À l’heure actuelle, les organisations gèrent d’immenses quantités de data provenant de différentes sources et stockées dans de nombreux emplacements. Il est parfois difficile d’avoir une vue d’ensemble lorsque les data sont réparties sur différentes plateformes. La compréhension globale des data agrégées peut être très intéressante dans le cadre des processus de prise de décisions. Il est également utile de savoir à quel niveau les data spécifiques interviennent et comment elles interagissent avec d’autres éléments de data pour obtenir des informations qui sont autrement cachées ou difficiles à déverrouiller sans une vision à 360° de la situation. En comprenant chaque aspect des informations de votre organisation, les dirigeants évaluent plus facilement et avec une confiance renforcée leur propre entreprise ainsi que son environnement concurrentiel.

L’incorporation des outils d’intégration de data à leur écosystème permet de combiner des data distinctes sur plusieurs emplacements, de les rendre compréhensibles, et enfin, de les charger dans une unité de stockage de data centralisée pour en tirer des informations commerciales précieuses.

Cet article explique tout ce qu’il y a à savoir sur l’intégration de data et présente les 15 meilleurs outils en la matière de l’année 2023. Lisez la suite pour obtenir plus de détails et satisfaire votre soif de connaissances.

Qu’est-ce que l’intégration de data?

Le processus d’intégration de data consiste à consolider les data disponibles sous différentes formes ou structures depuis diverses sources en une seule destination centralisée. Il peut s’agir d’une database, d’un datawarehouse ou de toute autre destination. L’objectif est de fournir une vision complète et holistique à 360 degrés des data de l’organisation. Grâce à l’intégration de data, les entreprises peuvent utiliser des data brutes pour soutenir et améliorer la valeur commerciale tout en proposant des informations essentielles sur les opérations et les besoins des consommateurs.

Intégration de data ou ETL

Intégration de data ou ingestion de data

Maintenant que nous savons ce qu’est l’intégration de data, passons à leur ingestion pour comprendre ce qui les différencie !

Le processus d’ingestion de data consiste à les déplacer d’une source ou d’un emplacement à l’autre afin de les stocker dans un data lake, une database ou un datawarehouse. Une fois extraites de leur forme originale, les data sont transformées en une forme appropriée à des fins de stockage. Les data sont généralement extraites de fichiers CSV, Excel, JSON et XML, puis chargées sur le système cible.

Les data ne sont toutefois pas traitées avant d’être chargées vers la destination choisie lors de l’ingestion. Elles sont simplement transférées d’un système à un autre. Les data sont donc envoyées dans leur forme originale, sans modification ni filtrage.

Le processus de collecte et de transmission de data à partir de nombreuses sources d’entrée vers le stockage cible en vue d’un traitement ultérieur est appelé ingestion de data. L’intégration de data consiste également à rassembler des data brutes provenant de diverses sources, à les transformer et à les charger dans un datawarehouse ou la destination souhaitée.

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À quoi servent les outils d’intégration de data?

Notre monde change rapidement ; l’intégration de data doit donc être évolutive et compatible avec différents clouds. L’intégration manuelle des data est longue, coûteuse, sujette aux erreurs et nécessite de nombreuses ressources d’ingénierie. Il va sans dire que cette tâche chronophage implique de surveiller constamment l’écosystème des data afin d’éviter d’en perdre une seule.

Ce défi a donné naissance à des outils d’intégration de data offrant la flexibilité et l’évolutivité dont les entreprises ont besoin pour rester en phase avec les nouveaux cas d’utilisation des big data. Les outils d’intégration de data sont des solutions logicielles qui ingèrent, consolident, transforment et transmettent les data de leur emplacement d’origine à un emplacement de destination, et qui mappent et nettoient les data. Ils permettent de simplifier le processus, de renforcer son efficacité et d’éviter les complications. ‍

Défis liés à l’intégration de data

Les trillions d’octets de data générés chaque jour ont fait de l’ETL et de l’intégration de data des éléments essentiels aux entreprises. Les entreprises doivent désormais intégrer, gérer et organiser les data disponibles à partir de sources diversifiées et les exploiter pleinement. Les développeurs ont souvent du mal à utiliser les outils ETL et d’intégration de data à mesure que l’organisation s’agrandit et que le volume de data augmente.

