Les principaux objectifs de l'intégration de données sont les suivants : Un accès aux requêtes, éventuellement aux mises-à-jour. Utilisation des données comme si elles constituaient une seule base de données homogène. ... Accélération de la conception, du développement, de la livraison et de la gestion des flux de données.

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

L'intégration des données est la combinaison de processus techniques et métier visant à associer les données de sources disparates pour en faire des informations sensées et utiles.

Cela comprend le regroupement de données provenant d'une grande variété de systèmes sources avec des formats disparates, la suppression des doublons, le nettoyage des données en fonction des règles métier et leur transformation dans le format requis. La couche d'intégration de données indique le changement entre les données intégrées brutes.
Cependant, l'intégration des données couvre également divers domaines de la gestion du Big Data, tels que la migration des données, l'intégration d'applications et la gestion des données de base.
Le besoin d'intégration des données dans différents secteurs est vaste et varie en fonction des besoins de l'entreprise et du volume et de la complexité des données. Par exemple,


  • Un centre de santé peut avoir besoin d'un logiciel d'intégration pour consolider et gérer ses données multi-sources en temps réel relatives aux patients et aux employés,
  • Une entreprise d'achat et de vente de véhicules en ligne peut en avoir besoin pour mettre à jour des millions d'enregistrements chaque jour et réduire le temps d'intégration des clients de quelques mois à quelques heures en mappant les données du client dans la base de données de l'entreprise,
  • Un bureau des investissements peut en avoir besoin pour mapper les données de dotation de l’institution provenant de systèmes sources disparates (y compris les systèmes internes et les gestionnaires de fonds externes) dans un logiciel de suivi pour l’analyse des risques.

Pourquoi faire l'intégration des données ?


L'intégration de données dans un système centralisé permet de cerner les problèmes de qualité et d'effectuer les améliorations nécessaires, ce qui permet d'obtenir des données plus précises, ce qui est le fondement même des analyses de qualité.


L'intégration de données permet de faire remonter des problèmes de cohérence et de qualité dans un système afin de les rendre mieux exploitables. Il permet donc de :
  • Maîtriser les données : Les applications doivent pouvoir communiquer et fonctionner ensembles. Les données nécessitent d’être facilement extraites et exploitables d'une base à l'autre. Les entreprises ne peuvent plus se passer de l’intégration pour maîtriser leurs data.
  • Exploiter Efficacement : En rendant l’information facilement accessible et exploitable, ce processus permet aux collaborateurs d’être plus efficaces et productifs. Cette pratique améliore ainsi la prise de décision à tous les niveaux de l’entreprise.
  • Augmenter la valeur des données: Les data sont ainsi plus précises et l’analyse de meilleure qualité.

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Questions fréquentes

  • Que signifie ETL / ESB?

    Le sigle ETL correspond à une série d’opérations : Extract, Transform, Load. Ces opérations reviennent à extraire, transformer et charger une certaine charge de données vers une source choisie .
    Le sigle ESB correspond à : Enterprise Service Bus. L'ESB est une technique informatique intergicielle. Son but est de faciliter la communication et le fonctionnement d’applications entre elles.

  • Les principaux objectifs de l'intégration de données sont les suivants :
    Un accès aux requêtes, éventuellement aux mises-à-jour.
    Utilisation des données comme si elles constituaient une seule base de données homogène.
    Diffusion des données rapidement, simplement, efficacement et économiquement.

  • La valorisation des données peut se faire par un usage interne visant à optimiser ou développer l'activité de l'entreprise, par la revente de données à des tiers (monétisation de la donnée et data sharing) ou par un dispositif d'open data qui permet une valorisation sociale. Le concept de valorisation des données est donc plus large que celui d'une "simple" monétisation des données.

  • Le data management est la gestion des données. Ce terme représente l’ensemble des outils déployés pour valoriser les données d’une organisation.
    Il englobe la collecte, la validation et le traitement des données nécessaires pour créer de la valeur au sein de l’organisation.

  • Une API est un ensemble de définitions et de protocoles qui facilite la création et l'intégration de logiciels d'applications. API est un acronyme anglais qui signifie « Application Programming Interface », que l'on traduit par interface de programmation d'application.

  • La seule différence est qu'un service Web facilite l'interaction entre deux machines sur un réseau alors qu'une API sert d'interface entre deux applications différentes afin qu'elles puissent communiquer entre elles. Le protocole HTTP est le protocole le plus couramment utilisé pour la communication.

  • REST signifie Representational State Transfer. REST est un mode de création d'interfaces qui définit un ensemble de règles à respecter pour créer des API et services web.

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