Quelles sont les différences entre EAI et ETL : deux moteurs distincts pour l’intégration de vos données
29 avril 2024
29 avril 2024
Il existe de nombreuses différences entre EAI et ETL ! Même si on les confond parfois, EAI et ETL ont chacun un rôle distinct dans l’urbanisation d’un système d’information (SI).
Découvrez dans cet article leurs ressemblances et leurs différences. L’occasion d’identifier comment les utiliser dans vos échanges interapplicatifs (crm / erp /…) et vos processus métier (wms / TMS / …).
Un EAI (Enterprise Application Integration) est une solution logicielle permettant de faire communiquer les différentes applications du système d’information d’une entreprise en toute agilité. Ces outils permettent d’automatiser la gestion des données, de les modéliser mais également de les préparer pour l’informatique décisionnelle.
En effet, ce type de plateforme orchestre les flux interapplicatifs selon des règles de routage sophistiquées : c’est le workflow de votre projet.
De fait, un EAI est une application qui organise la circulation de l’information entre des applications hétérogènes et les rend interopérables.
Un EAI a trois fonctions :
Pour fonctionner, l’EAI possède des données de référence liées à l’entreprise, un moteur de gestion de règles, des connecteurs applicatifs et un système de transport d’information.
Il y a effectivement quelques similitudes entre EAI et ETL. Mais découvrons d’abord ce qu’est un ETL.
Un ETL (Extract Transform Load) est un type de logiciel d’échanges permettant de collecter des données de sources multiples pour ensuite les restructurer et les transférer à une data warehouse.
À l’ère du big data et du tout cloud, les ETL s’adaptent aux nouveaux types et sources de données de l’entreprise pour faciliter l’aide décisionnelle et analytique sur une grande quantité d’informations.
Le fonctionnement d’un ETL se décompose en trois étapes :
En somme, EAI et ETL sont tous les deux des middleware. Mais comment s’inscrivent-ils dans votre architecture informatique ?
Même s’ils font tous les deux partie du terme générique de « middleware », un EAI n’est pas un ETL, et un ETL n’est pas un EAI. Chacun répond à des objectifs différents dans les problématiques d’intégration de données.
Un EAI fonctionne à l’événementiel, selon des règles fonctionnelles. En outre, il est orienté métier et fait le lien avec toutes les applications de votre système d’information. De même, il sait gérer des flux bidirectionnels et reste adapté à des volumétries modérées.
Un EAI facilite l’interopérabilité des applications en ne transférant que leurs données nécessaires, presque en temps réel.
CONSEIL : durant le traitement des flux, faites attention aux règles de gestion complexes et à la taille des transactions pour la bande passante du réseau.
De son côté, un ETL fonctionne sous forme de batch. De fait, les règles de consolidation sont liées aux données ou aux métadonnées. Il est orienté BI (Business Intelligence) et s’adresse à des applications d’analyse décisionnelle. Par conséquent, l’ETL gère des flux unidirectionnels et peut traiter des données en masse.
Un ETL permet les transformations et agrégations complexes de grands volumes de données pour votre base de données multidimensionnelle.
Un ETL permet les transformations et agrégations complexes de grands volumes de données pour votre base de données multidimensionnelle.
CONSEIL : faites attention aux exigences en espace disque et à la latence entre le moment de l’extraction et la mise à disposition dans l’entrepôt de données. Par conséquent, privilégiez les traitements de nuit.
L’implémentation d’un EAI s’inscrit dans une architecture dite EAI (Entreprise Architecture Interface). Il s’agit d’une architecture orientée applications. Les architectures EAI sont de type « Hub and spoke » (modèle en étoile), « Network centric », ou encore SOA, pour un partage des fonctionnalités des applications. En revanche, l’ETL est l’outil des architectures intergicielles orientées données.
Souvent, la cartographie des flux n’est pas figée. C’est le cas pour les projets de migration dans lesquels les systèmes informatiques existants doivent coexister avec un nouveau système.
Jusqu’ici, les outils décisionnels étaient essentiellement destinés à une gestion des datas internes à l’entreprise comme aide à la prise de décision.
Aujourd’hui, avec des variantes telles que l’ELT, les performances s’améliorent. De fait, il devient possible d’intégrer des informations externes et stratégiques. Un pas de plus vers le big data pour la chaîne décisionnelle de votre entreprise !
Les DSI nomment en premier les solutions BI en termes de recherche de solutions et de pilotage de projets sur l’année à venir (CIO TechPolls : tech priorities 2018).
La spécialisation des métiers et la complexité des besoins entraînent souvent une multiplication des applications spécialisées au sein d’une même entreprise : un ERP couvre rarement tous les besoins de l’entreprise.
Plus les applications d’entreprise sont nombreuses, plus leur intégration et le partage de la donnée deviennent complexes. De surcroît, ils sont cruciaux pour le bon fonctionnement des systèmes d’information.
On utilise l’EAI pour faire communiquer des applications qui n’ont pas été conçues pour dialoguer entre elles.
Par conséquent, avec la mise en place d’un projet EAI, on limite le nombre d’interfaces et on facilite l’évolution et le reporting du système global.
CONSEIL : pensez à établir des formats de fichiers pivots par types de transactions pour réduire les efforts lors de l’intégration des futures nouvelles applications.
ETL et EAI sont deux solutions d’intégration aux fonctions différentes. En effet, la première est orientée décisionnel et aide à la décision. Ainsi la seconde est orientée services et collaboration entre applications. C’est notamment le parti pris par DEX. A juste titre celui-ci est également appelé ESB (enterprise service bus).
On peut tout de même leur trouver un point commun : le partage d’une vision unique des datas et des processus métiers de votre entreprise !
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