Guide complet de l'ingestion de données et des outils

Les entreprises effectuent désormais des analyses de données en fonction de la quantité de données provenant de diverses sources. Par conséquent, les entreprises ont besoin d'accéder à toutes leurs sources de données pour l'informatique décisionnelle (BI) et l'analyse afin de prendre des décisions en toute confiance.

Une quantité insuffisante de données disponibles peut entraîner de faux rapports, des conclusions analytiques trompeuses et une prise de décision réservée. Pour relier les données provenant de plusieurs sources, les données sont stockées dans un emplacement commun appelé entrepôt de données, un fichier conçu pour un reporting efficace.

Les données sont ingérées avant d'être digérées. Par conséquent, les décideurs tels que les analystes et les gestionnaires doivent comprendre l'ingestion de données et ses outils et technologies connexes comme une approche moderne et stratégique pour concevoir le pipeline de données afin de générer de la valeur commerciale.

Ce blog comprendra brièvement :

• À propos de l'ingestion de données
• Types d'ingestion de données
• Différents outils d'ingestion de données
• Avantages de l'ingestion de données

Commençons!

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

L'ingestion de données est le transport de données provenant de sources mixtes vers une base de données commune où elles peuvent être analysées, consultées et utilisées par l'organisation. Les sources incluent des feuilles de calcul, des bases de données, des données SaaS, des applications internes ou même des informations provenant d'Internet.

La couche de données ingérées   le pilier principal de toute architecture analytique. Les systèmes d'analyse et les rapports en aval reposent sur des données accessibles et fiables.

Il existe différentes façons d'ingérer des données, et un modèle d'ingestion de données particulier est basé sur de nombreuses architectures ou modèles.

Types d'ingestion de données

Les données peuvent être traitées en temps réel ou ingérées par lots. Vous pouvez également automatiser votre ingestion de données.

Avec cela, il est possible d'inclure des options de préparation des données. Cela vous permet de mieux structurer et organiser vos données afin qu'elles puissent être analysées immédiatement ou ultérieurement à l'aide d'un outil de business intelligence.

Il existe trois modes principaux pour effectuer l'ingestion de données : en temps réel, par lots ou un mélange des deux dans une configuration appelée architecture lambda.

Les organisations peuvent choisir l'un de ces types en fonction de leurs limites financières, de leurs objectifs commerciaux et de leur infrastructure informatique.

Ingestion de données en temps réel

Ingestion de données en temps réel transfère et collecte des données en temps réel à partir de systèmes sources à l'aide de solutions telles que la capture de données modifiées (CDC).

CDC examine en permanence les journaux de rétablissement ou les transactions et déplace les données modifiées sans modifier la charge de travail de la base de données.

L'ingestion de données en temps réel est essentielle pour les cas urgents, comme la surveillance du réseau électrique ou les opérations boursières, lorsque les entreprises réagissent rapidement aux nouvelles données.

De plus, l'ingestion de données en temps réel est cruciale pour prendre des décisions opérationnelles immédiates et agir sur de nouvelles informations.

Connexe : Guide des décisions marketing basées sur les données

Ingestion de données par lots

L'ingestion de données par lots est la méthode de collecte et de déplacement des données par lots à des intervalles planifiés.

La couche d'ingestion collecte des données selon des planifications simples, des actions de déclenchement ou toute autre collecte logique.

L'ingestion par lots est avantageuse lorsque les entreprises souhaitent collecter des points de données particuliers au jour le jour ou ne veulent pas de données pour le processus de prise de décision en temps réel.

Ingestion de données basée sur l'architecture Lambda

L'architecture Lambda comprend à la fois des méthodes en temps réel et des méthodes par lots.

Le type d'ingestion de données comprend les couches vitesse, lot et service.

Les couches mentionnées ci-dessus indexent les données par lots, tandis que cette couche indexe rapidement les données qui doivent encore être choisies en servant des couches et des lots plus lents.

Ce transfert constant entre les différentes couches garantit que les données sont accessibles pour l'interrogation avec une faible latence.

Fonctionnement de l'ingestion de données

L'ingestion de données extrait les données de leur emplacement d'origine et les télécharge dans une zone de transit ou une destination.

Ingestion de données simple   applique une ou plusieurs données de filtrage d'enrichissement ou transformations légères avant de l'appliquer à une file d'attente de messages, un ensemble de destinations ou un magasin de données.

Des transformations plus complexes, telles que des jonctions courtes et des agrégats pour des systèmes d'analyse, de reporting et d'applications particuliers, sont effectuées avec des pipelines supplémentaires.

