Introduction à l'intégration des données
Depuis vingt ans, l'intégration des données s'impose comme un véritable art, à mesure que les entreprises bâtissent des écosystèmes de données toujours plus complexes. Le terme change de nuance selon le contexte, mais désigne généralement l'ensemble des capacités nécessaires pour agréger et transporter des données issues de multiples sources vers un environnement unique « intégré ». Avec l'explosion du volume, de la diversité, de la vélocité, du dynamisme — bref, de la complexité — des systèmes de données, l'intégration devient un pilier de quasiment chaque appel d'offres (RFP) de plateformes de données.
La plupart des grandes organisations évoluent dans des environnements de données complexes et morcelés, peuplés de systèmes hérités qui tournent depuis des années, parfois des décennies. Chaque système modélise le monde à sa façon, selon l'usage pour lequel il a été conçu — souvent de manière incompatible avec les autres. Au fond, l'intégration consiste à transformer ces sources brutes et distribuées en un tout cohérent, exploitable par l'entreprise. Ce travail mobilise de nombreux ensembles de capacités, résumés ci-dessous.
L'intégration des données est au cœur du travail de Palantir. Le sujet est toutefois trop vaste pour un seul article. Nous en explorons donc plusieurs facettes au fil de plusieurs billets. Dans celui-ci, on se concentre sur la connexion de données, première étape du processus d'intégration.
Qu'est-ce qu'une connexion de données ?
Imaginez l'intégration des données comme un « pipeline de transformation » : une série de changements incrémentaux appliqués à des données brutes pour les rendre opérationnelles dans un écosystème de données. Ce processus, multiple par nature, applique différents ensembles de capacités aux entrées brutes, au fur et à mesure qu'elles sont harmonisées, sécurisées et transportées vers un nouveau système. Les connexions de données en sont la porte d'entrée. Les données des systèmes sources doivent être identifiées, localisées et autorisées à l'accès — une étape en apparence simple, mais qui grignote souvent des semaines, voire des mois, de mise en œuvre.
Une connexion de données est un utilitaire qui copie, déplace ou virtualise, de façon persistante, des données d'un système source vers l'environnement de pipeline du nouvel écosystème. Face à la variété des types de données et des environnements d'hébergement, une connexion efficace doit s'adapter à de nombreux facteurs : type de source (structurée, non structurée, semi-structurée, batch, streaming, etc.), fréquence de mise à jour (ponctuelle, à intervalles, ad hoc, déclenchée, etc.), volume, et politiques de gouvernance (sécurité, rétention, finalité, etc.). Elle doit aussi composer avec d'éventuelles interruptions de connectivité au système source et savoir se rétablir lorsque celui-ci revient en ligne.
Plusieurs voies permettent d'établir ces connexions. Beaucoup de sources se synchronisent via des pipelines d'egress directs et sécurisés, sur un chemin réseau protégé. Lorsqu'une connexion directe pose un problème de sécurité ou de conformité, on peut déployer dans les systèmes sources un agent ou service de connexion. Cet agent suit les données pertinentes, les chiffre et les pousse vers la ou les destination(s) voulue(s). Logé en général dans le réseau de l'entreprise, il exécute les requêtes définies dans l'interface de connexion pour synchroniser les données en toute sécurité avec le nouveau système. Il doit également laisser au responsable du système source le contrôle des conditions de copie, de déplacement ou de virtualisation — afin que les politiques de données « voyagent » avec les données, même après leur sortie du système source :
Enfin, la connexion de données sert aussi à renvoyer ou écrire des données vers les systèmes sources, comme le montre la fonctionnalité « Writeback » du schéma ci-dessus. Souvent, les organisations ont besoin d'échanges bidirectionnels : on extrait des données des systèmes sources, puis on les y réinjecte, mises à jour ou transformées. Les connexions de données rendent possibles ces allers-retours ou l'augmentation des systèmes sources, pour que tous les composants de l'écosystème convergent vers une représentation des données finalement cohérente. Les writebacks se produisent fréquemment au niveau de l'ontologie : des objets d'ontologie et leurs propriétés sont modifiés à la suite de décisions utilisateurs ou de changements dans les données.
Pourquoi est-ce important ?
Un écosystème de données ne vaut que par la qualité des données qu'il contient. Les utilisateurs finaux doivent pouvoir se fier à des données à jour et correctes. Si la connexion vacille et que les données issues des systèmes sources arrivent corrompues, incomplètes ou obsolètes, les utilisateurs délaissent le système — ou pire, décident sur de mauvaises bases. Pour profiter des bénéfices d'un écosystème unifié, les connexions doivent être sûres, fiables et régulières.
Monter des connexions de données a un coût d'opportunité élevé. Établir une connexion peut devenir l'une des étapes les plus longues et les plus gourmandes en ressources humaines de la construction d'un écosystème. Chaque source a sa personnalité : format, structure, schéma, volume, cadence de mise à jour, etc. Les systèmes sources vivent, eux, dans des environnements variés : réseaux internes, services cloud, Internet public. Sans cadre global, il n'est pas rare que des data engineers passent des mois à stabiliser des connexions — surtout quand aucune connexion n'existe encore pour un système donné. Chaque heure passée à bâtir des connexions est une heure en moins pour des fonctions aval essentielles : création d'applications, développement de modèles de ML, workflows analytiques.
