Intégration des données

Fonctionnement de l'intégration des données : processus principaux

Ingestion de données : introduction des données dans le système

L'ingestion de données est le point d'entrée de l'intégration. Elle consiste à capturer des données à partir de systèmes sources et à les déplacer vers un environnement central tel qu'un data lake, un data warehouse ou un lakehouse. Cela peut impliquer l'extraction de données à partir de bases de données relationnelles, d'applications SaaS, d'appareils IoT, de files d'attente de messages, de fichiers journaux ou de systèmes partenaires.

Une couche d'ingestion robuste garantit une intégration évolutive et fiable en prenant en charge de grands volumes, des formats hétérogènes et des schémas évolutifs, et en maintenant la résilience du pipeline lorsque les sources fluctuent ou augmentent.

De nombreuses organisations utilisent des connecteurs, des modèles de capture des données modifiées (CDC) et des pipelines basés sur les événements pour que l'ingestion reste efficace et réactive. Des outils comme Lakeflow Connect, qui fait partie de Databricks Lakeflow, aident à rationaliser ce travail en fournissant des connecteurs préconçus et ultra-performants qui simplifient l'ingestion de données à partir de bases de données opérationnelles et d'applications SaaS.

Ingestion en temps réel ou batch

L'ingestion fonctionne généralement selon l'un des deux modes, en fonction des exigences de latence et d'actualisation :

• L'ingestion par batch charge les données à des intervalles planifiés, par exemple toutes les heures ou chaque nuit. Elle est rentable et adaptée au reporting traditionnel, aux cycles budgétaires, aux soumissions réglementaires et à l'analytique historique.
• L'ingestion en temps réel capture et traite les données en continu au fur et à mesure que les événements se produisent. Elle alimente des applications telles que la détection des fraudes, les moteurs de personnalisation, les tableaux de bord d'analytique en temps réel et les alertes automatisées.

Les organisations utilisent souvent les deux modes pour équilibrer les besoins en matière de performance et d'analyse. Les pipelines en temps réel fournissent des informations immédiates, tandis que les traitements par lots actualisent efficacement de grands volumes de données historiques.

Collecte à partir de systèmes sources diversifiés

Les environnements modernes reposant sur des systèmes distribués, cloud natifs et hybrides, l'intégration doit gérer efficacement une grande variété de sources, notamment :

• Bases de données opérationnelles (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• Magasins de données cloud
• Applications SaaS telles que Salesforce, ServiceNow, Workday et Adobe
• Plateformes de streaming telles que Apache Kafka
• Stockage de fichiers et d'objets, y compris Parquet, JSON et CSV
• APIs qui émettent des données structurées et non structurées
• Sources générées par machine telles que les IoT et les Streams de capteurs

Les pipelines d'intégration doivent gérer efficacement ces divers formats et protocoles pour conserver une vision complète des opérations commerciales.

Transformation des données : nettoyage et standardisation des données

Une fois les données ingérées, elles doivent être préparées pour l'analyse. Les données brutes présentent souvent des incohérences de format, de structure et de qualité. Elles doivent donc être nettoyées et standardisées avant toute utilisation en aval. Ces étapes garantissent que le dataset qui en résulte est cohérent et fiable pour les charges de travail d'analytique et de machine learning.

Nettoyage de données et validation

Le nettoyage de données et la validation des données sont des étapes clés du processus de transformation. Le nettoyage améliore la fiabilité en résolvant des problèmes tels que les enregistrements en double, les types de données incorrects, les formats incohérents, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes susceptibles d'indiquer des saisies incorrectes.

La validation confirme ensuite que les données transformées restent exactes à mesure que les systèmes sources évoluent. Les vérifications automatisées révèlent des problèmes tels que le schema drift, des valeurs nulles inattendues ou des changements dans le comportement des champs avant qu'ils n'affectent les processus en aval.

Conversion des données en formats cohérents

Standardiser les données garantit que les informations provenant de différents systèmes correspondent à une structure et à un ensemble de définitions partagés. Ce travail comprend l'unification des éléments du schéma, la standardisation des structures d'enregistrement, l'alignement des conventions de nommage et la conversion des valeurs en formats cohérents et interprétables, afin que les analytiques et les modèles de machine learning en aval puissent fonctionner de manière fiable.

Chargement des données : options et architectures de stockage

Le chargement est la dernière étape du processus d'intégration, au cours de laquelle les données transformées sont déplacées vers un environnement de stockage à des fins d'analytique et d'utilisation par les applications. Après le nettoyage et la standardisation, les données doivent être stockées là où les équipes peuvent facilement les query et les appliquer. L'architecture de stockage affecte directement la scalabilité, les performances et la facilité d'utilisation en aval, et chaque option répond à des besoins différents dans le cadre du processus d'intégration.

