Intégration de données/Les principales approches d'intégration de données

**Les principales approches d'intégration de données**
Leçon : Intégration de données

Chapitre n^o 2
Chap. préc. :	Historique et avant-propos
Chap. suiv. :	Connexion

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Intégration de données/Les principales approches d'intégration de données », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.

Quelles sont les principales approches d’intégration et quels sont leurs avantages et inconvénients ?

Extract, Transform and Load (ETL)

L’ETL permet la consolidation des données à l’aide des trois opérations suivantes :

Extraction : Identifier et extraire les données de sources ayant subi une modification depuis la dernière exécution

Transformation : Appliquer diverses transformations aux données pour les nettoyer, les intégrer et les agréger

Chargement : Insérer les données transformées dans l’entrepôt et gérer les changements aux données existantes (Ex : Stratégies SCD)

Il traite normalement de grandes quantités de données en lots et est surtout utilisé avec les entrepôts de données et les comptoirs de données.

Entreprise TL

Avantages

Optimiser pour la structure de l’entrepôt de données
Pouvoir traiter de grandes quantités de données dans une même exécution (traitement en lot)
Permettre des transformations complexes et agrégations sur les données
Être contrôlée par l’administrateur
Permettre la réutilisation des processus et transformations (ex : Package dans SSIS)

Inconvénients

Processus de développement long et coûteux
Gestion des changements nécessaire
Exigence de l’espace disque pour effectuer les transformations (Staging area)
Exécution indépendamment du besoin réel
Latence des données entre la source et l’entrepôt
Unidirectionnel (des sources vers l’entrepôt de données)

Entreprise information Intégration (EII)

L’EII fournit une vue unifiée des données de l’entreprise où les sources de données forment une fédération. Les sources de données dispersées sont consolidées à l’aide d’une BD virtuelle, de manière transparente aux applications utilisant ces données. Toute requête à la BD virtuelle est décomposée en sous-requête aux sources respectives, dont les réponses sont assemblées en un résultat unifié et consolidé. Il permet aussi de consolider uniquement les données utilisées, au moment où elles sont utilisées (Source Data Pulling). Le traitement en ligne des données peut cependant entraîner des délais importants.

Avantages

Avoir un accès relationnel à des sources non-relationnelles
Permettre d’explorer les données avec la création du modèle de l’entrepôt de données
Accélèrer le déploiement de la solution
Pouvoir être réutilisé par le système ETL dans une itération future

Inconvénients

Requiert la correspondance des clés d’une source à l’autre
Consolidation des données plus complexe que dans l’ETL
Surtaxe les systèmes sources
Plus limité que l’ETL dans la quantité de données pouvant être traitée
Transformations limitées sur les données
Consommation d'une grande bande passante du réseau

Entreprise Application intégration (EAI)

L’EAI est une approche permettant de fournir à l’entrepôt de données des sources (Data pushing). Il repose sur l’intégration et le partage des fonctionnalités des applications sources à l’aide d’une architecture SOA. De plus, il est généralement utilisé en temps réel ou semi-réel (Near Real Time). L’EAI ne remplace pas le processus ETL mais permet de simplifier ce dernier.