Guide de la Data Integration

Lorsque les systèmes ne communiquent pas entre eux, plus rien ne va. Les agents du service client ne peuvent pas consulter l’historique des achats. Les marketeurs ne visent pas la bonne audience. Et les clients ont l’impression de n’être qu’un numéro de plus. La Data Integration transforme les silos en synergies et relie les systèmes pour créer des expériences sans couture.

Les données déconnectées ralentissent les entreprises. Les données intégrées, au contraire, aident les responsables à prendre de meilleures décisions, les agents à fournir un service plus rapide et les marketeurs à offrir des expériences personnalisées aux clients. Voyons ensemble comment fonctionne la Data Integration et la différence qu’elle peut faire.

La Data Integration vous aide à connecter des données provenant de différentes sources : applications SaaS, capteurs IoT, systèmes d’entreprise. Vous pouvez diviser le processus en trois couches clés : l’intégration conceptuelle, logique et physique.

La première étape consiste à décider quelles données doivent être unifiées et pourquoi. C’est à ce stade que les entreprises définissent leurs objectifs et alignent leurs efforts de Data Integration sur leur stratégie globale. Par exemple, une entreprise qui cherche à améliorer ses insights sur ses clients peut combiner les données CRM avec les métriques de performance du marketing et des ventes. Cela lui permet de savoir quelles campagnes génèrent le plus de leads et comment ces derniers se transforment en ventes.

Ensuite, il s’agit d’organiser la façon dont les données s’imbriqueront les unes dans les autres. L’intégration logique établit des relations entre des points de données provenant de différents systèmes, en utilisant des méthodes telles que la correspondance des schémas ou des règles de transformation des données, afin de garantir leur cohérence.

Prenons l’exemple d’une entreprise de vente au détail qui doit s’assurer que les données de son programme de fidélité correspondent à l’historique des achats effectués en ligne. En créant des règles pour aligner les identifiants des clients dans tous les systèmes, l’entreprise s’assure que chaque donnée est rattachée à la bonne personne, évitant les doublons ou les erreurs. Cette planification garantit que les données restent propres, connectées et prêtes à l’emploi.

Enfin, les données sont déplacées, fusionnées ou synchronisées dans un système cible, tel qu’un data lakehouse ou un entrepôt de données. Cette étape implique des processus de transfert, souvent à l’aide d’outils tels que les processus ETL (Extract, Transform, Load) ou de plates-formes basées sur le cloud.

Par exemple, une équipe commerciale internationale peut intégrer des données commerciales régionales dans un entrepôt de données central. Il est ainsi plus facile pour les responsables d’analyser les tendances, de prévoir les performances et de fixer des objectifs unifiés sur la base d’informations récentes provenant de toutes les régions.

Souvent, les équipes informatiques intègrent les données entre les systèmes à l’aide d’une plate-forme d’intégration comme MuleSoft, qui fournit des composants prédéfinis, tels que des connecteurs ou des modèles, des patterns d’intégration établis et des outils de gestion. Cependant, lorsqu’une solution personnalisée est nécessaire, ce sont les API d’intégration de données qui offrent aux développeurs la plus grande flexibilité, simplicité et rapidité.

L’intégration Zero Copy vous permet d’accéder aux données stockées dans plusieurs systèmes et de les analyser sans les déplacer, les copier ou les reformater. Alors que les méthodes traditionnelles comme les processus ETL déplacent physiquement les données, l’intégration Zero Copy utilise la virtualisation pour connecter les outils directement aux données en temps réel, là où elles se trouvent.

Par exemple, avec l’intégration Zero Copy, vous pouvez analyser les données de vente en temps réel directement à partir de votre base de données opérationnelle, sans les dupliquer dans un système distinct. Cette approche réduit les délais, les coûts et simplifie la conformité, ce qui est idéal pour les jeux de données volumineux ou sensibles.

Le processus ETL est l’une des méthodes les plus traditionnelles d’intégration des données. Il consiste à extraire les données des systèmes sources, les transformer dans un format cohérent et les charger dans un système cible tel qu’un entrepôt de données.