Les data warehouses :

Les data warehouse prennent en charge la Business Intelligence et l'analytique structurée à grande échelle. Ils stockent des données cohérentes et organisées, optimisées pour les requêtes SQL, les tableaux de bord et le reporting axé sur la conformité. Les warehouses sont idéaux pour les charges de travail qui reposent sur des schémas stables et des ensembles de données bien gouvernés.

Data lake

Les lacs de données stockent des données brutes, semi-structurées et non structurées à moindre coût, ce qui permet une exploration flexible, de l'analytique à grande échelle et le machine learning. Ils permettent aux organisations de capturer toutes les données de l'entreprise (et pas seulement les enregistrements structurés) et de les rendre disponibles pour une transformation en aval.

Pour obtenir des conseils sur la conception et la gestion de ces environnements, consultez le guide complet de Databricks sur les bonnes pratiques en matière de data lakes.

Lakehouse

Une architecture lakehouse intègre les points forts des data lakes et des data warehouses. Elle combine un stockage d'objets à faible coût avec des optimisations des performances pour les charges de travail SQL, permettant aux organisations d'unifier leurs pipelines d'analytique et d'IA dans un environnement unique. En réduisant le chevauchement des infrastructures, les lakehouses simplifient la gouvernance et accélèrent les initiatives basées sur les données.

L'intégration de données en action

Imaginons une organisation où les données relatives aux clients sont réparties entre plusieurs services. Les Ventes gèrent les comptes et les pipelines dans un système CRM. Le service marketing suit l'engagement des utilisateurs et les performances des campagnes dans des outils d'automatisation du marketing. Le service d'assistance enregistre les tickets et les interactions avec les clients sur une plateforme d'assistance.

Sans intégration, ces systèmes ne fournissent que des vues partielles du comportement des clients, ce qui rend difficile l'évaluation des tendances plus larges ou de la performance. Les analystes doivent rapprocher manuellement les enregistrements contradictoires ou incomplets, ce qui augmente la probabilité de conclusions inexactes.

Avec un pipeline intégré, les équipes peuvent rassembler ces données plus efficacement :

• L'ingestion récupère les données des systèmes de CRM, de marketing et de support via des connecteurs.
• La transformation aligne les identifiants des clients, standardise les schémas et résout les incohérences.
• Le chargement écrit les enregistrements unifiés dans une couche gouvernée au sein d'un lakehouse, donnant à toutes les équipes l'accès à des informations cohérentes et prêtes pour l'analyse.

Lorsque les données de différents services sont ainsi unifiées, les équipes peuvent répondre à des questions qui couvrent l'ensemble du cycle de vie du client, par exemple : quelles campagnes marketing influencent les opportunités de vente, si les clients ayant de nombreux tickets de support ont des taux de renouvellement plus faibles, ou quels segments réagissent le mieux à des fonctionnalités de produit spécifiques.

En remplaçant les feuilles de calcul isolées et les pipelines déconnectés par une couche de données partagée et gouvernée, les organisations obtiennent une vision plus claire des parcours clients. Cette visibilité partagée favorise des prévisions plus précises et permet une meilleure personnalisation sur l'ensemble des fonctions en contact avec les clients.

Techniques et technologies courantes pour l'intégration de données

ETL (extraction, transformation, chargement)

L'ETL est une approche d'intégration de données de longue date dans laquelle les données sont extraites des systèmes sources, transformées pour répondre aux exigences métier, puis chargées dans un environnement cible. Elle est largement utilisée pour le reporting réglementaire, l'analytique financière et d'autres flux de travail qui nécessitent des données hautement organisées et structurées.

L'ETL reste particulièrement utile lorsque les transformations doivent avoir lieu avant que les données n'entrent dans le système cible, garantissant ainsi que les consommateurs en aval reçoivent des schémas cohérents et prédéfinis. Pour une présentation plus détaillée des concepts ETL et des modèles d'implémentation, consultez le guide technique Understanding ETL d'O'Reilly.

ELT (extraire, charger, transformer) : transformation des données après le chargement

L'ELT inverse la séquence en chargeant d'abord les données brutes dans le système cible, puis en les transformant sur place. Les systèmes basés sur le cloud offrant une compute élastique, l'ELT peut être plus efficace, évolutif et flexible. Il préserve également les données brutes, ce qui permet aux équipes de données de réexaminer ou de réutiliser les datasets ultérieurement sans nouvelle extraction.

