Intégration des données : connectez toutes les sources, transformez les données en un format harmonisé et transmettez-les – de manière contrôlée – à toutes les applications, tous les processus et tous les cas d'utilisation de l'IA qui en dépendent. Transformez des données dispersées en une ressource fiable !
Imaginez votre système d’information comme un centre logistique très actif. Des colis arrivent de dizaines d’expéditeurs – l’ ERP, l’ CRM, la boutique en ligne, le système d’entrepôt, les tableurs, les capteurs, les portails partenaires – chacun emballé différemment, étiqueté selon son propre format et arrivant selon son propre calendrier. Sans ce centre, chaque expéditeur devrait se rendre en voiture chez chaque destinataire. Grâce à ce centre, tout est réceptionné une seule fois, vérifié, réétiqueté selon une norme commune, puis acheminé exactement là où cela est nécessaire.
C'est précisément le rôle de l'intégration des données. L'intégration des données consiste à regrouper des données provenant de différentes sources dans un format cohérent et validé, puis à les mettre à la disposition de tous les systèmes, processus et utilisateurs qui en ont besoin, que ce soit par lots programmés ou en temps réel. Ce processus englobe la connexion des sources, la transformation et l'enrichissement des données, le contrôle de leur qualité et leur diffusion, chaque étape étant traçable.
Il en résulte une vision unique et cohérente de votre entreprise, au lieu de plusieurs visions contradictoires. Les décisions s’ rest nt sur des chiffres cohérents entre eux, les processus se déroulent sans ressaisie manuelle, et les nouveaux projets – qu’il s’agisse d’un portail client ou d’un assistant IA – peuvent s’appuyer sur des données déjà nettoyées et disponibles, plutôt que de devoir commencer par un projet d’intégration spécifique.
Le principe est simple : connecter chaque système une seule fois à une couche d'intégration centrale, plutôt que de relier toutes les applications entre elles. La couche d'intégration se charge alors de toutes les tâches que chaque interface point à point effectuait auparavant de manière autonome : traduction de protocoles, mappage de champs, conversion de formats, validation, routage, planification et gestion des erreurs.
Selon le cas d’utilisation, différents modèles d’intégration coexistent à ce niveau. Un Enterprise Service Bus (ESB) achemine les messages entre les systèmes opérationnels en temps réel, de manière synchrone ou asynchrone. Les processus ETL extraient, transforment et chargent de grands volumes de données par lots, par exemple vers un entrepôt de données. Les API mettent certaines données à la disposition des portails, des applications et des partenaires de manière contrôlée. Une surveillance centralisée permet de voir d’un seul coup d’œil quels flux sont en cours d’exécution, lesquels ont échoué et pourquoi – les erreurs sont ainsi corrigées à la source au lieu d’être détectées dans un rapport plusieurs semaines plus tard.
Édouard Cante
Chief Product Officer
Mettre en place une base de données fiable pour permettre une automatisation basée sur l'IA et une prise de décision fiable
L'intégration des données n'est pas un sujet nouveau, mais elle est souvent remise à plus tard. Comparée à la mise en place d'un nouveau portail, d'un programme d'analyse ou d'un projet pilote d'IA, la réorganisation des flux de données ressemble à un travail d'infrastructure sans retour sur investissement visible. En réalité, c'est l'étape dont tout le reste dépend : les applications métier, les services cloud, l'IoT e et les architectures hybrides n'apportent de la valeur que lorsque les données qu'elles exploitent sont cohérentes, complètes et disponibles en temps voulu.
Lorsque l'intégration des données fait défaut, les symptômes sont bien connus. Les anciennes et les nouvelles applications communiquent entre elles via un réseau de plus en plus dense d'interfaces point à point. Chaque système utilise son propre format de données, ce qui nécessite un code sur mesure pour chaque échange. Les erreurs sont difficiles à tracer, car il n’existe pas de point central où les rechercher. Les équipes informatiques passent leur temps à maintenir les interfaces et à corriger les enregistrements au lieu de mener à bien des projets, tandis que les équipes métier rapprochent manuellement les feuilles de calcul. Au fil du temps, ces échanges mal orchestrés nuisent également à l’intégrité des données: les valeurs deviennent incomplètes, incohérentes ou contradictoires d’un système à l’autre, et personne ne peut affirmer avec certitude quelle version est la bonne.
