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L’intégration automatisée des données au pas à pas

Retards, dérappage de coûts, problèmes de qualité : ce sont les trois thèmes clés de la gestion combinée des fonctions de gestion dans un processus intégré. Qu’il s’agisse de relations entre différentes entreprises ou entre différentes unités au sein d’une même entreprise: avec ses options polyvalentes permettant de générer des gains d’efficacité, l’intégration métier est un outil majeur pour l’optimisation de la création de valeur au sein d’une entreprise.

Mais la connexion de systèmes informatiques est une aventure complexe et de nombreuses entreprises moyennes ou grandes signalent des problèmes lors de sa mise en œuvre. Les raisons en sont diverses mais bien connues. Le fait que les développeurs soient rares et que la situation ne fasse que s’aggraver n’est pas nouveau. Et presque tout le monde sait que le nombre de projets d’interface croît de manière exponentielle avec les grandes tendances de la numérisation et de l’industrie 4.0.

La plupart des départements informatiques subissent donc une combinaison de pénurie de personnels et une charge de travail excessive. Les personnes qui font appel à des ressources extérieures doivent également faire face à des temps d’attente plus longs et à des coûts élevés. Globalement, cela se traduit par des durées de projet considérablement allongées et des surcoûts dus à des services externes supplémentaires ainsi qu’à des retards de projet fastidieux lors de l’intégration des clients et des fournisseurs, de l’automatisation des processus internes et de la connexion des systèmes cloud, par exemple, dans le contexte du logiciel en tant que service (SaaS).

La solution au dilemme entre coûts et délais est encore l’automatisation. Les logiciels standard et modernes d’intégration métier permettent aux départements de gérer eux-mêmes de nombreux processus métiers. Cela fait plus que soulager le service informatique. Cela crée une grande flexibilité avec les clients et les partenaires grâce à une gestion de projet agile.

Les logiciels standards peuvent donc aider à mettre en œuvre des projets en interne sans alourdir davantage la charge des informaticiens à condition qu’ils aient une structure logique, une facilité d’utilisation grâce à des fonctions graphiques telles que le glisser-déposer, la capacité à fonctionner sur tous les terminaux, le retour automatique en cas d’erreur et une documentation complete en ligne. L’intégration des données peut alors être initiée en tant qu’automatisme en quelques étapes de manière transparente et vérifiable.

Les tâches préliminaires importantes concernent principalement la collecte des données existantes, l’identification de leur lieu de stockage et de leurs formats disponibles. Il faut ensuite préciser quels formats de données et de fichiers doivent être utilisés dans le système cible. De plus, un contrôle intensif de la qualité des données est essentiel. Des données d’entrées incorrectes entraînent des livraisons incorrectes, des adresses client incorrectes et des interruptions de processus même après l’intégration des données. Des méthodes et des outils d’analyse éprouvés vous permettent d’identifier rapidement les redondances, de réviser les données incomplètes et erronées et de détecter les contradictions dans les données provenant de sources multiples. Dans ces conditions un logiciel d’intégration solide aide à améliorer rapidement l’efficacité souhaitée.

 

Les sept étapes qui structurent un processus d’intégration.

1. Définir les données d’entrée

Avec un transfert de données simple, les données reçues sont transmises depuis leur réception, sans modification, vers un ou plusieurs chemins de sortie. Si un mapping (voir étape 3) est nécessaire, un agent d’entrée doit accepter les données à traiter et les transférer aux étapes deux et trois afin que les données puissent être importées dans la structure correspondante.

Sinon, le logiciel attend que les données receptionnées soient traitées par le programme désigné de manière événementielle ou réactive. Les délais et les intervalles pour la collecte de données doivent être flexibles et idéalement le système doit permettre des connexions directes au plus grand nombre possible d’autres systèmes.

Un logiciel d’intégration moderne peut récupérer activement les données attendues, une seule fois ou de manière récurrente.