Les organisations utilisent souvent l'ETL pour les datasets hautement réglementés ou organisés et l'ELT pour l'analytique exploratoire ou les charges de travail à grande échelle. (Découvrez la différence entre ETL et ELT.)
 

Virtualisation des données

La virtualisation des données permet aux utilisateurs d'effectuer des queries sur des systèmes hétérogènes sans les déplacer physiquement, offrant ainsi un accès rapide aux informations distribuées. C'est utile lorsque :

• Les données doivent rester on-premise en raison de contraintes réglementaires.
• Les équipes ont besoin d'un accès en temps réel aux données opérationnelles
• Le déplacement de grands datasets est d'un coût prohibitif.

Bien que la virtualisation améliore l'accès aux sources distribuées, elle est moins adaptée à l'analytique à forte intensité de compute ou à l'entraînement de modèles de ML à grande échelle, qui sont plus performants avec un traitement local et des formats de stockage optimisés.

Fédération de données

La fédération de données permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes sur plusieurs systèmes sources au moment de la requête, chaque système traitant sa partie de la demande. Au lieu d'abstraire ou d'optimiser l'accès aux données, la fédération coordonne les requêtes entre les systèmes et combine les résultats en une vue unique.

Cette approche est utile lorsque les données doivent rester en place en raison de contraintes réglementaires ou opérationnelles, ou lorsque les équipes ont besoin d'insights intersystèmes sans créer de nouveaux pipelines d'ingestion. Comme les performances dépendent des systèmes sources sous-jacents, la fédération est généralement moins adaptée à l'analytique complexe ou aux charges de travail gourmandes en compute.

Réplication des données

La réplication synchronise les copies de données sur plusieurs systèmes pour garantir la disponibilité et la cohérence. Elle peut prendre en charge :

• Reprise après sinistre
• Systèmes analytiques optimisés pour la lecture
• Applications distribuées qui reposent sur des informations à jour

La réplication peut être continue ou planifiée, en fonction des exigences de latence.

Orchestration des données

Au-delà des techniques d'intégration individuelles, l'orchestration des données garantit que les pipelines s'exécutent de manière fiable à grande échelle. L'orchestration des données coordonne l'exécution, la planification et le monitoring des flux de travail d'intégration de données, en s'assurant que les étapes d'ingestion, de transformation et de chargement s'exécutent dans le bon ordre, gèrent correctement les dépendances et se remettent des échecs. À mesure que les environnements de données se complexifient, l'orchestration devient essentielle pour l'exploitation de pipelines qui s'étendent sur plusieurs systèmes, modes de traitement et équipes.

Une orchestration efficace prend en charge des fonctionnalités telles que la gestion des dépendances, les relances, les alertes et l'observabilité, aidant ainsi les équipes à exploiter les workflows d'intégration à l'échelle.

Lakeflow Jobs prend en charge l'orchestration pour l'intégration de données et les workflows ETL en fournissant un moyen unifié de planifier, gérer et surveiller les pipelines de données sur l'ensemble du Lakehouse.

Qualité et fiabilité des données

Garantir une qualité de données élevée est essentiel pour une analytique fiable et des systèmes en aval fiables. Les données intégrées alimentant souvent des rapports, des tableaux de bord et des modèles de machine learning, leur qualité doit être mesurée et maintenue à mesure que les sources de données et les pipelines évoluent.

Métriques de qualité des données

Les organisations utilisent plusieurs indicateurs clés pour évaluer si les données intégrées sont prêtes pour l'analytique et l'utilisation opérationnelle :

• Précision : les valeurs reflètent la réalité, telles que des adresses client correctes ou des montants de transaction valides.
• Exhaustivité : les champs obligatoires sont remplis et aucun enregistrement important n'est manquant.
• Cohérence : les données restent alignées entre les systèmes, les formats et les périodes, sans valeurs contradictoires.

Processus d'assurance qualité

L'assurance qualité joue un rôle essentiel pour maintenir l'exactitude et la fiabilité des données intégrées à mesure que les systèmes évoluent. Elle comprend la validation des données et la gestion des erreurs, qui garantissent que les données transformées répondent aux normes attendues avant leur chargement dans les environnements en aval.

Les contrôles de validation confirment que les schémas, les formats et les règles métier restent intacts tout au long du pipeline de données. Avec les pipelines de données structurées (SDP) de Databricks Lakeflow, les attentes permettent aux équipes d'appliquer des contraintes de qualité qui valident les données à mesure qu'elles transitent par les pipelines ETL, offrant un meilleur insight sur les métriques de qualité des données tout en vous permettant de faire échouer les mises à jour ou d'abandonner des enregistrements lors de la détection de données non valides. Ces workflows de gestion des erreurs empêchent les données incorrectes ou incomplètes d'entrer dans les systèmes analytiques ou opérationnels, garantissant que les consommateurs en aval peuvent faire confiance aux données avec lesquelles ils travaillent.

