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Les données sont souvent considérées comme le nouveau pétrole. Et ce n'est pas une métaphore exagérée. Les données alimentent tout - de la fourniture d'un service client de premier ordre à l'élaboration de décisions stratégiques.
Les entreprises modernes collectent plus de données que jamais à partir d'innombrables sources.
Les systèmes existants, les capteurs, les fichiers journaux, les appareils mobiles - tous ces éléments génèrent des données qui permettent aux entreprises d'obtenir des renseignements et des informations. C'est ce qui est passionnant.
Mais le défi consiste à donner un sens à cette avalanche d'informations.
C'est à cela que servent les solutions d'intégration de données. Mais qu'est-ce que l'intégration de données et comment fonctionne-t-elle ?
Ce guide complet vous présentera les principes fondamentaux de l'intégration de données et la manière dont elle peut aider votre entreprise à prospérer.
Tout comme l'assemblage de pièces de puzzle pour créer une image complète, l'intégration de données est l'acte de combiner des informations provenant de sources disparates dans un référentiel unifié.
En d'autres termes, il s'agit de combiner des données provenant de différentes sources afin d'obtenir une vue complète et précise de votre entreprise, ce qui peut vous aider à prendre de meilleures décisions concernant les stocks, la tarification et le marketing.
Il est temps de mettre cette définition en perspective à l'aide d'exemples.
EXEMPLE PERSONNEL : CITY BREAK
Imaginez que vous recherchiez des informations sur une ville que vous comptez visiter pour la première fois. Vous avez fixé vos dates, acheté vos billets et vous devez maintenant trouver des informations sur l'histoire de la ville, l'emplacement de votre hôtel, les sites à visiter dans la ville, la météo, la circulation, la nourriture, les habitants et même les coutumes locales.
Toutes ces informations peuvent être trouvées dans différentes sources/bases de données. Mais ce n'est pas très pratique, n'est-ce pas ? Et si toutes ces données étaient regroupées en un seul endroit ? Vous obtiendrez ainsi une vue d'ensemble de toutes les informations relatives à la ville - en une seule fois et dans une seule application.
EXEMPLE B2C : LIBRAIRIE
Imaginez que vous soyez propriétaire d'une librairie. Vous y utilisez trois systèmes distincts : une caisse enregistreuse, un système d'inventaire qui suit les livres en stock et un système de commande en ligne pour les achats des clients.
Chaque système contient des informations précieuses, mais ils sont tous séparés. L'intégration des données consisterait à combiner les informations des trois systèmes dans une base de données ou un système central.
Cela vous permettrait de savoir quels livres se vendent le mieux en magasin et en ligne, de mettre automatiquement à jour votre stock lorsqu'une vente est effectuée et d'identifier les tendances en matière de préférences des clients.
EXEMPLE B2B : FABRICANT D'ÉQUIPEMENTS
Imaginez que vous fabriquiez et vendiez des équipements industriels à d'autres entreprises.
En règle générale, vous disposez de plusieurs systèmes distincts, tels qu'une solution de gestion de la relation client (CRM), un système ERP, un système d'assistance et un système comptable. Cela fait beaucoup de données que vous devez rechercher dans au moins quatre endroits différents.
En intégrant tous les systèmes et en permettant aux données de circuler de manière transparente entre eux, vous pouvez transformer des données déconnectées en un outil unifié permettant d'améliorer le service à la clientèle, de rendre les opérations quotidiennes plus efficaces et de prendre de meilleures décisions.
En termes simples, l'intégration des données consiste à rassembler et à organiser des informations éparses afin de pouvoir comprendre l'ensemble de l'histoire. À quoi ressemble donc ce processus ?
Examinons la structure de la façon dont les différentes sources de données sont connectées et combinées en un système unifié. La structure d'intégration des données comporte huit éléments clés.
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Sources de données |
Les emplacements d'origine où les données sont stockées ou générées, comme les bases de données, les applications ou même les systèmes externes. |
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Extraction des données |
Action d'extraire des données de différentes sources. |
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Transformation des données |
Processus de nettoyage, de formatage et de normalisation des données afin qu'elles parlent toutes la même langue. |
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Chargement des données |
Action de placer les données transformées dans leur destination finale, souvent un entrepôt de données. |
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Stockage des données |
Lieu central où sont conservées les données intégrées, auxquelles il est possible d'accéder et qui peuvent être analysées de manière centralisée. |
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Couche d'accès aux données |
L'endroit où les utilisateurs ou les applications interagissent avec les données intégrées, comme une interface utilisateur ou une API. |
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Gestion des métadonnées |
Cette étape implique le suivi des informations sur les données elles-mêmes, par exemple leur origine et la date de leur dernière mise à jour. |
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Gouvernance des données |
Règles et processus visant à garantir la qualité, la sécurité et l'utilisation correcte des données. |
Pour mieux comprendre cette structure et le processus d'intégration des données, examinons l'exemple suivant.
