Synchronisation données multi-sources

Le problème des données dispersées

Au fil du temps, les entreprises accumulent des systèmes. Chacun stocke ses propres données. Le même client existe dans cinq bases différentes, avec des informations parfois contradictoires. Son adresse est à jour dans le CRM mais obsolète dans la facturation.

Ces incohérences créent des erreurs opérationnelles, des analyses faussées, et une perte de confiance dans les données. La synchronisation résout ce problème en maintenant les données cohérentes entre systèmes.

Types de synchronisation

Unidirectionnelle

Les données vont d'une source vers une ou plusieurs cibles. Le système source fait autorité. Exemple : les produits sont gérés dans l'ERP et répliqués vers le site e-commerce.

Bidirectionnelle

Les modifications peuvent venir de plusieurs systèmes. La synchronisation propage les changements dans les deux sens. Plus complexe à gérer, notamment pour les conflits.

Défis techniques

Mapping des données

Les systèmes n'utilisent pas les mêmes structures. Un "client" dans le CRM correspond à un "tiers" dans la comptabilité. Les champs ne sont pas les mêmes, les formats diffèrent. Le mapping définit les correspondances.

Gestion des conflits

Que se passe-t-il quand le même enregistrement est modifié dans deux systèmes ? Les règles de résolution définissent quel système prime, ou comment fusionner les modifications.

Déduplication

Le même client peut exister en plusieurs exemplaires avec des variations (fautes de frappe, formats différents). L'algorithme de déduplication identifie et fusionne ces doublons.

Cas concret : groupe hôtelier caribéen

Un groupe hôtelier avec des établissements en Guadeloupe, Martinique et Saint-Martin utilisait trois PMS (Property Management System) différents. Les clients fidèles n'étaient pas reconnus d'un hôtel à l'autre.

La synchronisation mise en place unifie les profils clients. Un client qui réserve à Pointe-à-Pitre est reconnu à Fort-de-France. Son historique, ses préférences, ses points de fidélité sont accessibles partout.

ETL et data pipelines

L'ETL (Extract, Transform, Load) est le processus classique de synchronisation. Les données sont extraites des sources, transformées pour correspondre au format cible, puis chargées dans la destination.

Les data pipelines modernes fonctionnent en continu plutôt qu'en batch. Les changements sont propagés en quasi temps réel, via des mécanismes comme le CDC (Change Data Capture).

Qualité des données

Validation

Les données sont validées avant synchronisation. Formats incorrects, valeurs aberrantes, champs obligatoires manquants sont détectés et traités.

Enrichissement

La synchronisation peut enrichir les données. Une adresse incomplète est complétée, un SIRET est vérifié, des données externes sont ajoutées.

Nettoyage

Les données obsolètes, les doublons, les enregistrements orphelins sont identifiés et traités. La qualité globale s'améliore progressivement.

Monitoring et alertes

La synchronisation doit être surveillée. Combien d'enregistrements traités ? Combien d'erreurs ? Quel délai de propagation ? La supervision détecte les anomalies avant qu'elles n'impactent l'activité.

Sécurité et conformité

Les données synchronisées peuvent être sensibles. Le chiffrement protège les données en transit. Les accès sont contrôlés et tracés. La conformité RGPD est maintenue sur l'ensemble du périmètre.

Approche projet

Audit des sources

Quelles données dans quels systèmes ? Quelle qualité ? Quels volumes ? Cet audit cartographie le périmètre et identifie les difficultés.

Définition du modèle cible

Quelle structure de données unifiée ? Quel système fait autorité pour quelles données ? Ces choix structurent toute la synchronisation.

Mise en œuvre progressive

La synchronisation est déployée par périmètre. Les clients d'abord, puis les produits, puis les commandes. Chaque étape est validée avant de passer à la suivante.