L’intégration de data est un processus complexe. Il s’agit d’une tâche fastidieuse et difficile à mettre en œuvre. Voici quelques-uns des problèmes les plus courants auxquels les organisations sont confrontées :

‍Qualité de data :

Les data obsolètes, incorrectes, insuffisantes ou mal préparées limitent parfois leur utilité et leur fiabilité. Cela entraîne des incohérences au niveau des data, un ralentissement de leur intégration et des résultats inexacts. L’agrégation de nombreux formats de data provenant de sources multiples peut également nuire à leur qualité et mener à des conclusions erronées et à la prise de mauvaises décisions.

Volume de data :

‍Il est parfois difficile de traiter efficacement les data avec des platesformes traditionnelles lorsque le volume de data à intégrer est très important.

Sécurité :

‍Les organisations doivent être particulièrement vigilantes lors de l’intégration de data afin de garantir la sécurité de ces dernières. Il est essentiel d’appliquer des mesures de sécurité strictes pour protéger les data sensibles. Cela implique de mettre en place des mécanismes de contrôle d’accès visant à limiter le nombre de personnes autorisées à consulter les data et de les crypter avant qu’elles ne soient livrées ou chargées dans un système cloud.

Évolutivité :

Le volume de data augmente à mesure que les organisations se développent, ce qui les oblige à faire évoluer le processus d’intégration de data. Il convient donc de faire un choix raisonnable et axé sur l’avenir pour éviter de perdre des possibilités ou des informations essentielles en raison de la lenteur ou de l’obsolescence du traitement des data.

Coût :

‍L’intégration et l’ingestion de data nécessitent d’y consacrer du temps et de l’argent. Les coûts varient considérablement en fonction de la complexité du projet. Il est donc essentiel d’examiner les ressources nécessaires et leur incidence sur le budget.

Différentes sources de data :

Les formats, les structures et les schémas des data disponibles dans de nombreuses sources varient. Il convient généralement de modifier et de mapper les data de manière approfondie afin de les intégrer depuis toutes vos sources. L’intégration de data stockées dans de nombreux emplacements, tels que les réseaux et systèmes cloud, ainsi que les infrastructures locales, est désormais un véritable défi.

Inefficacité des solutions d’intégration :

Les systèmes d’intégration mal développés ou exécutés peuvent enregistrer de mauvaises performances en fonction de la charge de travail. Ils ne permettent pas de mapper des data issues de différentes sources, ou sont incompatibles avec divers types et structures de data.

Types d’outils d’intégration de data

1. Au niveau local :

Ces outils d’intégration de data constituent la solution idéale pour les organisations qui souhaitent combiner des data dans différents formats provenant de nombreuses sources locales. Ils sont hébergés sur un réseau local/cloud privé avec des connecteurs natifs qui ont été réglés pour le chargement par lots à partir de diverses sources de data.

2. Sur le cloud :

Grâce aux outils d’intégration de data basés sur le cloud et aux platesformes d’intégration en tant que service (iPaaS), les organisations accèdent à des applications et à des data provenant de sources multiples et les gèrent dans un datawarehouse basé sur le cloud. Le décloisonnement des logiciels permet à l’entreprise de surveiller et de contrôler différentes applications à partir d’un système unique et centralisé. Les outils d’intégration cloud aident les équipes informatiques à réduire la fracture numérique grâce à l’intégration sur le cloud, c’est-à-dire en réunissant différentes applications basées sur le cloud au sein d’une plateforme unifiée.

3. Open-source :

Voici les meilleures options pour ne pas avoir à utiliser des outils de développement de logiciels d’entreprise exclusifs, et bien souvent onéreux. Elles permettent également d’exercer un contrôle total sur les data internes.

4. Exclusif :

C’est essentiellement le prix de ces outils qui les différencie des outils open-source. Ils ont avant tout été créés pour s’adapter de manière optimale à des cas d’utilisation particuliers au sein des entreprises.

‍Facteurs clés relatifs aux outils d’intégration de data

Il est indispensable d’améliorer les outils d’intégration de data dans le monde entier et dans de nombreux secteurs. La demande évolue également en fonction des exigences de l’entreprise en matière d’intégration de data issues de diverses sources, ainsi que de leur volume et de leur complexité.

