Les meilleurs outils d'ingestion de données en 2024

Ingestion de données est important pour la collecte et le transfert de données provenant de diverses sources vers des systèmes de stockage ou de traitement.

Dans ce blog, nous comparons les meilleurs outils d'ingestion de données disponibles sur le marché en 2024. Nous aborderons leurs fonctionnalités, leurs avantages et leurs inconvénients pour vous aider à sélectionner le meilleur logiciel pour votre cas d'utilisation.

Qu'est-ce que l'ingestion de données?

L'ingestion de données consiste à collecter et à importer des données provenant de diverses sources dans une base de données pour une analyse, un stockage ou un traitement plus approfondis. Ce processus peut gérer les données selon deux modes principaux : le traitement en temps réel, où les données sont ingérées et traitées immédiatement au fur et à mesure de leur génération. L'autre est le traitement par lots, où les données sont collectées à des intervalles spécifiques et traitées simultanément.

Que sont les outils d’ingestion de données ?

Les outils d'ingestion de données sont des logiciels et des solutions conçus pour automatiser le transfert de données depuis diverses sources, comme le stockage cloud, les systèmes de fichiers, etc., vers des systèmes de stockage ou d'analyse désignés. Ces outils d'ingestion de données rationalisent la collecte de données, réduisent le besoin d'intervention manuelle et permettent aux organisations de se concentrer davantage sur l'analyse des données et la génération d'informations.

Il existe différents types d'outils d'ingestion de données, chacun répondant à un aspect spécifique du traitement des données.

1. Outils d'ingestion de données autonomes: Ceux-ci se concentrent sur la capture et la fourniture efficaces de données aux systèmes cibles tels que les lacs de données et les entrepôts de données. Ils offrent des fonctionnalités telles que la capture de données, le traitement par lots et en temps réel, ainsi que des capacités de transformation de données de base. Même si les outils d’ingestion de données autonomes peuvent s’adapter à des cas d’utilisation spécifiques à l’ingestion de données, les organisations préfèrent des solutions plus flexibles.
2. Outils ETL (Extraire, Transformer, Charger): Pendant que Outils ETL peuvent gérer le processus global d’intégration des données, ils sont également souvent utilisés pour l’ingestion de données.
3. Plateformes d'intégration de données: Les plates-formes d'intégration de données offrent plusieurs capacités de traitement des données, notamment l'ingestion, l'intégration, la transformation et la gestion.
4. Outils de streaming de données en temps réel: Ces outils ingèrent les données en continu au fur et à mesure qu'elles apparaissent, les rendant disponibles pour une analyse immédiate. Ils sont idéaux pour les scénarios dans lesquels des données opportunes sont essentielles, comme le trading financier ou la surveillance des services en ligne.

Avantages des outils d'ingestion de données

Les outils d'ingestion de données offrent plusieurs avantages, notamment :

• Livraison de données plus rapide : L'automatisation de l'ingestion de données à l'aide d'outils accélère le traitement, permettant une planification plus efficace.
• Évolutivité améliorée : Les outils automatisés d'ingestion de données facilitent l'ajout de nouvelles sources de données à mesure que l'entreprise se développe et permettent d'ajuster en temps réel les processus de collecte de données.
• Uniformité des données : L'utilisation d'outils d'ingestion de données permet d'extraire des informations et de les convertir en un ensemble de données unifié. Les organisations peuvent utiliser ces informations à des fins de veille économique, de rapports et d'analyses.
• Développement de compétences plus facile : Les outils d'ingestion de données sont conçus pour les utilisateurs non techniques et comportent souvent des interfaces simplifiées qui facilitent leur apprentissage et leur utilisation.

Comment fonctionnent les outils d’ingestion de données ?

Les outils d'ingestion de données permettent de déplacer les données de diverses sources vers un endroit où elles peuvent être stockées et consultées. Ces outils utilisent plusieurs protocoles et API tels que HTTP/HTTPS, ODBC, JDBC, FTP/SFTP, AMQP et WebSockets pour se connecter et transférer efficacement des données à partir de sources telles que des bases de données, du stockage cloud, des fichiers et des plateformes de streaming.

