet aux entreprises de garder une longueur d'avance sur la concurrence, aujourd'hui et à l'avenir, à mesure que les possibilités de données s'accroissent. Cependant, pour y arriver, il faut combiner configuration technique et compréhension du point de vue organisationnel. En relevant ces défis, les entreprises sont en mesure de changer la façon dont les décisions sont prises dans les opérations, les ventes, la finance, la fabrication et presque tous les autres services.

Voici quelques avantages et obstacles à surmonter pour réussir l'intégration des données.

Avantages

• Données unifiées. En rassemblant les données dans un référentiel unique, le processus global d'acquisition des données est simplifié et accéléré. Au lieu de différents groupes travaillant avec des sources de données disparates, une vue unifiée unique crée un meilleur alignement organisationnel tout en réduisant les ressources impliquées dans l'acquisition et le traitement des données.
• Une meilleure collaboration . En raison de la façon dont les données sont traditionnellement stockées, différents groupes peuvent travailler avec des versions obsolètes ou légèrement différentes d'un ensemble de données. L'utilisation de définitions ou de nomenclatures différentes peut créer de la confusion ou conduire à des conclusions erronées. L'unification des données permet à tous les groupes de travailler avec les mêmes informations.
• Opérations rationnalisées. Lorsque le partage de données se produit uniquement avec des demandes manuelles et la préparation, le travail ralentit. Les équipes opérationnelles bénéficieront de processus rationalisés, de données centralisées et de moins d'étapes manuelles.
• Gain de temps. En plus de rationaliser les opérations, la consolidation de plusieurs sources supprime l'étape pratique du transfert manuel de données d'un groupe à l'autre. Des retards peuvent survenir lorsque des groupes adjacents, tels que les ventes et le marketing, présentent des besoins de données qui se chevauchent ou lorsque les participants en aval d'un workflow doivent demander des jeux de données.
• Moins d'erreurs manuelles. La suppression des étapes manuelles des processus augmente l'efficacité, mais réduit également le risque global. Moins d'étapes manuelles offrent moins de possibilités d'erreurs, telles que l'envoi d'un jeu de données incorrect ou d'enregistrements manquants lors du copier-coller.
• Amélioration de l'analyse prédictive. Plus il y a de sources de données disponibles pour les plateformes d'analyse, mieux c'est. La consolidation des sources de données élargit les possibilités d'analyse, favorisant la créativité et l'innovation. Cela crée l'avantage immédiat d'un plus grand nombre d'utilisateurs prenant le contrôle de l'analyse commerciale et l'avantage à long terme de la création d'une culture axée sur les données.

Défis

• Compatibilité des données. Les données provenant de différentes sources utiliseront certainement des définitions et une nomenclature différentes. Le processus de nettoyage est connu sous le nom de transformation des données et, en fonction de l'état des sources d'origine, peut être lourd et complexe à moins que des processus systémiques ne soient en place.
• Silos de données. Les services tels que les ventes, le marketing, la finance et les RH, suivent tous les données pour leurs propres besoins internes. Lorsque les données sont cloisonnées de la sorte, les groupes doivent effectuer des demandes manuelles d'accès, et même lorsqu'ils les reçoivent, la nomenclature et les définitions peuvent varier, ce qui crée d'autres obstacles à la compatibilité.
• Qualité des données. Des données de haute qualité permettent une culture d'informations précises et basées sur les données. Pour y parvenir, les entreprises doivent établir des normes et des processus pour garantir la qualité des données. La précision, l'exhaustivité et les cadences de mise à jour (si vous utilisez des actualisations périodiques) doivent toutes faire partie de la discussion. L'amélioration de la prise de décision entre les services nécessite une combinaison d'infrastructure informatique, de workflows de groupe et d'adhésion individuelle pour répondre aux normes.
• Systèmes hérités. Les données sont générées par un large éventail de systèmes, y compris les outils hérités. L'intégration de ces sources dans un référentiel consolidé nécessite d'évaluer l'état de la sortie du système hérité, puis de déterminer comment la rendre compatible. Ne sautez pas cette étape ; ces systèmes plus anciens contiennent souvent des pépites d'informations propres à l'entreprise.
• Données non optimisées. L'optimisation des données fait référence au processus consistant à rendre les opérations d'analyse aussi efficaces et rentables que possible. Les données non optimisées proviennent de sources de manière native et doivent être propagées dans les valeurs et enregistrements appropriés avant utilisation. Un outil OLAP peut automatiser ce processus.

