L’intégration des données dans la Modern Data Stack

Selon des estimations récentes, le marché mondial du Data Management en entreprise a atteint environ 108 milliards de dollars en 2024. Un chiffre qui devrait presque doubler d’ici 2030 (Market us).

L’intégration de données joue un rôle important dans cette dynamique. Elle permet aux entreprises de connecter leurs systèmes et de transformer leurs informations brutes en insights exploitables.

👉 Qu’est-ce que l’intégration de données, et comment la mettre en place efficacement ? Découvrez ses méthodes, ses enjeux et son rôle dans une architecture data moderne. 🚀

Il peut s’agir aussi bien de données structurées que non structurées, provenant de systèmes internes ou de sources externes. L’objectif est de centraliser et fiabiliser ces informations pour les rendre exploitables et faciliter l’analyse ou la prise de décision.

💡 On confond parfois l’intégration et l’ingestion de données. L’ingestion désigne la phase d'acheminement et d’importation de données brutes depuis leur source. Le processus d’intégration va plus loin car il englobe aussi le nettoyage, la transformation et la standardisation des informations.

Quant à la data orchestration, elle fait référence à la gestion coordonnée des flux sur l’ensemble du cycle de la donnée. 

Avec l’essor du Big Data et la généralisation du cloud computing, l’intégration tient un rôle important dans la mise en place d’une architecture data. Elle contribue à bâtir une vision client unifiée, fiabiliser les reportings, et connecter efficacement les outils de la Modern Data Stack.

Il existe plusieurs manières d’intégrer les données selon les besoins de l’entreprise, la volumétrie traitée ou la complexité des flux à connecter. Ces approches ont toutes pour objectif de limiter voire d’éliminer les tâches manuelles, sources d’erreurs et de perte de temps.

Les techniques ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) sont parmi les plus répandues. Elles permettent de déplacer des volumes importants de données entre plusieurs systèmes selon un processus en trois temps.

La différence entre les deux méthodes repose sur l’ordre des étapes de transformation et de chargement :   

L'ELT est particulièrement adapté au traitement de larges datasets et aux usages analytiques, comme les tableaux de bord ou le reporting.

👉 Parmi les outils d’ETL / ELT les plus connus : Fivetran, Airbyte, Rivery, Talend, Informatica, Matillion.

En règle générale, on effectue un chargement initial complet puis des mises à jour régulières par lots (batch processing). Pour gagner en réactivité, certaines entreprises adoptent aussi des flux d’ingestion continue. 

Le Change Data Capture (CDC) permet ainsi de détecter et importer en quasi temps réel uniquement les données qui ont changé.

L’intégration en continu consiste à traiter les données en temps réel dès qu’un changement intervient dans la source. C’est un aspect important pour les cas où la fraîcheur de la donnée est essentielle : personnalisation instantanée, détection de fraude, monitoring d’applications…

Des outils comme Kafka, Google Dataflow ou Debezium permettent de mettre en place ce type de flux.

L’approche streaming est souvent complémentaire d’une approche ELT. Elle permet de combiner données historiques et événements en temps réel dans un même référentiel.

L’essor du cloud a fait évoluer les méthodes d’intégration. Alors que les systèmes on-premise nécessitent des configurations lourdes et rigides, les solutions cloud offrent davantage d’agilité, de scalabilité et d’interopérabilité.

En dehors d’environnements très réglementés, la majorité des projets d’intégration s’appuie désormais sur des services cloud natifs. Ces solutions offrent une connectivité avec des entrepôts comme BigQuery, Snowflake ou Redshift.

Une évolution qui suit la tendance générale vers l’adoption d’une Modern Data Stack.

Dans certains cas, les entreprises optent pour la virtualisation de données. Cette méthode consiste à interroger plusieurs sources en temps réel sans les déplacer, via une couche d’abstraction unique.

Certaines intégrations s’appuient sur des API pour connecter directement deux outils et échanger des données en temps réel. C’est une méthode flexible, bien adaptée aux cas d’usage ponctuels ou aux flux à faible volume.

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La data integration ne présente pas que des enjeux techniques. Elle crée de la valeur pour l’ensemble de l’entreprise, en rendant l’information plus accessible, cohérente et exploitable.

Elle permet de connecter les systèmes entre eux, d’unifier les informations et d’alimenter les outils métier avec des données fiables et à jour. Découvrez ses apports concrets en entreprise.

Le plus souvent, les informations client sont dispersées entre plusieurs outils : CRM, logiciel de support, application mobile e-commerce, solution analytics…

L’intégration permet de centraliser ces données dans un référentiel client unique (RCU), en corrigeant les doublons ou les incohérences. Il devient alors possible de construire vue Customer 360, automatiquement mise à jour.

Ce socle commun est indispensable pour piloter la relation client, mieux personnaliser les messages ou mesurer la valeur de chaque utilisateur.

Une entreprise utilise une multitude d’applications en parallèle : CRM pour les équipes commerciales, ERP pour la gestion, outils de facturation ou de support client.

Sans intégration, les informations deviennent vite obsolètes ou contradictoires d’un outil à l’autre. Par exemple, une adresse client modifiée dans l’ERP ne sera pas toujours mise à jour dans le CRM.

La data integration garantit la cohérence entre les systèmes. Elle évite les erreurs humaines, améliore la qualité de service et fait gagner un temps précieux aux équipes.

Vos équipes ont besoin de données fiables pour l’analyse et la prise de décision. Cela suppose d’agréger des informations issues de plusieurs sources : ventes, marketing, support, finance, etc.

L'intégration a pour but d'automatiser cette collecte afin d'alimenter les tableaux de bord en continu. Les données sont mises à jour en temps réel ce qui rend le pilotage plus réactif, avec une vision partagée de la performance.

L’intégration joue aussi un rôle très important dans le succès des campagnes marketing. Elle favorise la personnalisation des parcours par l’envoi du bon message, au bon moment, sur le bon canal.

💡 Une fois centralisées dans un data warehouse, les données peuvent facilement être activées avec la CDP composable DinMo. Notre Audience Builder no-code et notre Reverse ETL permettent de synchroniser les segments d’audience vers vos plateformes publicitaires, votre CRM ou votre CEP.

Ce fonctionnement garantit des campagnes personnalisées, toujours basées sur des données fiables et à jour. C’est un levier puissant pour améliorer la conversion et réduire le coût d’acquisition.

Avant de tirer parti de ses données, une entreprise doit relever plusieurs obstacles :

Quelques pratiques simples à mettre en place peuvent faire la différence pour réussir votre projet d’intégration de données. 

Dans les architectures modernes, l’intégration de données n’est pas un simple processus technique. Elle assure une circulation fluide de l’information entre les systèmes sources et les entrepôts de données pour alimenter vos solutions métier.

Cette approche modulaire consiste à connecter les briques que vous aurez choisies en fonction de vos besoins : outils de transformation et d’orchestration, plateformes d’analyse et de visualisation, solutions d’activation. Chaque outil peut ainsi exploiter des données unifiées, fiables et à jour.

C’est particulièrement vrai pour la CDP composable DinMo. Flexible et moderne, notre solution s’appuie sur les données présentes dans votre data warehouse pour faciliter vos activations à grande échelle.

L’intégration s’articule aussi avec d’autres fonctions essentielles de la stack, comme l’orchestration, l’observabilité ou encore la Business Intelligence.

L’intégration n’est pas une étape isolée. Elle est au cœur d’une démarche plus large : construire un système data performant, agile et orienté usage.