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

Intégration des données : La clé de la croissance de l'entreprise

Une intégration réussie des données est la base de l'amélioration de la collaboration et de la coordination entre les pratiques et les processus de l'entreprise. Le soutien à l'intégration des données contribue non seulement à la performance de l'entreprise dans son ensemble, mais aussi à la performance des fonctions individuelles de l'entreprise qui doivent utiliser des données fiables intégrées pour les besoins de la prestation de services et de l'support clients. L'intégrité des données pour la prise de décision et la mise en place d'outils d'intégration des données deviennent des éléments essentiels à la réussite de l'entreprise.

Les entreprises ont des fonctions et des pratiques de gestion et de stratégie, des fonctions et des pratiques d'exploitation ou de prestation, et des fonctions et des pratiques de soutien. Chacune de ces pratiques a des besoins uniques en matière de données qui ne sont nécessaires qu'à son domaine d'activité, mais qui doivent fonctionner et être intégrées dans la chaîne de valeur des interactions qui se produisent entre elles pour assurer le succès de l'entreprise. Cela permet également d'éliminer les contraintes liées à la fourniture et au support services lorsque les transferts de données sont efficaces au sein de l'organisation. Les données utilisées entre les unités fonctionnelles ne doivent pas être mal interprétées ou soumises à des transformations inutiles pour être utiles à l'équipe opérationnelle. Une intégration réussie des données facilite la collaboration au sein de l'organisation.

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

L'intégration des données est la pratique stratégique qui consiste à consolider les données provenant de sources disparates, internes et externes à l'organisation, et à unifier ces données pour en faire des informations significatives et précieuses. Ces données peuvent être stockées de différentes manières, par exemple dans un lac de données ou un entrepôt de données. Les intégrations de données permettent de faire évoluer les données en améliorant la santé du contenu des données, en améliorant les intégrations des pratiques fonctionnelles et en améliorant l'analyse globale des données pour l'support décision.

Aucune donnée ne peut rester isolée sans être intégrée à d'autres données pour être valorisée. L'intégration de tous les types et formes de données est essentielle pour permettre aux organisations de comprendre leurs clients, leurs environnements, leurs marchés et elles-mêmes.

Toutes les organisations utilisent des données. Les données sont exploitées à des fins différentes au sein d'une même organisation et à l'extérieur de celle-ci par d'autres organisations. Les données révèlent des informations et des connaissances en fonction du public visé. Les données soutiennent les décisions axées sur les résultats. L'automatisation des données améliore la performance des décisions axées sur les résultats. Mais il faut faire attention à la manière dont les données sont utilisées. De même que l'automatisation peut permettre d'obtenir de bonnes données, elle peut améliorer les performances. De mauvaises données utilisées avec l'automatisation peuvent entraîner la disparition plus rapide d'une organisation ayant pris de mauvaises décisions.

L'approche de l'intégration des données dans la stratégie, les tactiques et les opérations doit être constamment vérifiée et améliorée. Les données et les sources de données peuvent changer en un instant en réponse à de nombreuses circonstances différentes. Il est essentiel que les organisations en prennent conscience et mettent en place une gouvernance et des contrôles appropriés de leurs données et des données externes qu'elles consomment.

Comment l'intégration des données profite aux entreprises

L'intégration des données est bénéfique à la fois pour le chiffre d'affaires et pour le résultat d'une organisation. Le premier, axé sur les ventes et le chiffre d'affaires, est soutenu par des données qui contribuent à l'amélioration des ventes et de la satisfaction des clients. Une organisation qui ne connaît pas ses clients et leurs comportements ne sera pas aussi performante dans la fourniture de services et de produits qu'une organisation qui les connaît. Le résultat net, qui est axé sur les dépenses d'exploitation, est étayé par des données qui soutiennent les programmes, les projets et l'utilisation des actifs, ainsi que les ressources humaines. Une organisation qui travaille en silos peut avoir des projets fantômes qui gèrent les données indépendamment des besoins de l'organisation, ce qui entraîne de mauvaises décisions et un gaspillage des ressources.

Les avantages de l'intégration des données sont les suivants

• évolutivité et haute performance afin que davantage de données puissent être fournies plus rapidement pour permettre une prise de décision opportune.
• Les fonctions de profilage des données garantissent que l'entreprise utilise des mécanismes appropriés pour le type de données, le volume de données et la cardinalité.
• Pour les gros volumes de données, les opérations de transformation des données peuvent être parallélisées.
• La qualité des données peut être évaluée et gérée.
• Les possibilités de réutilisation des données peuvent être identifiées afin de réduire la quantité totale de données à déplacer.
• Les services d'intégration de données utilisent des techniques d'intégration en temps réel, qui complètent les technologies ETL traditionnelles.
• Les flux de données peuvent être programmés de manière centralisée
• Les exceptions aux données peuvent être identifiées et traitées avant qu'elles n'aient un impact négatif sur les décisions de l'entreprise.
• L'utilisation des données peut être cataloguée afin de fournir la provenance des données pour répondre aux exigences réglementaires.

