Cartographie des données : Définition, exemples, meilleures pratiques et plus encore (mise à jour pour 2025)

Les entreprises modernes traitent d'immenses quantités d'informations provenant de diverses sources - les ERP, CRMplates-formes en nuage, et bien d'autres encore. S'assurer que ces données voyagent de manière précise et efficace depuis leur origine jusqu'à leur analyse est absolument critique pour le succès de l'entreprise. C'est là que la cartographie des données entre en jeu. Voyons ce qu'est la cartographie des données, comment elle est transformée par l'IA, des exemples de la manière dont vous pouvez l'intégrer, les meilleurs outils pour maximiser sa valeur, et plus encore.

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Qu'est-ce que la cartographie des données ?

La cartographie des données est le processus qui consiste à définir comment les éléments de données individuels d'une source correspondent aux éléments d'un autre système (par exemple, l'élément "Montant des ventes" dans un système ERP se traduit par l'élément "Revenu total" dans un tableau de bord décisionnel). Il ne s'agit pas d'un simple copier-coller, mais d'une transformation supplémentaire, comme le formatage, l'agrégation et la normalisation, afin que tout soit mis en correspondance de manière cohérente entre des systèmes disparates qui utilisent des pratiques différentes.

La cartographie des données est une étape cruciale de la modélisation des données et peut aider les organisations à atteindre leurs objectifs commerciaux en permettant l'intégration, la migration, la transformation et la qualité des données. Cependant, il s'agit d'une étape complexe et difficile, qui nécessite une planification, une analyse et une exécution minutieuses.

Chez insightsoftware, nos outils soutiennent la cartographie des données via :

• Spreadsheet Server met en correspondance les champs de données ERP avec des modèles Excel personnalisables pour obtenir des données actualisées en temps réel dans des feuilles de calcul familières.
• Logi Symphony orchestre l'alignement des données provenant de différentes sources, les transformant au fur et à mesure qu'elles arrivent dans les tableaux de bord analytiques intégrés.
• Bizview régit la manière dont les données financières sont intégrées dans les modèles de planification et de consolidation afin que les couches organisationnelles soient cohérentes et traçables.

Quel est l'objectif de la cartographie des données ?

Nous avons brièvement fait allusion à l'objectif de la cartographie des données ci-dessus, mais il convient de l'énoncer plus clairement. La cartographie des données permet de s'assurer que l'information :

1. circule avec précision entre les systèmes sans erreur d'interprétation/perte.
2. Adapte son format au schéma de destination.
3. Reste cohérent et digne de confiance dans l'ensemble de l'organisation.

La cartographie des données est le traducteur et le contrôleur qui facilite le transfert précis, normalisé et sécurisé des informations dans l'ensemble de l'organisation.

Pourquoi la cartographie des données est-elle importante ?

La cartographie des données est un élément essentiel de toute initiative de gestion des données, car elle permet de normaliser, de visualiser et de comprendre les données dans différents systèmes et applications. Elle est devenue de plus en plus critique pour les entreprises car elle :

• Améliore la qualité et la précision des données et l'exactitude des données en réduisant les erreurs et les incohérences dans le mouvement et la transformation des données.
• Améliore l'efficacité opérationnelle en permettant une circulation fluide des données à travers les différentes étapes des pipelines ETL.
• Favorise la prise de décision fondée sur les données en fournissant une vision holistique et un contexte pour l'analyse des données.
• Empêche la redondance dans les données, servant de système unifié unique sans duplication.
• Aide à se conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données en identifiant les principales sources de données et le personnel qui en est responsable.

Comment l'IA transforme-t-elle la cartographie des données ?

