Guide sur les données hétérogènes

Selon un récent rapport de recherche, moins de la moitié (49 %) des dirigeants déclarent pouvoir générer des insights fiables à partir de leurs données. Il s’agit là d’une opportunité de croissance largement inexploitée.

Les données hétérogènes figurent parmi les principaux défis auxquels font face de nombreuses organisations. Même lorsque les données sous-jacentes sont correctes, elles peuvent vous empêcher d’obtenir une vue unifiée des opérations ou des clients de votre entreprise, et freiner l’accès aux analyses de données et aux insights dont vous avez besoin.

Les données hétérogènes sont des données qui existent dans des systèmes, bases de données ou emplacements qui ne sont pas connectés entre eux. Par exemple, les données transactionnelles peuvent faire partie d’un système ERP, tandis que les données clients sont stockées dans une Customer Data Platform (CDP). Autre exemple : les données de vos fournisseurs résident dans leurs propres systèmes, tandis que celles de votre entreprise restent cloisonnées en interne. Des données dispersées dans des systèmes incompatibles présentent souvent des structures, des schémas et des standards de qualité différents, ce qui complique leur unification et leur analyse.

La fragmentation des données complique l’obtention d’une vue unifiée, qu’il s’agisse de vos opérations, de clients, de patients ou d’autres parties prenantes. Voici un aperçu des fonctions et capacités métier qui peuvent être affectées par les données hétérogènes.

• Temps et effort : avez-vous déjà mesuré le temps que vos équipes consacrent à rechercher les bonnes données ou à nettoyer et réconcilier des données dupliquées dans des systèmes cloisonnés ? Ce temps pourrait être mis à profit de manière bien plus productive et innovante, afin d’améliorer vos opérations et d’optimiser vos processus.
• Coûts : des données réparties dans des systèmes disparates engendrent des coûts de maintenance plus élevés. Aux investissements initiaux s’ajoutent des frais de maintenance récurrents.
• Erreurs : la réconciliation des données est souvent manuelle. Ce processus est source d’erreurs et peut finir par ébranler la confiance que vous accordez à vos données.

• Qualité : lorsque les données sont réparties dans différents systèmes, leur duplication est souvent inévitable. Dans ce cas, il devient difficile de savoir quelles données sont fiables. Vos décisions risquent alors de reposer sur des informations inexactes ou obsolètes.
• Rapidité : la déduplication et le nettoyage des données sont des opérations chronophages qui ralentissent vos prises de décision stratégiques.
• Opportunités manquées : les entreprises agiles prennent des décisions basées sur les données et avancent vite. Si vous ne démontrez pas la même agilité et rapidité, vous risquez de passer à côté d’opportunités de croissance.

• Entraînement et erreurs : des études ont montré que 56 % des responsables techniques ont gaspillé des ressources en entraînant des IA sur des données de mauvaise qualité. L’efficacité de l’IA repose sur des volumes importants de données propres, formatées de manière cohérente et intégrées, afin de générer des prédictions fiables et de prendre les bonnes décisions. Des formats de données incohérents entraînent des erreurs d’entraînement et des prédictions biaisées, tandis que les doublons et les contradictions dégradent les performances des modèles d’IA.
• Insights IA et actions d’IA agentique : lorsque les données sont dispersées dans des systèmes incompatibles aux structures, schémas et standards différents, les modèles d’IA n’ont pas accès à une vue complète et ne peuvent pas générer d’insights exhaustifs. De même, les actions d’IA agentique peuvent ne pas correspondre aux attentes.
• Temps et coûts : les efforts manuels et fastidieux qui sont nécessaires pour harmoniser des données hétérogènes peuvent considérablement retarder votre déploiement d’IA et en alourdir les coûts.

• Besoins et comportements de vos clients : lorsque vos données clients sont fragmentées dans des sources disparates, il est difficile d’obtenir une vue à 360 degrés des besoins de vos clients. Par exemple, cela peut être le cas lorsque l’historique des ventes dans la plate-forme ERP n’est pas consolidé avec les données de service issues des journaux client, ni avec leur activité web. En pratique, la vision que vous avez de ce client se limite au seul système que vous consultez. Votre organisation n’est pas en mesure de cerner ses préférences et ses comportements, et ne peut pas adapter vos produits ou services à ses besoins.
• Expérience client : les clients d’aujourd’hui s’attendent à ce que leurs marques préférées comprennent leurs préférences et leur proposent des expériences personnalisées. Par exemple, un client qui appelle un concessionnaire automobile s’attend à ce que celui-ci dispose de l’historique de ses achats et de son suivi d’entretien. Or, des données clients fragmentées, dispersées dans différents systèmes, ne donnent au concessionnaire qu’une vue partielle des interactions passées, ce qui risque de décevoir le client.

Les données hétérogènes peuvent générer des complexités d’intégration, alourdir votre dette technique et créer des problèmes de cohérence des données.

Les systèmes disparates sont souvent des systèmes hérités, conçus il y a plusieurs décennies avec des technologies obsolètes et des formats propriétaires. Ces systèmes n’ont pas été conçus pour communiquer entre eux et manquent souvent d’API pour les échanges de données. Ils peuvent également stocker des données dans des bases de données obsolètes ou des fichiers plats, et utilisent souvent des langages de programmation propriétaires nécessitant l’intervention d’experts techniques.

