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Intégration des données

L'intégration des données désigne le fait de réunir les données provenant de différentes sources et de les rendre plus exploitables et plus utiles pour les utilisateurs qui les consultent.

Dans un monde en constante évolution avec un accès aux informations toujours plus grand, les organisations ont tout intérêt à exploiter les données à leur disposition. Mais le big data se caractérise par la diversité de formats et de sources de données. Cette hétérogénéité complexifie le processus décisionnel. C’est à cet instant qu’intervient l’intégration de données. De quoi s’agit-il ? Pourquoi intégrer ses données ?

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

Les organisations disposent aujourd’hui d’une multitude d’informations provenant de nombreuses sources de données : IoT, réseaux sociaux, outils CRM, partenaires, sites internet, applications, cloud, retours clients sur le terrain, etc. Ces sources hétérogènes et de formats variés sont très souvent stockées dans des silos autonomes. Cette hétérogénéité combinée avec des volumes de données impressionnants rend la prise de décision de plus en plus difficile.

L’objectif de l’intégration de données est donc de rassembler toutes ces données provenant de différentes sources (qu’elles soient structurées ou non, par lot ou par flux, online ou offline,…) afin de permettre aux décideurs d’avoir une vision d’ensemble.

Du reporting à l’analyse prédictive, l’intégration des données simplifie la chaîne décisionnelle pour les organisations.

Quels sont les bénéfices de l’intégration des données ?

L’objectif de l’intégration des données est avant tout de permettre aux organisations d’avoir une vision unifiée des informations à disposition. C’est d’autant plus important dans un contexte de transformation numérique où les données se multiplient rapidement. Il en découle ainsi plusieurs bénéfices :

Gagner du temps

Le rôle du data analyst ou data scientist est de plus en plus important pour les entreprises. En effet, ce sont eux qui font parler les données. Mais recourir à des données dispersées dans différents silos indépendants ne simplifie pas leur travail. Alors pour une analyse des données la plus fiable et la plus qualitative possible, il est primordial d’intégrer l’ensemble des informations disponibles au sein d’une seule et même database.

À défaut de système d’information unifié, les experts de la data devront multiplier les opérations, telles que la connexion à différents comptes, le reformatage, le nettoyage, la copie des datas, etc. Or, toutes ces tâches relatives au traitement des données prennent du temps et empêchent d’effectuer le travail d’analyse décisionnelle. Autrement dit, la vraie valeur ajoutée de ces experts.

Améliorer la collaboration au sein de l’organisation

Si les organisations comprennent tout l’intérêt de la transformation digitale, la complexité de la gestion des données représente encore un frein pour de nombreux professionnels (notamment dans le milieu marketing ou commercial). Or, ces professionnels ont besoin de la data pour optimiser leur stratégie et améliorer les performances de l’organisation.

Alors pour les aider à comprendre et analyser les données disparates, il est primordial de les intégrer dans des solutions accessibles à tous et de les transformer dans des formats simples et clairs. Les décisionnaires pourront ainsi plus facilement se reposer sur des données fiables et pertinentes pour prendre les meilleures décisions.

L’intégration des données concerne aussi la collecte d’informations et cette tâche n’est pas du seul ressort des experts de la data. Les autres départements ont tout intérêt à retranscrire les informations récoltées sur le terrain au sein d’une base unique. Cette démarche collaborative permettra alors d’enrichir les ressources de l’organisation et d’améliorer la qualité des données.

Réduire le risque d’erreur

Si les données sont essentielles aux entreprises, leur utilisation nécessite de nombreuses interventions humaines. D’autant plus si elles ne sont pas intégrées. Or, cela augmente considérablement le risque d’erreur.

En effet, à défaut d’intégration des données, chaque département alimente son propre dataset et informe le data analyst de chaque nouvelle entrée. En cas d’oubli de transmission de l’information, le référentiel de base utilisé pour analyser les datas sera incomplet. Cela peut donc fausser l’analyse et rendre la décision moins pertinente.

C’est pourquoi, l’intégration des données est essentielle. Elle permet d’automatiser certaines tâches (comme les mises à jour automatiques). Et donc, de limiter le risque d’erreur, et de baser les décisions sur des données en temps réel.

Valoriser la data

La data est un véritable outil d’aide à la décision. Mais pour être envisagée comme telle, encore faut-il que la donnée soit accessible, claire et compréhensible. C’est justement le rôle de l’intégration des données qui permet aux organisations d’avoir une vision unifiée de toutes les informations.

Comment intégrer des données hétérogènes ?

Pour intégrer les données de l’entreprise, il est primordial d’implémenter une politique de gouvernance des datas. C’est-à-dire définir un cadre à l’utilisation des données, que ce soit en termes de format, de nomenclature, de stockage, d’outils, de sécurisation, etc.

Les entreprises doivent également se doter d’outils d’intégration des données. Ces derniers doivent permettre d’importer les données, de les extraire, de les transformer, de les nettoyer, de les connecter entre elles, etc. C’est justement le cas de notre plateforme de données Opendatasoft. Nous proposons de nombreux connecteurs pour réunir les données des outils de BI, data lake, applications métiers, etc.

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