2. Définir les structures de données

À l’étape deux, vous définissez généralement la structure des données source et les formats de document tels que CSV ou Excel, XML, EDIFACT ou SAP IDoc. Ceci fournit au logiciel les informations sur la manière de convertir des données. Il existe parfois des informations particulières qui ne concernent qu’un format spécifique, cela devrait également être paramétrable et cela inclut par exemple les quotes en CSV, les onglets Excel ou les schéma XML. Enfin, les formats de compression tels que zip ou tgz. ne devraient pas poser de problème au logiciel d’intégration

3. Configurer le mapping des données

Le mapping concerne la génération de la cible ou des données de sortie. C’est pourquoi la mapping intervient à cette étape. Cela fait référence à la structure cible souhaitée et à la relation entre la structure source et la structure cible. Avec un peu d’explications techniques ce n’est pas compliqué.

Pour les utilisateurs chevronnés : sachez que vous pouvez également manipuler les données cibles via des chaînes de fonctions. De plus, vérifiez que votre logiciel d’intégration inclut le plus grand nombre possible de fonctions prédéfinies qui vous aideront à créer des mappings complexes, par exemple à l’aide de variables, de listes et de ‘maps’. Comme décrit à l’étape 1, le cas le plus simple est le mapping 1: 1. où la structure source est mappée sans modification vers la structure cible. Cela signifie que les champs source sélectionnés sont associés aux champs cibles correspondants.

4. Décrire les bases de données

Si vous souhaitez transférer vos données vers une base de données, vous pouvez déterminer si, et si oui, quelles données cible sont écrites dans quelles tables de la base de données. Votre logiciel doit naturellement connaître le schéma dans lequel la table correspondante est créée.

5. Paramétrage de l’intégration des données

Si le logiciel d’intégration de données assure uniquement la fonction de transfert de données, le fichier source n’est pas modifié. Cependant, les données doivent souvent être transférées dans d’autres formats cibles par mapping. Vous pouvez également avoir besoin d’un traitement supplémentaire pour le format cible, par exemple si une partie seulement des données source doit être utilisée dans le format cible ou si une autre structure doit être utilisée dans le format cible.

Votre logiciel d’intégration doit pouvoir gérer cela. Et de temps en temps, cela peut-être encore plus complexe comme par exemple si vous avez besoin de plusieurs versions différentes des données source sous différents formats, tels que des données de listes Excel ou CSV, qui sont à convertir vers le format EDIFACT pour le traitement de commandes, de bons de livraison et de factures.

6. Transfert de données

Le logiciel extrait les données de la source ou attend leur arrivée en fonction du paramétrage prédéfini puis les transmet au (x) système (s) cible (s) sur un ou plusieurs chemins de réponse et sous le format souhaité. Si le logiciel d’intégration permet d’appeler d’autres profils, les données transférées peuvent être alors automatiquement transférées vers d’autres systèmes et traitées de la même manière.

7. Dépannage

Si la source ne fournit pas de données ou n’est pas accessible, ou si les systèmes cibles ne sont pas disponibles: une alerte doit rapidement être envoyée. Le logiciel d’intégration doit pouvoir envoyer automatiquement un message, par exemple par courrier électronique ou par SMS avec les informations indiquant si une tâche prédéfinie n’a pas été exécutée. Un logiciel moderne permet d’activer une fonction de notification pour chaque étape. Le minimum de sécurité nécessite que le système documente de manière unique et continue tous les incidents et qu’il permette également les sauvegardes de données sources et cibles.

Les gains d’efficacité en termes d’intégration métier viennent de l’automatisation fluide, rapidement personnalisable et de manière flexible, des processus. Grâce au guidage intuitif du logiciel, doté de capacités multi-périphériques et à l’expertise metier des intervenants, les entreprises peuvent contourner le goulot d’étranglement de l’intégration, optimiser les plannings de livraison des projets et maîtriser les coûts, même avec des volumes de données croissants, un nombre important de problèmes d’intégration et une utilisation intensive des ressources informatiques internes.

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