Guide sur les données unifiées : définition et enjeux

FedEx faisait face à un problème de données qui freinait sa croissance. Après avoir consulté Fedex.com pour obtenir des tarifs d’expédition internationale, des centaines de clients professionnels finissaient par abandonner leurs devis en cours de route, de la même manière que les consommateurs abandonnent parfois leur panier dans l’e-commerce. FedEx avait alors besoin de trois semaines pour croiser manuellement l’activité web récente avec les données d’expédition afin d’identifier les clients à qui envoyer un nouveau devis. Ce délai se traduisait par d’importantes pertes commerciales.

Le problème de FedEx ? L’absence de données unifiées. Et FedEx n’est pas un cas isolé : en moyenne, une entreprise utilise plus de 1000 applications, dont 70 % restent déconnectées, laissant ainsi de nombreuses opportunités de croissance inexploitées.

Ce guide vous explique pourquoi les données unifiées sont indispensables, en quoi l’unification des données est une étape clé pour améliorer la qualité de vos données et démultiplier la puissance de l’IA, et comment lever les obstacles les plus courants en chemin.

Les données unifiées sont des données issues de différents systèmes, plates-formes ou applications, regroupées au sein d’une plate-forme ou d’une vue unique. Vous pouvez par exemple consolider les données de votre ERP, de votre CRM, ainsi que de vos data lakes et entrepôts de données internes ou externes. Les données unifiées sont l’opposé des données cloisonnées et fragmentées. Une fois vos données unifiées, il vous suffit d’accéder à une seule plate-forme ou vue pour trouver ce dont vous avez besoin.

Il n’est pas nécessaire de déplacer les données pour les unifier. La virtualisation des données et l’intégration zero-copy font partie des technologies qui offrent tous les avantages de l’unification sans déplacement physique des données, comme nous le verrons plus loin.

Quelle que soit la technologie utilisée, l’objectif reste le même : intégrer les données de différentes sources dans une vue unique et accessible, afin que chaque membre de votre organisation puisse accéder aux données nécessaires, indépendamment de son département ou de la « propriété » des données.

FedEx a décidé de mettre fin à de nombreux systèmes cloisonnés qui empêchaient les équipes marketing et commerciales de contacter les clients professionnels ayant abandonné leur panier. Pour ce faire, l’entreprise a unifié ses données de navigation web, d’opportunités commerciales et d’expédition. Aujourd’hui, FedEx est capable d’identifier des clients inactifs en quelques heures, là où il lui fallait auparavant plusieurs semaines. Si les données indiquent qu’un client n’a pas encore initié d’expédition, FedEx peut choisir comment interagir : parcours e-mail, campagne commerciale ou publicités ciblées sur son site web. L’unification des données a offert à FedEx une vue à 360 degrés de ses clients, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles opportunités de croissance.

L’importance des données unifiées est encore plus grande à l’ère de l’IA et de l’IA agentique. L’automatisation, l’efficacité opérationnelle et les informations générées par l’IA peuvent stimuler la croissance et réduire les coûts des entreprises dont les données sont bien structurées. Des données fragmentées, cloisonnées ou de mauvaise qualité freineront votre progression et vous priveront des bénéfices de l’IA. Précipiter un modèle d’IA en production n’est pas une alternative viable non plus : sans socle de données solide, vous vous exposez à des résultats d’IA peu fiables qui peuvent, à terme, nuire à votre image de marque.

Après l’IA prédictive et l’IA générative, nous sommes désormais entrés dans l’ère de l’IA agentique, qui non seulement génère du contenu, mais peut aussi dialoguer, agir de façon autonome et s’adapter. Les agents IA sont capables de raisonner non seulement à partir des prédictions qu’ils formulent sur de grands volumes de données, mais aussi en percevant leur environnement et en prenant des décisions en toute autonomie.

Mais comme on le sait désormais, la qualité des résultats d’une IA dépend directement de celle des données qui l’alimentent. Des données fiables et une plate-forme unifiée donnent à vos agents IA le carburant dont ils ont besoin pour formuler des prédictions précises, automatiser le service client, ajuster vos campagnes marketing en temps réel ou rééquilibrer vos stocks en fonction des pics saisonniers. Tout cela se traduit par une meilleure expérience client, des économies, des gains d’efficacité opérationnelle et encore plus de croissance.

Aujourd’hui, 80 % des clients accordent autant d’importance à l’expérience proposée par une entreprise qu’à ses produits et services. Pensez à l’expérience que vous offrez à vos clients lorsque leurs données sont dispersées dans plusieurs systèmes : vos agents du service client, par exemple, reçoivent des appels de clients mécontents sans avoir accès à leur activité récente sur le web, et sont donc incapables de leur faire des suggestions pertinentes. Ou encore, comme FedEx, vos équipes marketing et commerciales ne contactent pas les prospects au bon moment, laissant ainsi des opportunités à vos concurrents.

