Les solutions Talend  à l’ère de l’informatique décisionnelle

L’information est devenue un actif stratégique majeur pour la création de valeur et l’aide à la décision. Les organisations produisent chaque jour une multitude de données chacune à son échelle. Ces données sont issues de diverses sources : systèmes de gestion, CRM, intranet, applications métier, site web, données transactionnelles, etc… En ce sens, une stratégie Data est nécessaire afin de s’assurer que toutes les données à dispositions peuvent être utilisées, partagées et déplacées aisément d’un système à l’autre. L’objectif est donc de rendre l’information disponible au bon endroit et exploitable au bon moment, par la bonne personne afin d’apporter de la valeur ajoutée à l’organisation.

Regrouper les données de plusieurs sources et les transformer en un dataset unifié et stocké dans une structure unique est un défi technique en soi. Fabrice Bonan et Bertrand Diard Fondateurs de Talend, ont su identifier ce besoin dans l’univers de l’information d’entreprise. Il propose une large gamme d’outils permettant d’effectuer des opérations liées aux data : récolte, qualification, traitement, centralisation et restitution des données. Des solutions qui offrent une vue globale sur les données, ce qui facilite la prise de décisions stratégiques à tous les niveaux de l’entreprise.

L’objectif de Talend est donc la modernisation de l’intégration des données : Un environnement unifié, une performance native, un libre-service gouverné et une qualité des données généralisée. Une transformation intégrale de la façon dont une entreprise exploite les données par des processus simples et uniques.

Processus ETL : description et usage pour les entreprises

Aujourd’hui encore, les organisations ont tendance à enfermer leurs données en silos cloisonnés. Cette architecture rend les données utiles inaccessibles. Conséquences, elles n’exploitent qu’une infime partie des données produites et récoltées. Elles en tirent peu, voire aucun avantage concret. Les données d’une organisation doivent être accessibles, manipulables et facilement exploitables afin de lui apporter de la valeur. Ces opérations exigent des processus ETL.

ETL signifie Extract Transform Load (Extraction Transformation Chargement des données). C’est un processus permettant aux entreprises de manipuler et d’exploiter leurs données pour en tirer parti. Le processus ETL désigne une série d’opérations liées aux données :

Etape 1 : L’extraction des données brutes de sources multiples

A cette étape, les outils ETL permettent aux entreprises d’extraire de gros volume de données brutes issues de différentes sources. Cette opération est rendue possible grâce à des connecteurs qui autorisent la collecte et le transfert d’informations de multiples bases.

Etape 2 : La préparation de celles-ci en les transformant pour utilisation

La phase de transformation consiste à formater les data brutes collectées en y appliquant des règles personnalisées. Transformer les données consiste à les convertir au bon format. Au cours de cette phase, les données sont standardisées, nettoyées, vérifiées, enrichies et qualifiées.

Etape 3 du processus ETL : chargement des données exploitables

Le chargement consiste à transférer les données transformées vers un emplacement précis, c’est-à-dire l’envoie vers un serveur, une base ou un entrepôt. Les informations exploitables sont disponibles dans un datawarehouse, une application décisionnelle ou une base de données.

Le processus ETL est donc généralement utilisé pour la gestion et le traitement des données entre une ou plusieurs sources en vue d’une injection dans une solution de Business Intelligence. Une solution ETL peut ainsi permettre à une entreprise de réaliser :

  • Une migration efficace des données d’une application à une autre, par exemple lors d’un changement d’ERP ou de logiciel métier spécifique,
  • L’Interconnexion de plusieurs applications ou systèmes dans le cadre d’un échange de données,
  • Le Traitement de vastes ensembles de données hétérogènes : améliorer, nettoyer, enrichir et replacer les données au bon endroit,
  • La Mise en place d’une cartographie des données au sein de son organisation,
  • La Sécurisation et le control qualité des données de son système d’information : supprimer les incohérences, les doublons et y instaurer des règles de gestion,
  • La création d’un référentiel de données d’entreprise unique et homogène,
  • Le Stockage des données dans un datawarehouse pour son exploitation dans un environnement de Business intelligence.
 

La qualité des données : quels apports pour l’entreprise ? 

La qualité des données est un enjeu crucial dans le processus de gestion des données d’entreprise. Elle garantit un système d’information opérationnel pour les métiers et améliore la performance économique de la société. En effet, Les données incorrectes représentent un risque considérable et peuvent s’avérer préjudiciable pour les sociétés. Ce problème entraîne des coûts financiers et peut porter atteinte à la réputation de l’entreprise. Les données fiables évitent les erreurs stratégiques dommageables et améliorent l’image de marque.