Liste de contrôle de préintégration

Une intégration réussie des données nécessite des travaux préparatoires dans un certain nombre de domaines, notamment le support technique, les objectifs commerciaux et la culture d'entreprise. Voici les trois cases les plus critiques à cocher avant de démarrer une initiative d'intégration de données.

1. Obtenir l'adhésion de la partie prenante

Pour réussir, une stratégie d'intégration de données nécessite une technologie pour la soutenir, des équipes pour gérer les données source et l'ingestion de données, des utilisateurs professionnels pour télécharger et utiliser efficacement les données consolidées, et des dirigeants pour approuver les budgets de l'entreprise. Chacune de ces parties prenantes est cruciale. Sans adhésion à l'échelle de l'entreprise, les stratégies sont vouées à l'échec ou, parfois, à l'abandon.

2. Aligner le projet sur les objectifs stratégiques

Les entreprises doivent déterminer le pourquoi de leurs projets d'intégration de données. Est-ce pour accélérer les processus, améliorer l'analyse des données, obtenir plus d'informations basées sur les données, améliorer la précision des données, ou une combinaison de ceux-ci ? Est-ce propre à un service ou à une initiative plus vaste ?

En identifiant des objectifs et des paramètres spécifiques, les entreprises peuvent élaborer une approche plus ciblée et plus efficace pour atteindre leurs objectifs en matière de données.

3. Analyser vos processus de données existants

Avant de commencer un projet d'intégration de données, il est important de comprendre les systèmes et les données existants avec lesquels vous travaillez. Dans le meilleur des cas, les données peuvent être facilement exportées, et il existe déjà un accord et un alignement entre les services en ce qui concerne les formats et les normes. Que se passe-t-il si les objectifs, les processus ou les formats de données natifs varient considérablement au sein des différentes équipes. C'est là qu'intervient le sponsoring exécutif.

5 étapes pour intégrer des données provenant de plusieurs sources

Le travail d'intégration de données provenant de sources multiples implique plusieurs étapes. Tout au long du processus, il est important de garder à l'esprit la qualité et l'intégrité des données, ainsi que les réglementations pertinentes en matière de sécurité et de confidentialité des données. Une fois les données intégrées, assurez-vous de disposer d'une surveillance et d'une maintenance régulières pour garantir la qualité et l'intégrité des données au fil du temps.

1. Identifier les sources de données à intégrer

Les sources de données sont disponibles dans de nombreux formats et se trouvent à de nombreux endroits. Chaque entreprise dispose d'une combinaison unique de sources de données, par exemple :

