Gouvernance
Comment en finir avec l’intégration d’applications et de données cloisonnées
Par Thierry Derouet, publié le 23 février 2023
À l’occasion de la 8e édition de son rapport Connectivity Benchmark annuel, MuleSoft tire une sonnette d’alarme sur les coûts d’intégration de la donnée : « si les organisations utilisent en moyenne plus de 1000 applications, 70 % d’entre elles restent déconnectées les unes des autres ». Et de constater toutefois des points d’amélioration en vue.
Qui au sein d’une direction informatique n’a jamais constaté la difficulté d’intégrer des données issues d’une diversité d’applications ? Cette question, le cabinet d’études Vanson Bourne l’a posée pour MuleSoft, auprès d’un panel de 1 050 responsables informatiques travaillant pour des entreprises d’au moins 1000 salariés du secteur public ou privé.
Il ressort de l’étude “Connectivity Benchmark 2023” que plus d’un tiers des répondants (36 %) ont déclaré que « l’intégration d’applications et de données cloisonnées constitue leur plus grand défi en matière de transformation numérique. »
Donnée cloisonnée : le temps l’amplifie
Interrogé, Frédéric Pozzi, Président chez MuleSoft pour la France, reconnait « la difficulté d’apprécier la profondeur de la dépense qu’engendre cette problématique de connectivité et d’intégration ».
Car au-delà du logiciel, « il faut adapter son organisation pour aller vite et gagner en vélocité ». D’autant plus que « le nombre d’applications métiers continuant d’augmenter de 10 % » rien que pour l’année dernière.
Mais outre la hausse du nombre d’applications métiers, c’est le prix de la personnalisation des intégrations qui plomberait également les budgets : « Au cours des 12 derniers mois, les organisations ont dépensé en moyenne 4,7 millions de dollars dans de telles tâches, contre 3,7 millions l’année dernière. »
EAI, RPA, API même combat ?
La solution retenue pour un tiers des organisations interrogées passerait par l’investissement dans une solution de RPA (Robotic Process Automation) associée à une EAI (plateforme d’intégration de données).
Du bon sens donc avec le recours à de plus en plus d’API. Mais la solution est loin de n’être qu’un choix de solutions techniques. Car la valorisation des profits d’utilisateurs non techniques pouvant avoir recours aux solutions de low code serait également essentielle. Le challenge serait-il celui de la formation et de l’identification de celles et ceux à même d’être la clé pour en finir avec ce cloisonnement de la donnée ? À priori, oui. Et si l’on en croit cette étude, la lumière serait au bout du tunnel (voir encadré ci-dessous).
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Des projets livrés avec de moins en moins en retard
Les chances d’espérer voire s’inverser cette tendance va croissant. Ainsi les équipes seraient en mesure de répondre aux demandes data avec de moins en moins en retard : « 48 % des répondants auraient achevé l’ensemble des projets confiés au cours des douze derniers mois, contre 44 % dans le précédent rapport ».
Le pourcentage de projets livrés en retard seraient passé de 52 % à 30 % d’une année sur l’autre alors même que le nombre de demandes pour de nouveaux projets a explosé.
Des succès qui s’expliquent aussi par une diminution des problématiques d’infrastructures. Modernisées et rendues plus agiles par le cloud et le serverless, les infrastructures ne sont désormais plus (ou beaucoup moins) un frein à la transformation : « 54 % des organisations reconnaissent les subir de moins en moins, contre 74 % l’année dernière ».
Cloud (y compris privé), serverless, plateformisation par API et approches composables ont permis de rationaliser les systèmes. Les projets aboutissent plus aisément et l’efficacité IT est en amélioration.
Mais un coût de l’échec de plus en plus élevé
Reste un facteur aggravant que cette étude souligne et sur lequel Frédéric Pozzi insiste : “Le prix de l’échec est à la hausse : le coût moyen des initiatives de digitalisation infructueuses s’élève désormais à 9,5 millions de dollars par an, soit bien plus que les 6,8 millions estimés l’année dernière.”
Il est donc urgent d’agir !
Les équipes les plus susceptibles de se voir confier la responsabilité de l’automatisation des processus métiers :
– Développeurs (72 %)
– Équipes de production (65 %)
– Administrateurs chargés des applications (49 %)
Les équipes où l’automatisation s’impose au sein des métiers non techniques :
– Data science (64 %)
– Produits (62 %)
– Business analytics (61 %)
– Service client (58 %)
– Finances (57 %)
– Marketing (56 %)
– Ingénierie (56 %)
– RH (52 %)
