Meilleur Plateformes d'intégration de Big Data
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En savoir plus sur Plateformes d'intégration de Big Data
Qu'est-ce que les plateformes d'intégration de Big Data ?
L'intégration de Big Data est définie comme un processus au sein du cycle de vie des données qui implique l'extraction de données à partir de sources hétérogènes et leur combinaison pour obtenir des informations unifiées perspicaces qui peuvent aider à une meilleure prise de décision.
Les plateformes d'intégration de Big Data sont les outils qui permettent d'extraire des données de diverses sources de données, puis de les trier et de les traiter. Un énorme volume de données est généré quotidiennement à partir de diverses sources. Les organisations tentent de tirer de la valeur de ces données. La plupart des données sont au format non structuré. Les données requises sont souvent réparties sur diverses sources telles que les points d'extrémité IoT, les applications, les communications ou fournies par des tiers.
Quels types de plateformes d'intégration de Big Data existent ?
L'objectif final d'une plateforme d'intégration de Big Data est de transférer et d'unifier les données provenant de sources disparates. Les gestionnaires de données peuvent mieux comprendre les différentes méthodes pour atteindre cet objectif en comprenant les différents types de logiciels d'intégration de données. Ils peuvent décider quel type de plateforme leur convient le mieux :
Intégration de données par middleware
Le middleware est un logiciel qui agit comme un matériau de liaison pour deux systèmes différents. Il connecte diverses applications et transfère les données de l'application à la base de données. Le middleware est largement utilisé pour l'intégration d'applications et la gestion des données. Lorsqu'une organisation intègre des systèmes hérités avec des systèmes modernes, le middleware est utilisé.
Consolidation des données
Ce terme est utilisé de manière interchangeable avec l'intégration de données. La consolidation des données signifie combiner les données de toutes les sources disparates. Elle élimine également les erreurs avant de les stocker dans un entrepôt de données ou un lac de données. La consolidation des données améliore la qualité des données.
Extraction, transformation et chargement (ETL)
L'ETL constitue le cœur des outils d'intégration de données même aujourd'hui. L'ETL est le processus de consolidation des données dans un entrepôt de données. Il implique l'extraction des données des systèmes sources, leur transformation au format requis et leur chargement dans le système cible.
Intégration de données d'entreprise
Bien que l'intégration de Big Data soit un terme plus large, l'intégration de données d'entreprise fait référence à la centralisation des données à travers plusieurs organisations. Cela se fait généralement lorsque les organisations traversent des fusions et acquisitions.
Quelles sont les caractéristiques communes des plateformes d'intégration de Big Data ?
Le logiciel d'intégration de Big Data est un moyen pour toute organisation de prendre des décisions éclairées. Voici les principales caractéristiques des plateformes d'intégration de Big Data :
Connecteurs de Big Data : De nombreuses applications utilisent aujourd'hui plus d'une base de données. Les connecteurs de données permettent de déplacer les données d'une base de données à une autre. Les organisations utilisent des connecteurs de Big Data pour filtrer et transformer les données dans une structure appropriée pour les requêtes et l'analyse. Les organisations peuvent bénéficier de l'évolutivité et des transmissions de données en temps réel contrairement aux lots traditionnels. Avec la popularité croissante des entreprises basées sur le cloud et axées sur les données, l'intégration avancée des données dans toute plateforme d'intégration de Big Data aide à des intégrations plus agiles, sans changements constants de schéma. IPaaS fournit des connecteurs de Big Data préconstruits, des règles métier et des cartes, qui aident à organiser les flux d'intégration.
Transformation des données : La transformation des données est le processus de changement des données d'une structure de format à une autre. Les organisations utilisent cet outil pour mieux organiser les données en les rendant compatibles avec d'autres données, en joignant des données, etc. Les processus tels que l'intégration de données, la migration de données, l'entreposage/stockage de données et le traitement des données peuvent tous impliquer la transformation des données.
Exploiter les données de sources non conventionnelles de Big Data : C'est l'une des caractéristiques clés de toute plateforme d'intégration de Big Data efficace. Les formats de fichiers courants comme les PDF sont généralement pris en charge par les outils d'intégration de données. La fonctionnalité avancée d'exploitation des données de sources non conventionnelles prend en charge des formats de fichiers comme COBOL, les sources de courriels et les fichiers XML/JSON. Les organisations utilisent cette fonctionnalité pour obtenir une analyse de données rationalisée.