Les récentes avancées et innovations en matière d'IA redéfinissent la cartographie des données grâce à un certain nombre de nouvelles capacités. Suggestions intelligentes peuvent prédire quels champs sources correspondent à une cible, ce qui accélère la mise en correspondance et réduit encore la saisie manuelle. Les transformations automatiques peuvent mieux comprendre les logiques de conversion complexes, telles que la fusion de champs ou le calcul de valeurs dérivées. Nous commençons même à voir des moteurs de cartographie avancés à auto-apprentissage qui s'améliorent au fil du temps pour maintenir la précision au fur et à mesure de l'évolution des données. Enfin, l'IA a permis une évolutivité plus rapide pour des ensembles de données plus importants et plus variés, sans sacrifier la conformité ou la traçabilité.

Par exemple, notre assistant doté d'une intelligence artificielle Lineos est accessible directement depuis le Spreadsheet Server dans Excel (Lineos est également intégré dans Bizview), ce qui permet de répondre aux questions sur le produit en se basant sur les articles de support et la documentation. Il intègre également l'analyse des tendances en temps réel et la détection des anomalies - il suffit de surligner les cellules pertinentes, de cliquer avec le bouton droit de la souris et de sélectionner "Analyser les données avec l'IA".

Logi AI révolutionne également la façon dont Logi Symphony intègrent leurs analyses. Logi AI génère des réponses spécifiques, basées sur des données, concernant la performance en fonction de votre paysage de données (sans exposition publique de données privées). Logi AI améliore également des domaines tels que l'analyse prédictiveLogi AI améliore également des domaines tels que l'analyse prédictive, renforçant ainsi nos applications de reporting basées sur l'IA.

Aspects et composantes de la cartographie des données

La cartographie des données consiste essentiellement à établir une connexion entre des éléments de données provenant de diverses sources et de systèmes de données cibles. Ce processus garantit que les données sont correctement et utilement transférées, transformées ou utilisées sur différentes plateformes ou applications.

Les principaux aspects de la cartographie des données sont les suivants

• Alignement source-cible
• Correspondance sur le terrain
• Règles de transformation des données
• Compréhension des relations entre les données
• Considérations relatives à la qualité des données
• Documentation sur les métadonnées
• Compatibilité et respect des normes
• Gouvernance des données et conformité

La cartographie des données est une étape fondamentale qui jette les bases d'initiatives réussies en matière de gestion des données, garantissant que les données constituent un actif précieux et fiable pour une organisation.

1. Intégration des données

L'intégration des données Il s'agit du processus de connexion des données d'un système à un autre, comme la synchronisation des données clients entre les plateformes de marketing et de vente. L'ETL permet de collecter, d'optimiser et de stocker les données afin d'améliorer les rapports et l'analyse en temps réel. Cela est utile pour les gros volumes de données et les sources diverses, et peut être nécessaire pour les architectes, les développeurs et les administrateurs de données compte tenu de facteurs tels que le volume, la diversité des sources, la précision et l'efficacité.

2. Migration des données

La migration de données est le transfert de données d'un emplacement (et éventuellement d'un format) à un autre. Il peut s'agir de déplacer des données entre différents systèmes de stockage, bases de données ou applications. L'objectif est de s'assurer que les données sont transférées avec précision et en toute sécurité, souvent pour améliorer l'efficacité, l'évolutivité ou l'adoption de nouvelles technologies. En fonction de ses besoins, une organisation peut opter pour une migration sur site ou une migration dans le nuage. Une solution sur site offre un niveau de contrôle et de personnalisation plus élevé car elle est hébergée et gérée au sein de l'infrastructure physique de l'organisation (mais elle peut être coûteuse). Une solution en nuage est très accessible et évolutive car elle n'est pas limitée par le matériel physique (mais sa dépendance à l'égard d'une connexion internet active peut poser des problèmes de sécurité).