Premièrement, ces outils collectent des données à partir des sources à l'aide de commandes définies ou personnalisées pour rechercher les données. Parfois, les données provenant de différentes sources peuvent se présenter dans des formats ou des structures différents. Ainsi, les outils d'ingestion de données transforment les données pour garantir la cohérence du format et de la structure. Ensuite, ces outils placent ces données dans des bases de données ou des entrepôts de données pour analyse.

Les outils d'ingestion de données permettent également de déplacer les données directement vers le système de destination dans les situations où le chargement des données le plus rapidement possible est la priorité.

Pourquoi les outils d’ingestion de données sont-ils importants ?

Les données se présentent sous de nombreuses formes et proviennent de nombreux endroits. Une entreprise peut disposer de données dans un stockage cloud comme Amazon S3, dans des bases de données comme MySQL et provenant d'applications Web. Le transfert de ces données vers les emplacements nécessaires serait lent et difficile sans outils d'ingestion de données.

Les solutions d’ingestion de données simplifient et accélèrent ce processus. Ils capturent automatiquement les données entrantes, permettant aux entreprises d'analyser rapidement leurs données et de prendre des décisions opportunes basées sur les événements actuels plutôt que sur des informations obsolètes.

Ces outils sont également flexibles, car ils peuvent gérer efficacement les sources de données dynamiques, en intégrant de manière transparente les données provenant de nouvelles sources sans nécessiter un système complet. Cette flexibilité permet aux entreprises de mettre à jour et d'étendre leur gestion des données stratégies sans interruption en permanence. Par exemple, si une entreprise commence à obtenir des données à partir d’une nouvelle source, l’outil peut les ajouter sans repartir de zéro.

Top 8 des outils d'ingestion de données en 2024

Divers outils d'ingestion de données sur le marché offrent de nombreuses fonctionnalités et répondent aux besoins spécifiques de l'entreprise. Vous trouverez ci-dessous une liste de certaines des meilleures solutions d'ingestion de données et de leurs principales fonctionnalités.

1. Astera

Astera est une plateforme de données d'entreprise qui simplifie et rationalise la gestion des données. De l'ingestion et de la validation des données à la transformation et à la préparation jusqu'au chargement dans un entrepôt de données, il accélère le temps d'obtention d'informations en automatisant le mouvement des données. AsteraLa suite de solutions de s'adresse à l'extraction de données non structurées, à la préparation de données, intégration de données, gestion EDI et API, création d'entrepôts de données et gouvernance des données.

• Avec AsteraLa plateforme sans code de , ingérez des données provenant de diverses sources dans votre écosystème de données sans écrire une seule ligne de code.
• Astera propose des connecteurs natifs aux bases de données, aux formats de fichiers, aux entrepôts de données, aux lacs de données et à d'autres sources. Vous pouvez facilement accéder et ingérer des données depuis n’importe quelle source, quel que soit le format ou l’emplacement.
• AsteraLes transformations intégrées de aident à nettoyer, enrichir et transformer vos données. Du simple nettoyage des données aux transformations de données complexes, Astera prépare vos données pour l’analyse et la prise de décision sans expertise technique.
• AsteraL'interface utilisateur intuitive et la conception unifiée de simplifient l'ingestion de données. Naviguez facilement sur la plateforme, concevez des pipelines de données et exécutez rapidement des flux de travail.
• AsteraLe moteur ETL de traitement parallèle de vous permet de gérer efficacement de gros volumes de données. Il offre des performances et une évolutivité optimales, vous permettant de répondre aux demandes croissantes de données de votre entreprise.
• Astera fournit un support client primé ainsi qu'une formation et une documentation approfondies pour vous aider à maximiser vos efforts d'ingestion de données. La plateforme offre le support et les ressources dont vous avez besoin, de l'intégration au dépannage.

2. Keboola

Keboola est une plateforme ETL conçue pour effectuer des tâches complexes. Il fournit des options personnalisées pour l'ingestion de données. Keboola facilite une vue claire et une compréhension des configurations ETL. La plate-forme héberge divers magasins, tels que Snowflake, Redshift, etc., et permet les transformations SQL, Python et R.

Avantages  

• Offre des connecteurs prédéfinis pour rationaliser l’ingestion de données sur plusieurs sources et destinations de données.