• Bases de données relationnelles : les processus d'intégration de données peuvent se connecter directement aux bases de données relationnelles, qui disposent de configurations de ligne/colonne tabulaires standard.
• Fichiers plats : la plupart des bases de données exportent des ensembles de données dans des fichiers plats, qui se présentent sous la forme de tables bidimensionnelles fournissant un contexte autonome sans aucune référence nécessaire à d'autres tables. Les formats d'exportation populaires sont les formats CSV et délimités, et sont généralement faciles à transformer si nécessaire.
• XML et JSON : XML et JSON sont des normes courantes pour la transmission de données moderne, en particulier pour les applications Web et basées sur le Web. En termes techniques, JSON est un format de données, tandis que XML est un langage. Ces différences apportent leurs propres considérations spécifiques telles que la façon dont le XML est structuré tandis que JSON analyse les données plus rapidement. Dans le cadre de l'intégration des données, la chose la plus importante à savoir est que vous rencontrerez probablement les deux si vous prenez des données de sites Web ou d'applications Web.
• API : les interfaces de programmation d'applications connectent différents systèmes et extraient des données à partir de plusieurs sources. Les API permettent l'intégration de données en temps réel et peuvent être personnalisées pour répondre aux exigences d'intégration spécialisées.
• Sources de données basées sur le cloud : certains ensembles de données sont disponibles et mis à jour via le cloud. Ces types de mesures proviennent souvent de sources gouvernementales, éducatives ou de recherche, où des données sont mises à la disposition des chercheurs pour les examiner plus en aval.
• Appareils d'Internet des objets (IoT) : les appareils IoT collectent constamment des informations, parfois des milliers de points de données par jour. Des exemples de dispositifs IoT incluent des dispositifs médicaux transmettant en permanence les données des patients, des appareils intelligents dans votre maison et des dispositifs IoT industriels (IioT) qui contrôlent les usines et les villes intelligentes. Les données des périphériques IoT sont souvent téléchargées vers le cloud pour être utilisées par d'autres systèmes.

Quel que soit le format et les autres variables, le plus important est d'identifier et de sélectionner les sources de données qui contribuent aux objectifs de l'entreprise, puis d'examiner la meilleure façon de les intégrer.

2. Préparer les données pour l'intégration

Une fois que vous avez identifié vos sources de données, il est temps de voir comment leurs ensembles de données sont formatés et définis. Il y a deux grandes étapes de préparation.

• Nettoyage des données : les jeux de données peuvent contenir des enregistrements incomplets ou en double, des sections endommagées ou d'autres problèmes. Le nettoyage des données consiste à nettoyer l'ensemble de données pour obtenir un ensemble complet d'enregistrements exploitables.
• Standardisation : bien que le nettoyage des données supprime les enregistrements problématiques, il ne traite pas du problème de normalisation. Lors de l'intégration des données, le processus se déroule de la manière la plus fluide et les résultats sont meilleurs lorsque les règles de normes, notamment le formatage de la date, la taxonomie et les champs de métadonnées, sont définies et appliquées. Avant de procéder à l'intégration, faites en sorte que les enregistrements soient conformes aux normes autant que possible. Cela permettra de minimiser le travail en aval tout en augmentant la rapidité et la précision.
• Techniques de transformation : vous pouvez utiliser toute une gamme de techniques et de pratiques pour la transformation des données. Il s'agit notamment du lissage des données, de la réduction algorithmique du bruit dans un ensemble de données, de la normalisation des données, de la mise à l'échelle des données dans une plage réalisable, de la généralisation des données, de l'établissement d'une hiérarchie entre les champs et de la manipulation des données, de l'identification de modèles pour créer des formats

Ce qui fonctionne le mieux dépend de l'état des ensembles de données individuels et des objectifs de votre entreprise. Mais une vérité universelle est que le nettoyage et la normalisation fonctionnent mieux lorsque les processus sont automatisés. En utilisant des outils pour aider à la préparation des données, l'ensemble du processus peut être pratique. Désormais, le personnel informatique peut se concentrer sur les événements signalés plutôt que sur les efforts manuels pour traiter chaque ensemble de données au fur et à mesure de son apparition. Les outils low code et no code peuvent simplifier la transformation, tandis que les scripts et le codage personnalisés peuvent apporter plus de flexibilité au processus.

