Comment surmonter les obstacles de l’intégration de données multi-sources dans les outils de business intelligence ?
La Business Intelligence (BI), ou informatique décisionnelle, devient un prérequis essentiel à la prise de décision dans le monde professionnel. D’après le cabinet Wavestone, 49 % des entreprises considèrent l’analyse des données comme un atout pour leurs affaires et 48 % adoptent un pilotage « data driven » en 2024 . Ces proportions n’étaient respectivement que de 40 et de 24 % l’année précédente. Pour maintenir leur compétitivité, dans un environnement toujours plus complexe, les organisations doivent adapter leurs stratégies à la lumière d’un volume croissant d’informations, dont la transformation numérique multiplie les origines. Les défis de la collecte et de l’intégration multi-sources de données dans les solutions BI : un sujet qui mérite toute votre attention.
Comprendre la business intelligence et l’intégration des données multi-sources
La Business Intelligence est un processus qui consiste à collecter, transformer, stocker, analyser et diffuser des informations pertinentes pour soutenir la prise de décision au sein d'une entreprise. Elle repose sur l'utilisation de techniques et d'outils spécialisés pour extraire des connaissances métier à partir de données brutes. L’exploitation des flux d’intégration vise à fournir une vue homogène et utilisable pour le plus grand nombre, à commencer par les décideurs. Les solutions BI leur permettent de mieux comprendre les tendances de leur marché, la psychologie de leurs clients, l’efficacité des opérations internes ou les performances financières des filières de l’entreprise… L’éventail des possibilités de la Business Intelligence est aussi large que la diversité des informations dont elle s’abreuve ; c’est toute la difficulté de l’intégration de données multi-sources. Une source de données correspond à l’emplacement physique où la data est stockée. Elle peut y avoir été directement créée ou numérisée dans le cadre d’une transformation digitale. Dans tous les cas, les outils BI doivent d’abord se connecter à cette source pour extraire l’information et la rendre exploitable : c’est le rôle des ETL (Extract, Transform, Load).
Les défis de la collecte et de l’organisation de données multi-sources
L’ETL est la pierre angulaire des processus Big Data et BI. Les sources de données prennent différentes formes, disparates et instables, rendant leur extraction toujours plus complexe. Dresser une liste, même partielle, des différentes origines possibles rend bien compte de la difficulté de l’exercice :
- bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server…)
- bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra, Couchbase…),
- fichiers plats (CSV, TXT, JSON, XML…),
- applications SaaS (Salesforce, Google Analytics, HubSpot…),
- APIs (APIs RESTful, SOAP…),
- systèmes ERP (SAP, Oracle ERP, Microsoft Dynamics…),
- outils de gestion logistique (JDA, Manhattan Associates…),
- logiciels de relation client (Salesforce, Zoho…),
- réseaux sociaux (Facebook, Twitter, LinkedIn…),
- données de capteurs et IoT,
- logs et fichiers journaux,
- données de messagerie (mails, Chat…),
- gestionnaires de contenu (WordPress, Drupal…),
- progiciels de gestion des ressources humaines (Workday, ADP…).
Autant d’informations, incompatibles entre elles, que l’ETL doit collecter et convertir afin d’alimenter un data lake cohérent. Une opération rendue possible par la création d’un modèle de données qui cartographie la structure des datas et décrit comment elles sont organisées, stockées et interconnectées. Cette représentation aide à percevoir les données d’une manière logique, pour faciliter leur analyse dans les outils de BI.
Les solutions ETL pour une intégration et une analyse des données performantes
Dans la chaîne de traitement de la Business Intelligence, les ETL interviennent entre les connecteurs et les outils de visualisation des données. Le but de chaque étape est de tendre vers une simplification maximale afin de proposer aux utilisateurs une disponibilité continue depuis une source unique. Les ETL permettent de créer des flux d’intégration évolutifs et automatisés, en réduisant les risques d’erreurs. Ils garantissent que les données sont précises et fiables. La gouvernance des données assure en outre la sécurité, la conformité, la traçabilité et la gestion des accès aux indicateurs stratégiques. Pour revenir aux outils ETL, ils peuvent se classer en trois familles :
- ETL issus du Cloud : les principales plateformes de Cloud proposent des outils ETL capables de traiter de grands volumes de données. Ils disposent d’interfaces intuitives, mais peuvent manquer de facultés d’adaptation aux flux existants.
- ETL open source : à l’inverse des ETL Cloud, les outils open source gagnent en flexibilité puisque les développeurs peuvent modifier librement leur code, à condition d’en acquérir les compétences.
- ETL développés en interne : ils sont par définition les plus à même de se connecter aux pipelines spécifiques d’une entité, mais nécessitent des investissements lourds en termes de conception et de maintenance évolutive.
Véritable boussole qui fixe le cap des entreprises modernes, la Business Intelligence repose sur la collecte et l’organisation rationnelle d’un volume croissant et fluctuant d’informations multiformes. Avec l’essor du big data et de l’informatique décisionnelle, les nouveaux métiers de la science des données comptent sur une exploitation fine et maîtrisée des bonnes informations, au bon endroit et au bon moment. Ib Cegos vous propose de nombreuses formations dédiées à la Business Intelligence, aux utilitaires ETL comme aux outils de visualisation (Talend, Power BI, QlickView, Tableau…) ; de quoi relever aisément les défis de l'intégration des données multi-sources pour guider vos prochaines décisions stratégiques.
