Le 21e siècle est souvent surnommé l'ère de l'information, où les données sont omniprésentes et sont devenues la force directrice des décisions et des objectifs commerciaux. C'est pourquoi la demande en matière d'intégration de données n'a jamais été aussi forte. De nouvelles stratégies d'intégration des données sont développées quotidiennement et elles coexistent toutes. Ce blog abordera deux solutions importantes d'intégration de données, les outils ETL (Extract, Transform, and Load) et l'iPaaS (plateforme d'intégration en tant que service). Bien qu'ils soient tous deux les favoris des utilisateurs, il est essentiel de comprendre en quoi ils diffèrent l'un de l'autre et à quoi ils servent. Plongeons-nous dans le vif du sujet !
Qu'est-ce qu'un iPaaS ?
Un iPaaS est une plateforme d'intégration basée sur le cloud qui permet aux entreprises de connecter au moins deux systèmes, solutions SaaS, applications cloud ou sources de données à partir d'un hub central. À ce titre, il fournit une gamme d'outils et de services pour connecter, mapper et transformer les données entre diverses applications et systèmes. Il permet synchronisation des données et automatisation des flux de travail. Les meilleures plateformes iPaaS peuvent connecter le meilleur des deux mondes : applications sur site, systèmes existants et applications cloud au sein d'une même entreprise ou entre différentes entreprises.
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Qu'est-ce que l'ETL ?
ETL signifie Extract, Transform, Load et est un processus fréquemment utilisé dans les tâches d'intégration et de gestion des données. Il fait référence au processus qui consiste à extraire des données de diverses sources, à les transformer dans le format souhaité et à les charger vers une destination cible telle qu'une base de données ou un entrepôt de données.
Comment fonctionne l'ETL ?
Voici le détail de chaque étape :
- Extrait : Les données sont extraites de plusieurs sources, qui peuvent inclure des bases de données, des feuilles de calcul, des API, des fichiers journaux ou toute autre source de données structurée ou non structurée.
- Transformer : Une fois les données extraites, elles sont soumises à des opérations de transformation telles que le nettoyage et le filtrage des données, la suppression des doublons, l'agrégation ou la division des données et l'application des manipulations de données ou des calculs nécessaires. Les données transformées sont préparées pour répondre aux exigences de la destination cible.
- Charge : Après avoir transformé les données, elles sont chargées dans la destination cible, telle qu'une base de données ou un entrepôt de données. Les données sont organisées et stockées de manière structurée, prêtes à être analysées ou traitées ultérieurement.
Quel est l'objectif de l'ETL ?
L'ETL joue un rôle crucial dans l'intégration des données provenant de différentes sources, leur harmonisation et leur mise à disposition à des fins d'analyse, de reporting et de prise de décision.
Autrefois, les procédures commerciales traditionnelles reposaient sur le concept de processus de données indépendants ressemblant à des stations statiques sur une chaîne de montage. Les données générées à un endroit seraient progressivement transmises à la station suivante le long de la ligne. À l'origine, les systèmes informatiques ont été conçus pour imiter ce processus de chaîne de valeur. Cependant, l'introduction de l'ETL a révolutionné ce scénario. L'ETL a permis l'intégration des données entre différents systèmes en répliquant les données opérationnelles dans des entrepôts de données à des fins d'archivage et d'analyse. Cette avancée a facilité un flux de données fluide et amélioré l'intégration entre les systèmes.
Quels sont les défis de l'ETL ?
Avec les progrès technologiques rapides, le traitement ETL et les entreprises/organisations étaient confrontées à deux défis importants qui ne pouvaient plus être ignorés.
Le premier défi était la croissance exponentielle des données et les coûts associés à leur stockage. Par exemple, si vous avez 10 enregistrements de données dans le système source et que vous utilisez des processus ETL pour les répliquer et les distribuer à dix systèmes en aval, vous obtenez 10 fois plus de volume de données pour le stockage et la maintenance. Cette duplication pourrait être évitée si les systèmes en aval pouvaient accéder directement aux données depuis leur source.