Par exemple, un retailer peut extraire des données de vente de sa plate-forme e-commerce, les transformer en supprimant les doublons et en formatant les dates, puis les charger dans un entrepôt centralisé afin de pouvoir les analyser ultérieurement. Le processus ETL fait en sorte que toutes les données restent propres et standardisées, avant de les utiliser pour établir un rapport ou prendre des décisions.

L’ELT est l’inverse du processus ETL traditionnel, en cela qu’il consiste à charger les données brutes directement dans un système cible avant de procéder à leur transformation. Dans les environnements cloud modernes, le système cible – qu’il s’agisse d’un data lake ou d’un entrepôt de données – prend en charge le traitement.

Imaginez une grande entreprise qui collecte les données de navigation de son site web. Avec l’approche ELT, les données brutes sont chargées dans une plate-forme cloud comme Snowflake, où elles sont ensuite directement traitées et analysées. Cette méthode est plus rapide pour les scénarios de big data, car elle utilise l’évolutivité des plates-formes cloud pour effectuer les transformations. L’approche ELT s’avère particulièrement efficace pour les organisations qui traitent de grands volumes de données non structurées ou qui adoptent une architecture cloud-first.

Imaginez que vous ayez toutes les données de votre entreprise à portée de main, unifiées et prêtes à l’emploi, sans avoir à déplacer ou à copier le moindre octet. Voilà ce que permet la virtualisation des données.

Au lieu de dupliquer physiquement des données provenant de diverses sources dans un emplacement central, la virtualisation des données crée une couche virtuelle intelligente. Cette couche agit comme un point d’accès unique, tirant des informations de différents systèmes en temps réel, exactement au moment et à l’endroit où vous en avez besoin.

Cette approche innovante permet d’éviter complètement le processus traditionnel, souvent lent et coûteux, de réplication des données. Les avantages sont évidents : une latence nettement plus faible, des insights plus rapides et une réduction considérable des coûts de stockage. La virtualisation des données est particulièrement efficace lorsque vous avez besoin d’un accès instantané à des analyses en direct et à des tableaux de bord dynamiques. Elle fournit des données à la demande, sans les frais généraux et les retards liés aux méthodes conventionnelles de Data Integration.

L’intégration des applications connecte les applications logicielles afin qu’elles puissent partager des données de manière fluide et rendre les workflows plus efficaces à l’échelle des systèmes. Ce type d’intégration est souvent réalisé à l’aide d’interfaces de programmation d’applications (API) .

Une équipe de vente qui utilise un système CRM, par exemple, peut l’intégrer à une plate-forme de marketing automation. L’intégration d’applications est une nécessité pour les entreprises qui cherchent à synchroniser leurs workflows opérationnels et à améliorer la productivité de leurs équipes.

Enfin, il y a aussi le streaming de données, qui prend en charge l’intégration continue des données en temps réel. Cela permet aux entreprises de traiter et d’analyser les données au fur et à mesure qu’elles arrivent. Cette approche est couramment utilisée lorsque des mises à jour ou des insights instantanés sont nécessaires.

Par exemple, une entreprise d’e-commerce peut utiliser le streaming de données pour mettre à jour les niveaux de stock instantanément lorsque les clients passent commande, afin d’éviter les ventes excessives. De même, les institutions financières s’appuient sur le streaming de données en continu pour les mises à jour en direct des marchés boursiers et la détection des fraudes.

Lorsque vos données sont intégrées, tout le monde, des agents du service client de première ligne aux responsables de département, peut prendre de meilleures décisions, travailler plus efficacement et offrir une expérience client exceptionnelle. Examinons les principaux avantages de la Data Integration.

Les données intégrées fournissent une vision complète et précise de votre entreprise, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées en temps réel. Au lieu de vous appuyer sur des informations fragmentées, vous bénéficiez d’insights et d’une vue unifiée des comportements clients, des métriques opérationnelles et des tendances du marché.

Des données unifiées et précises permettent également d’améliorer les résultats de l’IA et de l’IA agentique. Les modèles d’IA disposent de toutes les données nécessaires pour faire des prédictions précises, et les agents IA peuvent être déployés dans différents systèmes et applications pour vous apporter les résultats que vous attendez, qu’il s’agisse d’un service client transparent ou de campagnes marketing automatisées et personnalisées.

