Le grand dévoilement de l’intégration des données : 5 tendances à surveiller

Meilleurs outils d’intégration des données

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   Celigo

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   Ketch

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"L’intégration des données est la pierre angulaire des entreprises modernes, car elle permet une collaboration et une prise de décision fluides entre des systèmes et des sources disparates", explique Rohit Maheshwari, cofondateur de NMG Technologies.

À l’instar des données elles-mêmes, l’intégration des données s’adapte et évolue constamment pour répondre aux nouvelles fonctionnalités et exigences.

« Le paysage s’est remarquablement transformé depuis les débuts des simples processus ETL jusqu’aux solutions sophistiquées d’intégration en temps réel actuelles », explique Maheshwari.

Dans cette optique, nous avons demandé à Maheshwari et à d’autres experts des données de se prononcer sur les tendances les plus importantes en matière d’intégration des données qui se dessinent en 2024 et au-delà. Voici ce qu’ils avaient à dire.

Tendance n° 1 : Les organisations consolident leurs opérations et leur gestion des données

De plus en plus, lorsque l’on trouve une intégration des données, on trouve également une consolidation des données : il s’agit plus précisément de la capacité à regrouper plusieurs pratiques de gestion des données sur une seule plateforme, même si les données elles-mêmes proviennent d’un éventail de sources toujours plus large.

« Nous constatons une volonté de consolider », explique Erik Duffield, cofondateur et PDG de Hakkoda, un cabinet de conseil en données spécialisé dans le cloud Snowflake. L’entreprise de Duffield a récemment interrogé 500 responsables et décideurs des données dans de grandes entreprises basées aux États-Unis ; près de trois répondants sur quatre (74 %) ont indiqué prévoir de mettre en place un cloud centralisé pour leurs opérations de données en 2024.

Lucas Wyland, fondateur de l’entreprise d’analyse des jeux vidéo Steambase, souligne que la fusion d’opérations de données disparates en un seul endroit s’accompagne d’une certaine complexité initiale et nécessite généralement une planification rigoureuse, une migration et une compatibilité des systèmes, entre autres besoins. Mais les avantages en valent souvent la peine.

« La redondance des données constitue un défi important pour les organisations, explique Wyland. Elles rationalisent donc leurs opérations de données en consolidant les pipelines de données, les processus ETL et les entrepôts de données. Cela simplifie la gestion et réduit la redondance. »

Meilleurs outils ETL

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   Adverity

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   Integrate.io

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Duffield, de Hakkoda, partage l’exemple d’un client récent, une banque régionale dont les données étaient essentiellement réparties dans trois silos différents. Cela a entraîné une fragmentation de 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 cloisonnées en une source unique de référence. Cela lui a permis non seulement d’obtenir une vision plus globale de ses données, mais aussi de jeter les bases solides, flexibles et évolutives de futures innovations, notamment l’intégration de l’IA », explique Duffield.

(Gardez cette idée en tête concernant l’intégration de l’IA : nous y reviendrons dans un instant.)

Tendance n° 2 : Les architectures hybrides et multicloud soulignent la nécessité de l’intégration des données

Alors que de plus en plus d’organisations consolident leur gestion des données et leurs opérations, on ne peut pas en dire autant de leur portefeuille plus large d’infrastructures et d’applications. Dans de nombreuses organisations, les infrastructures et les applications sont de plus en plus distribuées entre plusieurs environnements, ce qui souligne la nécessité de disposer de pratiques et d’outils robustes d’intégration des données.

Cela alimente probablement aussi la tendance à la consolidation. Maheshwari souligne que l’intégration de données réparties dans divers environnements cloud peut créer ses propres difficultés, catalysant ainsi le besoin de « solutions [d’intégration des données] offrant flexibilité, évolutivité et interopérabilité ».

Les infrastructures et applications distribuées mettent également en évidence le rôle croissant de l’intégration des données dans la gouvernance des données et la sécurité, selon Maheshwari, qui ajoute que les responsables technologiques accordent la priorité à la confidentialité des données, à la conformité réglementaire et à la gestion des risques.

Tendance n° 3 : L’IA finira par devenir omniprésente dans les piles de données

Oui, l’IA est déjà « partout » (enfin, pas vraiment). Mais en ce qui concerne les piles technologiques de données, nous ne faisons qu’effleurer le sujet.

L’enquête menée par Hakoda auprès de responsables des données a révélé que l’immense majorité d’entre eux (85 %) prévoit, par exemple, de mettre en production des outils d’IA générative en 2024, et Duffield indique qu’environ la moitié de ces entreprises utilisent déjà l’IA sous différentes formes d’automatisation.