3. Transformation des données

La transformation des données consiste à convertir les données d'un format ou d'une structure à un autre afin de répondre aux exigences du système ou de l'application cible. Cette opération est essentielle lors de l'intégration, de la migration ou de la consolidation de données provenant de diverses sources dans un format unifié et significatif. La transformation des données comprend le nettoyage, l'agrégation, le filtrage et la restructuration des données afin de garantir leur cohérence, leur qualité et leur compatibilité avec le système cible. Les outils ETL jouent un rôle essentiel dans la rationalisation du processus de transformation des données et comportent généralement trois étapes principales :

• Extraire : Les données sont extraites de plusieurs sources, notamment de bases de données, de fichiers, d'API ou d'autres référentiels de données. Les outils ETL fournissent des connecteurs et des mécanismes permettant d'extraire efficacement les données de diverses sources.
• Transformation : Les données extraites sont ensuite transformées sur la base de règles et d'une logique prédéfinies. Les outils ETL offrent un environnement visuel ou basé sur des scripts dans lequel les utilisateurs peuvent définir et personnaliser les processus de transformation pour nettoyer, agréger, enrichir et restructurer les données afin de les adapter au format souhaité.
• Chargement : Les données transformées sont chargées dans le système cible, tel qu'un entrepôt de données, une base de données ou une autre application. Les outils ETL garantissent que les données sont chargées de manière efficace et précise dans le système de destination.

4. Entrepôt de données

A entrepôt de données est un ensemble de données commerciales provenant de sources multiples et optimisées pour la création de rapports, l'analyse et la prise de décision. L'architecture d'un entrepôt de données extrait les données des bases de données existantes, les transforme à l'aide de règles spécifiques et les charge dans un référentiel central pour en faciliter l'accès et le contrôle, fournissant ainsi une base pour la veille stratégique et l'analyse. Les entrepôts de données manuels peuvent être complexes, longs et coûteux. Toutefois, les meilleures solutions de veille stratégique comprennent un entrepôt de données préétabli (comme Jet Analytics) qui élimine la complexité, réduit les coûts et diminue les risques.

5. Échange de données informatisées

Le mappage des données transforme les fichiers EDI (Electronic Data Interchange) en divers formats, notamment Excel, JSON et XML, et est particulièrement important dans ce processus. Sans écrire une seule ligne de code, l'utilisateur peut utiliser un outil simple pour extraire des données de diverses sources et appliquer des transformations et des fonctions prédéfinies pour mapper les données aux formats EDI. Cela facilite la transmission des données B2B.

6. Automatisation

Les outils automatisés rationalisent et améliorent considérablement le processus de cartographie des données en réduisant l'effort manuel requis, ce qui permet aux utilisateurs de se concentrer sur des aspects plus complexes de la cartographie. Les organisations peuvent utiliser l'automatisation pour

• Examiner et analyser les métadonnées des systèmes source et cible, en identifiant les structures de données, les relations et les attributs.
• Faire correspondre et aligner les schémas entre les systèmes source et cible, en identifiant les champs, les tables ou les entités correspondants afin de réduire les efforts manuels.
• Identifier les erreurs ou incohérences potentielles dans le processus de mise en correspondance, telles que les incohérences dans les types de données ou les mises en correspondance manquantes.
• Effectuer la validation en temps réel, la détection des erreurs et les contrôles de qualité des données.
• Exploiter les algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité et la précision.
• Produire une documentation et des rapports complets pour les parties prenantes, afin d'assurer la transparence et de répondre aux exigences de conformité.

Exemples de cartographie des données

Les données sources sont généralement dirigées vers une base de données, un entrepôt de données ou un fichier, et les entreprises utilisent un modèle de mappage de données pour faire correspondre les champs. Les tâches d'intégration du mappage source-cible varient en complexité, en fonction de la hiérarchie et de la structure des données. Les applications d'entreprise utilisent des métadonnées et des règles sémantiques pour garantir un transfert de données transparent et sans perte. En voici quelques exemples :

Exemple n° 1 : Cartographie des données relatives aux clients

Une entreprise décide d'intégrer les données de ses différents points de contact avec les clients, tels que les ventes, le marketing et le support client, dans un système CRM unifié. L'entreprise utilise la cartographie des données pour aligner les informations sur les clients provenant de différentes sources (par exemple, les bases de données commerciales, les plateformes d'automatisation du marketing et les tickets d'assistance) sur les champs correspondants dans le CRM. Cela garantit que les données clients sont cohérentes, précises et accessibles dans un emplacement centralisé, ce qui permet d'avoir une vue d'ensemble des interactions avec les clients.