Sans intégration des données, les données sont en silo et la prolifération des feuilles de calcul crée une confusion quant aux données les plus fiables et entraîne une mauvaise prise de décision.

Les avantages de l'intégration des données dans l'informatique décisionnelle ne peuvent être sous-estimés. Une entreprise doit fonctionner comme une équipe. Les membres partagent des données, des communications et des actions en fonction des besoins de l'entreprise et non pas en fonction de ce qu'une seule fonction de l'entreprise veut accomplir. Les organisations qui n'ont pas de stratégie d'intégration des données subiront les conséquences finales de l'inefficacité, des coûts élevés et des services non compétitifs sur le marché.

L'intégration des données dans l'entreprise moderne

L'intégration des données d'entreprise peut améliorer le retour sur investissement (ROI) et le coût total de possession (TCO) des services et produits de l'organisation. Pour ce faire, il faut investir dans l'intégration des données en tant que stratégie de l'organisation. Les coûts initiaux ou la valeur de l'investissement (VOI) affecteront le coût total de possession. Néanmoins, l'organisation bénéficiera d'informations immédiates pour prendre des décisions qu'elle pourra mettre en œuvre immédiatement afin d'augmenter le retour sur investissement ou de réduire le coût total de possession de ses activités.

Les stratégies modernes d'intégration des données tiennent compte du fait que l 'intégration des données est indispensable pour améliorer l'support décision. L'informatique décisionnelle décisionnelle (BI) gagne rapidement en popularité. Pour support programmes d'informatique décisionnelle souvent utilisés dans les ventes, la gestion de la relation client (CRM), le marketing et d'autres domaines, l'accès à un ensemble diversifié de données système est nécessaire. En s'assurant que les données sont intégrées, les organisations peuvent améliorer leurs produits et services de manière agile et continue. L'intégration des données est devenue le fondement de ces pratiques combinées à des technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique (ML), la robotique et l'intelligence artificielle (IA).

Les défis de l'intégration des données

Les défis de l'intégration des données sont des défis typiques liés à tout changement, en particulier du point de vue de la stratégie. Voici quelques-uns des défis liés à l'intégration des données :

• support la direction. L'intégration des données est un investissement dans l'innovation pour l'organisation. Cependant, de nombreux domaines d'investissement organisationnel concernent les coûts opérationnels de fonctionnement de l'entreprise, la résolution des problèmes liés aux actifs et aux capacités actuels et la croissance de l'entreprise sur les marchés existants ou nouveaux. L'investissement dans l'innovation peut créer un avantage concurrentiel et résoudre certains des problèmes rencontrés dans les autres domaines d'investissement.
• Comprendre comment les décisions sont prises dans les organisations et les lacunes dans les données pour ces décisions. Pour cela, il faut comprendre quelles sont les données nécessaires et celles qui ne le sont pas au sein de chaque unité fonctionnelle. Il s'agit également de comprendre comment les échanges de données fonctionnent entre les unités fonctionnelles. L'accent doit être mis sur l'amélioration de l'accessibilité des décisions et de la performance des unités fonctionnelles de l'organisation.
• Déterminer les systèmes sources pour la collecte des données. Il s'agit notamment de comprendre les lacunes dans la collecte des données par rapport aux décisions qui doivent être prises au sein de l'organisation. Les données doivent être analysées, extraites, transformées et chargées dans un dépôt données qui sera la source de vérité pour les décisions.
• Quelles sont les technologies nécessaires. Cela inclut les technologies qui ne sont plus nécessaires. Les rapprochements technologiques peuvent être effectués une fois que l'on a compris comment les décisions sont prises à l'aide des outils et applications actuels. Cela contribuera au coût total de possession.

Outre les défis énumérés dans l'intégration des données, il y a toujours le défi lié aux personnes. La gestion du changement organisationnel, la communication, la gouvernance, le risque et la conformité doivent être pris en compte dans le programme d'intégration des données. Le personnel doit adhérer aux changements, s'y conformer et faire preuve de compassion quant à la manière dont ces changements les affectent et affectent l'organisation.

