Guide complet de l‘ingestion de données : Ce que c‘est, les outils dont vous avez besoin, etc.

Le guide ultime de l‘intégration des données
David Liu
Dernière mise à jour le 17 juillet 2023
6 minutes de lecture
David Liu

Avant de pouvoir être analysées, les données doivent d‘abord être ingérées.

Qu‘est-ce que l‘ingestion de données ?

L‘ingestion de données est le processus qui consiste à importer des données à partir d‘une ou de plusieurs sources et à les déplacer vers un emplacement cible en vue de leur stockage ou de leur utilisation immédiate. Il s‘agit de la première étape critique du pipeline de l‘architecture de données et d‘une condition préalable à tout projet d‘analyse commerciale ou de science des données.

Chaque entreprise dispose d‘une combinaison unique de sources de données. Les sources de données courantes comprennent les applications et les plateformes, les lacs de données, les bases de données, les appareils IoT, les feuilles de calcul et les fichiers CSV, et les données publiques peuvent même être récupérées sur le web. Les destinations cibles des données ingérées comprennent les entrepôts de données, les marges de données, les bases de données et les magasins de documents. Si vous prévoyez d‘utiliser ou de transformer les données immédiatement, votre destination peut également être une zone de transit temporaire.

Comprendre les types d‘ingestion de données

Le type d‘ingestion de données que vous utilisez dépend de plusieurs facteurs, notamment du moment où vous traitez les informations et de votre méthode de stockage.

Traitement par lots

Le traitement par lots est un type courant d‘ingestion de données dans lequel les outils d‘ingestion de données traitent les données par lots discrets à des intervalles de temps périodiques programmés. Ce traitement peut également être déclenché par certaines conditions, comme des demandes entrantes ou des changements dans l‘état d‘un système.

Le traitement par lots est généralement le meilleur choix lorsque vous n‘avez pas besoin de données immédiates. Par exemple, si vous suivez les performances des ventes, il est probable que vous n‘ayez besoin d‘extraire des lots de données actualisées sur les ventes qu‘une fois par jour.

Traitement en temps réel

Les outils d‘ingestion de données ETL ingèrent les données brutes, les déplacent vers une zone de transit, les nettoient, les transforment, puis les chargent dans l‘entrepôt de destination. L‘étape de transformation est propre à l‘ETL et à l‘ELT (voir ci-dessous) et vise à valider et à normaliser les données afin qu‘elles soient utiles, cohérentes et compatibles avec les outils de veille stratégique.

Les transformations de données les plus courantes sont la validation, le nettoyage, la déduplication, l‘agrégation, le filtrage, la synthèse et la révision du format.

ETL (extraction, transformation, chargement)

Les outils d‘ingestion de données ETL ingèrent les données brutes et les déplacent vers une zone de transit, où elles peuvent être nettoyées et transformées avant d‘être chargées dans l‘entrepôt de destination.

Cette étape de transformation est propre à l‘ETL et à l‘ELT (voir ci-dessous). L‘objectif de la transformation est de valider et de normaliser les données afin qu‘elles soient utiles, cohérentes et compatibles avec les outils de veille stratégique.

Les transformations de données les plus courantes sont les suivantes

  • Validation - S‘assurer que les données sont exactes et non corrompues
  • Nettoyage - Suppression des données obsolètes, corrompues et incomplètes
  • Déduplication - Suppression des données en double
  • Agrégation - Fusionner des données provenant de différentes sources
  • Filtrage - Affiner les ensembles de données en éliminant les données non pertinentes ou sensibles.
  • Synthèse - Effectuer des calculs pour créer de nouvelles données
  • Révision du format - Conversion des types de données dans un format cohérent et compatible avec les logiciels d‘analyse.

ELT (Extract, Load, Transform)

Les outils d‘ingestion de données ELT extraient et chargent immédiatement les données brutes dans l‘entrepôt de destination. Les données peuvent alors être nettoyées et transformées si nécessaire.

Le pendant de l‘ELT, l‘ETL, vieux de plusieurs décennies, était davantage une nécessité lorsque les entreprises utilisaient des systèmes de stockage de données sur site et des systèmes d‘analyse internes. Ces solutions sur site nécessitaient des serveurs de données coûteux et de la puissance de traitement pour le stockage des données. Comme les entreprises ne voulaient pas payer pour stocker des données inutiles, elles commençaient par élaguer et préparer les données autant que possible.

Aujourd‘hui, les entrepôts de données cloud permettent aux entreprises de toute taille d‘accéder à un stockage et à une analyse de niveau professionnel pour une fraction du coût. De nombreuses équipes d‘analyse acheminent désormais leurs données brutes directement vers l‘entrepôt de destination, en supprimant la "transformation" du pipeline d‘ingestion des données et en la laissant se dérouler ultérieurement (ETL). Cette approche simplifie et automatise entièrement le parcours de la source à la destination, accélérant le processus d‘ingestion tout en éliminant l‘erreur humaine.

