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Data Integration

Le traitement des données est incontournable pour toute société

Que ce soit des données de clients, commandes, gestion, suivi, livraison, les données sont au coeur de tout système d'information. La Data Integration a pour objectif de traiter des données multiples et hétérogènes tant sur leur contenu que sur leur format, accroitre leur valeur et les mettre à disposition d'un tiers .

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Apports

Socle Indispensable

Constituer le socle de tous les traitements de la donnée.

Utilisation multiple

Être utilisé par différents consommateurs (internes, externes, partenaires, clients) suivant leurs besoins.

Croiser

Croiser les données grâce à plusieurs systèmes afin d’être complétées et mieux valorisées.

Exposition

Disposer des données est important mais il faut pouvoir/savoir les utiliser en les exposant le plus efficacement et sécuritairement.

Cas d'usages

La Data Integration peut s’illustrer notamment par :

DataHub

La création d’un DataHub, c’est-à-dire une source de données centralisée, a l’objectif de mettre à disposition les données pour tous. Imaginons un ERP qui reçoit des informations d’applications du SI et qui en envoie avec un décalage à J+1. Avoir une base de donnée centralisée, dont le modèle est maitrisé et évolutif, peut permettre de garantir le bon fonctionnement de tout le SI.

Migration

La migration d’applications, c’est-à-dire passer d’une application à une autre ou simplement changer de version.
En passant d’un CRM à un autre par exemple, il est évident que le modèle de données sera différent même si les données sont similaires. Il est donc nécessaire de faire un mapping pour pouvoir utiliser la nouvelle application avec les anciennes données.

DataWareHouse

La création de DataWareHouse ainsi que de Datamarts pour permettre à un outil de reporting de restituer des données. En effet, si ces outils intègrent souvent des fonctionnalités de Data Integration, il est nécessaire de disposer de données centralisées et fiables. En effet, rien n’est pire que d’avoir plusieurs rapports qui représentent des valeurs différentes pour les mêmes indicateurs.

Technologies utilisées

 

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