Plateforme d’intégration de données

L’intégration de données est un processus qui combine des informations provenant de sources différentes pour offrir une vue unique et unifiée aux utilisateurs, facilitant la lecture et l’exploitation des données. L’objectif principal consiste à simplifier l’analyse pour des besoins commerciaux, décisionnels ou opérationnels, en regroupant des données disparates dans un même environnement.

Les techniques courantes incluent ETL (Extract, Transform, Load), qui extrait, transforme et charge les données, et ELT (Extract, Load, Transform), qui extrait et charge les données avant de les transformer, permettant une gestion plus flexible et rapide des volumes importants.

Ces deux techniques ne sont pas adaptées aux besoins du Smart Building, d’où le développement par SpinalCom d’un datahub graph sémantique asynchrone unique sur le marché.

Plateformes ETL traditionnelles : Extraient, transforment et chargent les données dans un entrepôt central. Adaptées aux environnements stables, avec flux planifiés et données structurées.

Plateformes ELT modernes : Chargent d’abord les données dans le stockage cible, puis les transforment directement dans la base. Optimisées pour de gros volumes et données non structurées.

Plateformes d’intégration en temps réel : Synchronisent et traitent les données instantanément, utiles pour les décisions rapides et les environnements IoT ou critiques.

Plateformes hybrides : Combinent ETL, ELT et temps réel pour gérer des données multiples, structurées ou non, avec flux planifiés et traitements instantanés.

Plateformes d’intégration asynchrone : Synchronisent et traitent les données transactionnelles (non temps réel, comme un ticket GMAO) et les objets 3D au sein d’un seul datahub.

Optimiser la qualité et la cohérence : Nettoie et harmonise les informations provenant de différentes sources, éliminant doublons et incohérences pour des données fiables.

Faciliter la prise de décision : Une vue unifiée des données permet des décisions plus pertinentes et une meilleure réactivité des équipes.

Améliorer l’efficacité opérationnelle : Réduit les silos d’information et favorise la collaboration et l’optimisation des processus internes.

Favoriser l’innovation : Une vision complète des données facilite l’identification de nouvelles opportunités et encourage la créativité.

Ingestion : Collecte des données depuis différentes sources, capteurs, systèmes internes ou externes, et applications métier.

Stockage : Entreposage des données dans des structures adaptées comme des data lakes, datahub ou data warehouses, pour un accès rapide et structuré.

Transformation : Nettoyage, enrichissement et structuration des données pour les rendre exploitables et cohérentes.

Diffusion : Mise à disposition des données pour les utilisateurs finaux via dashboards, API ou outils d’analyse, facilitant la prise de décision.

Compatibilité : Doit s’intégrer facilement aux systèmes existants, logiciels et bases de données.

Scalabilité : Gérer l’augmentation des volumes sans ralentissement, en suivant la croissance de l’entreprise.

Facilité d’utilisation : Interface intuitive, courbe d’apprentissage réduite.

Coût : Retour sur investissement à évaluer par rapport aux gains de temps, efficacité et qualité des données.

Qualité des données : Les données peuvent être inexactes, incomplètes ou incohérentes, nécessitant nettoyage et validation.

Complexité technique : Intégrer des systèmes hétérogènes et gérer des formats variés demande des compétences et outils adaptés.

Sécurité et confidentialité : Protéger les données sensibles lors de leur transfert et stockage pour respecter les réglementations.

Coût et ressources : Mettre en place et maintenir des solutions nécessite du temps, de l’argent et des équipes qualifiées.