Stratégies d'intégration des données

Les stratégies d'intégration des données doivent support stratégie de l'entreprise et constituer un sous-ensemble de la stratégie informatique globale. L'intégration des données doit être continue, au fur et à mesure que de nouveaux systèmes et de nouvelles applications sont introduits dans l'organisation. L'organisation doit envisager sa stratégie d'intégration des données de manière agile. Les activités spécifiques de la stratégie d'intégration des données doivent être les suivantes

• Comprendre la stratégie de l'entreprise, y compris la vision, la mission et les objectifs.
• Élaborer une stratégie d'intégration des données comprenant
  • Effectuer une évaluation de la stratégie en matière de données.
  • Compréhension du modèle opérationnel actuel.
  • Comprendre les politiques et processus actuels en matière de données.
• Procéder à une évaluation stratégique.
  • Comprendre les perspectives et les impacts financiers.
  • Comprendre le portefeuille actuel de services et de produits.
  • Comprendre la demande de services et de produits.
  • Comprendre le point de vue du client sur les services et les produits.
  • Créer une analyse de rentabilité fondée sur des données.
• Avec des données d'évaluation stratégique.
  • Effectuer une analyse des forces, faiblesses, opportunités et menaces (SWOT).
  • Définir les espaces de marché.
  • Identifier les facteurs stratégiques de l'industrie.
• Élaborer la stratégie.
  • Fixer des objectifs.
  • Fixer des objectifs.
  • Créer des indicateurs de performance clés (KPI) et des mesures.
  • Créer un plan stratégique pour contribuer à la conception tactique et aux opérations.
• Planifier l'exécution de la stratégie d'intégration des données par rapport au plan stratégique.

Une fois le plan stratégique achevé, il doit être étayé par des tactiques, des programmes opérationnels et des projets visant à réaliser le plan. Le plan stratégique est une stratégie fondée sur des données qui permet à support 'organisation de prendre des décisions.

Une fois la stratégie mise en œuvre avec des tactiques, des outils et des plans opérationnels, les équipes d'intégration doivent surveiller et évaluer régulièrement les possibilités d'amélioration pour aider à atteindre les résultats souhaités. Les projets devraient inclure des activités telles que la migration des données. Les projets peuvent également inclure la création de lacs de données et d'entrepôts de données. Si nécessaire, il convient de se préoccuper d'une stratégie de données fédérées dans le cadre de la stratégie globale de gestion des données .

Techniques d'intégration des données

Les techniques d'intégration des données commencent par une conception après l'élaboration du plan stratégique. Le plan articule les résultats nécessaires à l'organisation. Les méthodes d'intégration des données peuvent inclure des techniques d'exploration de données telles que :

• Analyse de modélisation prédictive - Capacité à prédire des événements ou des résultats futurs.
• Analyse de détection des écarts - Capacité à révéler des faits surprenants cachés sous les données.
• Analyse de l'arbre de décision - Capacité à modéliser les conséquences et les chances.
• Analyse des motifs séquentiels - Capacité à trouver des sous-séquences.
• détection des détection des fraudes Analyse - Capacité à détecter les transactions irrégulières.
• Analyse financière bancaire - Capacité à évaluer les tendances économiques.
• Analyse des prévisions météorologiques - Capacité à évaluer les tendances météorologiques.
• Analyse des marchés boursiers - Capacité à évaluer et à étudier les transactions.
• Analyse des achats en ligne - Capacité à analyser les habitudes des clients.
• Analyse de classification - Capacité d'assigner des catégories à une collection de données.

Les techniques d'intégration de données doivent être automatisées autant que possible sans nécessiter d'intervention manuelle, mais ne doivent pas supprimer complètement la supervision humaine. Il faut garder à l'esprit que l'automatisation peut améliorer le retour sur investissement et réduire les coûts opérationnels tout en améliorant les performances de l'organisation, mais que l'automatisation sans un contrôle suffisant peut avoir des conséquences à long terme.

Voici quelques techniques d'intégration de données :

• Manuelle, pilotée par une interface utilisateur dans les systèmes sources.
• Fait avec des applications existantes pour tirer parti de nouvelles sources de données au sein de l'application. Les données peuvent être conservées dans le système source, mais il est préférable de les déplacer vers la source de données de l'application au moyen d'une interface de programme d'application (API) ou de solutions de découverte de données afin d'alimenter les données à des intervalles spécifiques. Il existe de nombreuses méthodes d'intégration de bases de données pour utiliser et appliquer des données externes aux applications.
• L'utilisation de lacs de données ou d'entrepôts de données en tant que stockages de données communs pour alimenter les applications. L'analyse se fait à ce niveau plutôt qu'au niveau de l'application qui n'a pas cette capacité.

Les organisations peuvent faire preuve d'une grande créativité en matière de techniques et d'architectures d'intégration des données. Il est toujours préférable d'utiliser des solutions prêtes à l'emploi (COTS) et en particulier des solutions basées sur le cloud computing afin d'améliorer le délai de rentabilisation de la solution globale. Lors de l'élaboration d'une stratégie d'intégration de données, l'accent doit être mis sur les résultats commerciaux soutenus par la technologie. Passer trop de temps à concevoir et à développer des solutions personnalisées dans ce domaine affectera le retour sur investissement et diminuera la valeur ajoutée globale.