Le fait de consolider les données issues de différentes sources en une vue à 360 degrés vous offre une connaissance approfondie de vos clients : non seulement leur historique transactionnel et leurs données démographiques, mais aussi leurs interactions sur les réseaux sociaux, leur activité de navigation, leurs préférences et leurs précédents échanges avec votre entreprise. Ce profil unifié constitue le socle d’une expérience client d’excellence : un atout décisif aujourd’hui, dans des marchés compétitifs et propulsés par l’IA.

Quelle est la valeur d’une prise de décision en temps réel pour votre entreprise ? Des millions, potentiellement. Prenons l’exemple d’un prestataire logistique ou d’une société de transport routier : en combinant des flux en temps réel de données météorologiques, cartographiques, de trafic et même satellitaires avec ses propres informations d’itinéraires, un tel prestataire peut éviter des retards coûteux et mettre à jour les délais de livraison pour ses clients.

Des décisions comme celles-ci reposent sur des données unifiées. L’analytique en temps réel permet de collecter, traiter et restituer les données en flux continu, pour disposer des informations les plus actualisées. C’est là, bien entendu, que l’IA et l’IA agentique excellent. Un agent IA dans le secteur de la santé, par exemple, peut analyser des résultats de laboratoire provenant de plusieurs sources et suivre de manière proactive la propagation de maladies en classifiant les données en cas confirmés, suspectés ou probables d’infections, avant que la situation ne s’aggrave.

Maintenir des architectures de données en double est coûteux. Vous devez en effet faire face à :

• Des coûts de stockage liés à la duplication des données
• Des coûts d’ingénierie supplémentaires pour développer et maintenir des applications sur différentes piles de données
• Des coûts additionnels pour sécuriser et gouverner des architectures de données en double
• Des coûts liés à des processus inefficaces, des reprises et une productivité gaspillée
• Des coûts d’opportunité liés à des pertes commerciales et au frein à la croissance. Vous pourriez, par exemple, ne pas être en mesure d’exploiter un nouveau segment ou de pénétrer un nouveau marché, faute de visibilité sur l’ensemble de votre organisation.

Une plate-forme unifiée peut réduire vos coûts et positionner votre entreprise sur la voie de la croissance. Pensez aux standards d’expérience imposés par Amazon ou Apple. Aller à la rencontre de vos clients, avec la simplicité et la fluidité qu’ils attendent, est indispensable pour que votre entreprise prospère. Une vue unifiée de vos données vous donne l’agilité nécessaire pour agir vite et proposer les services premium que vos clients exigent.

Les silos de données se sont multipliés au fil du temps, à mesure que les entreprises ont continué d’ajouter des systèmes et des applications à leur pile technologique. Ces données, gérées par des équipes distinctes, ne sont pas facilement accessibles aux autres services.

L’unification des données démocratise l’accès à l’information. Votre équipe marketing n’aura plus besoin de solliciter l’équipe d’analyse pour obtenir un rapport sur les dernières performances publicitaires, ni d’attendre des semaines pour en voir les résultats. Les équipes commerciales peuvent visualiser vos campagnes marketing et mesurer leur efficacité ; vos commerciaux disposent ainsi de toutes les données nécessaires pour collaborer avec chaque équipe en contact avec vos clients et prendre des décisions au bon moment.

Les données unifiées peuvent s’accompagner de leur lot de défis, liés principalement à la qualité des données, aux systèmes hérités et aux volumes de données à traiter.

Les entreprises collectent aujourd’hui d’immenses quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, dont 70 % restent enfermées dans des silos. Ces données sont généralement organisées selon des modèles différents et peuvent être dupliquées. Par exemple, un système financier peut suivre les revenus par client, tandis que le CRM contient des informations à jour sur le nouveau DSI d’une entreprise ou les opportunités commerciales en cours de négociation. Les informations clients et les prévisions de revenus deviennent alors peu fiables et doivent être réconciliées.

Dan O’Leary, Senior Director of Partnerships chez Box, une plate-forme de gestion intelligente de contenu (GIC), résume ainsi la problématique :

Les problèmes de qualité des données freineront vos initiatives en matière d’IA et d’IA agentique. Au moment d’unifier vos données, portez une attention particulière aux points suivants :

• Nettoyage des données : identifier et supprimer les erreurs, inexactitudes et incohérences dans vos données
• Normalisation : standardiser les formats de données et les rendre exploitables pour la recherche d’informations, l’IA et les modèles d’apprentissage machine
• Validation : vérifier de manière systématique que les données sont conformes aux critères définis
• Gouvernance des données : les règles et politiques qui définissent comment vos données seront utilisées et par qui

Il est également conseillé de réaliser des audits réguliers, en utilisant les outils les mieux adaptés à votre activité et aux objectifs de votre stratégie de données.

