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Les systèmes d'intégration d'applications d'entreprise (EAI) constituent une approche, mais plusieurs autres solutions peuvent résoudre l'incompatibilité des systèmes d'information dans les entreprises, chacune ayant ses propres forces et faiblesses. Ceux-ci incluent :
1. Standardisation et gouvernance des données :
* Définir des modèles de données communs : Créer une manière standardisée de représenter les données sur différents systèmes. Cela permet aux systèmes de comprendre et d’échanger des informations plus facilement, même sans intégration directe.
* Dictionnaires de données et gestion des métadonnées : Établir des définitions et des descriptions claires des éléments de données. Cela améliore la qualité et la compréhension des données dans toute l’organisation.
* Gestion des données de référence (MDM) : Créer une source de vérité unique et faisant autorité pour les données commerciales critiques (par exemple, informations sur les clients, les produits, les fournisseurs). Cela garantit la cohérence entre tous les systèmes.
* Initiatives relatives à la qualité des données : Mettre en œuvre des processus et des outils pour garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données. Des données de mauvaise qualité constituent un obstacle majeur aux efforts d’intégration.
2. Intégration basée sur l'API :
* API RESTful : L'exposition des fonctionnalités et des données via des API permet aux systèmes d'interagir de manière faiblement couplée. Cette solution est plus flexible et évolutive que l'EAI, qui repose souvent sur des connexions point à point plus rigides.
* Architecture des microservices : Décomposer les applications monolithiques en services plus petits et indépendants qui communiquent via des API. Cela favorise la modularité et permet une intégration plus facile avec d’autres systèmes.
3. Plateformes d'intégration basées sur le cloud en tant que service (iPaaS) :
* Connecteurs et outils prédéfinis : Les plates-formes iPaaS offrent des connecteurs prédéfinis vers diverses applications cloud et sur site, simplifiant ainsi le processus d'intégration.
* Gestion réduite de l'infrastructure : Transférer le fardeau de la gestion de l’infrastructure d’intégration au fournisseur de cloud.
* Évolutivité et élasticité : Les plates-formes iPaaS peuvent facilement évoluer pour gérer les demandes d'intégration fluctuantes.
4. Entreposage de données et Business Intelligence (BI) :
* Consolidation des données provenant de différentes sources : Les entrepôts de données extraient les données de divers systèmes dans un référentiel centralisé à des fins d'analyse et de reporting. Sans intégrer directement les systèmes eux-mêmes, cela permet une vue unifiée des données.
* Processus ETL (Extraire, Transformer, Charger) : Ces processus nettoient, transforment et chargent les données dans l'entrepôt de données, corrigeant ainsi les incohérences entre les systèmes sources.
5. Remplacement ou consolidation d'application :
* Remplacement des systèmes existants : Le remplacement des systèmes obsolètes ou incompatibles par des applications modernes et standardisées peut éliminer les problèmes d'intégration à la source.
* Consolidation des candidatures : La fusion de plusieurs applications avec des fonctionnalités qui se chevauchent en un seul système simplifie le paysage informatique et réduit la complexité de l'intégration.
6. Approches hybrides :
Souvent, la solution la plus efficace implique une combinaison des éléments ci-dessus. Par exemple, une entreprise peut utiliser le MDM pour standardiser les données de base, les API pour intégrer des systèmes plus récents et un entrepôt de données à des fins analytiques, tout en remplaçant progressivement les systèmes existants.
La meilleure solution dépend de facteurs tels que les systèmes spécifiques impliqués, l'infrastructure informatique de l'organisation, le budget et les objectifs stratégiques. Une évaluation approfondie de la situation actuelle est cruciale avant de sélectionner l’approche la plus appropriée.
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