Exemples d'intégration de données

Voici quelques cas d'utilisation de la réplication de données :

• Les détaillants utilisent la réplication des données pour publier les prix actualisés des produits dans les magasins et, inversement, recevoir les données de vente des magasins pour les analyser dans des entrepôts de plateformes données.
• Les systèmes mondiaux d'information financière utilisent la technologie CDC pour extraire les données des systèmes comptables nationaux en vue de leur publication au niveau régional et réglementaire.
• Les opérateurs de réseaux de téléphonie mobile utilisent les journaux d'appels locaux des tours cellulaires pour gérer la qualité de service (QoS) de leurs réseaux.
• Les entreprises de transport équipent leurs véhicules de capteurs GPS afin de collecter des données de localisation en temps réel et d'optimiser les itinéraires.
• Les compagnies d'assurance utilisent l'intégration des données en plusieurs étapes pour fournir des rapports locaux aux succursales en utilisant un format uniforme. La consolidation de ces informations au siège fournit aux équipes de vente des points de repère qui différencient les services de gestion des polices.
  aux équipes de vente des points de référence qui permettent de différencier les services de gestion des polices.
• La recherche médicale utilise l'intégration des données pour collecter les données des essais cliniques qui sont agrégées et publiées de manière centralisée. Cela permet une collaboration à travers le monde pour lutter contre les maladies.

FAQ sur l'intégration des données

Vous trouverez ci-dessous les réponses à certaines questions courantes concernant l'intégration et la gestion des données.

Quelle est la différence entre l'intégration de données et l'ETL ?

ETL est l'abréviation de "extract, transform, load" (extraction, transformation, chargement). Ce processus consiste à extraire des informations de différentes sources, à transformer ces données sous une forme utilisable et à les charger dans un réceptacle de données. Il peut
être un élément clé de votre stratégie globale d'intégration des données.

Quelles sont les quatre méthodologies d'intégration de données ?

Les quatre principales méthodes d'intégration des données comprennent l'intégration des données basée sur les applications (qui se produit au niveau de l'application), la virtualisation (qui permet aux entreprises d'accéder virtuellement à leurs différents magasins de données sans avoir à transférer les informations de ces référentiels), la capture des données de changement (qui suit et synchronise les changements apportés aux données) et l'intégration des données d'origine.
données sans avoir à transférer des informations à partir de ces référentiels), la capture des données de changement (qui suit et synchronise les changements apportés aux données sur plusieurs canaux) et l'intégration des logiciels intermédiaires (qui utilise un système logiciel "intermédiaire" pour la gestion des données).
(qui suit et synchronise les modifications apportées aux données sur plusieurs canaux) et l'intégration par intergiciel (qui utilise un système logiciel "intermédiaire" pour fournir des solutions d'intégration).

Pourquoi l'intégration des données est-elle nécessaire ?

Le processus d'intégration des données rend l'accès aux données à travers les canaux de l'entreprise beaucoup plus simple, facile et omniprésent. Il permet une prise de décision fondée sur les données, ouvrant la voie à des décisions commerciales plus précises et plus rentables, et permet l'interopérabilité des systèmes.
Elle permet une prise de décision basée sur les données, ouvrant la voie à des décisions commerciales plus précises et plus rentables, et permet l'interopérabilité des systèmes. Sans intégration des données, les entreprises fonctionnent de manière beaucoup moins efficace et
sont souvent incapables de s'adapter au marché de la manière la plus appropriée.

Intégration des données à l'aide des solutions Actian

Les données sont omniprésentes et croissent plus rapidement que jamais. Les organisations doivent avoir une stratégie d'intégration des données pour comprendre les gens, les clients et le monde qui nous entoure. Sans cette compréhension, grâce à l'acquisition et à l'intégration des données et à leur utilisation réussie, les décisions de l'organisation peuvent être erronées, ce qui fait que l'organisation devient déconnectée ou facultative pour ses clients, ses fournisseurs et ses employés. Les données et l'analyse sont les fondements de toutes les organisations.

La plateforme de données Actian prend en charge un grand nombre des cas d'utilisation susmentionnés. La plateforme de données Actian est dotée de connecteurs intégrés à des centaines de sources de données, y compris des applications basées sur l'informatique en nuage comme Salesforce et NetSuite. Un adaptateur universel facilite la création d'interfaces personnalisées pour les applications patrimoniales, ce qui facilite la gestion des tâches d'intégration existantes et des nouvelles tâches.
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