Virtualisation des données : Les organisations bénéficient de cette fonctionnalité en obtenant un accès à une vue unifiée de divers systèmes disparates. Il n'y a pas de mouvement physique de données vers et depuis les bases de données. La fonctionnalité donne aux organisations un accès en temps réel à leurs données sans exposer les détails techniques des systèmes sources.
Qualité des données : Cette fonctionnalité est centrale pour toutes les plateformes d'intégration de Big Data. Lorsque les données sont de qualité excellente, il est plus facile de les traiter et de les analyser, aidant finalement les organisations à prendre de meilleures décisions.
Intégration de bases de données : La technologie des bases de données aide au stockage des données et a évolué au fil des ans. Les bases de données relationnelles, NoSQL, hiérarchiques, et bien d'autres sont des types de bases de données. La base de données NoSQL est également connue sous le nom de base de données non relationnelle. L'intégration de bases de données est généralement effectuée dans les cas de fusions et acquisitions. Deux bases de données individuelles sont intégrées pour une meilleure compréhension de la nouvelle entreprise.
Gestion de Big Data : C'est l'organisation, l'administration et la gouvernance de grands volumes de données structurées et non structurées. La gouvernance des données est une partie majeure de la gestion des données. Une stratégie de gouvernance de Big Data joue un rôle clé dans la détermination de la manière dont l'entreprise bénéficiera des ressources disponibles. Les organisations exploitent cette fonctionnalité pour garantir un niveau élevé de qualité des données.
Traitement des données : La fonctionnalité manipule les données en les collectant et en les combinant pour obtenir des informations utilisables. Avec le Big Data migré vers le cloud, les avantages du traitement des données dans le cloud peuvent être récoltés par les petites et grandes organisations.
Interface de programmation d'application (API) : Cette fonctionnalité connecte un système à un autre via des API, permettant l'échange de données entre ces deux systèmes. Elle facilite la connectivité transparente entre les appareils et les programmes.
Entrepôt de données : C'est une partie du processus d'intégration de données qui traite du nettoyage, du formatage et du stockage des données. L'une des mises en œuvre importantes de l'intégration de Big Data est la construction d'un entrepôt de données. Cela se fait en fusionnant des systèmes pour unifier les données de sources disparates. Techniquement, les entrepôts de données effectuent des requêtes et des analyses.
Quels sont les avantages des plateformes d'intégration de Big Data ?
Les entreprises d'aujourd'hui sont axées sur les données. Par conséquent, il est important de nettoyer, traiter et organiser ces données pour une meilleure prise de décision. Voici les avantages de la mise en œuvre de plateformes d'intégration de Big Data dans les organisations :
Réduction de la complexité du Big Data : Dans toute organisation, plus le nombre d'applications est élevé, plus le nombre d'interfaces est important. Le Big Data peut parfois être difficile à gérer. Cependant, le logiciel d'intégration de Big Data aide à gérer la complexité, facilitant la livraison des données à tout système et rationalisant les connexions. Cela commence par la définition des données critiques pour l'entreprise ; les données relatives aux clients, aux produits, aux sites et aux fournisseurs. Le processus global peut impliquer la mise à jour, le regroupement et le raffinement des données pour former une compréhension uniforme de celles-ci.
Évolutivité : Le Big Data est principalement non structuré et nécessite une analyse en temps réel. Les outils avancés de Big Data en association avec le cloud computing aident à connecter les données avec des événements en temps réel et à automatiser l'allocation des ressources en fonction des activités d'intégration. Lorsque les organisations disposent de plateformes de données évolutives, elles sont également préparées à une croissance potentielle de leurs besoins en données.
Meilleure prise de décision : Les organisations traitent souvent une variété de données provenant de sources disparates. L'intégration de données aide les gestionnaires à comprendre la dynamique de leur entreprise et à anticiper les changements du marché. Les données saisies manuellement peuvent souvent comporter des erreurs et donc des informations erronées par la suite. Les plateformes d'intégration aident à obtenir des données à jour, facilitant ainsi une prise de décision plus rapide et de meilleure qualité. Lorsque les données sont unifiées, elles sont accessibles à tous dans l'organisation. Cela renforce la transparence, la collaboration et maximise finalement la valeur des données.