3. Choisir une méthode d'intégration de données

Votre méthode d'intégration joue un rôle important dans la définition de votre structure informatique globale pour les données. C'est pourquoi il est essentiel d'aligner vos ressources et vos objectifs commerciaux sur la méthode choisie, notamment si vous souhaitez créer un système avec une intégration continue ou des actualisations périodiques définies à intervalles réguliers. Voici quelques-unes des méthodes d'intégration de données les plus courantes :

• Manuel : l'intégration manuelle des données ne signifie pas qu'une personne clique physiquement sur chaque champ de données. Cependant, quelqu'un doit écrire du code pour gérer chaque étape du processus. Bien qu'elle soit fastidieuse et chronophage, il existe certaines situations où l'intégration manuelle est l'option la plus viable en raison de la qualité des sources ou des réalités des ressources organisationnelles.
• Extraction/transformation/chargement (ETL) : les processus ETL gèrent la transformation avant de charger les données dans un référentiel. Le processus ETL est plus efficace lorsque des normes de transformation systémique sont en place et peuvent être traitées avant l'ingestion d'ensembles de données dans un lac de données ou un data warehouse.
• Extraction/chargement/transformation (ELT) : les processus ELT gèrent la transformation des données après leur chargement dans un référentiel. C'est pourquoi les ensembles de données utilisant l'ELT sont souvent dans leur format natif et non standardisés. ELT est utilisé lorsque la transformation systémique n'est pas disponible, par exemple lorsqu'un utilisateur trouve une nouvelle source.
• Capture de données de modification : CDC est un processus qui réduit l'utilisation des ressources tout en conservant les ensembles de données à jour. CDC assimile les modifications à un enregistrement et effectue des mises à jour quasiment en temps réel plutôt que d'actualiser l'ensemble de données entier à intervalles réguliers. Etant donné que les mises à jour sont effectuées individuellement et en petites rafales rapides, la CDC n'a pas d'impact sur le temps d'activité de la base de données et n'entraîne pas de pics d'utilisation des ressources.
• Réplication de données : la réplication de données conserve une version d'origine des données à sa source et crée une copie (réplique) à utiliser par les groupes. Cette copie ne peut être qu'une fraction de l'enregistrement, par exemple des colonnes de sélection ou un autre sous-ensemble utilisé pour la manipulation. La réplication peut ralentir les ressources si trop de versions doivent être conservées à long terme.
• Virtualisation des données : avec la virtualisation des données, tous les ensembles de données restent dans leurs bases de données d'origine. La transformation et la manipulation se produisent dans une couche virtuelle à l'aide de la fédération pour pointer vers des enregistrements individuels sans réellement les extraire dans un nouveau fichier.
• Intégration des données de flux (SDI) : SDI fonctionne comme une version en temps réel du traitement ELT. Les flux de données sont envoyés à partir de sources et transformés en temps réel avant d'être envoyés vers un référentiel. Cela présente deux avantages majeurs. Tout d'abord, en mettant à jour continuellement les enregistrements, les ensembles de données sont toujours tenus à jour. Deuxièmement, il n'est plus nécessaire d'actualiser les jeux de données à l'échelle, ce qui stabilise l'utilisation des ressources. Cependant, SDI crée également un défi d'infrastructure pour soutenir fonctionnellement le processus et qualifier les données au fur et à mesure qu'elles entrent en jeu.

4. Implémenter le plan d'intégration

La mise en œuvre même d'un plan d'intégration de données bien développé peut être un processus complexe et impliqué, mais avec une approche méthodique, l'investissement paiera des dividendes à long terme tout en préparant votre entreprise à un avenir évolutif.

Le traitement commence par identifier vos éléments de données et sources de données, puis mapper les relations entre eux. Qu'est-ce qui se chevauche proprement ? En quoi les colonnes et les définitions sont-elles différentes ? Que faut-il faire pour les aligner ?

À partir de là, vous allez créer un modèle pour la transformation des données. Vous pouvez utiliser des scripts personnalisés, des outils sectoriels prédéfinis ou une combinaison, en fonction de vos besoins et des ressources disponibles. L'objectif est de transformer et de fusionner les données dans un format commun et de résoudre les conflits entre les sources de données, de préférence de manière systémique pour rendre le processus répétable et limiter les données de travail que les consommateurs doivent faire.

Au cours de ce processus, une gamme d'outils et de technologies d'intégration sont disponibles pour les data curators et les ingénieurs de données. Il s'agit notamment d'outils ETL qui fonctionnent en trois étapes principales.

