Consolidation des données : pourquoi unifier vos données ?

La consolidation de données désigne un processus informatique visant à combiner des données provenant de différentes sources dans plusieurs buts, dont par exemple celui d’unifier les sources d’informations.

Les entreprises de tous secteurs d’activités confondus aussi bien que les institutions publiques trouvent différents intérêts à procéder à une telle opération, des avantages précisément détaillés dans le présent article.

→ Qu’est-ce que la consolidation de données ? 

→ Pourquoi est-ce important de consolider ou d’unifier ses données ?

→ Comment procéder ?

Abordons désormais la définition de la consolidation de données, son fonctionnement, ses enjeux, ainsi que les différentes techniques d’intégration de données sur lesquelles elle se base.

Qu’est-ce que la consolidation de données ?

D’un point de vue technique, un processus de consolidation de données permet de combiner un grand nombre de données provenant de multiples sources, ce qui implique leur tri, leur nettoyage (Data Cleaning) ainsi que leur stockage dans un emplacement unique.

En pratique, la consolidation de données permet ainsi à une structure d’unifier tant les sources que les formats de ses données. Grâce à cela, ces dernières sont bien plus accessibles, exploitables, sans oublier l’amélioration significative de leur qualité. De plus, en raison de leur stockage en un seul et unique emplacement dédié, l’entreprise bénéficie désormais d’une vision globale de son fonctionnement, de ses actifs ou encore de ses données clients et produits, un atout majeur pour optimiser sa compétitivité.

Consolidation de données : son fonctionnement détaillé

Avant de nous concentrer sur les avantages et les enjeux d’un processus de consolidation des données, intéressons-nous tout d’abord à son fonctionnement détaillé. Ce processus suit des étapes techniques complémentaires entre elles, à savoir :

• L’extraction de données – comme son nom l’indique, étape destinée extraire et à réceptionner les données depuis leurs différentes sources, ce qui peut inclure l’exécution de vérifications des formats techniques et des types d’encodage,
• L’unification de modèle – les données brutes sont transformées en un modèle unifié basé sur des attributs similaires,
• La standardisation – dans la continuité de l’étape d’unification, les données sont standardisées afin de faciliter leur comparaison sur une même échelle de mesure et de réduire les risques d’erreurs de modélisation,
• La validation fonctionnelle – ensuite, on procède à la vérification de l’exactitude et du bon fonctionnement des données, ce qui permet entre autres d’éliminer celles qui sont erronées,
• Le processus de rapprochement – l’objectif ici est d’identifier les éventuels doublons,
• La transcodification – une étape indispensable pour transposer des clés étrangères, en retenant que la transcodification peut être réalisée à n’importe quel moment du processus de consolidation,
• Le dédoublonnage – les données redondantes sont alors éliminées, ce qui permet d’optimiser l’espace de stockage ainsi que de conserver uniquement les données essentielles et utiles,
• Sans oublier la sauvegarde finale.

Pour approfondir le sujet, n’hésitez pas à consulter nos conseils pour enrichir une base de données.

Comment faire pour consolider ses données ?

Si vous envisagez de consolider les données de votre entreprise, il faut savoir qu’il existe différentes techniques permettant de mener à bien ce processus propre à l’univers Big Data. Plus précisément, il en existe 3 : ETL (Extraire, Transformer, Charger), la Virtualisation de données, et enfin l’Entreposage de données.

Technique n°1 : ETL (Extraire, Transformer, Charger)

Débutons avec la technique ETL, signifiant extraction, transformation et chargement des données traitées.

Cette technique de consolidation fait partie des méthodes les plus répandues. Elle repose sur :

• l’extraction des données utiles depuis un système source,
• leur nettoyage, tri ou agrégation afin de les transformer en données qualitatives et exploitables,
• avant leur chargement en temps réel dans un système cible.

Technique n°2 : la Virtualisation de données

Pour sa part, la technique de Virtualisation de données prend en compte les données provenant de multiples sources qui ne sont pas forcément homogènes, cela sans avoir besoin de les déplacer. Sa principale utilité est de fournir une vue unifiée et cohérente de plusieurs sources de données hétérogènes et distribuées.

Ainsi, contrairement à la technique ETL, les données sont conservées à leur emplacement initial. Elles peuvent cependant être virtuellement récupérées et exploitées par le biais de solutions frontales offrant une vision globale de leurs contenus, type tableaux de bord, portail interactif ou encore application.

Technique n°3 : l’Entreposage de données

Enfin, dernière technique de consolidation mais non des moindres : l’Entreposage de données.

Son intitulé est évocateur. Cette technique a la particularité de procéder à l’identification puis à l’intégration de données originaires de différentes sources afin de les réunir en un espace de stockage unique, également appelé référentiel central. Cette technique se révèle particulièrement utile dans le cas de grandes quantités de données, étant conçue pour stocker des données sur un grand nombre de nœuds de serveur, ce qui permet une grande extensibilité ainsi qu’une meilleure résilience en cas de pannes de serveur.

Dès lors, de nombreuses actions et tâches quotidiennes telles que la création de rapports, la mise en place de stratégies produits ou encore la veille de marché sont optimisées.

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