EXEMPLE : DONNÉES SUR LES CLIENTS
Une entreprise classique possède trois départements principaux (ventes, support et marketing) qui collectent des informations sur les clients dans des systèmes distincts :
Lesventes collectent des informations sur les achats des clients, le support client recueille des détails sur les demandes et les réclamations des clients et le marketing suit les interactions et les campagnes par courrier électronique.
Pour pouvoir tout savoir sur un client donné en un seul endroit, l'entreprise a besoin d'une intégration des données, ce qui implique les étapes suivantes :
Un tel processus présente de nombreux avantages pour l'entreprise.
Tout d'abord, vous obtenez une image complète au lieu d'informations éparses. Deuxièmement, vous pouvez déceler des tendances et des idées qui pourraient vous échapper lorsque les données sont séparées. Troisièmement, vous pouvez gagner du temps en ayant toutes les données en un seul endroit plutôt qu'en cherchant dans plusieurs systèmes.
Les deux méthodes d'intégration de données les plus courantes sont l'ETL (Extract, Transform, Load) et l'ELT (Extract, Load, Transform).
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ETL |
ELT |
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Extraction → Les données sont extraites de leur système source. Transformer → Les données extraites sont nettoyées, normalisées et manipulées pour répondre aux exigences du système cible. Charger → Les données transformées sont ensuite chargées dans le système cible. |
Extraire → Les données sont extraites du système source. Charger → Les données extraites sont chargées dans le système cible sans aucune transformation. Transformer → Les données extraites sont transformées dans le système cible. |
Alors que l'ETL est une approche traditionnelle qui met l'accent sur la qualité et la cohérence des données avant leur chargement, la méthode ELT donne la priorité à la vitesse et à la flexibilité, ce qui permet des processus d'intégration de données plus dynamiques et évolutifs.
Le choix entre l'ETL et l'ELT dépend du volume des données, de leur complexité et des besoins spécifiques de l'entreprise.
Comme pour tout autre processus technique, le type d'intégration de données qui vous convient dépend des besoins de votre entreprise et des objectifs que vous vous êtes fixés. Cette analyse doit précéder toutes vos décisions.
Mais pour l'instant, passons en revue les principaux types d'intégration de données existants.
❗Note : Bien sûr, vous pouvez toujours emprunter la voie la plus simple et réaliser une intégration de données manuelle, qui consiste à collecter manuellement des données provenant de différentes sources et à les fusionner dans une feuille de calcul.
Mais cette méthode est dépassée, prend du temps et est sujette à des erreurs. De plus, vous ne seriez pas en train de lire ce guide si vous vouliez faire cela, n'est-ce pas ? Une solution dédiée est une méthode bien plus fiable.
Quiconque a essayé de récupérer des informations de plusieurs systèmes à des fins de reporting comprend l'importance et la complexité de l'intégration des données. Et à l'ère du big data, la tâche n'est pas plus aisée en raison de l'importance des volumes de données.
Il est donc temps d'analyser les avantages et les inconvénients de l'intégration des données pour les entreprises. Cela devrait vous aider à peser tous les risques et à prendre une décision plus éclairée.
L'intégration des données présente de nombreux avantages génériques.
Ils vont de l'amélioration de la prise de décision, basée sur des faits et non des suppositions, à l'amélioration de l'efficacité grâce à l'élimination de la collecte manuelle de données, en passant par l'amélioration de la collaboration entre les équipes, l'accès au même ensemble d'informations et l'analyse plus complète des tendances et des schémas.
Mais concentrons-nous sur l'exemple le plus courant et le plus pratique d'une intégration CRM-ERP, et examinons pourquoi la combinaison de ces deux éléments fait une énorme différence pour la réussite opérationnelle d'une entreprise.
Voici comment les entreprises bénéficient généralement de l'intégration CRM-ERP :
De nombreuses entreprises qui se lancent dans un projet d'intégration de données se trouvent confrontées à quelques défis de taille. La plupart du temps, cela est dû à la complexité du projet d'intégration de données.
Décortiquons les éléments clés dont vous devez être conscient.
Un certain nombre de types d'entreprises et de secteurs bénéficient grandement de l'intégration des données.