Il est possible d’établir une procédure visant à automatiser les tâches manuelles et à rationaliser les processus et ainsi garantir une grande précision pour chaque cas d’utilisation de l’intégration de data de l’entreprise. Le système d’intégration de data regroupe les tâches fondamentales de fusion, de nettoyage et de transport des data de la ou des sources à la destination, toutes ces tâches pouvant être accomplies de diverses manières.

La première étape de l’évaluation des outils d’intégration de data consiste à rassembler et à hiérarchiser les exigences, telles que la source des data et la destination souhaitée. L’organisation sera donc mieux équipée pour aborder les nombreux outils d’intégration de data disponibles si elle comprend bien la gestion et l’intégration de data ainsi que les besoins de l’entreprise.

L’étape suivante consiste à établir une liste des caractéristiques et fonctionnalités spécifiques à des fins de comparaison et d’évaluation une fois les besoins connus. L’outil d’intégration de data que l’organisation envisage d’utiliser doit, en fin de compte, être le mieux adapté à ses cas d’utilisation, à son budget, à ses ressources et capacités, et pas nécessairement le mieux classé ou le plus riche en fonctionnalités.

1) Type de data :

Il est important que l’évaluation tienne compte de la couverture de la source et de la destination des data si vous souhaitez combiner des data issues de nombreuses sources et les charger dans des référentiels dédiés à des fins d’analyse ou de stockage. Les logiciels de comptabilité, les feuilles de calcul électroniques, la surveillance en ligne, les databases locales, les outils de marketing, les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) et d’autres outils font généralement partie des sources de data d’une entreprise.

2) Taille des data :

Il est essentiel d’évaluer les data en possession de l’entreprise et de vérifier la pertinence de l’outil d’intégration dédié en fonction du volume de data à traiter.

3) Fréquence de transfert des data :

Choisissez l’outil d’intégration de data qui permet de programmer une synchronisation continue en fonction de la fréquence à laquelle il convient de mettre à jour les data de votre entreprise. Grâce à cette fonction, vous pouvez définir des intervalles fixes pour une synchronisation fréquente et brève des data. Vous pouvez par exemple configurer votre système CRM pour qu’il mette automatiquement à jour votre entrepôt de data toutes les heures. Optez pour un outil d’intégration de data permettant une intégration en temps quasi réel pour accélérer la transmission des data en toute simplicité.

4) Qualité de data :

Avant d’utiliser un outil d’intégration de data spécifique, assurez-vous que chaque erreur des champs obligatoires est traitée de manière appropriée et que les data qui arrivent à la destination finale de la database sont exploitables. Les champs manquants, les doublons d’enregistrements et les data invalides sont les principaux problèmes de qualité de data. Il est essentiel d’évaluer la qualité et la pratique de nettoyage des data pour s’assurer que les principales parties prenantes disposent de data claires et prêtes à être analysées

5) Assistance cloud :

Les data obtenues après avoir été intégrées avec succès doivent fonctionner de manière native dans différentes infrastructures cloud. Le fonctionnement des outils d’intégration de data doit être fluide dans les environnements d’exploitation, en local comme sur le cloud, et par le biais de déploiements hébergés ou d’options d’intégration PaaS (plateforme en tant que service) pour ce qui est du cloud. L’outil d’intégration de data doit prendre en charge différents systèmes d’exploitation.

6) Transformation de data :

Selon les besoins de l’organisation, il peut être nécessaire de répliquer les data de plusieurs façons. L’outil d’intégration de data doit donc apporter une assistance flexible en matière de réplication de data transformées.

7) Tarification :

Le prix est un élément important qui, à lui seul, peut déterminer le choix de la solution d’intégration de data. Plus largement, les catégories d’outils d’intégration de data ci-dessous ont des barèmes de prix uniques :

1. Open-source : vous devez vous acquitter des frais d’hébergement généralement compris entre 0 et 50 $ (0 $ si vous pouvez utiliser un serveur existant). Il est toutefois fréquent que les coûts techniques liés au temps consacré à la mise en œuvre et à la maintenance de la solution passent inaperçus. Il s’agit pourtant d’une dépense importante.
2. SaaS : la structure de facturation standard consiste à facturer les data incorporées après le chargement initial. Vous paierez entre 100 et 5 000 $ par mois en fonction du volume de nouvelles data produites par l’organisation et de la capacité de vos sources à gérer des charges croissantes.
3. Enterprise : le coût des solutions d’entreprise dépend de différents facteurs. On peut toutefois raisonnablement estimer les frais à près de 5 000 $ par mois.