Avec vos sources de données amorcées, vous pouvez rapidement configurer un pipeline Big Data clair comme celui ci-dessous pour voir comment les données se déplacent dans votre entreprise et comment elles alimentent différentes applications commerciales.

Outils d'ingestion de données

Les outils d'ingestion de données sont des logiciels qui collectent et transfèrent des données non structurées, semi-structurées et structurées de la source vers les destinations souhaitées.

Ces outils automatisent tous les processus d'ingestion manuels et laborieux. Les données sont transférées dans un pipeline d'ingestion de données, une séquence d'étapes qui transfère les données d'un point à un autre.

Les outils d'ingestion de données sont équipés de différentes capacités et fonctionnalités. Pour choisir l'outil qui correspond à vos besoins, vous devrez tenir compte de nombreux facteurs et décider en conséquence :

Format : les données arrivent-elles à la destination ciblée de manière semi-structurée, non structurée ou structurée ?

Fréquence : les données sont-elles choisies pour être traitées et ingérées par lots ou en temps réel ?

Taille : quelle quantité de données un outil d'ingestion gère-t-il ?

Confidentialité : existe-t-il des données sensibles à la casse qui nécessitent une obfuscation ou une protection ?

Extraction : Les outils recueillent des informations à partir de diverses sources, y compris les appareils, les applications et les bases de données de l'Internet des objets.

Tome . Ces outils sont généralement utilisés pour gérer des ensembles de données, des charges de travail et une mise à l'échelle plus importants à mesure que les exigences de l'entreprise évoluent.

Traitement . Les outils traitent les données pour les préparer aux applications qui en ont immédiatement besoin ou les stocker pour une utilisation ultérieure. Comme mentionné ci-dessus, un outil d'ingestion de données traite les données par lots planifiés ou en temps réel.

Visualisation et suivi du flux de données : les outils d'ingestion fournissent généralement aux utilisateurs un moyen d'analyser le flux de données via un système.

Et les outils d'ingestion de données sont utilisés de différentes manières.

Par exemple, les entreprises transfèrent quotidiennement des millions d'enregistrements dans Salesforce.

Ou ils s'assurent que différentes applications échangent régulièrement des données. Les outils d'ingestion apportent également des données promotionnelles à une plate-forme d'intelligence d'affaires pour une analyse supplémentaire.

Avantages de l'ingestion de données

La technologie d'ingestion de données offre de nombreux avantages, permettant aux équipes de gérer efficacement les données pour acquérir une avance concurrentielle.

Certains de ces avantages incluent :

• Les données sont facilement disponibles : L'ingestion de données permet aux entreprises de collecter des données stockées sur plusieurs sites et de les déplacer vers un environnement centralisé pour un accès et une révision instantanés.
• Les données sont moins complexes : les pipelines d'ingestion de données avancés et les solutions ETL transforment de nombreux types de données en configurations prédéfinies, puis les envoient à un entrepôt de données.
• Les équipes économisent de l'argent et du temps : L'ingestion de données régule certaines tâches qui devaient être réalisées physiquement par les utilisateurs, dont le temps peut désormais être investi dans d'autres tâches plus cruciales.
• Les entreprises prennent de meilleures décisions : les outils d'ingestion de données en temps réel permettent aux entreprises de remarquer les opportunités et les problèmes pour prendre des décisions éclairées.
• Les équipes créent de meilleurs outils logiciels et applications : les utilisateurs utilisent des outils d'ingestion de données pour garantir que leurs logiciels et applications déplacent les données rapidement et offrent aux utilisateurs une meilleure expérience.

Emballer

J'espère que vous avez maintenant une idée de l'ingestion de données et de son utilisation efficace. De plus , les outils d'ingestion de données aident les entreprises à prendre des décisions en toute confiance et à améliorer l'informatique décisionnelle.

Il réduit la difficulté de fournir des données à partir de nombreuses sources et permet aux utilisateurs de travailler avec de nombreux schémas et types de données.

Un processus d'ingestion de données efficace fournit de meilleures informations à partir des données dans une méthode bien organisée et simple.

Des pratiques telles que l'anticipation des difficultés, l'automatisation et l'ingestion de données en libre-service peuvent améliorer le processus en le rendant sans erreur, transparent, rapide et dynamique.

Jhon Muller est passionné par l'aide aux lecteurs dans tous les aspects des guides liés à l'information et à la technologie grâce à une couverture experte de l'industrie. Il est un rédacteur de contenu expérimenté qui se spécialise dans la création de contenu lié à la technologie.