La raison principale de la nécessité d'intégrer les données est le besoin de traiter de grands volumes de données provenant de diverses sources. L'intégration des données permet aux différents secteurs d'activité de fonctionner plus efficacement, de prendre de meilleures décisions et d'améliorer leurs services ou leurs produits.
Dans ce chapitre, nous allons passer rapidement en revue les principaux secteurs d'activité qui ont tendance à opter pour l'intégration des données. Voici une courte liste des secteurs qui utilisent généralement l'intégration de données, ainsi que des explications sur les raisons de leur choix.
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CHAÎNES DE MAGASINS Ils utilisent l'intégration de données pour fusionner les données de vente en magasin et en ligne, les niveaux de stock et les informations sur les clients afin d'améliorer la gestion des stocks et le marketing personnalisé. |
Ils utilisent l'intégration de données pour rassembler les données relatives aux transactions, les informations sur le marché et les profils des clients afin d'évaluer les risques, de détecter les fraudes et de fournir des conseils financiers personnalisés. |
FABRICATION Ils utilisent l'intégration de données pour connecter les données des lignes de production, de la chaîne d'approvisionnement et du contrôle de la qualité afin d'optimiser les opérations et de prévoir les besoins de maintenance. |
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SANTÉ Ils utilisent l'intégration de données pour combiner les dossiers des patients, les résultats de laboratoire et les informations sur les assurances afin d'améliorer les soins aux patients et de rendre les opérations plus efficaces. |
Ils utilisent l'intégration de données pour accéder aux dossiers des étudiants, aux données des cours et aux systèmes de gestion de l'apprentissage afin de mieux suivre les progrès des étudiants et d'adapter les expériences éducatives. |
LOGISTIQUE ET TRANSPORT Ils utilisent l'intégration de données pour fusionner les données de suivi GPS, les informations sur le trafic et les horaires de livraison afin d'optimiser les itinéraires et d'améliorer les délais de livraison. |
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TÉLÉCOMMUNICATIONS Ils utilisent l'intégration de données pour combiner les données de performance du réseau, les habitudes d'utilisation des clients et les informations de facturation afin d'améliorer la qualité du service et de créer des offres ciblées. |
Ils utilisent l'intégration de données pour combiner les données de consommation, les mesures de performance du réseau et les informations météorologiques afin d'améliorer la distribution de l'énergie et la maintenance prédictive. |
AGRICULTURE Ils utilisent l'intégration des données pour combiner les données météorologiques, les informations des capteurs de sol, l'historique du rendement des cultures et les prix du marché afin d'améliorer la gestion des exploitations agricoles et la prise de décision. |
La nécessité de consolider les données existe depuis longtemps, bien avant que les outils modernes d'intégration des données ne soient développés. Les responsables informatiques luttent contre le cloisonnement des données depuis que les systèmes informatiques ont commencé à collecter des données dans différents systèmes.
Au début, l'intégration de sources de données multiples impliquait généralement un codage manuel ad hoc entre différents ensembles de données. Il en résultait une solution coûteuse et difficile à maintenir.
Souvent, ces intégrations étaient développées à partir de zéro en interne ou par un partenaire et mal documentées. Et si le développeur qui les a développées quittait l'entreprise, la mise à jour ou la modification de l'intégration était un véritable casse-tête.
Heureusement, la situation est différente aujourd'hui. Les solutions modernes d'intégration de données sont conçues pour traiter les données de manière efficace, transparente et hautement adaptable.
Voici quelques conseils pratiques sur ce qu'il faut faire et ne pas faire dans le cadre d'un projet d'intégration de données.
✅ Avoir une stratégie claire en tête. Définissez vos objectifs et ce que vous voulez réaliser avec l'intégration de données. Cela guidera vos efforts et vous aidera à mesurer le succès.
✅ Commencez modestement et passez à l'échelle supérieure. Commencez par un projet pilote ou un seul département et tirez les enseignements de cette expérience avant d'étendre à l'ensemble de l'organisation.
✅ Impliquez toutes les parties prenantes. Demandez l'avis des différents services, car ce sont eux qui connaissent le mieux leurs données et qui peuvent aider à identifier les points d'intégration importants. Écoutez leurs commentaires et leurs opinions.
✅ Donnez la priorité à la qualité des données. Nettoyez et normalisez vos données avant de les intégrer. De mauvaises données à l'entrée signifient de mauvaises données à la sortie, quelle que soit la qualité de l'intégration.
✅ Mettez en place une solide gouvernance des données. Établissez des règles claires concernant les personnes autorisées à accéder aux données et la manière dont elles doivent être utilisées. Cela permet de maintenir la sécurité et de garantir une utilisation correcte des données.
