Intégration des données : L'accent est mis sur l'entrepôt de données, le lac de données, la fédération de données et la coopération.
Entrepôt de données, lac de données, fédération de données, intégration d'applications d'entreprise : toute personne impliquée dans la gestion et l'intégration de données ne peut se soustraire à ces quatre concepts. Mais que se cache-t-il exactement derrière ces modèles ? Comment sont-ils reliés ? Quelles sont les différences et les similitudes ? Quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ? Nous apportons la lumière dans l'obscurité.
Lac de données - stockage flexible de données brutes
Les lacs de données sont utilisés pour stocker de grands volumes de données. Des données de différents types et provenant de différentes sources peuvent être stockées dans un lac de données. Un lac de données peut donc contenir à la fois des données traitées (structurées) et non traitées (non structurées). Comme toutes les données sont stockées dans leur format non traité, de grands volumes de données brutes peuvent être stockés en vue d'une analyse ultérieure, sans qu'il soit nécessaire de préparer à l'avance un système de base de données, ce qui prend beaucoup de temps. Un lac de données offre une flexibilité maximale. Les données facilement malléables peuvent être utilisées à des fins très diverses, notamment pour l'apprentissage automatique. Cependant, les lacs de données nécessitent du matériel supplémentaire et l'effort requis pour la maintenance des données est élevé. Les lacs de données sont donc synonymes de coûts supplémentaires.
Entrepôt de données - stockage de données structurées
Un entrepôt de données est également une base de données centrale permettant de stocker d'importants volumes de données. Les données provenant de différentes sources y sont structurées, traitées et, si nécessaire, analysées et mises à disposition. Cette harmonisation des données permet d'utiliser les données d'un entrepôt de données directement à des fins de Business Intelligence (BI) - et donc de les convertir en informations directement utilisables par les employés. Par rapport à un lac de données, un entrepôt de données est toutefois moins flexible en raison de la structuration des données. Les lacs de données et les entrepôts de données ne doivent pas être considérés comme des alternatives, mais peuvent se compléter. Le concept d'entrepôt de données contribue à la numérisation des processus et permet un accès direct aux données. Il combine la flexibilité d'un lac de données avec les possibilités d'analyse rapide et contextuelle d'un entrepôt de données.
Fédération de données - la base de données virtuelle
Dans une fédération de données, des données provenant de différentes sources (par exemple des lacs de données et des entrepôts de données) sont liées et présentées comme un modèle de données commun de systèmes distribués sans que les données ne doivent être copiées, synchronisées ou migrées. Les données elles-mêmes restent inchangées dans leur source ou leur lieu d'origine. L'avantage est que les utilisateurs peuvent utiliser les données comme s'il s'agissait d'une source unique. La fédération de données est une alternative optimale. XSPHERE est facile à installer (sans projet de mise en œuvre) et à utiliser. Il ne nécessite aucune maintenance des données, car les liens suivent les nouvelles versions. Cela signifie que vous avez la garantie de travailler avec des données à jour. Les liens sont automatiquement bidirectionnels et aucun matériel supplémentaire n'est nécessaire. Vous bénéficiez donc d'une valeur ajoutée immédiate.
Intégration des applications d'entreprise (EAI) - intégration des fonctions commerciales à l'échelle de l'entreprise
L'intégration des applications d'entreprise (EAI) est également souvent mentionnée en relation avec l'intégration des données. Ce concept vise à intégrer de manière transparente des systèmes hétérogènes et autonomes et des applications d'entreprise à l'aide de différentes approches. Cela facilite le flux d'informations au sein de l'entreprise et augmente l'efficacité des processus. Par exemple, l'EAI peut être utilisé pour intégrer des données provenant de différents systèmes dans des entrepôts de données ou dans l'environnement d'une fédération de données.