La bonne nouvelle : une stratégie d'intégration de données structurée peut être mise en place progressivement, quel que soit le niveau de maturité de votre organisation – en commençant par les flux qui posent le plus de problèmes. Testo, par exemple, utilise X4 BPMS comme couche centrale d’intégration et d’orchestration entre son portail client PRIMAS, SAP , et une plateforme de gestion des certificats basée sur SharePoint, DMS. Cette solution permet de synchroniser plus de 4 millions d’éléments de test et plus de 10 millions de certificats, tout en dissociant le portail de la migration à venir vers S/4HANA de l’ SAP (lire le témoignage de Testo). Le gestionnaire de réseau Westfalen Weser Netz a remplacé des solutions isolées par une plateforme d’intégration reliant SAP, GIS, DMS, Office et les portails de prestataires de services externes (lire le témoignage de Westfalen Weser Netz).
Birgit Schmidt
Gestion technique de projet, Westfalen Weser Netz GmbH
Les données circulent dans toute l’organisation : elles alimentent les processus, les applications, les rapports et, de plus en plus, les modèles d’IA. Améliorer la manière dont les données sont collectées, vérifiées et transmises permet donc d’améliorer les performances de tout ce qui repose sur elles. Les contrôles de qualité sont effectués avant la diffusion des données, plutôt qu’après la propagation d’une erreur. Les transferts synchrones et asynchrones s’effectuent automatiquement, sans recourir à des scripts ni à des exportations. Les mises à jour parviennent simultanément à tous les systèmes connectés, ce qui garantit que les rapports sont toujours à jour et que les équipes, où qu’elles se trouvent, travaillent à partir des mêmes informations.
Le rôle de l’intégration des données a également évolué avec l’avènement de l’IA d’entreprise. Votre IA est prête. Vos données, elles, ne le sont pas. La fiabilité des modèles linguistiques et de l’ agents d’IA dépend entièrement de la qualité des données auxquelles ils ont accès, et ils ne peuvent pas pallier les divergences entre trois systèmes concernant un même client. Une couche d’intégration régie – avec des transformations documentées, une traçabilité enregistrée et une responsabilité clairement définie – est ce qui permet à l’IA de fonctionner à partir de sources dont on sait qu’elles sont à jour et correctes.
Pour les responsables informatiques, l'intégration des données n'est pas une fin en soi. Ses objectifs doivent être expliqués à l'ensemble de l'entreprise afin que les équipes métier comprennent pourquoi elle est une priorité. Mais quel est le bon moment pour agir, et quels sont ses avantages ?
Alexis de Saint-Jean
Une intégration durable des données ne se limite pas au simple transfert de données d'un point A à un point B. Elle implique de pouvoir organiser les flux, centraliser et enrichir les données de référence lorsque cela est nécessaire, et répercuter automatiquement chaque modification sur l'ensemble de l'environnement applicatif. SoftProject rassemble ces fonctionnalités au sein d'une plateforme convergente, plutôt que dans un ensemble d'outils achetés séparément.
Organisez vos flux. Les fonctionnalités ESB et ETL de X4 BPMS et Phoenix relient vos applications via une couche d'échange standardisée. Au lieu d'extraire les données directement de chaque source, les applications les reçoivent depuis la couche d'intégration, qui convertit les formats et les protocoles afin de permettre la communication entre des systèmes hétérogènes. Plus de 200 adaptateurs standard prennent en charge ERP, CRM, les bases de données, les fichiers, les services cloud et les protocoles sectoriels.
Centralisez vos données de référence. La gestion des données de référence permet d'établir une version de référence unique pour les clients, les produits et les fournisseurs. En association avec la couche d'intégration, elle diffuse les mêmes informations validées à toutes les applications, éliminant ainsi les doublons et les silos au lieu de les reproduire.
Gérez et mettez en valeur vos données. MyDataCatalogue recense automatiquement les données existantes et leur emplacement, tandis que dataspot. leur apporte une dimension métier, identifie leurs propriétaires et trace leur lignage. La gestion des API met les données sélectionnées à la disposition des portails, des partenaires et des applications d’IA selon des règles claires. Résultat : un échange de données fiable, traçable et durable – une couche d’intégration sur laquelle vous pouvez vous appuyer pour évoluer, plutôt que de devoir la reconstruire. Pour en savoir plus sur l’architecture, consultez notre guide sur la plateforme d’intégration des données.
