Comment réduire les coûts d'intégration de données ? 5 conseils pratiques
Vous pouvez réduire les coûts d’intégration de données en améliorant la qualité des données, en limitant les personnalisations inutiles, en choisissant une approche d’intégration capable de s’adapter aux évolutions futures, en concevant soigneusement votre architecture d’intégration, et en suivant les meilleures pratiques éprouvées en matière d’intégration.
Certains projets d’intégration de données peuvent ressembler à l’ascension d’une montagne écrasante. Qu’il s’agisse de petites intégrations simples ou de projets complexes, multi-sites ou internationaux, on a parfois l’impression de ne jamais atteindre le sommet. C’est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit des coûts.
Les projets de grande envergure peuvent facilement demander des centaines d’heures, et le coût du projet peut vite devenir incontrôlable. Une approche simple, dédiée et étape par étape permet d’éviter à la fois les retards inutiles et les coûts supplémentaires.
Dans cet article :
Quelles sont les 5 façons de réduire les coûts d’intégration de données ?
Avec l’essor de la business intelligence, du big data, du machine learning et de l’intelligence artificielle, les entreprises du monde entier collectent chaque jour des volumes de données toujours plus importants.
Une fois collectées, ces données sont stockées dans différents systèmes, entrepôts de données ou data lakes. Mais sans environnement intégré, ces ensembles de données ont peu de valeur. Sans intégration de données, il est impossible d’obtenir une vue unifiée de ces différents types de données. La visualisation des données devient alors impossible.
L’intégration de données est devenue incontournable pour les entreprises qui veulent tirer parti des données qu’elles collectent. Malgré les nombreux outils d’intégration de données disponibles sur le marché, transférer des données d’un système source vers d’autres systèmes n’est pas forcément une partie de plaisir.
Plus l’intégration de données est complexe, plus son coût augmente. Il est possible de maîtriser les coûts d’intégration de données en suivant 5 conseils simples.
#1:Travaillez avec des données propres
Quel est l’impact de la qualité des données sur les coûts d’intégration ?
N’importe quel projet d’intégration de données peut être compromis par une mauvaise qualité des données. Si vous alimentez vos systèmes avec des données de mauvaise qualité, il est peu probable que vous amélioriez le service client ou augmentiez les ventes. S’il est important de consolider vos données, il est tout aussi essentiel de vous assurer que vous pouvez les utiliser dans vos systèmes intégrés.
Si les systèmes que vous souhaitez intégrer contiennent tous deux des données anciennes, inexactes ou obsolètes, vous ne récolterez pas les bénéfices de l’intégration. Le nettoyage des données (ou data cleansing) est généralement considéré comme un processus long et fastidieux.
Les projets d’intégration de données qui ne bénéficient pas d’une attention de toute l’entreprise portée à la qualité des données avant, pendant et après le projet d’implémentation échouent inévitablement.
Une bonne qualité des données garantit l’adoption par les utilisateurs et, par conséquent, la réussite de votre projet d’intégration de données. Lorsque les utilisateurs reçoivent des données de mauvaise qualité, ils commencent à se méfier des données du système et reviennent à d’anciens processus peu productifs.
Les meilleurs projets d’intégration de données disposent toujours d’un référent dédié à la qualité des données.
#2: Limitez les personnalisations - autant que possible
Pourquoi les personnalisations augmentent-elles les coûts d’intégration de données ?
Aujourd’hui, de nombreux systèmes et applications proposent d’origine des fonctionnalités adaptées à chaque rôle. Malgré cette disponibilité de fonctionnalités standard, la plupart des projets d’implémentation incluent des personnalisations et des efforts de développement supplémentaires.
Les personnalisations visent généralement à soutenir des processus et habitudes de travail propres à l’entreprise, à une division ou à un utilisateur. Ce qui peut sembler une bonne idée au début d’un projet peut se traduire par des centaines de modules ou fonctionnalités personnalisés.
C’est là que le projet d’intégration de données tourne au cauchemar. Plus vos systèmes comportent de personnalisations, plus le risque que votre projet d’intégration de données dépasse le budget est élevé.
Si vous avez déjà de nombreuses personnalisations dans les systèmes que vous souhaitez intégrer (par exemple un ERP ou un CRM), vous devez choisir une solution comme RapidiOnline capable d’intégrer facilement vos solutions, quels que soient les changements apportés.
#3: Construisez pour l’avenir
Comment pérenniser votre intégration de données ?
De nombreux éditeurs d’ERP ou de CRM ont développé une intégration ponctuelle entre systèmes pour leurs clients. Certaines entreprises l’ont même fait elles-mêmes.
Développer une intégration système en interne peut sembler une bonne idée au départ. Vous êtes celui qui connaît le mieux les processus et les modèles de données de l’entreprise. Mais aussi tentant que cela puisse paraître, cela peut se révéler une erreur sur le long terme.