Les systèmes déconnectés entraînent souvent des doublons de données, des incohérences ou des informations obsolètes. Des données incohérentes ou erronées peuvent non seulement nuire à l’expérience client, mais aussi entraîner un gaspillage de ressources, voire un risque de non-conformité dans certains secteurs. La Data Integration résout ces problèmes en consolidant les données au sein d’une source unique d’informations. Des données propres et précises renforcent la confiance entre les équipes et soutiennent une prise de décision éclairée.

Les données unifiées rendent les processus plus efficaces, de sorte que les équipes peuvent se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée au lieu d’être constamment en recherche d’informations. Les entreprises peuvent automatiser la mise à jour des stocks en intégrant les données commerciales à leur système de chaîne d’approvisionnement. Cela garantit que les niveaux de stock sont toujours justes, évitant ainsi le surstockage et les ruptures de stock.

Les données déconnectées créent des silos, empêchant les personnes de votre organisation d’avoir une vue d’ensemble. Mais l’intégration établit un lien entre les départements, garantissant que chacun d’entre eux dispose des mêmes informations pour favoriser la collaboration et offrir des expériences client cohérentes. Le partage de tableaux de bord permet notamment que les différents services disposent des mêmes informations.

La Data Integration prépare votre entreprise à la croissance et à l’innovation en créant une base flexible et moderne. Les entreprises peuvent facilement unifier leurs données de façon évolutive, ouvrant la voie à l’adoption de technologies telles que l’IA et l’apprentissage machine. Cela signifie que vos systèmes peuvent gérer des volumes de données croissants ou de nouvelles intégrations, sans migration coûteuse ni interruption.

L’intégration Zero Copy facilite la connexion de nouvelles sources de données, telles que les CRM régionaux et toutes sortes de données stockées dans des data lakes, des entrepôts de données ou des systèmes e-commerce, directement à votre plate-forme. Les entreprises peuvent ainsi accroître la valeur de leurs investissements dans leurs data lakes et leurs entrepôts de données, tout en générant des profils clients en temps réel, des actions automatisées, des expériences personnalisées et des décisions plus intelligentes à grande échelle.

Qu’il s’agisse de gérer intelligemment des réseaux électriques ou d’améliorer des soins apportés aux patients, la Data Integration modifie la façon dont les entreprises fonctionnent et communiquent avec les personnes.

Prenons l’exemple des fournisseurs d’énergie qui doivent maintenir l’alimentation en électricité lorsque les conditions météorologiques sont extrêmes : grâce aux données intégrées provenant des compteurs intelligents, aux prévisions météorologiques et aux capteurs du réseau, ainsi qu’à l’application de l’IA pour analyser les tendances, ils peuvent anticiper les pics de demande et ajuster l’offre en temps réel. Cela leur permet non seulement d’éviter les pannes, mais aussi de repérer les problèmes de maintenance avant qu’ils ne surviennent, et donc de faire gagner du temps, de l’argent et de la tranquillité d’esprit à leurs clients.

Lorsqu’il s’agit de notre argent, chaque seconde compte. Lorsque les systèmes de données d’une banque communiquent entre eux, celle-ci peut, par exemple, détecter en temps réel une activité suspecte sur une carte de crédit. Grâce à l’intégration, la détection des fraudes devient donc plus rapide et précise. En outre, elle aide les banques à donner des recommandations personnalisées, sur les prêts ou les meilleurs produits d’épargne par exemple, sur la base d’une vue d’ensemble de l’activité financière des clients.

Prenons maintenant l’exemple d’une usine où chaque machine, capteur et système est connecté de manière fluide. Grâce aux données intégrées provenant des lignes de production, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des systèmes de contrôle de la qualité, les fabricants peuvent optimiser leurs opérations en temps réel. Par exemple, si une machine commence à montrer des signes d’usure, les algorithmes de maintenance prédictive peuvent signaler qu’elle tombera bientôt en panne, réduisant ainsi les interruptions et les coûts qu’elles engendrent. En outre, en intégrant les commentaires des clients et les données relatives aux ventes, les fabricants peuvent s’adapter rapidement à la demande du marché et veiller à ce que les lignes de production soient toujours en phase avec les souhaits des clients. Cela permet non seulement de renforcer l’efficacité, mais aussi d’améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.

