Intégration des données : la parole est à la tech – 5 tendances à surveiller
Données, données, et encore des données : c'est la monnaie courante de pratiquement toute entreprise ou industrie aujourd'hui. Mais la valeur de ces données dépend grandement des outils d'intégration de données. Sans cela, la plupart des organisations peinent à organiser, analyser, stocker et sécuriser leurs données.
Peu importe vos compétences en collecte de données, celles-ci ont peu de valeur si vous n'arrivez pas à leur donner du sens. En effet, de nombreux avantages de l'intégration de données s'articulent autour de cet objectif fondamental : augmenter la valeur de toutes les informations à votre disposition.
Cela explique aussi pourquoi l'intégration de données est devenue une industrie valant plusieurs milliards de dollars à part entière. Les organisations gèrent des volumes de données en constante augmentation, ainsi que des sources de plus en plus diverses. Réunir toutes ces données de façon à les rendre compréhensibles et exploitables, entre autres besoins, est crucial.
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« L'intégration de données est la pierre angulaire des entreprises modernes, permettant une collaboration fluide et une prise de décision efficace entre des systèmes et sources disparates », explique Rohit Maheshwari, cofondateur de NMG Technologies.
Comme les données elles-mêmes, l'intégration de données évolue et s'adapte continuellement à de nouvelles capacités et exigences.
« Le paysage a remarquablement évolué depuis les tout débuts des processus ETL basiques jusqu'aux solutions sophistiquées d'intégration en temps réel d'aujourd'hui », affirme Maheshwari.
Dans cet esprit, nous avons demandé à Maheshwari et à d'autres experts en données de partager leur avis sur les tendances majeures de l'intégration de données en 2024 et au-delà. Voici ce qu'ils ont répondu.
Tendance n°1 : Les organisations consolident leurs opérations et leur gestion des données
Désormais, là où se trouve l'intégration de données, on trouve aussi la consolidation des données : plus précisément, la capacité de réunir plusieurs pratiques de gestion des données sur une seule et même plateforme, même si les données proviennent d'une variété croissante de sources.
« Nous assistons à un mouvement vers la consolidation », indique Erik Duffield, cofondateur et CEO de Hakkoda, un cabinet de conseil en données spécialisé dans le cloud Snowflake. Duffield indique que son entreprise a récemment interrogé 500 responsables et décideurs dans de grandes entreprises américaines ; près de trois sur quatre des répondants (74 %) prévoient de mettre en place un cloud centralisé pour leurs opérations de données en 2024.
Lucas Wyland, fondateur de la société d’analyses de jeux vidéo Steambase, souligne que rassembler des opérations de données disparates au même endroit comporte d'abord une certaine complexité et nécessite généralement une planification minutieuse, une migration et une compatibilité des systèmes, entre autres besoins. Mais les bénéfices en valent souvent la peine.
« La redondance des données constitue un défi majeur pour les organisations », déclare Wyland. « C'est pourquoi elles rationalisent leurs opérations de données en regroupant leurs pipelines de données, processus ETL et entrepôts de données. Cela simplifie la gestion et réduit les redondances. »
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Duffield, de Hakkoda, partage un exemple tiré d’un de ses clients récents, une banque régionale dont les données étaient essentiellement réparties entre trois silos différents. Cela créait une fragmentation dans la stratégie globale de gestion des données de la banque.
« Nous avons travaillé en étroite collaboration avec le client pour regrouper ses sources de données isolées en une seule source de vérité, ce qui leur a permis non seulement d’obtenir une vision plus globale de leurs données, mais aussi de poser une base solide, flexible et évolutive pour les innovations futures, dont l’intégration de l’IA », indique Duffield.
(Gardez cette idée de l'intégration de l’IA en mémoire : nous y reviendrons sous peu.)
Tendance n°2 : Les architectures cloud hybrides et multi-cloud soulignent le besoin d’intégration des données
Même si de plus en plus d’organisations consolident leur gestion des données et leurs opérations, on ne peut pas en dire autant de leur portefeuille d’infrastructures et d’applications au sens large. Dans beaucoup d’organisations, l’infrastructure et les applications sont de plus en plus réparties sur plusieurs environnements - soulignant ainsi la nécessité d’outils et de pratiques solides d’intégration de données.
Cela contribue probablement aussi à la tendance à la consolidation. Maheshwari précise qu'intégrer des données réparties sur des environnements cloud très hétérogènes peut générer de nouveaux défis, ce qui catalyse le besoin de « solutions [d'intégration de données] offrant flexibilité, évolutivité et interopérabilité ».
Des infrastructures et applications distribuées montrent également l’importance croissante de l’intégration de données pour la gouvernance et la sécurité des données, selon Maheshwari, qui ajoute que les responsables technologiques accordent la priorité à la confidentialité, à la conformité réglementaire et à la gestion des risques.
