Une tendance EAI prometteuse face au développement du cloud computing, de l’IA ou du machine learning est l’interaction avec les interfaces de programmation d’application (API) et la gestion des workflows. Dans le passé, des systèmes middleware propriétaires étaient souvent utilisés à cet effet, mais ils se sont avérés coûteux et difficiles à entretenir. Pourtant avec l’utilisation de plus en plus large des API et des outils de workflow, les options technologiques ont évolué. 

La gestion des API via Lobster_data suit cette tendance. Elle permet aux applications de communiquer entre elles et d’échanger des données. De plus, grâce à la création conviviale de nouvelles API ou au versioning des API existantes, les entreprises sont en mesure de réagir très rapidement à l’évolution des marchés. 

Les outils de workflow prennent en charge cette forme d’automatisation et donc l’optimisation des processus métier. Lobster_data offre par ailleurs le grand avantage de créer et de gérer sur une seule plateforme centrale tant les workflows que les règles métier, au lieu de les répartir sur différentes applications ou systèmes. 

Les entreprises utilisent de plus en plus es applications sur le cloud, vu que le stockage et la synchronisation virtuels des données en facilitent la gestion. Un atout non négligeable dans l’optique d’un monde du travail de plus en plus mobile. Pour garantir un accès sécurisé à tous les utilisateurs, l’EAI est devenue indispensable. Elle intègre les données de différentes applications basées sur le cloud dans un système local – ou inversement. Pour les applications mobiles, l’EAI est à même d’échanger des données avec un système backend. 

Une application fréquente de l’EAI est l’intégration d’informations provenant de différents systèmes sources d’une entreprise. Grâce à l’EAI, il est par exemple possible de rassembler des données provenant du service marketing, du service commercial ou de la comptabilité, de les comparer et de les mettre à la disposition des collaborateurs responsables. Souvent, seule une telle préparation synthétique des données provenant de plusieurs départements spécialisés permet d’identifier les points faibles et de mettre en place de nouveaux processus ciblés et efficaces. 

L’EAI peut être utilisée non seulement pour intégrer des données, mais aussi des processus. Les informations relatives aux processus sont alors automatiquement transférées d’un système à l’autre et permettent par exemple de traiter les commandes ou de planifier l’entretien des machines sans intervention humaine. Lors de projets de migration au sein d’une organisation, l’EAI soutient également le transfert correct de toutes les données de l’ancien vers le nouveau système et assure ainsi des processus de modernisation efficaces.