Cette année, notre monde générera environ 147 zettaoctets de données. L’intégration des volumes massifs de données que les entreprises collectent aujourd’hui représente un défi technique et opérationnel de taille. Et ce flux ne s’arrêtera pas. Pensez donc à prévoir un espace de stockage suffisant, à recourir au partitionnement des données (division des grands jeux de données en partitions pour en faciliter la gestion), ainsi qu’aux bons outils de traitement des données et d’IA.

Vous pouvez choisir d’unifier vos données en interne, ou par le biais d’une plate-forme de données cloud qui centralise les données issues de différents data lakes, entrepôts et bases de données. La bonne plate-forme nettoiera, normalisera et contextualisera vos données pour les rendre exploitables par l’IA. Les fournisseurs cloud peuvent gérer des volumes de données considérables, sans que vous ayez à vous soucier de l’espace de stockage. Certains proposent également des frameworks intégrés de data governance et de sécurité.

Les systèmes hérités s’accompagnent souvent de processus obsolètes qui freinent vos efforts de digitalisation et entravent l’innovation. Par système hérité, on entend toute application logicielle, tout matériel ou tout langage de programmation dépassé. L’unification des ERP, bases de données et autres systèmes d’enregistrement hérités est une étape clé pour moderniser votre architecture de données. Mais ces systèmes étant généralement incompatibles entre eux, le processus peut s’avérer complexe.

Une fois que vous avez décidé d’unifier vos données et de les préparer pour l’IA, plusieurs technologies s’offrent à vous. Et vous en utiliserez probablement plus d’une.

• La virtualisation des données, qui crée une couche d’accès unique aux données, permet à vos équipes de gérer les données comme si elles étaient unifiées, sans les déplacer ni les dupliquer.
• Les interfaces de programmation applicative (API) sont des spécifications permettant aux systèmes logiciels d’interagir et d’échanger des données. Les API peuvent être propres à un secteur d’activité ; par exemple, une API pour le commerce .
• Le processus Extract-Transform-Load (ETL) permet de transférer des lots de données entre différents systèmes.
• L’intégration zero-copy, contrairement à l’ETL, ne déplace ni ne transfère les données. Elle crée des « tables virtuelles » en arrière-plan, permettant à un système de décrire ses données à un autre.

Imaginez que vous veniez tout juste de finaliser votre nouvelle architecture d’intégration et qu’une technologie d’intégration supérieure fasse son entrée sur le marché. Vous n’auriez alors d’autre choix que de tout revoir. C’est précisément pour cela que la flexibilité est essentielle. Anticipez les sources ou formats de données supplémentaires que vous pourriez avoir à intégrer à mesure que votre entreprise évolue, et trouvez le juste équilibre entre une structure unifiée et la capacité à accueillir de nouvelles sources et de nouveaux formats de données à l’avenir.

L’unification des données peut apporter des bénéfices considérables à votre organisation, quel que soit votre secteur d’activité. Voici quelques exemples concrets.

• Santé : un agent IA dédié au secteur de la santé peut analyser des rapports issus de sources multiples pour classer intelligemment les résultats de laboratoire, par exemple les maladies infectieuses en cas confirmés, suspectés ou probables, afin de prévenir la propagation.
• Finance : un prestataire de services financiers peut segmenter ses données clients unifiées en temps réel et s’appuyer sur l’IA agentique pour lancer des campagnes automatisées et pertinentes au bon moment.
• Commerce de détail : un détaillant peut collecter et mettre à jour les données clients issues des interactions web, mobiles et en magasin en temps réel, afin de personnaliser les offres adressées à chaque client.

Quelles perspectives pour les données unifiées ? Voici deux grandes tendances à suivre de près.

1. Unification des données pilotée par l’IA : les assistants IA et les workflows optimisés par l’IA, intégrés aux outils d’intégration de données, promettent de simplifier l’unification et de faire évoluer la gestion des données vers le libre-service.
2. Data mesh : il s’agit d’une architecture qui décentralise la propriété des données en la confiant aux entités de l’organisation les plus proches de ces données. Quel que soit le « propriétaire » des données au sein de l’organisation, le data mesh garantit que celles-ci sont réutilisables, fiables et sécurisées.

L’unification des données ne se résume pas à des outils ou des technologies. Pour dépasser les silos de données et les initiatives organisationnelles cloisonnées, vous devez faire évoluer les modes de collaboration et de définition des objectifs. Intégrez la conduite du changement à vos réflexions sur les outils et plates-formes, afin que vos efforts d’unification s’alignent sur des objectifs commerciaux mesurables.