8) Sources et destinations de data :

Établissez une liste de toutes vos sources et destinations potentielles, présentes et futures, et assurez-vous que l’outil que vous avez choisi les prendra toutes en charge. Il est plus ou moins simple d’ajouter différents connecteurs à l’aide de ces outils. N’oubliez pas que les interfaces de data varient d’un outil à l’autre. Vous pouvez choisir le port de data d’un outil, mais cela ne le rend pas nécessairement convivial. Il est parfois difficile de configurer certains connecteurs de data, ce qui risque de compliquer la transmission des data par les utilisateurs finaux. Mieux vaut donc examiner la convivialité des connexions avant de choisir un outil d’intégration de data.

9) Assistance :

Ces outils doivent fournir une assistance en direct 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et être facilement accessibles afin de répondre à toute question. Il convient de fournir des tutoriels vidéo et une documentation officielle complète sur le produit au cas où une question technique se poserait lors de l’installation ou ultérieurement.‍

Les 15 meilleurs outils d’intégration de data de l’année 2023

Essayez vous-même les outils d’intégration de data dotés des fonctionnalités dont vous avez besoin après avoir affiné votre recherche. La plupart des fournisseurs proposent un essai gratuit d’une semaine ou plus, ce qui vous laisse suffisamment de temps pour intégrer l’outil à vos systèmes et l’évaluer. Voyez par vous-même combien de temps il faut pour synchroniser vos data ou ce que pensent les utilisateurs internes de la commodité de votre produit en reliant des connecteurs de data à vos sources opérationnelles et à vos référentiels de data, tels qu’un data lake ou un datawarehouse.

Liste des 15 meilleurs outils d’intégration de data

1. Fivetran
2. Stitch
3. Integrate
4. Informatica
5. Panoply
6. Talend
7. Boomi
8. Snaplogic
9. Zigiwave
10. Oracle Data Integrator
11. Pentaho
12. Jitterbit
13. Qlik
14. Alooma
15. IBM

1. Fivetran

‍L’outil d’intégration de data Fivetran low-code automatise les processus de l’ELT et propose de nombreux connecteurs prédéfinis pour des sources de data bien connues. Les utilisateurs peuvent également demander un connecteur ou créer le leur s’il n’en existe pas déjà un, car les ingénieurs de Fivetran ajoutent constamment de nouveaux connecteurs.

Les utilisateurs peuvent automatiser la quasi-totalité du pipeline de data grâce à la très grande fonctionnalité de Fivetran. Cet outil leur permet de transformer et d’exporter les data facilement à l’aide des modèles data prédéfinis.

Fivetran s’avère très pratique pour rationaliser les flux de data sans investir une grande partie des ressources d’ingénierie dans l’écriture de requêtes SQL personnalisées. Lorsqu’une source de data n’est pas encore disponible, l’équipe d’ingénieurs doit parfois élaborer des scripts et des modèles personnalisés. Fivetran est équipé de tous les outils dont vous avez besoin, car il ne nécessite que peu ou pas de scripts pour les ELT.

Le coût pour chaque utilisateur dépend uniquement de la quantité de data traitées par la plateforme. Fivetran propose également une remise sur le volume : plus vous synchronisez de lignes, plus le coût par ligne de data diminue. Vous êtes facturé sur la base du nombre de lignes que vous insérez, modifiez ou supprimez chaque mois. Quel que soit le prix, le coût d’utilisation de Fivetran augmente en fonction de la quantité de data synchronisées.

2. Stitch

‍La solution ETL Stitch destinée aux développeurs appartient désormais à Talend (rachetée fin 2018). Talend décrit Stitch comme un outil d’intégration de data open-source, axé sur le cloud, qui permet de migrer rapidement des data. Plus de 3 000 entreprises l’utilisent pour transférer des milliards d’enregistrements de databases et d’applications SaaS vers des datawarehouses et des lakes afin qu’ils puissent être évalués à l’aide d’outils de veille stratégique. Il existe différents forfaits : un gratuit, le Standard et l’Enterprise, ces deux derniers étant dotés de fonctionnalités plus avancées.

