Ysance est depuis plus de 10 ans un pionnier du conseil en Cloud et en Big Data en France. La société a aidé plus de 120 entreprises de divers secteurs à accélérer leur transformation numérique grâce à des solutions Cloud personnalisées comprenant les meilleures technologies de gestion de la relation client, de veille stratégique, de données volumineuses, de marketing et de commerce électronique.

À propos d’ Ysance

Créée en 2005 par une équipe d’experts en informatique, Ysance est l’un des leaders français du conseil dans les domaines du Cloud et du Big Data, ainsi que le fournisseur d’une plate-forme de gestion de données innovante. Ysance soutient la transformation numérique de ses clients en dirigeant la conception, la mise en œuvre et l’exploitation de leurs platesformes Cloud personnalisées, composées des meilleures solutions et technologies. Ses activités s’organisent autour de sept métiers : marketing, intelligence d’affaires, gestion de données, commerce électronique, CRM, cloud computing et big data.

En tant que spécialiste de l’intégration dans le Cloud, Ysance a expérimenté les limites des systèmes de gestion de première génération centrés sur l’auditoire. Conçues pour cibler des segments particuliers des internautes, les capacités de ces plateformes sont rapidement surchargées lorsqu’elles cherchent à reconnaître et à s’adresser à des individus uniques via plusieurs points d’engagement, en ligne et hors ligne. La DMP Ysance Digital Data Factory a été conçue dès le départ pour offrir un hub de données en temps réel «centré sur l’individu» dans le Cloud permettant ainsi aux entreprises de gagner en précision et en rapidité.

Cibler des segments d’audience de la publicité en ligne est une chose; veiller à ce qu’une personne soit reconnue et traitée de manière cohérente sur place, hors site, en magasin, à domicile et en déplacement, chaque fois, en quelques millisecondes seulement, en est une autre. C’est pour cette raison que le hub de données Cloud distinctif d’Ysance est devenu aussi essentiel pour les entreprises souhaitant confier leur transformation numérique à un cloud professionnel sur mesure, conçu avec les meilleures technologies.

Intégration du Big Data : Comment ça marche

L’intégration du Big Data est une étape importante et essentielle dans tout projet Big Data. Il y a cependant plusieurs points à prendre en compte. En règle générale, les logiciels combinent des données provenant de sources et de formats logiciels différents, puis fournissent aux utilisateurs une vue traduite et unifiée des données accumulées.

La gestion du Big Data «intégré» assure plus de confiance dans la prise de décision et fournit des informations de qualité supérieure. Le processus d’intégration de données peut être assez compliqué et présenter plusieurs défis. Parmi les défis rencontrés au cours du processus d’intégration, il y a : l’incertitude des données, la gestion, la synchronisation entre les sources de données, la recherche d’informations et la disponibilité des compétences.

L’objectif principal de la mise en œuvre du Big Data est de présenter les données de manière nouvelle et unique. Reconnaître les besoins de l’organisation avant «d’organiser» les données est utile dans la plupart des projets Big Data, y compris la recherche commerciale et scientifique. Ysance combine les données traditionnelles, les réseaux sociaux, les données de l’Internet des objets (IoT) et les données transactionnelles. Les données qui ne sont pas compatibles ou qui n’ont pas été traduites / transformées sont généralement inutiles pour de tels projets. Mais avant que toute analyse puisse être effectuée, l’intégration des données doit avoir lieu. Cela signifie que vos données – historiques, opérationnelles et en temps réel – doivent être recherchées, déplacées, transformées et fournies aux utilisateurs, avec des technologies qui promettent sécurité et contrôle tout au long du processus.

Outils d’intégration Big Data

À mesure que les outils «traditionnels» d’intégration des données continuent d’évoluer, il convient de les réévaluer en fonction de leur capacité à traiter la variété sans cesse croissante de données non structurées, ainsi que le volume croissant de données massives. Les technologies d’intégration doivent avoir une plat-forme commune pour prendre en charge la qualité des données et le profilage.

L’intégration des données de différentes applications collecte les données d’un environnement (la source) et les envoie à un autre environnement de données (la cible). Dans les entrepôts de données traditionnels, les technologies ETL (extraction, transformation et chargement) sont utilisées pour organiser les données. Ces technologies ont évolué et évoluent pour fonctionner dans les environnements Big Data.

Lorsque vous travaillez avec Big Data, les outils prenant en charge les processus d’intégration par lots, avec une intégration en temps réel sur plusieurs sources, peuvent s’avérer très utiles. Une entreprise pharmaceutique, par exemple, peut vouloir fusionner les données stockées dans son système MDM (Master Data Management) et le Big Data à partir de sources décrivant les résultats de l’utilisation de médicaments sur ordonnance.

Lors de l’utilisation du cloud, les données peuvent être organisées à l’aide de l’intégration Platform-as-a-Service (iPaaS). Ce service est généralement facile à utiliser et peut inclure des données provenant de sources basées sur le cloud, telles que Software-as-a-Service (SaaS).