Optimisation des coûts : Les plateformes d'intégration créent une architecture logicielle centralisée qui se connecte au système et au logiciel et permet de transporter les données de manière transparente. Cela vise à éliminer les inefficacités causées par l'utilisation de plusieurs logiciels au sein d'une organisation. Cela réduit le coût nécessaire pour stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données.
Gouvernance des données : Ce système aide à comprendre les dirigeants responsables des actifs de données dans une organisation.
Qui utilise les plateformes d'intégration de Big Data ?
Analystes de données et data scientists : Ces employés sont généralement les principaux utilisateurs des outils d'intégration de Big Data. Ils utilisent le logiciel pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise. Ces équipes peuvent être chargées de la préparation des données, du nettoyage et du traitement des données pour une analyse ultérieure.
Équipes marketing : Les équipes marketing mènent souvent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique ou même les campagnes publicitaires traditionnelles. Les données exemptes d'erreurs et perspicaces aident l'équipe marketing à exécuter des campagnes et des stratégies réussies. L'intégration de Big Data aide les équipes marketing à promouvoir l'entreprise ou son produit auprès du public cible.
Équipes financières : Les équipes financières exploitent les plateformes d'intégration de données pour obtenir des informations et une compréhension des facteurs qui influencent l'activité d'une organisation. Les équipes financières ont besoin de données en temps réel pour obtenir des informations exploitables, ce qui est possible grâce à des logiciels d'intégration de données avancés. En intégrant les données financières avec d'autres données opérationnelles, les équipes comptables et financières tirent des informations exploitables qui n'auraient peut-être pas été découvertes grâce à l'utilisation d'outils traditionnels.
Logiciels liés aux plateformes d'intégration de Big Data
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec l'intégration de données incluent :
Logiciel d'intégration de données basé sur les métadonnées : Le logiciel d'intégration de Big Data peut gérer une variété de données. Cependant, lorsqu'il est utilisé avec des métadonnées puissantes, il peut rationaliser la création et la gestion des rapports BI. Le référentiel de métadonnées fournit une vue et analyse le mouvement des données dans l'organisation.
Plateformes de gestion des données : Cette catégorie de logiciels est utilisée pour collecter, analyser et stocker de grandes quantités de données. Les plateformes de gestion des données aident les organisations à exploiter le Big Data provenant de diverses sources en temps réel, ce qui conduit à un engagement client efficace.
Logiciel de réplication de données : La réplication de données peut être un processus ponctuel ou continu. Ce logiciel vise à maintenir tous les membres de l'organisation sur la même longueur d'onde. La réplication de données implique la copie de données d'un serveur vers une base de données sur un autre serveur.
Logiciel d'analyse de Big Data : Les plateformes d'analyse de données sont d'une grande aide pour toute organisation ayant besoin de visualisation de données en temps opportun pour des analyses de haut niveau. De nombreuses industries ciblent leurs clients en utilisant l'analyse de données, ce qui aide les entreprises à offrir une expérience personnalisée et à répondre aux attentes des clients.
Logiciel d'intégration d'applications : L'intégration d'applications, comme l'intégration de données, fonctionne par lots ; cela laisse des lacunes dans la prise de mesures rapides. Les organisations peuvent bénéficier du déplacement des données en temps réel avec l'intégration d'applications pour un accès facile et des actions plus rapides.
Défis avec les plateformes d'intégration de Big Data
Gestion d'un grand volume de données : La croissance exponentielle des données provenant de diverses sources est l'un des plus grands défis de l'intégration de Big Data. Cela crée en outre des problèmes de rétention de ces données. Parfois, les données fonctionnent sur plusieurs plateformes, une combinaison d'hébergement sur site et dans le cloud. Cela donne lieu à de la complexité et la gestion peut devenir difficile.
Tâches d'intégration de données manuelles : Dans de nombreuses organisations, les data scientists sont les employés qui trouvent et préparent les données, ce qui laisse l'équivalent d'une semaine de temps pour les tâches de science des données et de travail analytique réels. Cela a poussé les entreprises à rechercher des outils pour automatiser l'ingestion et l'intégration.
Croissance des données hétérogènes : Les données hétérogènes sont un groupe de données avec des types de données non similaires. Les données sont collectées dans différents formats : structurées, non structurées et semi-structurées. Intégrer tous ces types de données disparates est un processus fastidieux et nécessiterait un outil ETL approprié. Les données sont principalement gérées par divers systèmes de gestion de données et peuvent ne pas être au même format.