‍AVANTAGES

• Facilite l’intégration avec de nombreuses sources de data
• Extensible
• Modèle tarifaire très simple et transparent

‍INCONVÉNIENTS

• Stitch n’est pas très efficace lorsqu’il s’agit de répliquer des référentiels de data tels que MongoDB vers des databases relationnelles. Ce n’est pas surprenant, car cette tâche est complexe. Stitch aplatit les éléments, mais le produit final reste encombrant.
• L’outil ne prend pas en charge la réplication simultanée de data vers plusieurs destinations. Par exemple : Il ne permet pas de répliquer plusieurs tables d’un datastore vers X et le reste vers Y.

‍TARIFICATION : à partir de 100 $/mois pour le forfait Standard et jusqu’à 2 500 $/mois* pour le forfait Premium. Les forfaits Advanced et Premium sont facturés annuellement.

3. Integrate

‍Il s’agit d’une interface visuelle simple et conviviale qui facilite la création de pipelines de data entre diverses sources et destinations. Cette plateforme offre des possibilités d’intégration de data inédites grâce à l’ELT, au Reverse ETL, ainsi que des aperçus exploitables pour le datawarehouse, l’observabilité des data et la vitesse d’exécution de la change data capture (CDC).

‍AVANTAGES

• Outil ETL simple d’utilisation et convivial.
• Hautement personnalisable.
• Interface utilisateur par glisser-déposer qui simplifie l’utilisation.
• Intégration simplifiée de platesformes tierces.
• Excellente équipe de service client.

‍INCONVÉNIENTS

• Les rapports d’erreurs internes de la plateforme sont étonnants.
• Retard lors de l’ajout de connecteurs de data supplémentaires
• Fonctionnalités robustes et actualisées

‍TARIFICATION : à partir de 15 000 $/an pour le forfait Starter et jusqu’à 25 000 $/an pour le forfait Professional.‍

4. Informatica

L’intégration de data cloud d’Informatica, pour l’ELT et l’ETL cloud permet aux utilisateurs d’ingérer, d’intégrer et de nettoyer les data au sein de la solution ELT et ETL cloud d’Informatica. Les utilisateurs peuvent relier les data sources et cibles avec des milliers de connecteurs qui reconnaissent les metadata et faciliter l’exécution d’intégrations complexes.

‍AVANTAGES

• Intéressante capacité à traiter un volume important de data.
• Fourniture proactive de solutions dans tous les cas d’utilisation émergents en matière d’ingénierie data.
• Outil robuste et mis à jour à l’aide des derniers développements en matière d’ingénierie data.

‍INCONVÉNIENTS

• Prix légèrement élevé
• Compatibilité interne insuffisante entre les produits de la même catégorie, sans que le prix soit plus élevé.
• Documentation et tutoriel vidéo inadaptés.

‍TARIFICATION : le forfait de base d’Integration Cloud commence à 2 000 $ par mois. Le prix des options supplémentaires n’est pas connu. De nombreux produits Informatica peuvent faire l’objet d’un essai gratuit de 30 jours.‍

5. Panoply

Le datawarehouse cloud automatisé et en libre-service Panoply vise à simplifier le processus d’intégration de data. Cette plateforme de data cloud facilite la synchronisation et le stockage de vos data ainsi que l’accès à celles-ci. Elle permet d’obtenir des informations complexes sans avoir à déployer des efforts considérables en matière d’ingénierie data. L’outil Panoply peut être utilisé en association avec d’autres outils d’intégration de data tels que Stitch et Fivetran afin d’améliorer encore les procédures d’intégration de data.

‍AVANTAGES

• Outil d’intégration de data simple et direct
• Rapidité d’exécution
• Expérience d’exception en matière de performance des modèles data

‍INCONVÉNIENTS

• Les modèles tarifaires sont très axés sur la finance.
• Il peut y avoir davantage de sources de data, mais la procédure est généralement facilitée lorsque plus de sources sont demandées.
• Les intervalles de soutien peuvent poser problème.

‍TARIFICATION : les prix vont de 399,00 $ par mois pour le forfait Lite à 2 729,00 $ par mois pour le forfait Premium.‍

6. Talend

‍Plateforme d’intégration cloud sécurisée en tant que service visant à intégrer toutes vos data cloud et locales (iPaaS). Talend Integration Cloud vous donne accès à des outils graphiques performants, à des modèles d’intégration pré-établis et à une vaste bibliothèque de composants. Prenez des décisions orientées data en toute confiance grâce aux solutions d’intégrité data de qualité proposées par les différentes applications de Talend Cloud.

