Les 10 meilleurs outils d'intégration de données (février 2026)

Les données sont l’élément clé d’une prise de décision organisationnelle efficace. Aujourd’hui, les entreprises génèrent davantage de données – plus de 145 zettaoctets en 2024 – via des sources telles que les médias sociaux, les sources de l’Internet des objets (IoT) et les systèmes de point de vente (POS).

Le défi ? Rassembler les données de ces systèmes disparates en un seul emplacement unifié.

C’est là qu’intervient l’intégration des données !

Intégration des données Il s'agit du processus de combinaison d'informations provenant de plusieurs sources pour créer un ensemble de données consolidé. Bien qu'essentiel, ce processus prend souvent du temps, nécessite beaucoup de ressources et est sujet à des erreurs lorsqu'il est effectué manuellement.

Les outils d’intégration de données peuvent simplifier ce processus, permettant aux entreprises de rationaliser les flux de travail et d’obtenir plus rapidement des informations exploitables.

Ce blog explorera les avantages des outils d'intégration de données, les différents types disponibles et les meilleurs outils à considérer en 2024.

Avantages des outils d'intégration de données

Les outils d'intégration de données sont conçus pour unifier des données disparates dans un système centralisé, ce qui permet aux entreprises de les analyser et de les utiliser plus facilement pour les prévisions, le marketing et les décisions opérationnelles.

Ceci est important car 3 sur 4 Les organisations souffrent de silos de données, ce qui conduit à des prises de décision inefficaces en raison d'informations incomplètes. Les outils d'intégration de données consolident ces données, brisant ainsi les silos.

Les données se présentent souvent sous différents formats selon la source. Ces outils permettent de standardiser ces données, garantissant ainsi leur cohérence. De plus, les outils d'intégration de données peuvent aider les entreprises à économiser 520,000 $ par an en automatisant la création manuelle du pipeline de données.

De plus, les outils d’intégration de données créent une source unique et unifiée de vérité pour les données d’une organisation, ce qui conduit à des rapports plus précis, à un meilleur partage des données et à une meilleure prise de décision.

Types d'outils d'intégration de données

Les outils d’intégration de données se présentent sous différentes formes, chacune répondant à des besoins organisationnels différents :

• Outils sur site : Ces logiciels sont installés et exploités sur les serveurs internes/locaux du client. Ils offrent un meilleur contrôle sur la sécurité des données mais peuvent nécessiter beaucoup de ressources.
• Outils basés sur le cloud : Hébergés dans le cloud ou en ligne, ces outils offrent plus de flexibilité et d’évolutivité que les outils sur site.
• Outils open source : Ces outils sont disponibles gratuitement et nécessitent généralement une expertise en codage.
• Solutions tout-en-un : Ces plateformes offrent des fonctionnalités allant au-delà de l'intégration des données. Elles peuvent fournir des capacités de transformation, de validation, d'extraction et de gouvernance des données en plus de l'intégration.

Les 10 meilleurs outils d'intégration de données

Les meilleurs outils d’intégration de données ne sont pas seulement robustes sur le plan technique, ils offrent également de nombreux avantages non techniques. Voici les meilleures options à prendre en compte en 2024 :

1. Fivétran

Fivetran est un logiciel reconnu dans le domaine de l'intégration de données. Il permet un transfert de données entièrement automatisé, permettant aux entreprises de centraliser leurs données dans un entrepôt. Fivetran offre également une sécurité et une gouvernance des données robustes. Il peut être déployé sur site, dans le cloud ou de manière hybride.

• Caractéristiques principales: Pipelines de données automatisés avec mises à jour en temps réel, connecteurs prédéfinis et maintenance sans intervention.
• Avantages : Certifications de sécurité robustes, mises à jour automatisées, réplication des données en temps réel.
• Inconvénients : Options de personnalisation limitées, tarification opaque, fonctionnalités de transformation de données faibles.