• Extraire des données à partir de sources de données telles que les applications pour smartphone, les bases de données, les applications Web et les applications logicielles.
• Transformer les données à partir de sources de données afin de respecter les normes internes pour les définitions, la nomenclature et la taxonomie.
• Charger les données transformées dans un entrepôt de données, un lac de données ou un autre référentiel accessible par des outils tels que le business intelligence ou les analyses en libre-service.

Une gamme d'outils ETL est disponible sur différents formats et plateformes. En plus des applications logicielles ETL traditionnelles, les outils ETL dans le cloud permettent un accès flexible, car ces outils peuvent connecter plus facilement des sources et des référentiels disparates. En supposant que vous disposiez de la bonne expertise informatique, les outils ETL open source peuvent fournir des fonctionnalités robustes pour un faible coût initial. Cependant, ils peuvent ne pas avoir le même niveau de développement de fonctionnalités, de sécurité ou d'assurance qualité que les produits commerciaux, et cela peut nécessiter un investissement supplémentaire de ressources. Des outils ETL personnalisés sont disponibles, bien qu'ils nécessitent souvent un investissement initial important.

Comment savez-vous quel outil ETL convient le mieux à votre entreprise ? Les facteurs à prendre en compte comprennent les types de connecteurs pris en charge, le niveau de personnalisation disponible, les besoins en performances et en ressources, ainsi que l'ensemble des coûts, y compris l'expertise et l'infrastructure de soutien. Peut-être plus important encore, les outils ETL devraient être évalués pour les capacités d'automatisation, car l'automatisation est une partie essentielle des transformations systémiques des données qui mènent finalement à l'analyse des données en libre accès.

5. Garantir la qualité des données 

La qualité d'un ensemble de données fait référence à son exhaustivité, sa précision, son actualité et sa conformité aux normes. Il est difficile de surestimer l'importance de la qualité des données dans les données intégrées. Un ensemble de données de haute qualité nécessite beaucoup moins d'efforts pour le préparer à l'intégration. Bien que cela soit important du point de vue des ressources, la qualité des données a également un impact significatif sur la production. Par exemple, si une entreprise utilise quatre chiffres significatifs dans ses calculs mais qu'une source externe fournit des données avec seulement deux chiffres significatifs, ces données ne répondent pas au niveau de qualité attendu. Si elle est utilisée, l'analyse obtenue peut contenir des informations erronées.

Des données de haute qualité sont donc absolument essentielles dans les données intégrées pour minimiser les efforts de transformation/nettoyage et garantir l'exactitude des résultats.

Comment mesurer et maintenir la qualité des données : plusieurs méthodes sont utiles pour garantir une qualité élevée des données.

• Profilage des données : analyse de haut niveau des données source pour examiner la qualité, l'exhaustivité, la précision et d'autres éléments afin de créer des récapitulatifs.
• Normalisation des données : processus de création de normes pour le format, les définitions, la nomenclature et d'autres éléments afin de garantir que les données sont entièrement compatibles avec d'autres ensembles de données au sein d'une entreprise. Si les données ne répondent pas aux normes, elles devront être transformées pour ce faire.
• Nettoyage des données : nettoyage d'un jeu de données pour corriger et supprimer les entrées en double, vides, inexactes ou corrompues afin que les jeux de données soient prêts pour traitement.
• Mise en correspondance de données : Cela implique la mise en correspondance d'enregistrements entre différents jeux de données afin de vérifier qu'ils reflètent le même sujet tout en signalant les enregistrements en double pour suppression.
• Validation des données : vérification de l'exactitude et de la qualité des données en vérifiant qu'elles fonctionnent dans des règles données via une série de vérifications et de paramètres.
• Gouvernance des données : processus de surveillance des données pour s'assurer que les tâches de stockage, de sécurité, d'acquisition et autres répondent aux normes et principes définis par l'entreprise, ainsi qu'à toute réglementation applicable.
• Surveillance continue : utilisation de divers outils pour vérifier en permanence l'état des ensembles de données en fonction des normes internes et des critères de gouvernance.