‍AVANTAGES

• Sauvegarde automatisée et reprise après sinistre.
• Évolutivité simplifiée en fonction des besoins.
• Amélioration du mécanisme de protection de data.

‍INCONVÉNIENTS

• Une capacité insuffisante de la mémoire peut entraîner une dégradation de la vitesse et des performances
• L’utilisation individuelle des options imbriquées peut causer une dégradation
• Coût élevé de la licence.

‍TARIFICATION : à partir de 1 170 $ par utilisateur et par mois, ou 12 000 $ par an.‍

7. Boomi

L’outil d’intégration de data Boomi peut être utilisé sur le cloud, au niveau local ou dans un environnement hybride. Son interface low-code ou sans code permet de se connecter à des organisations et à des systèmes externes.

‍AVANTAGES

• Connecteurs prédéfinis pour accélérer considérablement la plupart des opérations.
• Plateforme de développement simple d’utilisation et compatible avec la technique du « glisser-déposer ».
• Excellente communauté d’utilisateurs dotée d’une assistance rapide.

‍INCONVÉNIENTS

• L’utilisation des fonctionnalités d’un produit n’est jamais simple et peut s’accompagner de défis.
• Dell Boomi doit se concentrer davantage sur la gestion des API et n’est pas seulement un outil d’intégration de data.
• Témoigne d’une certaine latence dans la mise en œuvre des commentaires de l’utilisateur.

‍TARIFICATION : forfait Pro Plus à partir de 2 000 $/mois*, jusqu’à 8 000 $/mois* pour le forfait Enterprise Plus.‍

8. Snaplogic

‍Grâce à la plateforme SnapLogic low-code ou sans code, les équipes data alimentent rapidement les data lakes, créent des pipelines de data et fournissent aux équipes commerciales les informations dont elles ont besoin améliorer leurs choix en matière d’affaires.

‍AVANTAGES

• Il est possible d’extraire les data de n’importe quel système source dans tous les formats. Elles sont également simples d’accès.
• La représentation visuelle attrayante des transformations de data disponibles est très pratique pour les utilisateurs non techniques.
• Forum communautaire utile et service client plutôt satisfaisant.

‍INCONVÉNIENTS

• Il convient d’adopter une méthode de connexion en l’absence de fonctionnalité permettant aux utilisateurs de conserver le contrôle de la version dans GitHub.
• Il est de plus en plus difficile d’assembler tous les snaps à mesure que les pipelines se compliquent
• Aucun mécanisme ne permet d’éviter de faire appel involontairement à la prévisualisation.

‍TARIFICATION : à partir de 9 995,00 $ par an*.

9. Zigiwave

‍L’outil d’intégration de data Zigiwave automatise le flux de data en quelques clics. Il s’agit d’une interface sans code destinée aux intégrations simples permettant de mapper des entités de tous les niveaux. Zigiwave (implanté en Bulgarie) a mené à bien 500 intégrations et enregistre un taux de croissance de 200 %.

‍AVANTAGES

• Très simple à utiliser et à comprendre
• Une assistance et une documentation complètes sont disponibles et expliquent comment se connecter aux outils source et cible, comment transformer les data ou configurer les cas d’utilisation, etc.
• L’équipe d’assistance est à votre disposition et a les connaissances nécessaires pour répondre aux préoccupations des utilisateurs.

‍INCONVÉNIENTS

• Incompatible avec une mise en œuvre en mode SaaS.

‍TARIFICATION : le modèle tarifaire de ZigiWave repose sur une structure de facturation forfaitaire, fixe et annuelle. Inscrivez-vous à une réunion d’information pour connaître les prix exacts.‍

10. Oracle Data Integrator

‍Oracle propose deux produits distincts pour l’intégration de data. Oracle Data Integrator (ODI) est le logiciel local. Il s’agit d’un outil d’intégration de data complet qui répond à tous les besoins en la matière. Il permet de traiter de gros volumes de data sans pour autant compromettre les performances du produit. Il se décline en deux versions : ODI pour le big data et la version destinée aux entreprises.