La data quality désigne les processus déployés pour maintenir fiable et cohérent les données détenues par une entreprise. Elle regroupe les pratiques permettant l’identification, la correction et la gestion des erreurs dans les données tout en intégrant les protocoles de contrôle de qualité et la gouvernance des données. L’objectif est la production d’informations fiables à forte valeur ajoutée pour le développement de l’entreprise.

Talend propose la plateforme de qualification Data Quality téléchargeable sous Windows, Mac OS et Linux. Cette solution propose des options avancées telles que le nettoyage, la déduplication, la standardisation et l’enrichissement des données de tout format et tout volume.

Pourquoi la qualité des données est-elle nécessaire pour une organisation ?

  1. §  Pour mieux décider et agir

Le but de la donnée est d’alimenter les différentes activités et donc de développer l’organisation. Sans data quality, les décideurs et les utilisateurs métier sont susceptibles d’agir en se basant sur des informations inexactes. Une stratégie globale d’entreprise ne peut donc pas être déployée à partir d’informations non qualifiées. En effet, l’inexactitude et les valeurs manquantes dans les data ont un impact sur la qualité des décisions et la mise en place d’une stratégie d’entreprise efficaces.

  1. §  Pour vendre plus efficacement

Les applications analytics et les activités d’une entreprise carbure à la data. En ce sens, assurer la qualité des données, c’est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces.

Le processus de qualification des bases permet alors de personnaliser les actions à destination des prospects et clients cibles. Elle induit donc l’efficacité des actions marketing et commerciales de l’entreprise.

  1. §  Pour optimiser la relation client

« De la qualité des données naît l’information qui améliore la qualité de la relation client ». Les entreprises utilisant des fichiers clients valides et à jour pourront tirer des informations clé sur ces derniers, afin de les engager davantage vis-à-vis de leur marque.

Bénéficier d’une data qualifiée permet d’améliorer l’expérience client en personnalisant les messages, les offres et en apportant des réponses spécifiques. Une connaissance pointue du client permettra d’établir avec lui des échanges personnalisés, et donc de créer des liens durables et un sentiment de proximité. En qualifiant les données, on évite également les sources de frustration des clients : non-réception d’un courrier parce que contacts erronés, réitération des demandes d‘informations au client, etc…

  1. §  Pour éviter des erreurs et travailler plus efficacement

Plus une donnée prend de l’importance au sein d’une entreprise, plus le coût de la non-qualité augmente et devient un risque.  En effet, La non-qualité induit des pertes de temps et de productivité pour l’entreprise. Un collaborateur qui perd du temps à vérifier la validité d’une information n’est pas productif sur ses tâches principales, créatrices de valeur pour l’entreprise.

De façon générale, la non-qualité limite la fluidité des interactions, la productivité et induit un manque de compétitivité de l’entreprise. Des données de qualité permettent également à l’entreprise d’anticiper les risques et d’être plus réactive en cas de changement important.

Talend : la solution ETL d’AFREETECH

Parmi les nombreux outils ETL présents sur le marché, AFREETECH a choisi de se spécialiser sur les produits d’intégration de données Talend.

Pourquoi Talend ?

Parce que la marque propose des solutions open source, ce qui offre non seulement une grande souplesse aux utilisateurs mais aussi un coût très compétitif pour les clients.

D’autre part, Talend propose un nombre très élevé de connecteurs permettant la manipulation et la transformation des données de multiples sources. La diversité des systèmes et applications métier dans les organisations étant considérable aujourd’hui, ces connecteurs permettent de gagner un temps précieux lors des opérations sur les données.

Plus globalement, AFREETECH a très vite adhérer aux solutions Talend pour leur simplicité d’utilisation. En effet, elles proposent une interface graphique intuitive qui facilite la visualisation des données.

Nos développeurs et intégrateurs sont formés, expérimentés et certifiés sur les produits Talend. Ils assurent le conseil, la gestion et la mise en œuvre technique de vos projets de data management. Avec une forte expérience dans la manipulation des données d’entreprise, nous accompagnons les organisations de l’étude de l’existant, à la rédaction des spécifications techniques, jusqu’au déploiement des interfaces. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes techniques interne et nous considérons que la DSI joue un rôle central dans la mise en place d’une stratégie de données au sein d’une organisation.

Quel que soit la taille de votre organisation et votre secteur d’activité, nous intervenons aussi bien pour des missions courtes et ponctuelles que pour des projets d’envergure. Vous gagnez une pleine confiance en vos data et en tirez le meilleur parti.

Découvrez notre expérience d’intégration de données avec l’ETL Talend

                                                                                                                                 Ne vous trompez pas de direction…

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