✅ Investissez dans les bons outils et évitez les solutions maison codées à la main. Choisissez des outils d'intégration qui répondent à vos besoins et qui peuvent évoluer avec votre entreprise. Les bons outils peuvent rendre le processus beaucoup plus fluide.
Dispensez une formation à vos équipes. Assurez-vous qu'elles savent comment utiliser le système de données intégré, car cela amplifiera les avantages de vos efforts d'intégration.
✅ Prévoyez la maintenance. L'intégration des données n'est pas une tâche ponctuelle. Prévoyez des mises à jour et des améliorations permanentes pour maintenir l'efficacité de votre système.
❌ Ignorer les lois sur la confidentialité des données. Soyez au courant des réglementations telles que le GDPR ou le CCPA. Leur violation peut entraîner de lourdes amendes et nuire à votre réputation.
❌ Sous-estimer le temps et les ressources nécessaires. L'intégration des données est un engagement sérieux, il faut donc être réaliste sur ce qu'il faudra et planifier en conséquence.
❌ Négliger la documentation. Conservez des enregistrements clairs de vos sources de données, de vos processus et de toutes les modifications apportées. C'est essentiel pour le dépannage et les audits.
❌ Oublier la sauvegarde des données. Prévoyez toujours un plan de sauvegarde ! Si quelque chose se passe mal pendant l'intégration, vous devez être en mesure de récupérer vos données.
❌ Négliger l'importance des métadonnées. Gardez une trace de l'origine de vos données et de leur signification. Ce contexte est vital pour une bonne utilisation des données et pour les intégrations futures.
❌ Supposer qu'une taille unique convient à tous. Des types de données différents peuvent nécessiter des approches d'intégration différentes, il faut donc être flexible dans ses méthodes.
❌ Accélérer le processus. Prenez le temps de bien faire les choses. La précipitation peut entraîner des erreurs coûteuses à corriger par la suite.
❌ Ignorer les commentaires des utilisateurs. Écoutez les personnes qui utiliseront les données intégrées. Leurs commentaires peuvent vous aider à améliorer le système et à faire en sorte qu'il réponde aux besoins réels.
N'oubliez pas que l'intégration des données est un processus qui nécessite une attention et des ajustements constants, mais qu'une fois bien réalisée, elle peut propulser votre entreprise vers de nouveaux sommets.
Tous les défis qu'un projet d'intégration de données peut impliquer peuvent être facilement surmontés si vous choisissez la bonne solution d'intégration de données pour votre entreprise.
Il est essentiel de faire le bon choix - cela vous permettra de rassembler tous les éléments et d'obtenir la vue d'ensemble souhaitée de vos données.
Lorsque vous évaluez une solution d'intégration de données, vous devez vous assurer que
La solution est éprouvée, stable et fiable.
La solution est facile à comprendre d'un point de vue technique, et intuitive et simple à utiliser pour les utilisateurs professionnels, surtout si votre équipe n'est pas très au fait de la technologie. Recherchez donc des fonctions conviviales, une configuration facile et des instructions claires.
La solution est capable de se connecter aux logiciels et aux bases de données que votre entreprise utilise déjà. Elle doit pouvoir intégrer vos systèmes actuels sans changements majeurs.
La solution peut détecter les erreurs, surveiller les transferts de données et alerter de manière proactive vos administrateurs lorsqu'une erreur se produit.
La solution peut évoluer avec votre entreprise et lorsque vous ajoutez de nouvelles sources de données.
La solution offre de solides fonctions de sécurité, telles que le cryptage et les contrôles d'accès, afin de protéger vos données.
La solution est accompagnée d'un bon support client et de guides ou de tutoriels détaillés - de cette façon, vous seriez en mesure de résoudre les problèmes rapidement si quelque chose ne fonctionne pas.
💡Bonus tip : Réfléchissez à la vitesse à laquelle les données doivent être transférées d'un système à l'autre. Si vous avez besoin de mises à jour instantanées, recherchez des outils offrant une intégration en temps réel. Pour les tâches moins sensibles au temps, le traitement par lots (mises à jour programmées) peut suffire.
Les systèmes d'intégration de données, tels que les solutions d'intégration de données Rapidi, sont livrés prêts à l'emploi avec un certain nombre de points d'intégration préconfigurés entre des systèmes prédéfinis.
Rapidi offre des solutions simples à des problèmes complexes d'intégration de données, de la plus simple à la plus flexible, toutes accompagnées d'un support client permanent.
Consultez les solutions d'intégration de données préconfigurées proposées par Rapidi.
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Beate Thomsen, Co-founder & Product Design
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