Le partage de données d’entreprise concerne plusieurs sources et cibles :
Il est primordial pour l’entreprise de faciliter l’accès aux données aux utilisateurs métiers. Pour ce, les entreprises doivent mettre en œuvre une architecture de données accessible au sens technique et fonctionnel. Cela implique la mise en place d’un socle, de solutions techniques, de plateformes, mais aussi l’adoption de politiques de gouvernance des données qui assure la qualité et la sécurité des informations. De plus, la formation des utilisateurs aux outils d’accès aux données et la promotion d’une culture axée sur les données favorisent une utilisation efficace et éclairée des informations au sein de l’entreprise.
Notre savoir-faire au service de tous vos projets de flux de données
Rationalisons vos flux de données inter-applicatifs
Garantissez le partage de vos données clés... sans les déplacer
Analyse d'impacts, clé de transparence
Les échanges de données inter-applicatifs en entreprise consistent à permettre aux différentes applications à l’intérieur du système d’information de l’entreprise (on premice ou cloud) et à ses partenaires extérieurs de partager des informations de manière fluide, efficace et coordonnée. Ces échanges sont mis en œuvre au travers de différentes solutions techniques telles que l’utilisation d’ETL/ELT pour transporter et transformer les données, l’implémentation d’API pour standardiser la communication entre applications, et l’utilisation de services web pour permettre des échanges de données via Internet.
En synthèse, il s’agit donc de créer l’architecture d’échange, des canaux de communication, ainsi qu’une politique plus globale pour que toutes les parties impliquées puissent disposer de données qualifiées au bon format, au bon moment.
Pour construire ce cadre de confiance, Insepti vous accompagne via son offre « Partage des données » :
Saviez-vous qu’en moyenne pour 1 euro dépensé en logiciel, il vous faudra investir 5 à 9 euros pour son intégration ? Cela représente près de 40% du budget informatique des entreprises (source : Gartner CIO).
INSEPTI possède une grande expérience des flux inter-applicatifs (qualité et du partage de données entre vos applications métier). Nous intervenons donc dans la phase de “data integration” de tous vos projets métiers (ERP, CRM, logistique, BI, Ecommerce, …) pour concevoir et réaliser tous vos flux (temps-réel, API, ETL/ELT, EAI,…).
Maîtriser ses données clés dans le référencement, la qualité, la diffusion devient capital pour l’excellence opérationnelle des entreprises. Faire communiquer des applications de façon robuste et dynamique, c’est notre enjeu commun de qualité et partage de vos données.
Outre le spectre opérationnel, seule cette maîtrise permet d’aborder les projets d’analyses de façon fiable et performante. Ceci est aussi vrai pour le décisionnel que pour l’analyse prédictive, la data visualisation.
ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont deux approches différentes pour le traitement des données dans le contexte des entrepôts de données.
ETL (Extract, Transform, Load):
ELT (Extract, Load, Transform):
Principales différences :
ELT peut être plus performant pour certaines charges de travail, car la transformation des données est effectuée au moment de l’exécution des requêtes, ce qui permet de profiter des capacités de traitement parallèle des bases de données massivement parallèles (MPP).
ETL nécessite souvent un stockage temporaire des données transformées avant le chargement dans l’entrepôt, tandis qu’ELT stocke les données brutes dans l’entrepôt, évitant ainsi le besoin d’un stockage intermédiaire.
ETL peut être plus complexe en raison des différentes étapes de transformation nécessaires avant le chargement des données dans l’entrepôt. ELT simplifie ce processus en effectuant la transformation après le chargement.
Le choix entre ETL et ELT dépend des besoins spécifiques de l’entreprise, des performances souhaitées, et de la structure de l’entrepôt de données.
Le terme « data hub » fait référence à une plateforme centralisée conçue pour gérer et organiser diverses données au sein d’une organisation. Un data hub agit comme un point central où les données provenant de différentes sources peuvent être stockées, traitées, analysées et partagées de manière efficace. Il offre un moyen d’intégrer, de consolider et de gérer les données provenant de différentes applications, systèmes et sources.
Les caractéristiques clés d’un data hub :
L’intégration des données : Les data hubs facilitent l’intégration de données provenant de sources variées, qu’elles soient internes ou externes à l’organisation.
Le stockage centralisé : Les données sont stockées de manière centralisée, ce qui simplifie la gestion et la récupération de l’information.
Le traitement des données : Les data hubs offrent souvent des fonctionnalités de traitement des données, permettant de nettoyer, normaliser et enrichir les données.
La sécurité : La sécurité des données est généralement une priorité, avec des mécanismes de contrôle d’accès et de protection des informations sensibles.
L’analyse des données : Les données peuvent être analysées plus efficacement, que ce soit pour obtenir des insights en temps réel ou pour générer des rapports et des analyses approfondies.
Le partage des données : Les data hubs facilitent le partage des données entre différentes équipes ou départements au sein de l’organisation.
Un data hub vise à créer un environnement centralisé et cohérent pour la gestion des données, améliorant ainsi la disponibilité, l’accessibilité et l’utilisation des informations au sein d’une organisation. Il joue un rôle clé dans les initiatives liées à la gestion des données, à l’analyse des données et à la prise de décision.