Exécutez vos processus métier avec rapidité et fiabilité.
X4 BPMS permet aux organisations de modéliser, d'automatiser et d'exécuter efficacement leurs processus métier dans le cadre de leurs activités quotidiennes. En combinant les tâches humaines, l'intégration et la logique des processus, X4 BPMS garantit une exécution cohérente, un traitement plus rapide et une amélioration durable des opérations.
dataspot — Gestion des métadonnées et traçabilité des données
dataspot offre des fonctionnalités de gestion des métadonnées, de traçabilité et de visibilité sur l'impact de la qualité des données, en indiquant où la qualité des données est évaluée et comment les problèmes se propagent dans l'ensemble du paysage des données
Souhaitez-vous découvrir concrètement comment intégrer facilement des données grâce à une démonstration ?
L'intégration des données désigne le processus consistant à regrouper des données provenant de différentes sources – telles que ERP, CRM, des bases de données, des fichiers et des applications cloud – dans un format cohérent et validé, puis à les mettre à la disposition des systèmes, des processus et des personnes qui en ont besoin. Ce processus comprend la connexion des sources, la transformation des données, le contrôle de leur qualité et leur diffusion par lots ou en temps réel.
Presque toutes les initiatives d'entreprise en dépendent. Le reporting, l'automatisation des processus, les portails clients, la conformité et l'intelligence artificielle reposent tous sur la cohérence et la disponibilité des données provenant de différents systèmes. Sans intégration des données, ces initiatives héritent d'enregistrements contradictoires et de solutions de contournement manuelles, au lieu de les éliminer.
Les principaux défis à relever sont le nombre croissant d'interfaces point à point, l'hétérogénéité des formats de données, la coexistence de systèmes hérités et d'applications cloud, la mauvaise qualité des données, l'absence de traçabilité en cas d'échec d'un flux, ainsi que la charge de travail liée à la maintenance du code personnalisé. Les exigences en matière de sécurité et de conformité ajoutent encore à cette complexité.
Commencez par définir les objectifs métier : quelles décisions, quels processus ou quels projets nécessitent des données de meilleure qualité ? Identifiez ensuite les systèmes source et cible, évaluez la qualité des données concernées et choisissez une architecture évolutive, sécurisée et ouverte aux changements futurs. Commencez par les flux qui posent le plus de problèmes et étendez la couche d'intégration étape par étape.
Le processus ETL (extraction, transformation, chargement) permet de transférer de grands volumes de données par lots programmés, généralement vers un entrepôt de données à des fins d'analyse. Un Enterprise Service Bus achemine et transforme les messages entre les systèmes opérationnels en temps réel. Les plateformes d'intégration modernes combinent ces deux approches, ce qui permet de choisir celle qui convient le mieux à chaque flux.
L'intégration des données en temps réel permet de transmettre les modifications aux systèmes connectés dès qu'elles surviennent, et non plus par lots nocturnes. Elle est indispensable pour les processus opérationnels tels que le traitement des commandes, la gestion des stocks ou le service client, où les décisions dépendent de données actualisées.
L'interopérabilité désigne la capacité des systèmes à échanger des données et à se comprendre mutuellement. L'intégration des données consiste à mettre en œuvre cette interopérabilité : relier les systèmes, harmoniser les formats et fournir des données cohérentes. Pour en savoir plus, consultez notre guide sur l'interopérabilité et les flux de données.
La fiabilité des modèles et des agents d'IA dépend entièrement de la qualité des données auxquelles ils ont accès. L'intégration des données permet de garantir la synchronisation et la cohérence des sources, tandis que l'gouvernance des données e apporte des définitions, des informations sur la propriété et la traçabilité. Ensemble, ces deux processus garantissent que l'IA fonctionne à partir de données à jour, compréhensibles et traçables.
Vérifiez si la solution couvre les systèmes que vous utilisez réellement, prend en charge à la fois l'intégration en temps réel et par lots, peut fonctionner sur site, dans le cloud ou dans des environnements hybrides, offre une surveillance centralisée et permet aux équipes métier d'adapter les flux sans avoir à recourir à un codage intensif. Demandez-vous également si elle combine l'intégration avec l'automatisation des processus et gouvernance des données, ou si vous auriez besoin d'outils supplémentaires.