La maintenance de ces systèmes cloisonnés n’est pas seulement complexe sur le plan technique, elle est aussi coûteuse. Il est difficile de trouver des spécialistes informatiques maîtrisant d’anciens langages de programmation, comme le COBOL, et leur recrutement représente un investissement important. À cela s’ajoutent les coûts récurrents de licences et de support auprès des éditeurs de logiciels.

Lorsque différents systèmes stockent les mêmes données, des problèmes de cohérence peuvent survenir. Par exemple, un système pourrait définir un « client actif » comme toute personne ayant effectué un achat au cours des 90 derniers jours, tandis qu’un autre applique un seuil de 365 jours. Ces définitions contradictoires et ces règles de validation divergentes génèrent des incohérences lors de la consolidation des données, et sèment le doute quant à la version de référence à retenir.

Si les systèmes hétérogènes qui hébergent vos données sont des systèmes hérités, ils présenteront très probablement des problèmes d’évolutivité. Ces systèmes peinent à gérer les volumes de données toujours plus importants ainsi que les exigences de traitement d’aujourd’hui. Cela peut entraîner des baisses de performance, voire des pannes complètes. De même, leur architecture rigide ne permet pas d’ajouter facilement des serveurs supplémentaires, ce qui vous contraint à accepter des performances lentes ou à investir dans des mises à niveau matérielles coûteuses.

Le maintien de politiques de gouvernance des données cohérentes sur plusieurs systèmes est une tâche complexe. Chaque système peut disposer de contrôles de sécurité, de règles de rétention des données et de permissions d’accès différents, que vous devrez synchroniser manuellement pour mettre en place une politique de gouvernance à l’échelle de votre organisation.

La redondance des données accroît également les risques de sécurité. La multiplication des systèmes crée davantage de surfaces d’attaque potentielles et augmente le risque de violations, notamment en raison de protocoles de sécurité potentiellement obsolètes.

Lorsque votre organisation est prête à unifier ses données hétérogènes, plusieurs options technologiques s’offrent à vous. Votre choix dépendra de l’architecture cible souhaitée, des coûts, de la durée de mise en œuvre et des ressources disponibles.

Les plates-formes d’intégration peuvent se connecter à des sources de données hétérogènes, ingérer les données, les transformer dans un format unifié et les transmettre aux destinations cibles, comme des applications métier ou des plates-formes publicitaires. Certaines sont dotées de connecteurs préconfigurés, ce qui vous permet de créer des vues unifiées de vos données sans API ni développement sur mesure.

Le zero copy est une technique qui vous permet d’accéder aux données à leur emplacement d’origine, sans les déplacer ni les dupliquer. Les principaux avantages de cette approche : elle supprime les coûts liés au déplacement des données et améliore considérablement l’efficacité opérationnelle.

Extract, Transform, Load (ETL) et Extract, Load, Transform (ELT) sont des processus qui extraient les données de systèmes sources pour les transférer vers un système de destination. Leur différence réside dans le moment où intervient l’étape de préparation et de validation. Dans le processus ETL, cette étape a lieu avant le chargement, tandis que l’ELT effectue la déduplication une fois les données chargées dans le système cible.

Le master data management (MDM), ou gestion des données de référence, crée et maintient une source unique d’information pour les entités telles que les clients, les produits et les collaborateurs. Le MDM élimine les doublons et résout les conflits de données, offrant à l’ensemble de vos collaborateurs un accès aux informations les plus récentes et les plus fiables.

Les solutions cloud peuvent réduire les problèmes liés aux données hétérogènes, sans pour autant les éliminer totalement. La migration de données hétérogènes vers le cloud ne suffit pas à harmoniser les formats de données ni à vous doter d’une architecture de données unifiée. C’est là qu’intervient votre stratégie de données.

Voici comment le cloud peut vous aider :

• Les plates-formes cloud permettent de centraliser des données provenant de sources multiples dans des data lakes, des data warehouses ou des plates-formes de données. Les plates-formes cloud modernes sont dotées d’API et de connecteurs qui facilitent le partage des données.
• Les plates-formes cloud s’adaptent à la croissance de vos volumes de données, sans les contraintes imposées par des systèmes hérités disparates.
• De nombreuses plates-formes cloud intègrent des couches de sécurité et de conformité, ce qui vous évite d’avoir à acquérir ces solutions séparément.

Avant de vous lancer dans l’élimination des systèmes de données hétérogènes, faites le point sur les ressources dont vous disposez et les compétences associées. Voici une liste des compétences requises dans la plupart des cas.

• Stratégie de données et architecture informatique : la conception de votre future architecture nécessite avant tout de solides compétences en architecture de données. Un ou plusieurs architectes de données peuvent modéliser votre future architecture, identifier les lacunes de votre pile technologique et formuler des recommandations d’infrastructure en collaboration avec la direction informatique.
• Développement technique : selon la ou les plates-formes d’intégration et les technologies choisies, vous pourrez avoir besoin de compétences en développement ELT ou ETL, en MDM, en plates-formes cloud et en API.
• Gestion de projet : la réduction des silos de données peut s’avérer complexe. Vos chefs de projet devront communiquer avec l’ensemble de vos parties prenantes, maintenir le projet sur les rails et gérer les attentes de chacun.
• Gestion du changement : lancez vos efforts de gestion du changement en amont, en sensibilisant vos parties prenantes et vos collaborateurs à ce qui les attend et à l’impact de l’intégration des données sur leurs workflows. Prévoyez des formations qui se prolongent bien au-delà de la mise en œuvre, jusqu’à l’atteinte de vos objectifs d’adoption.

Les données d’entreprise recèlent un potentiel immense, à condition qu’elles soient unifiées.

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