Problèmes de qualité des données : Des données incompatibles ou invalides peuvent être présentes dans les données obtenues de sources disparates. Les entreprises pourraient ne pas en être conscientes, et les analyses pourraient montrer des informations avec ces données incompatibles, ce qui pourrait avoir de graves répercussions. Les informations fournies par l'analyse de données pourraient potentiellement être trompeuses. La qualité des données collectées est contrôlée en nommant un responsable de la gestion des données. Ce travail manuel peut être chronophage pour de grands volumes de données.
Quelles entreprises devraient acheter des plateformes d'intégration de Big Data ?
Commerce de détail : Cette industrie est la plus courante à utiliser des logiciels de Big Data. Ils veulent attirer plus de clients vers leur entreprise. Pour cela, ils doivent anticiper correctement ce que veulent les clients. Des informations précises peuvent aider les entreprises à identifier leurs clients cibles ainsi qu'à renforcer leur avantage concurrentiel.
Logistique : L'intégration de données rassemble différents systèmes en combinant des données et des fonctions. Les données dans l'industrie du transport et de la logistique sont stockées dans des systèmes ERP sur site et des systèmes CRM basés sur le cloud. Les solutions d'intégration de Big Data aident les organisations à surmonter des défis tels que la congestion du trafic et la mauvaise gestion de la capacité en utilisant la gestion de flotte automatisée et l'analyse basée sur le cloud. Les processus métier sont optimisés et les erreurs de transcription sont également réduites.
Éducation : La confidentialité et la sécurité des données sont d'une importance capitale dans l'industrie de l'éducation. Les outils de Big Data changent complètement le scénario éducatif. La technologie de pointe peut aider à améliorer les évaluations éducatives.
Banque et finance : L'intégration de données aide les banques à offrir une meilleure expérience client, à vendre de manière croisée, à fidéliser les clients et à améliorer la rentabilité globale. L'intégration de Big Data aide à la détection des fraudes et à la conformité.
Construction : Les grands projets d'infrastructure sont énormes en volume. Bien que la construction soit l'une des industries les moins numérisées, les organisations réalisent maintenant l'importance des données générées et qu'elles devraient être exploitées pour obtenir de meilleurs résultats. En utilisant des plateformes d'intégration de Big Data, les entreprises peuvent combiner les données de conception et de construction afin que chaque département reste sur la même longueur d'onde. Cela conduit à un meilleur suivi des données de conception de projet utilisées sur le chantier de construction.
Santé : Les plateformes de Big Data sont essentielles pour l'industrie de la santé. Les données dans le secteur de la santé sont non structurées et l'intégration de données peut s'avérer utile pour obtenir des informations précieuses. L'objectif ultime des solutions d'intégration de données dans cette industrie est d'améliorer la qualité et le coût des soins de santé pour les patients et les chercheurs.
Quel est le coût des plateformes d'intégration de Big Data ?
Le logiciel d'intégration de données est disponible à la fois sur site et sur le cloud. Le coût par type change étant donné qu'il y a certains facteurs à considérer pour chaque type. Les organisations qui envisagent de déployer un logiciel sur site sont responsables des coûts associés au matériel serveur, à la consommation d'énergie et à l'espace. Alors que le logiciel utilisant le cloud peut être facturé pour les ressources qu'il utilise et les prix augmentent ou diminuent en fonction de la quantité de logiciel consommée.
Retour sur investissement (ROI)
Les organisations achètent des plateformes d'intégration de Big Data avec l'attente d'un certain ROI. Bien qu'il existe des moyens de calculer directement les ROI, il pourrait être un peu intimidant de les utiliser ici. Cela dépend entièrement de la complexité du projet et finalement du logiciel lui-même. Le ROI peut être examiné davantage d'un point de vue informatique et d'un point de vue commercial. Le ROI sur l'infrastructure informatique, le personnel, le développement d'expertise et le coût des services est calculé. Alors que, pour les affaires, les investissements en temps, les investissements extérieurs (le coût lié aux partenaires externes impliqués dans le projet) et les coûts d'opportunité sont traités comme importants.
Mise en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data
Comment les plateformes d'intégration de Big Data sont-elles mises en œuvre ?