Les systèmes de monitoring et d'alerte étendent ces protections en détectant les changements inattendus dans le volume de données, la structure du schéma ou le comportement du pipeline. Les alertes permettent aux équipes de répondre rapidement aux anomalies et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les consommateurs.

Ensemble, ces processus maintiennent la stabilité des pipelines d'intégration et garantissent des données cohérentes et de haute qualité dans l'ensemble de l'organisation.

Gouvernance et sécurité

Alors que la qualité des données se concentre sur l'exactitude et la fiabilité, la gouvernance et la sécurité définissent la manière dont les données intégrées sont gérées, protégées et utilisées de manière responsable au sein de l'organisation. Une gouvernance des données solide établit la confiance en garantissant que l'accès, l'utilisation et la conformité sont clairement définis et appliqués.

Mise en œuvre de cadres de gouvernance

Les cadres de gouvernance définissent comment les données sont collectées, stockées, consultées et gérées tout au long de leur cycle de vie. Des cadres clairs et applicables aident les équipes à maintenir la cohérence à mesure que les volumes de données augmentent et que de nouveaux systèmes sont ajoutés.

Définition et application des politiques de données

Une gouvernance efficace repose sur des politiques bien définies qui orientent la manière dont les données sont gérées entre les équipes et les plateformes. Les domaines de règles courants incluent :

• Conventions de nommage et normes de schéma
• Pratiques de conservation et d'archivage des données
• Gestion des données sensibles ou réglementées
• Contrôle des versions et gestion du cycle de vie

Lorsqu'elles sont appliquées de manière cohérente, ces politiques contribuent à réduire la fragmentation et à garantir que les données sont gérées de manière responsable dans l'ensemble de l'organisation.

Sécurité et contrôles d'accès

La sécurité est un élément fondamental de la gouvernance des données. Elle établit les protections et les contrôles d'accès qui protègent les données sensibles, empêchent toute utilisation non autorisée et aident les organisations à répondre aux exigences de conformité. Les principales fonctionnalités de sécurité sont les suivantes :

• Authentification et gestion des identités
• Contrôle d'accès basé sur les rôles
• Chiffrement au repos et en transit
• Séparation des privilèges
• Cadres de Data Sharing sécurisés

Ensemble, ces contrôles aident les organisations à protéger les données intégrées tout en permettant un accès sécurisé et gouverné pour l'analytique et les opérations.

Défis courants de l'intégration des données

À mesure que la portée et la complexité des pipelines d'intégration augmentent, les organisations sont confrontées à un ensemble commun de défis pratiques en matière de montée en charge, d'architecture et de propriété. Les défis suivants illustrent les points de friction courants et les approches utilisées par les organisations pour y remédier :

• Formats incohérents : la standardisation des schémas et des métadonnées résout les incohérences.
• Volumes de données importants : le calcul distribué et la mise à l'échelle automatique permettent un traitement efficace.
• Architectures hybrides ou multi-cloud complexes : la fédération, la virtualisation et la gouvernance unifiée simplifient l'accès inter-environnements.
• Propriété en silo : Des rôles clairs, des normes partagées et une orchestration centralisée créent de la cohérence et réduisent la fragmentation.
• Systèmes sources en évolution : la validation automatisée et les pipelines tenant compte des schémas préviennent les erreurs en aval.

Avec une stratégie d'intégration moderne, ces défis deviennent gérables. Les outils d'ingénierie des données unifiés tels que Databricks Lakeflow aident les organisations à simplifier l'intégration des données et l'ETL en réunissant l'ingestion, la transformation et l'orchestration dans un environnement unique.

Choisir une plateforme d'intégration de données

Pour relever ces défis d'intégration, il est nécessaire de disposer d'une plateforme capable de fonctionner de manière fiable avec des volumes de données croissants, des architectures complexes et des exigences de gouvernance.

Évolutivité et performance

La sélection d'une plateforme d'intégration de données implique de comprendre dans quelle mesure ses capacités correspondent à la fois aux priorités immédiates et aux demandes futures. Une considération essentielle est la capacité de la plateforme à monter en charge à mesure que les volumes de données et les charges de travail augmentent.

Les facteurs importants incluent l'ingestion à haut débit, le traitement à faible latence, la gestion efficace des schémas, le compute élastique pour les charges de travail en rafale et la prise en charge des données structurées et non structurées. Les plateformes cloud natif offrent une excellente évolutivité, car elles séparent le stockage et le calcul, ce qui permet une mise à l'échelle automatique lorsque la demande fluctue.