La plateforme d’intégration de data Oracle Cloud offre une alternative basée sur le cloud. Elle est dotée d’une interface basée sur un navigateur et de connecteurs prédéfinis pour les programmes SaaS (Software as a Service) et se caractérise par la rapidité de ses performances.

‍AVANTAGES

• Possibilité d’intégrer facilement de nouvelles technologies en créant des modules de connaissances personnalisés.
• Prise en charge native des big data et performances rapides
• Possibilité d’écrire du code natif pour la technologie de gestion des data utilisée.

‍INCONVÉNIENTS

• Le codage des procédures est complexe.
• Il convient de charger la database avant de procéder aux transformations.

‍TARIFICATION : les prix d’Oracle Data Integrator en local font l’objet de négociations contractuelles et ne sont pas communiqués. ODI Cloud est proposé à partir de 1,2 $/Go/heure.‍

11. Pentaho

‍La plateforme Pentaho d’Hitachi Vantara réunit les utilisateurs informatiques et professionnels afin d’ingérer, de préparer, de combiner et d’analyser toutes les data ayant un impact sur les résultats de l’entreprise. Pour ce faire, elle associe étroitement l’intégration des data à l’analyse commerciale. L’historique open-source de Pentahos alimente un outil d’intégration de data de pointe qui aide les entreprises à accélérer leurs pipelines dédiés à l’analyse et aux data.

‍AVANTAGES

• Les classes Java open-source peuvent être utilisées pour créer des UDJC personnalisés, des expressions ainsi que d’autres plug-ins personnalisés.
• Mise en place simplifiée des transformations et des tâches récursives.
• De nombreuses connexions de data sont disponibles.

‍INCONVÉNIENTS

• Il arrive que les étapes Javascript présentent une courbe d’apprentissage élevée pour le dépannage. La modification d’une étape Javascript peut fournir davantage de détails sur les classes Java Pentaho disponibles.
• Il arrive que des phases de transformation supplémentaires, telles qu’un calendrier, des fonctions financières comme les séries de rendement modifiées, la covariance (et les matrices de covariance) ainsi que l’écart type, soient proposées.

‍TARIFICATION : les prix vont de 25 à 300 $ par utilisateur et par mois.‍

12. Jitterbit

‍Jitterbit s’engage à utiliser la puissance des API, de l’intégration et de l’intelligence artificielle afin d’accélérer l’innovation pour nos clients. Les entreprises relient rapidement les applications SaaS, en local et sur le cloud, avec la plateforme d’intégration API de Jitterbit. Elles peuvent aussi intégrer instantanément l’IA à tout processus d’entreprise. Jitterbit permet de transporter facilement des quantités importantes de data grâce à ses méthodes de traitement parallèle très performantes.

‍AVANTAGES

• Interface fiable et simple d’utilisation
• Détails relatifs à l’essai
• Rapidité du service client

‍INCONVÉNIENTS

• Il est possible d’améliorer la détection des versions et des collisions entre les mises à jour. Il arrive en effet que le commit d’un développeur Jitterbit écrase les modifications apportées par un autre développeur lorsque plusieurs collaborateurs travaillent simultanément.
• Le forum d’aide est très utile, mais il est parfois difficile de le consulter.

‍TARIFICATION : le prix de Jitterbit est fixé à 1 000 $ par mois pour la version standard, à 2 500 $ pour l’édition professionnelle et à 5 000 $ pour l’édition entreprise. Contactez les fournisseurs pour en savoir plus sur les spécifications et les tarifs de Jitterbit.‍

13. Qlik

‍Grâce à Qlik, les entreprises accélèrent la réplication, l’ingestion et le streaming de data à travers un large éventail de databases et de platesformes big data. Qlik Replicate transporte vos data de manière rapide, sûre et efficace sans aucun impact opérationnel. Cet outil a séduit des centaines d’entreprises dans le monde.

Les data sont envoyées au système de streaming souhaité à l’aide de Qlik Replicate. L’outil permet une intégration automatique, en temps réel et universelle des data à travers l’ensemble des points de terminaison importants, y compris les databases, les systèmes SAP, les mainframes et Salesforce, que ce soit sur site ou sur le cloud.

‍AVANTAGES

• Capacité de réplication en temps quasi réel.
• Performances extrêmement fiables et rapides
• Grande couverture des sources et destinations de data.

