Publié le 28 novembre 2023
Contributeurs : Phill Powell, Ian Smalley
Comme le terme l’indique, la consolidation des données consiste à recueillir des données provenant de différentes sources et à les regrouper au même endroit. Ce processus offre aux utilisateurs un point d’accès unique pour interagir avec les données et favorise l’analyse de ces dernières.
On utilise souvent le terme « données » pour désigner une agrégation d’informations, comme si chaque unité avait la même structure et le même objectif. Mais la réalité est bien différente. Pour la plupart des entreprises, les données, c’est bien plus qu’un panier rempli de pommes. Certes, plein la plupart du temps, ce panier contient des données aux formats plus variés les uns que les autres (pommes, bananes, oranges, etc.).
Parce que les entreprises axées sur les données s’appuient sur différents types de données provenant d’une multitude de sources, les plus avant-gardistes se tournent désormais vers les outils de consolidation des données pour gérer plus efficacement l’immense quantité d’informations stockées dans leurs entrepôts de données.
Ces informations commencent leur parcours sous forme de données brutes, que les entreprises peuvent analyser à des fins décisionnelles. À ce stade, il appartient à l’entreprise d’exploiter efficacement ces analyses. Toujours est-il qu’elle disposera d’un accès plus complet et immédiat aux données pour éclairer sa prise de décision.
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La consolidation des données (souvent appelée « intégration de données ») offre plusieurs avantages significatifs :
Globalement, le principal avantage à long terme de ce processus est probablement sa capacité à fournir à chacun des données pertinentes afin d’éclairer la prise de décision au sein de l’entreprise, tous services et postes confondus. La consolidation des données permet également aux entreprises d’analyser l’ensemble des informations réunies sur leurs clients et d’appuyer leurs actions sur ces indicateurs afin d’améliorer leurs interactions avec le public.
Centraliser ses données présente également l’avantage de pouvoir les analyser afin de détecter les inefficacités qui pénalisent financièrement l’entreprise. Les corriger permet de réduire ses coûts. Qui plus est, le processus de consolidation améliore la qualité des données et fiabilise donc les systèmes d’information.
Voilà une question que peu d’entre nous se posent : combien de temps chaque collaborateur passe-t-il à passer au peigne fin le patrimoine de données recueilli par l’entreprise pour trouver les informations dont il a besoin ? Cette perte de temps est d’autant plus importante si les actifs sont difficiles à localiser. Mais il existe une meilleure option, qui consiste à centraliser toutes ces données, plus variées les unes que les autres, dans un référentiel unique tel qu’un entrepôt de données afin de réduire les tâches chronophages.
Sans lien direct avec la consolidation des données, il convient néanmoins de noter que les opérations de reprise après sinistre se dérouleront sans doute mieux si les données de l’entreprise sont regroupées dans un référentiel central et si elles ont été traitées et nettoyées.
De plus en plus de méthodes sont appliquées pour mener à bien les projets de consolidation des données.
La technique la plus importante est appelée ETL (« extract, transform and load », en français « extraction, transformation et chargement »). La première étape de ce processus consiste à utiliser les outils ETL pour extraire des informations à partir des sources de données. Ensuite, ces données sont converties au format informationnel standard avant d’être chargées vers la destination sélectionnée.
L’ELT (« extraction, chargement et transformation ») est une approche alternative, plus récente de l’ETL. La réorganisation des étapes est essentielle. Avec l’ELT, les données sont extraites, puis chargées dans une zone de préparation. Ici, les données sont étudiées sous différents angles par les différentes entités de l’entreprise, pour ensuite être transformées.
La centralisation des données dans un référentiel unique est une approche pratique. Afin de renforcer la sécurité des données, on peut opter pour un entrepôt de données, qui accueille les jeux de données provenant de différents systèmes sources. Les outils ETL sont ensuite utilisés pour automatiser les données et les consolider dans l’entrepôt.
Le déploiement d’un entrepôt de données permet, entre autres, de nettoyer et de traiter les données. Le data lake, quant à lui, est un simple référentiel dépourvu de fonctionnalités de traitement. Le data lake est essentiellement un endroit de stockage des données au format brut. C’est là que les entreprises déposent généralement leurs données obscures.
C’est une simple question d’échelle. L’entrepôt de données est conçu pour accepter et stocker toutes les données. Le datamart n’est rien d’autre qu’un entrepôt de données plus petit, à vocation beaucoup plus restreinte. Au sein d’une entreprise qui utilise un entrepôt de données, chaque service ou groupe peut donc disposer d’un datamart adapté à ses besoins spécifiques.
À l’ère de l'automatisation, le codage manuel devient désuet. Néanmoins, les tâches de consolidation des données simples restent de mise dans bon nombre de situations. Ce travail de codage manuel est accompli par les ingénieurs de données. Le code écrit par l’ingénieur permet de rassembler les données au même endroit.
Une autre solution de consolidation des données à prendre en compte est la virtualisation des données, qui consiste à conserver les données dans leurs silos actuels et à les consulter grâce à une couche de virtualisation que l’on ajoute à chaque source de données. Malheureusement, cette méthode présente des limites, notamment une évolutivité restreinte.
En perpétuelle croissance, le big data ne cesse de secouer le paysage technologique, et ce n’est pas près de changer. Pour la période 2022-2030, le cabinet Acumen Research and Consulting prévoit un taux de croissance annuel du big data d’environ 12,7 % (lien externe ibm.com). Selon ses prévisions, ce marché évalué à 163,5 milliards de dollars en 2021, devrait atteindre une valeur de 473,6 milliards de dollars en 2030. L’expansion du marché du big data s’accompagne d’un besoin accru de consolidation des données.
L’automatisation des processus manuels liés à la consolidation des données s’est elle aussi fortement développée ces dernières années. Cela se produit dans un contexte où les data scientists se font plutôt rares. On estime que lors des processus de consolidation, les équipes de science des données passent plus de 60 % de leur temps (lien externe à ibm.com) à nettoyer et à traiter les données. Ces processus peuvent et doivent être automatisés (et le seront de plus en plus).
Face au risque persistant et croissant de cyberattaques, dont celles par ransomware, la sécurité des données demeure une priorité absolue. En réponse, les entreprises se tournent vers des options plus sûres telles que les pipelines de données, qui déplacent, stockent et analysent les données.
Un autre concept récemment développé répond au besoin croissant de protéger la vie privée des consommateurs, notamment à la suite d’une série de cyberattaques très médiatisées, qui se sont soldées par la diffusion massive de données sur les consommateurs. Appelé « data clean room », ce nouveau type d’environnement est adopté de plus en plus pour sécuriser les interactions. En effet, ces dernières sont structurées de manière à limiter la quantité d’informations que les entreprises recueillent au sujet des consommateurs.
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