Le deuxième problème qui s'est posé était la difficulté de maintenir à jour ces données répliquées. De nombreuses opérations ETL reposent sur le traitement par lots, dans le cadre duquel un lot de transactions s'accumule et est périodiquement repoussé vers l'aval. En termes plus simples, c'est comme une pile de lettres dans une boîte d'envoi qui est ramassée et distribuée par le service postal une fois par jour ou par semaine. Alors que le traitement par lots fonctionnait bien pour les processus métier manuels, il est devenu obsolète en raison des exigences en temps réel des opérations commerciales modernes.
Quelles sont les différences entre iPaaS et ETL ?
La première distinction notable entre les deux est leur portée et fonctionnalités. Tout d'abord, un iPaaS est une plateforme d'intégration complète qui va au-delà du processus ETL traditionnel car elle offre un éventail plus large de fonctionnalités d'intégration, notamment l'intégration de données en temps réel, l'intégration d'applications, la gestion des API, l'automatisation des flux de travail, etc. L'ETL, quant à lui, se concentre spécifiquement sur l'extraction, la transformation et le chargement de données depuis les systèmes sources vers une destination cible.
La deuxième différence est leur modèle de déploiement. Alors qu'un iPaaS est généralement basé sur le cloud et fournit une plate-forme hébergée et gérée par un fournisseur de services, les outils ETL peuvent être déployés de différentes manières, notamment sur site ou dans le cloud, et peuvent proposer à la fois des solutions autonomes ou faire partie d'une suite d'intégration de données plus vaste.
Une autre différence essentielle est leur flexibilité et évolutivité. Les plateformes iPaaS sont conçues pour être extrêmement flexibles et évolutives, permettant aux organisations de s'adapter et de s'intégrer à divers systèmes et applications, à la fois au sein de leur organisation et avec des partenaires externes. Les outils ETL, en revanche, se concentrent souvent sur des tâches spécifiques d'intégration de données et peuvent nécessiter une personnalisation ou un développement supplémentaires pour gérer des scénarios d'intégration complexes.
Une quatrième différence est facilité d'utilisation. Alors qu'un iPaaS fournit des interfaces conviviales, des connecteurs prédéfinis et des outils visuels pour une intégration facile qui sont accessibles aux utilisateurs non techniques, les outils ETL peuvent avoir une courbe d'apprentissage plus abrupte et nécessiter une expertise technique accrue.
Une autre différence qui mérite d'être mentionnée est la différence entre temps d'intégration. Alors que l'iPaaS excelle dans l'intégration en temps réel et permet l'échange instantané de données entre les systèmes et les applications, l'ETL se concentre principalement sur le traitement par lots, avec des intervalles planifiés pour l'extraction, la transformation et le chargement des données.
Enfin, le extensibilité de leur écosystème est remarquable. Un iPaaS propose généralement des places de marché ou des écosystèmes dotés d'une large gamme de connecteurs, d'API et d'outils d'intégration permettant d'étendre les fonctionnalités. D'autre part, l'ETL peut avoir un écosystème plus limité et s'appuie sur un développement personnalisé pour étendre les capacités d'intégration.
Pourquoi les entreprises choisissent-elles souvent un iPaaS plutôt qu'un ETL ?
En termes simples, un iPaaS peut faire tout ce qu'un outil ETL peut faire, et beaucoup plus.
Un iPaaS fournit une plate-forme d'intégration complète dotée de capacités étendues pour intégrer divers systèmes et sources de données, y compris une intégration en temps réel qui garantit des données à jour et synchronisées. En outre, un iPaaS simplifie les tâches d'intégration grâce à des interfaces conviviales, des connecteurs prédéfinis et des API pour des fonctionnalités étendues ainsi que des marchés et des écosystèmes plus étendus. L'ETL, quant à lui, se concentre spécifiquement sur l'extraction, la transformation et le chargement des données, nécessitant souvent une personnalisation pour répondre à des besoins d'intégration complexes.
Dans ce contexte, il n'est pas étonnant que les entreprises migrent des outils ETL vers un iPaaS. Ne soyez pas le dernier à monter dans le chariot ! Contactez l'un de nos spécialistes dès aujourd'hui et planifiez votre stratégie d'intégration pour demain !
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