Data Integration
Le traitement des données est incontournable pour toute société. Nous concevons les flux qui rassemblent, transforment et exposent vos données pour qu’elles servent enfin tout votre système d’information.
- ETL et ELT
- DataHub
- Migration
- Data Warehouse
- Exposition des données
- Batch
- et temps réel
- On-premise
- et cloud
- ETL / ELT
- selon vos volumes
Ce que nous faisons pour vous
Un socle indispensable
Les flux d’intégration constituent la base de tous les traitements de la donnée, de l’opérationnel au décisionnel.
- Architecture des flux
- Modèle de données maîtrisé
- Supervision et reprise
Une utilisation multiple
Une même donnée intégrée sert plusieurs consommateurs, chacun selon ses besoins.
- Équipes internes
- Partenaires et clients
- Applications tierces
Croiser les sources
Nous rapprochons les données de plusieurs systèmes pour les compléter et mieux les valoriser.
- Rapprochement multi-sources
- Enrichissement
- Règles de gestion partagées
Exposer efficacement
Disposer des données ne suffit pas : il faut savoir les exposer de façon efficace et sécurisée.
- API et services
- Fichiers et échanges
- Droits d’accès
- ERP
- CRM
- Fichiers
- API
Des projets concrets, des résultats mesurables
Un DataHub pour tout le SI
Une source de données centralisée, au modèle maîtrisé et évolutif, qui évite par exemple qu’un ERP ne redistribue ses informations qu’à J+1.
Migrer d’une application à l’autre
Changement de CRM ou de version : nous faisons le mapping entre l’ancien et le nouveau modèle de données pour reprendre l’historique sans perte.
Un entrepôt de données fiable
Data Warehouse et datamarts alimentent vos outils de reporting avec des données centralisées, pour qu’un même indicateur ait partout la même valeur.
Ce que la Data Integration vous apporte
Un socle indispensable
Les flux d’intégration constituent le socle de tous les traitements de la donnée : sans eux, ni reporting fiable, ni échanges entre applications, ni projet d’IA.
- Collecte de toutes vos sources
- Transformation et normalisation des formats
- Chargement supervisé et traçable
Une utilisation multiple
Une donnée intégrée une fois peut être utilisée par différents consommateurs, chacun selon ses besoins.
- Équipes internes
- Partenaires et clients
- Organismes externes
Croiser les données
Rapprocher les données de plusieurs systèmes permet de les compléter et de mieux les valoriser.
- Rapprochement entre applications
- Enrichissement par des sources externes
- Règles de gestion communes
Exposer les données
Disposer des données est important, mais il faut savoir les utiliser en les exposant de la manière la plus efficace et la plus sécurisée possible.
- API et services
- Fichiers et échanges planifiés
- Gestion des droits d’accès
Cas d’usage
La Data Integration s’illustre notamment dans trois types de projets.
Créer un DataHub
Un DataHub est une source de données centralisée dont l’objectif est de mettre les données à disposition de tous. Imaginons un ERP qui reçoit des informations des applications du SI et n’en renvoie qu’avec un décalage, à J+1 : une base centralisée, dont le modèle est maîtrisé et évolutif, garantit le bon fonctionnement de l’ensemble du SI.
- Source unique pour toutes les applications
- Modèle de données maîtrisé et évolutif
- Fin des décalages entre systèmes
Migrer une application
Passer d’une application à une autre, ou simplement changer de version, impose de reprendre les données existantes. En passant d’un CRM à un autre, par exemple, le modèle de données change même si les données sont similaires : un mapping est nécessaire pour utiliser la nouvelle application avec les anciennes données.
- Analyse des modèles source et cible
- Mapping et règles de transformation
- Reprise et contrôle de l’historique
Construire un Data Warehouse
La création d’un entrepôt de données (Data Warehouse) et de datamarts permet à un outil de reporting de restituer des données fiables. Ces outils intègrent souvent des fonctions de Data Integration, mais ils ont besoin de données centralisées et fiables : rien n’est pire que plusieurs rapports qui affichent des valeurs différentes pour un même indicateur.
- Entrepôt de données centralisé
- Datamarts par domaine métier
- Indicateurs calculés une seule fois
Notre méthode
De l’étude des sources à la mise en production, nous construisons des flux robustes, documentés et faciles à faire évoluer.
- Cartographie des sources et des consommateurs
- Choix de l’architecture : ETL, ELT, batch ou temps réel
- Développement, tests et industrialisation
- Supervision, maintenance et transfert de compétences
Les technologies utilisées
Nous restons agnostiques : nous travaillons avec Talend et Talaxie, Azure Data Factory, Informatica, dbt ou Apache Airflow, en on-premise comme dans le cloud, et alimentons aussi bien SQL Server que Snowflake, Microsoft Fabric ou Databricks.
Pourquoi ADBI
- Plus de douze ans de projets d’intégration de données, de la conception à la maintenance
- Une approche agnostique : l’outil est choisi selon votre contexte, pas selon nos partenariats
- Une double culture intégration et BI, pour des flux pensés dès le départ pour leurs usages
Les outils que nous maîtrisons
Agnostiques par principe : nous retenons les outils qui servent vos enjeux.
Quatre étapes, un seul objectif
- CadrerVos enjeux, votre existant et vos contraintes, avant tout choix d’outil.
- ConcevoirUne architecture simple, sécurisée et chiffrée, argumentée sans parti pris.
- RéaliserDes livraisons courtes et testées, avec vos équipes.
- TransmettreDocumentation, formation et, si besoin, maintenance par notre centre de services.
Vos questions, nos réponses
Quelle différence entre ETL et ELT ?
En ETL, les données sont transformées avant d’être chargées dans la cible ; en ELT, elles sont chargées brutes puis transformées dans l’entrepôt, en profitant de sa puissance de calcul. Le choix dépend de vos volumes, de votre plateforme cible et de vos compétences internes : nous combinons souvent les deux.
Faut-il un DataHub si nous avons déjà un ERP ?
L’ERP est une source parmi d’autres, avec son propre modèle et ses propres rythmes de diffusion. Un DataHub centralise les données de toutes les applications et les met à disposition de chacune, ce qui évite les décalages et les échanges point à point.
Comment éviter que deux rapports affichent des chiffres différents ?
En faisant passer les données par un entrepôt unique, avec des règles de calcul définies une seule fois. Les outils de reporting savent intégrer des données, mais sans socle centralisé chacun recalcule les indicateurs à sa façon.
Êtes-vous liés à un outil d’intégration ?
Non. Nous sommes partenaires de plusieurs éditeurs et travaillons aussi avec des solutions open source ; nous retenons l’outil adapté à votre contexte, à votre budget et à vos équipes.
Un projet, une question ?
Un expert ADBI vous répond sous 24 h ouvrées.