Exemple #2 : Cartographie des données financières

Une entreprise multinationale possédant des filiales dans différents pays doit produire des états financiers consolidés pour les communiquer aux parties prenantes et aux organismes de réglementation. La cartographie des données est utilisée pour intégrer les données financières de ses différentes filiales, convertir les données financières libellées dans différentes devises en une devise de reporting commune et aligner les postes des états financiers (par exemple, les recettes, les dépenses, les actifs, les passifs) entre les filiales. Cela permet à l'équipe de générer des comptes de résultats, des bilans et des tableaux de flux de trésorerie consolidés.

Exemple n° 3 : Cartographie des données opérationnelles

Une entreprise de vente au détail avec une présence en ligne et des magasins physiques souhaite analyser et rendre compte des performances de vente sur différents canaux et dans différentes régions. Elle utilise la cartographie des données pour aligner les identifiants et les catégories de produits et pour intégrer les données de vente provenant de différents canaux, y compris les plateformes de vente en ligne, les systèmes de point de vente en magasin et les applications mobiles. La cartographie des données permet également de classer les clients en fonction de segments prédéfinis (par exemple, les nouveaux clients, les clients qui reviennent), ce qui permet d'établir des rapports ciblés sur le comportement des clients. Grâce à une cartographie efficace des données, le détaillant crée un ensemble complet de données pour le reporting opérationnel, permettant aux parties prenantes d'analyser les performances des ventes, d'identifier les tendances et de prendre des décisions éclairées afin d'optimiser les opérations commerciales.

Étapes du processus de cartographie des données

Étape de la cartographie des données	Action
#1 : Champ d'application détaillé	Articuler l'objectif du projet pour établir le contexte et guider les efforts de cartographie ultérieurs.
#2 : Identifier les sources	Cataloguer toutes les origines des données impliquées, en notant leurs différents formats et structures.
#3 : Définir les données	Déterminer les ensembles de données qui seront cartographiés, y compris leur granularité et leur contexte.
#4 : Données sur les correspondances	Aligner les champs correspondants entre les systèmes source et cible, en tenant compte des différences de noms, de types de données et de contraintes.
#5 : Transformer les données	Appliquez les ajustements nécessaires pour confirmer la compatibilité de chaque jeu de données avec le schéma cible.
#6 : Valider la cartographie	Testez le mappage à l'aide d'échantillons de données, résolvez les problèmes, puis automatisez le processus pour une exécution continue.

Étape 1 : Détailler le champ d'application

La première étape de la cartographie des données consiste à définir le champ d'application de votre projet de cartographie des données. En se concentrant sur des objectifs tels que l'intégration des données, la migration des données et l'amélioration de la qualité des données, on crée le cadre nécessaire à la consolidation des données provenant de différentes sources, on garantit l'intégrité des données et on aide à identifier et à rectifier les erreurs, les incohérences ou les doublons au cours du processus.

Étape 2 : Identifier les sources

Suivant, identifier les sources de données qui seront impliquées dans le mappage. Les sources de données peuvent être des bases de données, lacs de donnéesdes fichiers, des applications, des services web ou tout autre système qui stocke ou produit des données. Elles peuvent avoir (et auront probablement) des formats, des structures et des schémas différents les unes des autres.

Étape 3 : Définir les données

La troisième étape consiste à définir et identifier les ensembles de données qui seront mis en correspondance. Les ensembles de données sont des collections d'éléments de données apparentés qui appartiennent à un domaine ou à un contexte spécifique. Par exemple, un ensemble de données peut être une table dans une base de données, une feuille dans un tableur ou un enregistrement dans un fichier. Les ensembles de données peuvent avoir différents niveaux de granularité et de complexité, de sorte que certains peuvent nécessiter plus de transformation que d'autres.