Meilleures plateformes d’IA

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   Snowflake Data Cloud

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   Dataiku

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   Gradient Labs

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« Mais nous rencontrons beaucoup moins souvent des cas d’utilisation sophistiqués tels que les copilotes d’IA, l’ETL/ELT, ainsi que la mise en correspondance et l’intégration des schémas – du moins pour l’instant », explique Duffield.

L’accent est mis sur pour l’instant : « Les services informatiques sont idéalement placés pour tirer parti de l’IA dans les processus internes afin de changer la manière dont l’informatique est conçue, développée et prise en charge », ajoute Duffield.

Maheshwari prévoit également une adoption croissante des algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique dans les processus d’intégration des données, ainsi que l’automatisation de tâches de gestion des données telles que le nettoyage, la transformation et le rapprochement des données.

L’entreprise de Maheshwari a travaillé avec une grande entreprise de commerce électronique afin de déployer des capacités d’IA dans ses processus d’intégration des données, dans le but d’améliorer l’expérience d’achat des consommateurs.

« En intégrant les données d’interaction client en temps réel aux stocks de produits et à l’historique des ventes, nous avons permis à notre client de proposer des recommandations de produits personnalisées, ce qui a considérablement augmenté les taux de conversion », explique Maheshwari.

Tendance n° 4 : L’automatisation pilotée par les métadonnées accélérera et améliorera également la gestion et l’intégration des données

Toute automatisation n’a pas besoin de l’IA – loin de là. Les processus de gestion et d’intégration des données offrent des possibilités de réduire les efforts manuels chronophages (et sujets aux erreurs). Pour les organisations qui ne sont pas encore prêtes à se lancer tête baissée dans l’IA, Duffield souligne que l’automatisation pilotée par les métadonnées constitue une autre tendance importante.

« Nous constatons de nombreuses possibilités d’automatisation pilotée par les métadonnées lors de l’ingestion, de l’intégration et de la fourniture de solutions d’analyse à forte valeur ajoutée », explique Duffield. 

Des métadonnées robustes peuvent accélérer les premières étapes de l’intégration des données pour les processus des petites entreprises et offrir des avantages en aval en matière de confiance, d’exactitude, de traçabilité et d’utilisabilité.

« Les plateformes cloud qui contiennent des métadonnées techniques importantes permettent de déployer et de dimensionner rapidement les pipelines de données, tout en fournissant automatiquement des informations sur la traçabilité des données – ce qui donne aux consommateurs de données la certitude que les données sont exactes et proviennent de la bonne source », explique Duffield.

Wyland, de Steambase, souligne que cette capacité – des métadonnées et une gouvernance robustes – sera essentielle à mesure que davantage d’entreprises adopteront les LLM et d’autres formes d’IA. 

« Comprendre le flux des données est essentiel », affirme Wyland.

Il anticipe ici une tendance connexe : l’essor des modèles « rouge-orange-vert » (RAG), qui représentent visuellement la traçabilité et la qualité des données. 

« Ils aident les professionnels à comprendre le flux des données entre les systèmes et à identifier les éventuels goulets d’étranglement ou problèmes », explique Wyland.

Tendance n° 5 : La verticalisation s’étendra à l’intégration des données

Compte tenu de la nature dynamique de l’intégration des données et des données elles-mêmes, Wyland voit également d’importantes possibilités inexploitées pour des solutions adaptées aux exigences et aux cas d’utilisation propres à chaque secteur. 

Bien que certains fondamentaux de la gestion et de l’intégration des données puissent s’appliquer à pratiquement tous les secteurs, les approches universelles risquent de ne pas saisir les nuances – ou les différences fondamentales – de l’intégration des données, par exemple dans un environnement manufacturier et dans un environnement de santé. Par conséquent, Wyland 

« La verticalisation consiste à adapter [ou] personnaliser les solutions d’infrastructure de données à des secteurs ou des cas d’utilisation spécifiques », explique Wyland. « Elle permet aux organisations de mieux aligner leurs solutions sur leurs besoins opérationnels. »

Pour y parvenir efficacement, il faudra une expertise du domaine et la flexibilité nécessaire pour s’adapter à des exigences uniques – ce qui représente des possibilités considérables pour les professionnels des données et les fournisseurs de solutions d’intégration des données capables de répondre à ces besoins.

En résumé

L’intégration des données est en plein essor – et pour de bonnes raisons. Il s’agit d’un moyen essentiel de donner du sens à vos données et de générer une valeur concrète. Sinon, vous ne faites que collecter des données pour le simple plaisir de les accumuler.

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