Ces solutions d’intégration de données développées en interne tiennent rarement pleinement compte du long terme. Que se passera-t-il lorsque les systèmes intégrés seront mis à niveau ? Et si vous souhaitez étendre l’usage de votre outil d’intégration à d’autres systèmes ?
Lorsque vous choisissez votre solution d’intégration de données, assurez-vous toujours qu’elle est pérenne. Vérifiez qu’elle pourra encore être utilisée lorsque la constellation d’intégration évoluera. Les interfaces développées en interne ou sur mesure nécessitent généralement du développement, ce qui rend les mises à niveau et la maintenance moins flexibles et plus coûteuses.
#4: Concevez soigneusement votre architecture d’intégration de données
Quel est l’impact de l’architecture d’intégration sur les coûts ?
Une entreprise peut facilement avoir besoin de 10 à 20 intégrations entre différents systèmes. Quelle est la manière la plus logique de synchroniser ces systèmes ? La réponse n’est pas forcément évidente et vous devez concevoir avec soin votre infrastructure et votre architecture d’intégration de données.
Lorsque vous intégrez des systèmes, vous devez distinguer les systèmes primaires des systèmes secondaires. Les systèmes primaires sont des systèmes opérationnels qui portent les processus métier. Les systèmes secondaires alimentent les systèmes primaires en informations.
Vous pouvez mettre en place des intégrations de données primaires entre plusieurs systèmes primaires pour soutenir l’automatisation des processus métier. Cela élimine les doubles saisies et garantit la cohérence et la transparence entre les systèmes opérationnels.
Les intégrations vers les systèmes secondaires alimentent ensuite les systèmes opérationnels primaires en données. Vous établissez ainsi des flux de données cohérents, ce qui facilite grandement le maintien de données cohérentes.
Ainsi, votre architecture d’intégration système sera aussi beaucoup plus facile – et moins coûteuse - à maintenir, comparée à une architecture en « toile d’araignée », sujette à de multiples canaux de données redondants entre les systèmes.
Vous vous lancez dans un projet d’intégration de données ?
Voici 10 points clés à prendre en compte.
#5: Intégrez les bonnes pratiques
Quelles bonnes pratiques d’intégration de données permettent de réduire les coûts ?
Tout processus d’intégration de données doit s’appuyer sur les bonnes pratiques. La première plateforme d’intégration de données ne date pas d’hier. En cherchant suffisamment, vous devriez pouvoir tirer des enseignements de ce que d’autres ont fait avant vous.
Mieux encore, vous trouverez probablement une solution d’intégration de données capable d’apporter les bonnes pratiques d’intégration de données à votre projet d’intégration système.
Certains fournisseurs de solutions d’intégration de données comme Rapidi A/S proposent des fonctionnalités basées sur les bonnes pratiques. RapidiOnline est un système d’intégration cloud qui propose, dès l’origine, des modèles préconfigurés vous permettant d’intégrer rapidement différents systèmes.
Les modèles préconfigurés de RapidiOnline ont été élaborés à partir des champs les plus couramment utilisés, tirés de notre expérience et des bonnes pratiques. Vous pouvez toutefois facilement ajouter une table ou un champ personnalisé à votre intégration en quelques minutes. En choisissant un tel système, vous pouvez facilement gagner du temps et de l’argent.
En suivant ces quelques conseils simples, vous devriez pouvoir démarrer votre projet d’intégration système dans les meilleures conditions.
Vous cherchez un moyen plus prévisible de gérer vos coûts d’intégration ? Découvrez les tarifs et options d’intégration de Rapidi pour trouver l’approche adaptée à votre entreprise.
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QUESTIONS FRÉQUENTES
Combien coûte l’intégration de données ?
Comment réduire les coûts d’intégration de données ?Travailler avec des données propres, limiter les personnalisations inutiles, planifier les évolutions futures, concevoir la bonne architecture d’intégration et suivre les bonnes pratiques d’intégration permet de maîtriser les coûts.
Rapidi nécessite-t-il du développement sur mesure ?Rapidi est conçu comme une plateforme d’intégration de données sans code, permettant de configurer et de gérer les intégrations sans développement personnalisé traditionnel. Cela peut réduire la dépendance aux ressources de développement pour l’implémentation et les évolutions futures.
Comment Rapidi peut-il aider à réduire les coûts d’intégration de données ?Rapidi propose des modèles préconfigurés et des configurations réutilisables pour les scénarios d’intégration CRM et ERP courants, réduisant ainsi le besoin de construire chaque intégration à partir de zéro. Cela peut aider à réduire l’effort d’implémentation et à simplifier la maintenance continue.
Quels sont les coûts cachés d’une mauvaise qualité des données ?Une mauvaise qualité des données peut entraîner des rapports inexacts, des processus inefficaces, des tâches en double, des problèmes d’intégration et des résultats d’IA peu fiables. Avec le temps, ces problèmes peuvent augmenter les coûts opérationnels et compliquer la confiance des équipes envers leurs données ainsi que leur utilisation efficace.