Visitez Fivetran →

2. Talend

Talend offre de solides capacités d'intégration, de transformation et de gouvernance des données. Il propose des versions open source et d'entreprise/payantes et facilite la gestion du Big Data.

• Caractéristiques principales: Intégration transparente avec les environnements cloud et sur site, qualité des données étendue et outils de gouvernance.
• Avantages : Fonctionnalités de gouvernance des données évolutives et puissantes, prise en charge du Big Data.
• Inconvénients : Cela peut nécessiter beaucoup de ressources et nécessite des compétences techniques pour la configuration et la gestion.

Visitez Talend →

3. informatique

Informatica est une plateforme de gestion de données d'entreprise qui couvre l'intégration, la gouvernance et la qualité des données. Elle est connue pour ses puissantes capacités de traitement et de transformation des données.

• Caractéristiques principales: Automatisation des flux de travail, architecture cloud native et gouvernance des données de bout en bout.
• Avantages : Fonctionnalité robuste, hautement évolutive, large communauté d'utilisateurs.
• Inconvénients : Coûteux pour les petites et moyennes entreprises, courbe d’apprentissage abrupte.

Visitez Informatica →

4. Intégration de données Pentaho

Pentaho Data Integration, un produit de la marque Pentaho d'Hitachi Vantara, est une plateforme d'intégration de données sans code. Elle fournit une interface utilisateur graphique par glisser-déposer pour la création de pipelines de données et peut être déployée sur site et dans le cloud.

• Caractéristiques principales: Étendu extraire, transformer et charger (ETL) fonctions, intégration de données et préparation de données – le tout sur une seule plateforme.
• Avantages : Modèles de transformation réutilisables, grande bibliothèque de connecteurs prédéfinis, validation des données en temps réel.
• Inconvénients : Courbe d'apprentissage élevée pour les nouveaux utilisateurs, support client limité.

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5. Jitterbit

Jitterbit est spécialisé dans l'intégration d'API, permettant aux entreprises de se connecter à des applications SaaS (Software-as-a-Service), sur site et dans le cloud. Il est idéal pour les organisations qui cherchent à créer rapidement des intégrations.

• Caractéristiques principales: Connecteurs prédéfinis, intégration d'API et outils d'automatisation pour les systèmes cloud hybrides et sur site.
• Avantages : Intégrations API rapides, idéales pour connecter des systèmes disparates basés sur le cloud.
• Inconvénients : Support sur site limité et fonctionnalités de mappage de données.

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6. Données Hevo

Hevo Data est une plateforme d'intégration de données en temps réel conçue pour la simplicité et la rapidité. Elle offre une connectivité à plus de 150 sources et destinations. De plus, elle est axée sur la réplication et la diffusion de données en temps réel et bénéficie de la confiance de plus de 2500 XNUMX entreprises.

• Caractéristiques principales: Réplication et intégration des données en temps réel avec les principaux entrepôts de données.
• Avantages : Mises à jour en temps réel, interface utilisateur facile à utiliser, expérience d'essai transparente.
• Inconvénients : Transformations déroutantes, manque de catégorisation du pipeline, problèmes de synchronisation des vues.

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7. Boum

Boomi, anciennement une société Dell, est une plateforme d'intégration en tant que service (IaaS) et de gestion d'API. Elle offre également des fonctionnalités de gestion EDI ainsi que de gouvernance des données. Elle est connue pour son expertise dans le domaine des mouvements de données liés aux fusions et acquisitions/cessions.

• Caractéristiques principales: Plateforme cloud native avec de puissantes capacités de migration de données.
• Avantages : Excellente réutilisabilité des composants, connecteurs étendus, corrections de bugs rapides.
• Inconvénients : Documentation relativement faible, manque d'auditabilité robuste, nature low-code nécessitant certaines connaissances en codage.