Tendance n°3 : L’IA finira (à terme) par devenir omniprésente dans les architectures de données
Oui, l’IA est déjà « partout » (pas vraiment). Mais en ce qui concerne les piles technologiques de données, nous n’en sommes encore qu’aux prémices.
L’enquête de Hakoda auprès des responsables de la donnée révèle que l’immense majorité (85 %) prévoit de mettre en production des outils d’IA générative en 2024, par exemple, et Duffield indique qu’environ la moitié de ces entreprises utilisent déjà l’IA sous différentes formes d’automatisation.
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« Mais nous constatons beaucoup plus rarement l’utilisation avancée de cas comme les copilotes IA, ETL/ELT, ou la correspondance et l’intégration de schémas – du moins pour l’instant », précise Duffield.
À souligner : pour l’instant. « Les directions informatiques sont idéalement placées pour exploiter l’IA dans les processus internes et transformer la façon dont l’IT est conçue, développée et supportée », ajoute Duffield.
Maheshwari prévoit également une adoption croissante de l’IA et des algorithmes d’apprentissage automatique dans les processus d’intégration des données ainsi que l’automatisation de tâches de gestion telles que le nettoyage, la transformation et la réconciliation des données.
L’entreprise de Maheshwari a travaillé avec un grand acteur du e-commerce pour déployer des fonctionnalités IA dans leurs processus d’intégration de données, dans le but d’améliorer l’expérience d’achat des consommateurs.
« En intégrant en temps réel les données d’interaction client avec l’inventaire produit et l’historique des ventes, nous avons permis à notre client de fournir des recommandations personnalisées, ce qui a fortement augmenté les taux de conversion », explique Maheshwari.
Tendance n°4 : L’automatisation pilotée par la métadonnée va également accélérer et améliorer la gestion et l’intégration des données
Toute automatisation ne nécessite pas d’IA – loin de là. La gestion et l’intégration des données offrent de réelles opportunités de réduire le travail manuel chronophage (et source d’erreurs). Pour les organisations qui ne sont pas encore prêtes à se lancer à fond dans l’IA, Duffield met en avant une autre tendance clé : l’automatisation pilotée par la métadonnée.
« Nous voyons beaucoup d’opportunités d’automatisation basée sur les métadonnées lors de l’ingestion, l’intégration et la livraison de solutions analytiques à forte valeur ajoutée », déclare Duffield.
Des métadonnées robustes peuvent catalyser l’intégration de données pour les processus des petites entreprises dès les premières étapes, et apporter par la suite des avantages en termes de confiance, d’exactitude, de traçabilité et d’utilisabilité.
« Les plateformes cloud qui contiennent des métadonnées techniques riches permettent un déploiement rapide et une mise à l’échelle facile des pipelines de données, tout en offrant automatiquement une vision de la traçabilité des données – ce qui assure aux consommateurs de la donnée la fiabilité et la provenance correcte des informations », souligne Duffield.
Wyland de Steambase souligne que cette capacité – des métadonnées et une gouvernance solides – sera essentielle à mesure que davantage d’entreprises adoptent les LLM et autres formes d’IA.
« Comprendre les flux de données est crucial », affirme Wyland.
Il prévoit ici une tendance croissante : le développement des modèles « rouge-ambre-vert » (RAG) qui représentent visuellement la qualité et la traçabilité des données.
« Ils aident les professionnels à comprendre le flux de données entre différents systèmes et à repérer les goulets d’étranglement ou problèmes potentiels », ajoute Wyland.
Tendance n°5 : La verticalisation va s’imposer dans l’intégration de données
Compte tenu du caractère dynamique de l’intégration de données et des données elles-mêmes, Wyland identifie également un potentiel important pour des solutions conçues selon les exigences et cas d’usage spécifiques à chaque industrie.
Il existe sans doute des fondamentaux qui s’appliquent à tous les secteurs, mais une approche universelle ne saurait couvrir les spécificités — voire les différences majeures — qui existent entre, par exemple, une usine et un établissement de santé. Par conséquent, Wyland
« La verticalisation consiste à adapter [ou] personnaliser les infrastructures de données pour répondre à des secteurs ou cas d’usage spécifiques », précise Wyland. « Cela permet aux organisations de mieux aligner leur infrastructure sur leurs besoins métiers. »
Pour y parvenir efficacement, une réelle expertise métier et la capacité d’adaptation aux besoins particuliers seront indispensables ; cela représente donc de remarquables opportunités pour les professionnels et prestataires capables de répondre à ces attentes.
À retenir
L’intégration de données est en plein essor – et à juste titre. C’est une composante essentielle pour exploiter le sens de vos données et en tirer une réelle valeur. Sinon, vous ne faites qu’accumuler des données sans raison.
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