Choisir les bons outils d‘ingestion de données

Les outils d‘ingestion de données automatisent le processus d‘ingestion et nombre d‘entre eux offrent également des fonctions ETL/ELT. Pour trouver le ou les outils qui répondent à vos besoins, tenez compte des caractéristiques des données que vous souhaitez ingérer. Ces caractéristiques comprennent le format, la fréquence, la taille, la sécurité, l‘interopérabilité et la convivialité des données.

Pour trouver le ou les outils qui répondent à vos besoins, tenez compte des caractéristiques des données que vous souhaitez ingérer :

  • Format - Vos données sont-elles structurées, semi-structurées ou non structurées ? Si vous travaillez avec des données non structurées (en particulier des fichiers vidéo et audio), un outil d‘ingestion de données avec un stockage sur cloud et un processus ELT est probablement votre meilleure option. Recherchez également des outils qui privilégient un chargement rapide.
  • Fréquence - Avez-vous besoin de traiter les données en temps réel ou pouvez-vous utiliser un traitement par lots ? Si vous devez traiter des données en temps réel, utilisez des outils conçus à cet effet. Le traitement par lots est une tâche plus facile à gérer pour un logiciel.
  • Taille - Quelle est la quantité de données à charger ? Si vous travaillez avec des ensembles de données volumineux ou de gros volumes, vous utilisez probablement le stockage cloud et l‘ELT. Recherchez des outils qui donnent la priorité à un chargement rapide et à l‘ELT.
  • Sécurité - Si vous travaillez avec des données sensibles, l‘outil dispose-t-il des fonctionnalités nécessaires pour les sécuriser et les rendre conformes ?
  • Interopérabilité - L‘outil est-il compatible avec toutes les sources que vous souhaitez utiliser ?
  • Convivialité - L‘outil vous oblige-t-il à écrire des scripts et du code ? Les fonctions avec peu ou pas de code sont plus intéressantes pour ceux qui n‘ont pas de ressources en ingénierie, et elles permettent de gagner un temps considérable.

Voici quelques outils qui peuvent faciliter le processus d‘ingestion des données :

SnapLogic

SnapLogic peut s‘intégrer à des centaines d‘applications et de plates-formes différentes, en récupérant les données via un traitement par lots et en les poussant vers l‘entrepôt de destination ou l‘application définie par l‘utilisateur. Ce site plateforme à code faible ou nul vous permet de construire de manière transparente des pipelines complexes - y compris la transformation et l‘analyse - à travers différents outils et plates-formes. SnapLogic prend en charge les bases de données et les applications basées sur cloud et sur site, y compris les principaux formats de fichiers(XML, JSON) et protocoles de transfert.

Apache Kafka

Apache Kafka est un cadre d‘ingestion de données open-source qui capture des analyses de flux en temps réel, alimentant des pipelines de données à haute performance. Le site plateforme est connu pour son débit élevé et ses temps de latence qui ne dépassent pas 2 ms. Si vous avez besoin de traiter des données en temps réel, Apache Kafka est l‘une des meilleures options disponibles.

Front d‘onde

Wavefront est un système de gestion de l‘information de laboratoire (LIMS) hébergé sur cloud, avec des analyses en continu pour capturer les données de test, surveiller les mesures de laboratoire en temps réel et gérer les commandes et les échantillons. Le site plateforme peut s‘adapter à des charges de requêtes très élevées, ce qui en fait un outil idéal pour les laboratoires industriels, notamment dans les domaines de l‘aérospatiale et de la défense, de la fabrication de matériaux et des opérations de fonderie.

Laissez SnapLogic gérer votre processus d‘ingestion de données

L‘ingestion des données est la première étape critique de tout projet d‘analyse de données. Si une partie du processus d‘ingestion se déroule mal, vos données risquent d‘être incohérentes, ce qui rendra difficile, voire impossible, l‘élaboration de prédictions et d‘informations intelligentes.

Heureusement, avec SnapLogic, vous pouvez ingérer en toute sécurité et fiabilité des données provenant de n‘importe quelle source et les acheminer vers la destination de votre choix. Et grâce aux connecteurs de SnapLogic avec ou sans code, il n‘a jamais été aussi facile pour les organisations de toute taille de créer des pipelines de données entièrement personnalisables et de qualité professionnelle.

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Le guide ultime de l‘intégration des données
Vice-président du marketing d‘entreprise chez SnapLogic
David Liu
Senior Product Marketing Manager chez SnapLogic
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