Imaginons maintenant un cabinet médical où tous les détails concernant un patient sont regroupés en un seul endroit. En regroupant les dossiers médicaux, les résultats de laboratoire et même les notes de rendez-vous au sein d’un système CRM et d’autres systèmes externes, les prestataires de soins de santé peuvent prendre des décisions plus rapides et plus sûres. Qu’il s’agisse de coordonner les soins entre spécialistes ou d’adapter les traitements, la Data Integration est synonyme de meilleurs soins pour les patients et d’une réduction du travail administratif pour les prestataires.

Vous êtes-vous déjà demandé comment votre magasin en ligne préféré savait exactement ce que vous recherchiez ? La Data Integration fait le lien entre votre historique de navigation, vos achats passés et même l’inventaire en temps réel. Supposons que vous ajoutiez quelque chose à votre panier. Grâce à l’intégration, le système met instantanément à jour les niveaux de stock sur tous les canaux, ce qui permet de s’assurer que vous n’achetez pas un article déjà épuisé.

Les outils ETL traditionnels, comme Informatica et Talend, extraient, transforment et chargent les données dans des systèmes centralisés. Les plates-formes ELT adoptent une approche plus moderne, en chargeant les données brutes dans des environnements basés sur le cloud, comme Snowflake ou BigQuery, avant de les transformer.

Les outils de virtualisation des données, comme Denodo, permettent d’accéder en temps réel à des données unifiées sans les déplacer physiquement. Ils sont idéaux pour créer des tableaux de bord ou effectuer des analyses à la demande. Cependant, ils peuvent avoir du mal à s’adapter à des environnements plus vastes ou plus complexes.

Les logiciels d’intégration relient les applications à l’aide d’API afin de permettre la circulation des données entre les systèmes. Ces outils peuvent relier votre CRM ou plate-forme de données clients, par exemple, avec votre système ERP, ce qui permet de synchroniser les données automatiquement. Les outils d’intégration peuvent se connecter à de nombreuses sources de données et créer une infrastructure unifiée, afin que différentes équipes puissent travailler ensemble sur des informations cohérentes et intégrées.

Pour les entreprises qui ont besoin de mises à jour instantanées, des outils de streaming tels que Kafka et Flink assurent un flux continu de données. Ils sont particulièrement utiles dans des secteurs tels que l’e-commerce ou la finance, où la réactivité est essentielle.

Salesforce Data Cloud inclut des fonctionnalités de streaming et offre une personnalisation quasi instantanée. Par exemple, il peut mettre à jour un profil client immédiatement après une transaction ou une interaction. Qu’il s’agisse de données boursières en temps réel ou de données IoT provenant d’appareils, Salesforce permet d’agir sur les informations dès l’instant où elles sont générées.

Une entreprise moyenne gère plus de 1 000 applications. Pourtant, 70 % d’entre elles ne sont pas connectées. L’intégration de données provenant de sources multiples peut offrir des possibilités incroyables, mais elle n’est pas exempte d’obstacle. Examinons plus en profondeur les obstacles les plus courants et les moyens de les surmonter.

Lorsque les données sont stockées dans des systèmes déconnectés, cela limite la visibilité et crée des obstacles pour les équipes en contact avec les clients, telles que les ventes, le support et le marketing. Ces silos peuvent finalement conduire à des inefficacités et à des erreurs dans la prise de décision. Des plates-formes telles que Salesforce Data Cloud éliminent les silos en connectant toutes les sources de données, où qu’elles se trouvent, en une vue unifiée.

Si deux systèmes ont des enregistrements contradictoires pour un même client, les équipes risquent de perdre du temps à résoudre les écarts ou d’envoyer des messages contradictoires au client. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner un manque de fiabilité dans vos insights, des erreurs dans les rapports et une perte de confiance dans la prise de décision. Les outils de Data Integration permettent toutefois d’équilibrer les données en identifiant et en résolvant les doublons ou les incohérences.