Difficiles à comparer, les technologies de connexion de données le sont tout autant à évaluer. Les organisations dressent souvent une liste de types de sources et vérifient si la solution sait les gérer. En apparence simple, cette méthode ignore bien des défis d'une connexion réellement robuste. Fournir un pilote JDBC ou une API REST ne suffit pas. Les solutions diffèrent fortement sur plusieurs axes : temps de mise en place, compétences techniques requises, nature de l'UI/UX, flexibilité et options pour développer des connexions sur mesure, capacité à réutiliser la logique de connexion pour d'autres pipelines entrants. D'où l'importance d'être précis non seulement sur les sources à intégrer, mais aussi sur la manière (à quelle vitesse, par qui, avec quels contrôles, quels marquages de sécurité, etc.) dont ces sources entrent dans l'écosystème.
Exigences clés pour les connexions de données
Comme on l'a vu, l'intégration des données couvre large ; inutile d'énumérer ici toutes les exigences. Concentrons-nous sur quelques points clés propres aux connexions.
La solution inclut des connecteurs standardisés pour des transferts à grande échelle, efficaces et sécurisés. Elle prend aussi en charge les interfaces standard (JDBC, REST, etc.). Intégrer vite et bien les sources cœur est une fonction essentielle de l'écosystème. Il faut comprendre comment la solution se connecte à des systèmes précis, et avec quelle rapidité et fiabilité. Listez les systèmes sources à intégrer et leurs caractéristiques (format, volume, hébergement, etc.) : les fournisseurs pourront ainsi préciser comment ils établiront ces connexions.
La solution offre un cadre flexible pour construire des connexions capables d'absorber des sources potentielles/futures : données structurées (p. ex. Parquet), semi-structurées (p. ex. XML, JSON) et non structurées (p. ex. MOV, PDF). Les besoins évoluent sans cesse : il faut considérer l'existant et le potentiel. Un système réellement scalable reste agnostique aux données ; impossible de prédire exactement quelles sources et quels systèmes s'ajouteront demain. Idéalement, le système propose des pipelines standardisés pour des centaines de types et de systèmes, et des mécanismes pour se brancher efficacement sur de nouveaux venus.
La solution propose plusieurs types de transactions d'ingestion : instantané (snapshot), ajout (append) et mise à jour (update). Les organisations doivent définir précisément la manière et la fréquence des mises à jour dans le système. Chaque source ayant ses spécificités, il faut la souplesse nécessaire pour régler les paramètres de synchronisation. Et ces contrôles doivent rester simples à mettre en place : trop d'écosystèmes n'offrent cette granularité qu'au prix de lourds développements et de multiples passages de témoin pour du code sur mesure.
La solution permet aux profils techniques comme non techniques d'importer de nouvelles sources. Historiquement, seuls les techniciens et data scientists construisaient les pipelines — créant une frontière avec les équipes utilisatrices, source de malentendus et d'efforts perdus. Un gain d'efficacité majeur consiste à outiller les utilisateurs métier via une interface accessible et intuitive, tout en laissant aux profils techniques de quoi réaliser des connexions personnalisées quand il le faut.
La solution gère les mouvements de données bidirectionnels — lecture depuis les systèmes sources et write-backs vers ces mêmes systèmes. Même les meilleurs écosystèmes de données s'inscrivent dans un paysage technique plus vaste. Les plateformes doivent savoir tirer des données des systèmes sources et en renvoyer vers ces systèmes, vers des systèmes d'enregistrement/d'action. Pour des workflows orientés action, les connexions doivent aussi réintégrer l'information sur les décisions opérationnelles : actions et décisions aval doivent être capturées et écrites dans les systèmes sources sous leur forme modifiée.
La solution active des connexions vers des sources en streaming (Kafka, TIBCO EMS, etc.). Les connexions doivent ingérer, enrichir et transformer les flux en temps réel dès leur arrivée dans l'environnement de pipeline. Ces flux sont devenus critiques pour l'opérationnel et la décision. Un écosystème moderne les accueille aux côtés des sources « batch », et permet d'interagir avec eux comme avec n'importe quelle autre source. Cela exige des capacités très différenciées en ingestion, transformation et consommation par les utilisateurs finaux.
La solution s'aligne sur les configurations de sécurité des systèmes sources. Les contrôles d'accès s'héritent automatiquement des jeux de données parents, pour que les politiques de sécurité « suivent les données » lorsqu'elles sont utilisées, transformées, modifiées en aval. C'est indispensable pour un écosystème de confiance. La propagation manuelle de ces contrôles fait perdre du temps et multiplie les erreurs, surtout pour des sources sensibles (PII). Quand les pipelines montent à des milliers de sources et de transformations, il faut un mécanisme automatique et dynamique qui impose un modèle de sécurité cohérent sur toutes les ressources en aval.
La solution permet des checks de santé et des alertes sur les connexions, avec des contrôles préconfigurés sur l'état des jeux de données, les retards, les tailles de lots, les changements de schéma. Elle doit aussi autoriser des checks personnalisés pour des problèmes définis librement. Pour qu'un écosystème fonctionne, les données doivent être sûres, accessibles et justes. Des contrôles de santé adaptés apportent la télémétrie aux administrateurs pour suivre la performance des connexions et les outils pour corriger les anomalies.
Conclusion
L'intégration des données fonde tout écosystème de données, et sa première étape consiste à établir des connexions sécurisées, ponctuelles et fiables vers les systèmes sources. Les meilleures technologies de connexion vont au-delà de simples utilitaires de copie : elles embrassent la diversité des sources, offrent des contrôles granulaires sur le transfert et permettent à des profils variés de les mettre en place. En démocratisant et en fluidifiant la connexion de données, les organisations passent moins de temps à configurer des synchronisations et davantage à résoudre les problèmes métier pour lesquels le système a été conçu.