Intégration des données multi-sources simplifiée avec Oracle Analytics

Une fois les données consolidées dans un référentiel, votre entreprise est prête pour l'étape suivante : l'analyse en libre-service. Oracle Analytics fournit des analyses complètes en libre-service dans une interface utilisateur intuitive conçue pour tous, des utilisateurs professionnels aux data scientists. Disponible dans le cloud, on-premises ou en tant que déploiement hybride, Oracle Analytics utilise le machine learning et l'intelligence artificielle pour découvrir des informations cachées et générer des visualisations instantanées. Essayer Oracle Analytics Cloud gratuitement avec Oracle Cloud Free Tier.

L'avantage principal de l'intégration de données provenant de sources multiples, telles que les données démographiques des clients, les chiffres de vente et les tendances du marché, est que les collaborateurs acquièrent une compréhension plus complète de tout problème ou opportunité commercial donné. Réalisé correctement, vous découvrirez des informations et des modèles précieux qui n'auront peut-être jamais été mis en évidence lors de l'analyse isolée de chaque source de données. Résultat potentiel : des décisions plus éclairées, des stratégies plus efficaces, un meilleur contrôle de la qualité des données, une efficacité opérationnelle améliorée et un avantage concurrentiel dans le paysage commercial actuel axé sur les données.

FAQ sur l'intégration de données multi-sources

Quels facteurs dois-je prendre en compte lors de la sélection des sources de données pour l'intégration ?

Les deux facteurs les plus importants impliqués dans la planification de l'intégration des données sont : premièrement, savoir quelles ressources vous avez et aurez à votre disposition, et deuxièmement, savoir quels sont vos objectifs commerciaux. De là, vous pouvez identifier les sources de données qui feront avancer votre stratégie et déterminer s'il est réaliste d'y accéder.

Quelles sont les bonnes pratiques pour intégrer des données provenant de plusieurs sources ?

Bien que de nombreuses stratégies d'intégration des données soient fondées sur les besoins individuels de l'entreprise, certaines pratiques exemplaires générales s'appliquent à tous les niveaux, comme les suivantes :

• Comprendre l'état de vos sources de données en matière de qualité des données
• Planifier en tenant compte des objectifs de votre entreprise
• Savoir quelles sont vos ressources et budgets informatiques
• Donner la priorité aux services qui peuvent tirer le meilleur parti de l'intégration des données
• Envisager l'expansion et l'évolutivité à long terme

Quels sont les exemples de cas d'usage de l'intégration de données multi-source ?

Voici deux cas d'usage concrets pour l'intégration de données multi-source. Tout d'abord, envisagez une application pour smartphone qui transmet constamment des données d'utilisation vers un cloud. Cela devient référencé par deux jeux de données connexes, une campagne marketing par e-mail et des données de vente. Une vue unifiée permet de découvrir des informations plus détaillées sur le fonctionnement commun de l'utilisation, du marketing et des achats. Deuxièmement, considérez un dispositif médical IoT qui transmet les dossiers à un compte patient. Celui-ci est immédiatement mis à la disposition d'un médecin, qui a également accès aux dossiers des patients pour surveiller les améliorations ou les ajustements.

Pourquoi devons-nous intégrer plusieurs sources de données ?

À mesure que le volume et la variété des sources de données augmentent au fil du temps, la consolidation des données est passée d'une bonne chose à avoir à une nécessité dans l'entreprise. De nos jours, il est rare que toute opération ne bénéficie pas de l'intégration des données. Cependant, l'astuce consiste à exécuter une stratégie adaptée à l'entreprise.

Comment appelle-t-on le fait de combiner des données provenant de plusieurs sources ? ?

Si le processus de combinaison de sources de données se produit avec des étapes de préparation de données systémiques, il est appelé intégration de données. Si les sources de données sont combinées sans cette transformation/nettoyage, nécessitant ces étapes après le fait, on parle de jointure de données ou de fusion de données.