Lorsque les volumes de données augmentent, les systèmes d’intégration ne peuvent pas toujours suivre le rythme. Les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes d’évolutivité lorsqu’elles adoptent de nouvelles technologies, pénètrent de nouveaux marchés ou traitent des flux de données en temps réel. Si vous êtes soudainement confronté aux marchés mondiaux, il est possible que vous vous rendiez compte que votre infrastructure est obsolète et que vous ne soyez pas capable de traiter les nouvelles données assez rapidement pour prendre en charge les changements de prix ou les mises à jour des stocks. La solution : en connectant vos systèmes à des sources de données modernes telles que Snowflake, vous pourrez gérer des volumes de données croissants et maintenir des performances élevées.

Lorsque vous commencez à intégrer des données et à démanteler des silos, vous réaliserez sans doute que la gouvernance est un défi majeur. Les politiques de gouvernance traditionnelles sont complexes et nécessitent des règles détaillées pour chaque élément de données et chaque utilisateur. Ces politiques doivent être unifiées, mais il est difficile de les faire évoluer à mesure que le volume et la variété de vos données augmentent.

Lors de l’intégration de sources de données multiples, il convient donc d’envisager une gouvernance évolutive. Elle vous permettra d’appliquer de manière cohérente les politiques d’accès et de masquage à l’aide de métadonnées et de balises, quelle que soit la personne qui utilise les données, qu’il s’agisse de l’IA, d’agents humains, de clients ou de collaborateurs.

Les bons outils vous mettront sur la voie de la réussite, mais une Data Integration fluide nécessite également stratégie, collaboration et planification. Utilisez ces bonnes pratiques pour éviter les pièges les plus courants.

Avant de vous lancer dans l’intégration, alignez vos objectifs sur votre stratégie de données ainsi que sur la stratégie globale de votre entreprise. Quels sont les insights que vous souhaitez générer ? Quelles sont les équipes qui en bénéficieront le plus ? L’établissement d’une feuille de route vous aide à garder le cap et garantit que chaque intégration apporte une valeur ajoutée.

Une forte gouvernance des données est essentielle pour maintenir cohérence, sécurité et conformité tout au long du processus d’intégration. Le suivi de l’historique des données et la gestion des accès renforcent la confiance dans la qualité des données et préviennent les risques réglementaires.

Votre stratégie de Data Integration doit évoluer avec la croissance de votre entreprise. Il existe des plates-formes et des systèmes conçus pour évoluer sans effort, s’adapter aux nouvelles technologies et prendre en charge les volumes de données croissants au fur et à mesure que les besoins de l’entreprise augmentent. Certaines de ces plates-formes permettent de connecter des sources de données supplémentaires, telles que les appareils IoT ou les nouveaux systèmes, sans qu’il soit nécessaire de tout repenser.

La Data Integration a un impact sur de nombreuses équipes, de l’informatique au marketing en passant par les ventes. Impliquer tout le monde dès le début permet d’aligner les priorités, d’éviter les malentendus et de s’assurer que l’intégration fonctionne pour toutes les parties prenantes. La mise en place de tableaux de bord partagés et d’objectifs clairement définis permet de maintenir l’alignement entre toutes ces équipes et de se concentrer sur la création de valeur.

Lorsque les systèmes sont connectés, les possibilités sont infinies. Les équipes travaillent plus intelligemment, les clients se sentent valorisés et les entreprises prospèrent.

Avec Data Cloud, les entreprises ne se contentent pas d’unifier leurs données grâce à la Data Integration : elles agissent dessus en temps réel, par exemple en identifiant leurs clients à forte valeur via l’IA ou en déclenchant des réponses instantanées selon les interactions en cours.

La déconnexion des données peut vous coûter du temps, de l’argent et la confiance de vos clients. Mais en choisissant les bons outils et la bonne stratégie, vous posez les bases d’une réussite à long terme. Faites le premier pas vers un avenir plus connecté et lancez-vous avec Salesforce Data Cloud.