Définition de l'intégration de données
L'intégration de données est le processus de combinaison de données provenant de plusieurs sources disparates en une vue unifiée et cohérente pouvant être utilisée dans toute l'organisation. Elle réunit les informations stockées dans des systèmes distincts (bases de données, applications, fichiers, API) et réconcilie les différences de format, de structure et de sens pour que les données puissent être interrogées, analysées ou exploitées comme si elles provenaient d'un seul endroit.
Comment fonctionne l'intégration de données ?
L'intégration de données implique généralement l'extraction de données des systèmes source, leur transformation en une structure commune, et leur livraison vers une cible telle qu'un entrepôt de données, un hub de données ou une application opérationnelle. L'étape de transformation aligne les champs entre les systèmes et normalise les valeurs pour les rendre comparables. Ces mouvements sont orchestrés par un Pipeline de données, généralement selon l'un de deux modèles : ETL ou ELT. L'intégration peut s'exécuter sous forme de lots programmés ou de synchronisation continue en temps réel selon le degré d'actualité requis par la cible.
En quoi est-ce différent de l'intégration de systèmes ?
L'intégration de systèmes connecte les applications afin qu'elles puissent communiquer entre elles et déclencher des actions, tandis que l'intégration de données se concentre sur l'unification des données elles-mêmes en un ensemble cohérent et réutilisable. Les deux fonctionnent souvent ensemble : les systèmes sont intégrés pour permettre la circulation des données, et ces données sont ensuite intégrées pour qu'elles puissent être fiables et analysées.
Pourquoi est-ce important ?
Lorsque les données restent enfermées dans des silos distincts, chaque système ne dispose que d'une vue partielle, et le même produit, fournisseur ou client peut être décrit de manière incohérente entre eux. L'intégration de données élimine cette fragmentation, offrant aux équipes une base complète et fiable pour les rapports, l'analyse et les opérations quotidiennes. Elle est aussi un préalable à des disciplines telles que la gestion des données de référence, qui dépendent de la réunion de toutes les données pertinentes avant qu'elles puissent être rapprochées, consolidées et gouvernées.