Étape 4 : Faire correspondre les données

La quatrième étape consiste à correspondre aux champs de données qui seront mappés. Les champs de données sont les plus petites unités de données qui ont une signification et une valeur spécifiques. Par exemple, un champ de données peut être une colonne dans un tableau, une cellule dans une feuille ou un attribut dans un enregistrement. Les champs de données peuvent avoir différents types, formats et contraintes, ce qui influencera la quantité et le type de transformations qui leur seront appliquées à l'étape suivante.

Étape 5 : Transformation des données

L'étape suivante consiste à transformer vos données, car elles ne sont probablement pas normalisées ou dans le même format dans toutes les sources. La plupart des outils simplifient la manipulation des données grâce à des transformations et des fonctions intégrées, notamment le glisser-déposer, le tri, la fusion et la jointure. Des transformations complexes telles que la jonction d'arbres, la normalisation et la dénormalisation sont également disponibles.

Étape 6 : Valider la cartographie

Enfin, testez et automatisez votre processus de cartographie des données. Commencez par cartographier une petite quantité de données, en testant et en résolvant tous les problèmes qui se posent. Une fois que vous disposez d'un processus fonctionnel sans problème, vous pouvez automatiser le reste du processus de cartographie des données. Les outils de cartographie de données offrent une planification des tâches basée sur des déclencheurs, ce qui vous permet de planifier votre processus en fonction d'un moment ou d'un événement spécifique.

Techniques de cartographie des données

Il existe trois techniques de cartographie des données (cartographie manuelle des données, cartographie semi-automatique des données et cartographie automatisée des données), il convient donc de donner la priorité à la méthode qui correspond le mieux à votre situation et à vos objectifs. Cependant, vous devez également prendre en compte le coût global de possession de la plateforme analytique qui prendra en charge le travail d'intégration des données. La cartographie des données nécessite une certaine expertise technique, même si certaines de ces méthodes prennent en charge la majeure partie du travail :

Technique	Description
Cartographie manuelle des données	Le codage manuel de la correspondance de chaque domaine permet un contrôle total, mais exige beaucoup d'efforts de la part du personnel technique.
Cartographie semi-automatique des données	Mélange d'outils visuels et de codage pour permettre aux utilisateurs d'établir visuellement des correspondances et de les affiner si nécessaire.
Cartographie automatisée des données	Utilise des interfaces sans code, le langage naturel et des algorithmes pour faire correspondre, transformer et charger les données avec une intervention humaine minimale.

Technique n° 1 : Cartographie manuelle des données

Le mappage manuel des données consiste à connecter des sources de données et à documenter le processus à l'aide d'un code, généralement dans des langages de codage tels que SQL, C++ ou Java. Comme chaque champ doit être codé à la main et mappé manuellement de la source de données à la destination souhaitée, il est nécessaire de faire appel à des professionnels de l'information pour un contrôle complet.

Bien que la cartographie manuelle des données soit entièrement personnalisée en fonction de vos besoins spécifiques, elle nécessite beaucoup de main-d'œuvre et est sujette aux erreurs, ce qui représente une charge importante pour le personnel informatique. Le traitement manuel n'est pas la solution idéale étant donné la grande quantité de données que les entreprises produisent de nos jours.

Technique n° 2 : Cartographie semi-automatique des données

La cartographie semi-automatique des données offre un équilibre entre flexibilité et efficacité, mais nécessite des connaissances en codage et la capacité de passer d'un processus manuel à un processus automatisé. Également connue sous le nom de cartographie des schémas, elle utilise des représentations graphiques des liens entre les données et peut être créée à l'aide de fonctions de glisser-déposer ou de regroupement intelligent dans des logiciels tels que Tableau Prep.

Bien que le mappage de schémas soit moins gourmand en ressources que le mappage manuel, votre personnel informatique devra toujours superviser les connexions établies par l'outil de mappage de schémas et procéder aux ajustements nécessaires.

