Applications pour la Business Intelligence: L'intégration de données

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Applications de la Business Intelligence

Une plate-forme entièrement remodelée

Microsoft SQL Server 2008 intègre désormais SQL Server Integration Services, une nouvelle plate-forme ETL (extraction, transformation, chargement), entièrement repensée et capable de monter en charge. Baptisée DTS (Data Transformation Services, services de transformation de données) dans les versions précédentes de SQL Server, SQL Server Integration Services a bénéficié de nombreuses améliorations et de nouveautés afin de répondre parfaitement aux performances de haut niveau et aux fonctionnalités que l’on est en droit d’attendre d’une plate-forme ETL d’entreprise. SQL Server Integration Services effectue ainsi des intégrations de données complexes, des transformations et des synthèses sur de très grands volumes de données, ce qui permet d’intégrer et d’analyser plus facilement des données en provenance de sources d’information hétérogènes. SQL Server Integration Services est totalement programmable, intégrable et extensible : autant de caractéristiques qui en font une plateforme ETL idéale.

Au-delà du simple transfert des données d’une source vers une destination, cet ETL permet :

de nettoyer les données transférées, y compris en faisant appel à des algorithmes spécialisés ;
de monter en charge pour faire face à l’accroissement constant des volumes de données traités ;
de prendre en charge la totalité de la chaîne de traitement, c’est-à-dire d’être à même (par exemple) de mettre à jour les cubes OLAP construits à partir des entrepôts de données mis à jour ;
d’être extensible pour intégrer les spécificités de l’entreprise.

Integration Services (SSIS) s’intègre à Business Intelligence Development Studio qui héberge une interface utilisateur intuitive permettant de développer rapidement des packages SSIS. Le Studio prend également en charge des solutions partagées avec Analysis Services et Reporting Services, notamment le contrôle de la source, l'intégration de métadonnées et un environnement complet de conception, de test, de déploiement et de maintenance des applications décisionnelles complètes.

Le débogage graphique est aussi une des améliorations majeures, à même de permettre aux développeurs de gagner en efficacité. Grâce aux vues de source de données, les concepteurs peuvent afficher un pipeline de données afin de visualiser les données en cours de transformation sous forme de grilles, de graphiques ou de diagrammes. Les points d'arrêt, la surveillance des variables et la pile des appels constituent des fonctions de débogage performantes.

L'intégration de différentes sources et destinations de données s'effectue facilement. Outre les sources courantes, telles que les fichiers texte, OLEDB et ADO.NET (incluant ODBC pour .NET), il est possible d'accéder aux données via SAP. La prise en charge intégrée des données XML et de services Web permet d'intégrer facilement des architectures de services et d'autres sources de données non standards. La destination SQL Server optimisée permet de charger des données et les bases de données SQL Server Mobile peuvent être ciblées directement. Grâce à l'intégration de métadonnées et à l'ingénierie partagée, les rapports Reporting Services ou les cubes Analysis Services peuvent être chargés directement depuis le pipeline SSIS.

SQL Server Integration Services comprend de nombreux composants productifs et puissants, notamment pour les conversions de caractères et de données, les colonnes calculées, les opérations conditionnelles pour le partitionnement et le filtrage, les recherches, le tri, l'agrégation et les fusions. Les composants avancés simplifient des opérations compliquées telles que le chargement de dimension à évolution lente. Les scripts VisualBasic.NET souples et simples répondent aux exigences personnelles. Les développeurs peuvent également rédiger le code de leurs propres composants réutilisables, puis le distribuer.

Pour la qualité des données, les composants de recherche approximative et de regroupement approximatif renvoient des correspondances approchantes et suppriment des doublons similaires. Les fonctions d'exploration de données peuvent créer des modèles à partir de données intégrées ; elles fournissent également de nouvelles fonctions d'intégration de données. Vous pouvez utiliser des modèles de prévision pour attribuer des données incomplètes ou manquantes. Vous pouvez également utiliser des modèles d'association et de cluster pour identifier des déviances ou des anomalies entraînant des problèmes de qualité de données, tous étant capturés à l'aide d'un audit rigoureux et de métadonnées d'exécution.