Exigences en temps réel

Si un cas d'utilisation nécessite des insights immédiats, la plateforme doit prendre en charge l'ingestion événementielle, le traitement à faible latence, les pipelines de streaming vers des tables et la reprise automatique après défaillance. Ces capacités permettent des applications en temps réel telles que les recommandations personnalisées, le monitoring financier et les alertes opérationnelles.

Considérations relatives au cloud et aux solutions on-premise

Le choix entre les modèles de déploiement cloud, on-premise ou hybrides dépend de facteurs tels que les exigences de conformité et de souveraineté des données, les investissements existants en matière d'infrastructure, les contraintes de latence, les compétences de l'équipe et le coût total de possession. De nombreuses organisations choisissent des approches hybrides, conservant les données sensibles ou réglementées on-premise tout en utilisant des plateformes cloud pour des analytiques évolutives.

Fonctionnalités de sécurité, de gouvernance et de métadonnées

Une plateforme d'intégration solide doit prendre en charge une gouvernance centralisée. Les fonctionnalités essentielles incluent le contrôle d'accès, la gestion des métadonnées, la visibilité du lignage des données, le chiffrement au repos et en transit, les autorisations granulaires pour les champs sensibles et les journaux d'audit pour la conformité. Une gouvernance efficace ne se contente pas de protéger les données, mais renforce également la confiance dans la fiabilité et la transparence des datasets utilisés dans l'ensemble de l'organisation.

Conclusion

L'intégration des données est le fondement des stratégies modernes de données et d'IA. En unifiant les données au sein de l'organisation, elle crée un dataset cohérent qui prend en charge l'analytique, le machine learning et l'intelligence opérationnelle. Cette vue unifiée permet la prise de décision data-driven en fournissant aux équipes des informations fiables et opportunes.

L'impact de l'intégration s'étend au-delà de l'efficacité technique. Un environnement de données connecté renforce la collaboration, réduit les redondances et révèle des insights que les systèmes cloisonnés masquent. Lorsque les services travaillent à partir des mêmes données fiables, ils peuvent agir avec plus de confiance et de rapidité.

Les organisations peuvent commencer l'intégration progressivement en évaluant les silos existants, en identifiant les opportunités à fort impact et en consolidant quelques sources critiques. À mesure que les pipelines mûrissent et que les systèmes deviennent plus complexes, une intégration solide devient essentielle pour stimuler la productivité, l'innovation et l'avantage concurrentiel à long terme.

Pour en savoir plus sur les principes d'architecture qui permettent une intégration évolutive, découvrez la formation gratuite Databricks à votre rythme : Démarrer avec l'architecture Lakehouse.

Pour la mise en œuvre de l'intégration de données et de l'ETL sur cette architecture, Databricks Lakeflow fournit une solution de Data Engineering unifiée.

Questions fréquemment posées

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

L'intégration de données est le processus consistant à combiner des données de différentes sources en une vue unifiée pour soutenir l'analyse, le reporting et la prise de décision. Cela consiste à extraire des données de divers systèmes, à les transformer dans un format cohérent et à les charger dans des environnements centralisés tels que des data warehouse, des data lake ou des lakehouses.

Pourquoi l'intégration des données est-elle importante pour les organisations ?

L'intégration de données aide les organisations à décloisonner leurs activités, à améliorer la qualité des données et à obtenir des informations complètes sur l'ensemble de leurs Opérations. Elle permet une meilleure prise de décision, améliore l'efficacité opérationnelle et le machine learning. En unifiant les données sur une base fiable, l'intégration aide également les organisations à rester compétitives à mesure que les pratiques data-driven se développent.

Quels sont les principaux types de techniques d'intégration de données ?

Les techniques d'intégration courantes incluent l'ETL, l'ELT, la virtualisation des données (création d'une vue unifiée sans déplacer les données), la réplication des données (garantissant la disponibilité via des copies dupliquées) et la fédération de données pour interroger des données sur plusieurs systèmes.

Quels défis les organisations rencontrent-elles en matière d'intégration de données ?

Les organisations sont souvent confrontées à des problèmes de qualité des données, à des sources de données fragmentées ou héritées, à l'intégration d'informations provenant de plusieurs systèmes, à la gestion de grands volumes de données et au maintien d'une sécurité et d'une gouvernance solides. Les outils d'intégration modernes, l'automatisation et des pratiques de gouvernance bien définies aident à relever ces défis et à améliorer la fiabilité à long terme.