Technique n° 3 : Cartographie automatisée des données

Les outils automatisés rendent les processus de cartographie des données accessibles à tous, quelles que soient les compétences techniques. Avec une faible barrière à l'entrée, les cartographes de données automatiques utilisent le langage naturel, des outils de glisser-déposer et des fonctions visuelles sans code pour extraire, transformer et charger rapidement et facilement des données à partir de sources multiples.

Les plateformes de cartographie de données automatisées offrent des avantages tels que la prévisualisation instantanée des données, la réduction du risque d'erreur, une vision plus rapide et un contrôle convivial. Elles constituent donc une excellente option pour les organisations qui souhaitent rationaliser la cartographie des données sans surcharger le personnel informatique.

Meilleures pratiques en matière de cartographie des données

Nos experts en données recommandent de suivre ces bonnes pratiques pour garantir une cartographie des données efficace, évolutive et précise :

• Définir des objectifs et une portée clairs : Vous devez savoir si la cartographie des données répond à des besoins d'intégration, de migration, d'analyse ou de réglementation.
• Comprenez vos sources de données : Vous devez identifier les formats, les problèmes de qualité et la structure avant de commencer à cartographier.
• Documenter minutieusement les correspondances : Vous devez inclure des informations sur la logique de transformation, les métadonnées et l'historique pour des raisons de transparence (et de gouvernance).
• Automatiser (avec validation) : Vous devez exploiter les outils d'automatisation de l'IA lorsque c'est possible, mais n'oubliez pas de tester d'abord avec des échantillons de données pour vérifier l'exactitude.
• Concevoir pour l'adaptabilité : Vous devez anticiper les changements dans les schémas source ou cible, en construisant des mappages modulaires et faciles à maintenir.
• Favoriser la collaboration interfonctionnelle : Vous devez vous assurer que les équipes techniques et les parties prenantes comprennent (et acceptent) la cartographie des données.
• Intégrer les considérations de gouvernance : Vous devez intégrer les besoins en matière de conformité, de protection de la vie privée et d'audit dans la cartographie dès le début, et non pas après coup.
• Adopter des flux de travail hybrides humain/IA : Vous devriez utiliser l'IA pour les suggestions et la supervision humaine pour la logique complexe et les exceptions afin de maximiser les forces des deux.

Ce qu'il faut rechercher dans un logiciel de cartographie des données

Les outils de cartographie des données offrent des avantages tels qu'un déploiement flexible, de faibles barrières à l'entrée et une mise à l'échelle facile pour améliorer de manière significative vos processus. Pour ce faire, ils simplifient la cartographie des données grâce à une interface visuelle et automatisée pour les données des systèmes source et cible. Un bon logiciel de cartographie des données prend également en charge différentes sources et cibles, garantissant ainsi une intégration transparente. Lors de l'évaluation de l'outil de cartographie des données le mieux adapté à votre organisation, recherchez les éléments suivants

• Interface visuelle : Créez, modifiez et visualisez des correspondances de données à l'aide d'une interface visuelle intuitive comprenant des modèles faciles à utiliser.
• Connectivité : Permet une intégration transparente des données grâce à la prise en charge d'un large éventail de sources de données et de cibles, y compris les bases de données, les formats de fichiers, les API et les services en nuage.
• Transformation des données : Assurer la compatibilité et la cohérence avec les fonctions de transformation avancées, les capacités de script et les fonctions de manipulation des données pour transformer les données pendant le mappage.
• Validation des données : Vérifier l'exactitude et la conformité des données à l'aide de règles de validation prédéfinies et de contrôles de la qualité des données.
• Transformations complexes : Traitez une grande variété de scénarios de mappage de données grâce à la prise en charge de transformations de données complexes, d'agrégations, de calculs et de logique conditionnelle.
• Gestion des erreurs : Capturez, gérez et résolvez les erreurs grâce à des mécanismes robustes de gestion des erreurs.
• Contrôle des versions : Gérer les modifications apportées à la logique de mappage des données et conserver un historique des révisions.
• Automatisation : Accélérer la cartographie des données et éliminer les interventions manuelles grâce à des fonctions d'automatisation et de planification des tâches.

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