‍INCONVÉNIENTS

• L’interface graphique de Replicate ne repose pas sur des bases solides. Il est difficile d’évaluer le nombre de tâches qui vous incombe si vous en avez des dizaines ou plus. C’est l’Enterprise Manager, à installer séparément, qui résout tous ces problèmes.
• Il est difficile de parcourir le portail d’assistance et de trouver exactement ce que vous recherchez.
• Il convient de tout recharger pour resynchroniser en cas de perte de connexion lors de la réplication, ce qui entraîne une grosse perte de temps.

‍TARIFICATION : les modèles tarifaires ne sont pas dévoilés. Contactez Qlik pour obtenir un devis !‍

14. Alooma

‍L’outil d’intégration de data Alooma est doté de capacités ETL et met l’accent sur les éléments de sortie envoyés au datawarehouse choisi. Il fournit des protocoles visant à surveiller le pipeline et à gérer les erreurs.

‍AVANTAGES

• Les équipes d’analyse peuvent adopter un schéma standard et intelligible grâce à la transformation des data avant leur chargement dans le warehouse dédié.
• Alooma s’appuie sur de nombreux fournisseurs tiers types pour lesquels l’ETL des data est souvent nécessaire.

‍INCONVÉNIENTS

• Même si l’outil d’intégration de data fonctionne très bien pour les ingérer et les transformer, il serait très utile d’avoir des documents d’assistance supplémentaires concernant la gestion des résultats.
• Renforcez plutôt les possibilités au cours de la phase de transformation au lieu d’utiliser des transformations d’événement unique.

‍TARIFICATION : les modèles tarifaires ne sont pas communiqués. Contactez l’équipe Alooma pour obtenir un devis !‍

15. IBM

‍La plateforme ETL de pointe IBM® InfoSphere® DataStage® intègre les data de nombreux systèmes d’entreprise. Elle s’appuie sur un cadre parallèle très performant accessible localement et en ligne. La plateforme évolutive permet une gestion étendue des metadata et favorise la connectivité d’entreprise.

‍AVANTAGES

• Mécanisme automatisé d’équilibrage de la charge.
• Outil puissant permettant de traiter d’importants volumes de data.
• Différentes stratégies de partitionnement susceptibles d’optimiser les tâches parallèles.

‍INCONVÉNIENTS

• Interconnectivité avec différents systèmes.
• Un manuel d’utilisation détaillé serait utile.
• Ne prend pas en charge le dépannage à l’aide de points de contrôle.

‍TARIFICATION : les prix sont compris entre 934 USD/mois* et 12 142 USD/mois*.

Remarque : les informations sur les prix sont transmises par le fournisseur du logiciel ou extraites de documents relatifs aux prix accessibles au public. Il convient de mener les négociations finales sur le coût d’achat avec le vendeur.‍‍

Conclusion

L’intégration de data comporte différents processus, notamment l’établissement de la portée et des objectifs du projet d’intégration, le nettoyage et le traitement des data, ainsi que la combinaison des data à l’aide d’outils d’intégration ou d’autres méthodes. Il est parfois difficile de mettre en place un système d’intégration de data efficace en raison des problèmes liés à leur qualité, aux différences de format et de structure de ces data et aux soucis de sécurité.

Il s’agit cependant d’un élément essentiel de la veille stratégique, car c’est grâce à lui que les entreprises obtiennent et évaluent les data de leur choix afin de prendre des décisions judicieuses. Les organisations peuvent surmonter ces difficultés et tirer profit des data pour promouvoir la réussite de l’entreprise dans le respect des bonnes pratiques d’intégration de data.

Vous pouvez commencer à travailler sur une solution répondant aux besoins de votre entreprise maintenant que vous en savez davantage sur la réplication de data. L’écriture de scripts uniques ou la duplication manuelle des data peut être intéressante s’il vous arrive de transmettre des data provenant de quelques sources. Mais si vos équipes commerciales dépendent de data issues de nombreuses sources toutes les quelques heures dans un format compatible pour l’analyse, vous devrez peut-être fournir des connexions de data uniques à votre équipe d’ingénierie. Vous pouvez aussi vous contenter d’automatiser votre procédure d’intégration de data à l’aide de l’un des outils dédiés les plus performants, comme nous l’avons vu.

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