Il est nécessaire de définir les objectifs à atteindre en utilisant une plateforme d'intégration de Big Data. Cela aidera à mesurer le succès des projets cibles pour lesquels le logiciel d'intégration de Big Data sera utilisé. Les grandes organisations ont des données en grands volumes provenant de sources de données hétérogènes, il est donc préférable d'engager une partie externe pour mettre en œuvre le logiciel. La connectivité entre les systèmes est assurée pendant le processus. Avec une riche expérience au fil des ans, les spécialistes de ces cabinets de conseil peuvent guider les entreprises dans la connexion et la consolidation de leurs données de manière efficace en aidant l'entreprise à identifier les meilleurs fournisseurs dans l'espace qui conviendraient à leurs besoins et objectifs commerciaux.
Qui est responsable de la mise en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data ?
La mise en œuvre de l'intégration de données peut être un processus fastidieux. Dans de tels moments, il est conseillé d'avoir le soutien du fournisseur tout au long de la mise en œuvre. La taille de l'équipe peut varier de modérée à grande en fonction de la complexité du logiciel mis en œuvre. Avec des équipes interfonctionnelles, il est possible de rationaliser le processus de mise en œuvre. Avant l'utilisation réelle, il est toujours bon de tester des données d'échantillon.
À quoi ressemble le processus de mise en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data ?
Le processus de mise en œuvre global peut être effectué selon les étapes suivantes :
- Identifier et définir le projet est une étape où les organisations peuvent déterminer le format dans lequel les données consolidées doivent être afin qu'elles puissent être d'une utilité maximale pour l'organisation.
- La révision des systèmes devient cruciale à ce stade. En fonction de la connectivité, les spécialistes du conseil peuvent conseiller sur les connecteurs de données et/ou les ports SFTP pour faciliter l'échange de données.
- Définir le cadre d'intégration de données.
- Définir comment les données seront traitées.
Quand devriez-vous mettre en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data ?
Le logiciel d'intégration de Big Data est généralement requis lorsque l'organisation traite de grandes quantités de données provenant de sources disparates.
Tendances des plateformes d'intégration de Big Data
Plateformes d'intégration hybrides
Ces plateformes aident les utilisateurs professionnels à gérer des données hautement complexes. Les plateformes d'intégration hybrides intègrent des données sur site et basées sur le cloud. Ces plateformes aident à réduire les coûts et les risques.
Intégration utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
La nature perturbatrice de la transformation numérique d'aujourd'hui a ouvert la voie à de nombreux nouveaux développements dans les plateformes d'intégration. Avec l'intelligence artificielle, il est possible d'obtenir des informations précises sur les données des clients et ainsi de répondre à leurs attentes. L'apprentissage automatique aide à fournir la transparence pour prendre de meilleures décisions.
Adoption du logiciel en tant que service (SaaS) et du cloud
Le SaaS aide les logiciels traditionnels sur site à migrer vers le cloud. La facilité d'utilisation du cloud et du SaaS permet aux organisations d'utiliser les données de n'importe où, à tout moment, et de payer pour la quantité utilisée. Cela élimine également l'utilisation de matériel, rendant l'infrastructure flexible.
Blockchain pour les données et l'analyse
La technologie blockchain peut aider de plus d'une manière :
- Améliore la sécurité
- Fournit de la transparence
- Rationalise le processus d'intégration
- Simplifie les communications
- Élimine le besoin d'intermédiaires, réduisant ainsi le coût.
Comment acheter des plateformes d'intégration de Big Data ?
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes d'intégration de Big Data
Si une entreprise débute et cherche à acheter sa première plateforme d'intégration de Big Data, ou peut-être qu'une organisation doit mettre à jour un système hérité, où qu'une entreprise en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'intégration de Big Data pour l'entreprise.
Les points de douleur particuliers de l'entreprise peuvent être liés à tout le travail manuel qui doit être effectué. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, le besoin est de rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui devront utiliser l'outil d'intégration de Big Data, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris les fonctionnalités budgétaires, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'intégration de Big Data.
Comparer les produits des plateformes d'intégration de Big Data
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de candidats, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions d'intégration de Big Data.
Conduire des démonstrations
Pour garantir que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équivalente et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection des plateformes d'intégration de Big Data
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Une équipe de trois à cinq personnes avec des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique suffiraient. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.
Négociation
Comme les plateformes d'intégration de données concernent toutes les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection doit comparer des données importantes telles que les métriques de tarification d'un fournisseur particulier, l'étape à laquelle se trouve l'organisation acheteuse, ainsi que les termes et conditions de l'organisation.
Décision finale
Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.