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8. Services de données SAP

Services de données SAP fait partie de la plateforme SAP Business Technology. Il s'agit d'une solution d'intégration de données de niveau entreprise offrant des outils de qualité et de nettoyage des données.

• Caractéristiques principales: Outils d'intégration, de nettoyage, de transformation et de gouvernance des données intégrés à d'autres applications SAP.
• Avantages : Intégration Apache, prise en charge du Big Data, gestion des données en temps réel.
• Inconvénients : Les descriptions d’erreurs sont trop vagues, il manque des options de connectivité au cloud et le débogage est difficile.

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9. Astera

Astera est une plateforme de gestion de données sans code basée sur l'IA qui permet aux entreprises de gérer sans effort les données de bout en bout. Elle offre des fonctionnalités d'extraction de données, d'intégration, d'entreposage, de gestion des API et de gestion des données électroniques (EDI).

• Caractéristiques principales: Interface utilisateur (UI) sans code avec architecture glisser-déposer, connecteurs prédéfinis personnalisés et automatisation de l'IA.
• Avantages : Il est facile à utiliser pour les utilisateurs non techniques, prend en charge plusieurs sources de données, dispose d'une fonctionnalité de mappage de données élevée et offre un service client très bien noté.
• Inconvénients : La documentation est complexe et les fonctionnalités de reconnaissance optique de caractères (OCR) font défaut.

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Choisir les bons outils pour l'intégration de données peut s'avérer difficile et chronophage. Plusieurs facteurs interviennent dans le processus de sélection. Examinons quelques critères essentiels.

10. Airbyte

Airbyte est une plateforme de transfert de données open source avec des niveaux payants. Elle est conçue pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de l'IA générative (GenAI). Airbyte dispose d'une bibliothèque de plus de 300 connecteurs et de la fonctionnalité permettant d'en créer des personnalisés. Elle propose également un développement low-code et no-code.

• Caractéristiques principales: Connecteurs personnalisables, synchronisation automatisée des données, open source.
• Avantages : Disponible sous forme de bibliothèque en Python, l'une des plus grandes communautés d'utilisateurs, fréquence de synchronisation flexible.
• Inconvénients : Le dépannage des synchronisations ayant échoué est difficile, la documentation de l'API n'est pas claire et les fonctionnalités d'exécution des tâches peuvent être davantage développées.

Visitez Airbyte →

Facteurs à prendre en compte lors de la sélection d'un outil d'intégration de données

L'outil idéal dépend des besoins uniques et du stade de chaque entreprise, qui se caractérise par les facteurs suivants :

• Compatibilité: Assurez-vous que l’outil s’intègre parfaitement à vos sources de données et systèmes existants.
• Facilité d'Utilisation : Les outils sans code ou à faible code avec fonctionnalité glisser-déposer sont faciles à utiliser et parfaits pour les équipes de tous horizons.
• Évolutivité: Un bon outil d'intégration de données doit être évolutif. Les solutions sur site sont limitées en termes d'évolutivité, ce qui en fait un choix sous-optimal pour les grandes entreprises en croissance.
• Coût : Évaluez le coût total de possession, y compris les licences, la maintenance et le support, ainsi que le retour sur investissement (ROI) attendu.
• Fonctionnalité: Évaluez la gamme de fonctionnalités, y compris l’automatisation, la transformation et la gouvernance.
• Sécurité : Recherchez des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles, en particulier dans les environnements basés sur le cloud avec des certifications telles que SOC 1 et 2, ISO 27001, etc.

Tendances

L’IA devient courante dans tous les secteurs et les applications d’intégration de données deviendront également plus courantes. Axé sur l'IA, c'est-à-dire le mappage de données et l'ETL. À mesure que les services cloud évoluent, l'intégration de données sans serveur deviendra également une option populaire.

De plus, avec l’utilisation croissante des solutions cloud, des plateformes d’intégration de données en tant que service (DIaaS) gagnera du terrain, offrant aux entreprises une plus grande évolutivité des données.

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