• Les utilisateurs peuvent écrire des transformations dans différentes langues et charger ou stocker directement les données dans Keboola.
• Offre une source de données personnalisée pour une analyse authentique.

Inconvénients  

• La modification du schéma ou la manipulation des données peuvent être complexes avec le stockage interne basé sur des fichiers.
• L’examen des modifications inter-branches ne parvient parfois pas à détecter les modifications.
• Les utilisateurs doivent configurer manuellement les webhooks ou les déclencheurs d'API pour importer les données d'événement.

3. Airbyte

Airbyte est une plateforme d'intégration de données open source. Il permet aux entreprises de créer des pipelines de données ELT. Il permet aux ingénieurs de données d'établir une réplication incrémentielle basée sur les journaux.

Avantages  

• Le Connector Development Kit (CDK) permet de créer ou de modifier des connecteurs dans presque tous les langages de programmation.
• Réplique un volume décent de données à l’aide de tunnels de capture de données modifiées (CDC) et SSH.
• Les utilisateurs peuvent utiliser directement SQL ou DBT pour transformer les données.

Inconvénients  

• Le planificateur interrompt parfois les tâches de manière inattendue.
• Les mises à jour régulières obligent les utilisateurs à installer souvent de nouvelles versions.
• Prédire l’utilisation et contrôler les coûts devient difficile à mesure que les volumes de données augmentent.

4. Million

Matillion ETL est un outil d'ingestion de données permettant aux utilisateurs de créer des pipelines à l'aide d'une interface Web sans code/low code, par glisser-déposer.

Avantages  

• Son objectif principal est le traitement des données par lots, optimisé pour la phase de transformation et de chargement du processus ETL au sein des entrepôts de données cloud.

• Il réplique les tables SQL en utilisant la capture des données modifiées (CDC) dès sa conception.
• Le moteur de transformation cloud natif de Matillion s'adapte pour gérer de grands ensembles de données.

Inconvénients  

• Il est parfois difficile de faire évoluer l'infrastructure matérielle, en particulier les instances EC2, pour des transformations plus gourmandes en ressources.
• Les utilisateurs se plaignent souvent d’une documentation obsolète avec les nouvelles versions.
• Matillion a du mal à collaborer. Les équipes de plus de cinq personnes sont confrontées à des difficultés en travaillant ensemble sur les mêmes workflows d'ingestion de données.

5. Talend

Talend est une plateforme low-code qui collecte des données provenant de différentes sources et les transforme pour en extraire des informations. L'outil intègre l'ingestion, la transformation et la cartographie des données avec des contrôles de qualité automatisés.

Avantages  

• Il propose des composants prédéfinis pour l'ingestion de données provenant de différentes sources.
• Les utilisateurs peuvent concevoir ou réutiliser des pipelines de données dans le cloud.
• Il offre une réplication de données low-code et automatisée.

Inconvénients  

• Le logiciel de Talend est complexe, nécessitant un temps d'apprentissage avant de l'utiliser en toute confiance, même pour de simples pipelines d'ingestion de données.
• La documentation des fonctionnalités est souvent incomplète.
• Les mises à niveau de version, les modifications de capacité et autres tâches de configuration courantes ne sont pas automatisées.

6. Données Hevo

Hevo Data est une plate-forme ETL sans code basée sur le cloud, conçue pour les utilisateurs professionnels sans compétences en codage, simplifiant ainsi l'ingestion des données.

Avantages  

• L'API permet une intégration facile de Hevo dans le flux de données et permet d'effectuer des actions de pipeline sans accéder au tableau de bord.

• Il offre des options de chiffrement et de sécurité de bout en bout.
• Les pipelines d'ingestion de données sans code utilisent une interface utilisateur graphique pour simplifier la création de workflows d'ingestion.

Inconvénients  

• Cela limite l'intégration des données dans les outils BI ou l'exportation de données vers des fichiers via des workflows d'intégration.
• Il n'offre pas de personnalisation des composants ou de la logique. De plus, l’utilisateur ne peut pas écrire de code lui-même.
• Il offre des sources d'extraction de données très limitées.

7. Apache Kafka

Apache Kafka est une plateforme distribuée open source adaptée à l'ingestion de données en temps réel.

Avantages  

• Il prend en charge une faible latence pour le streaming de données en temps réel.
• Il peut ajuster le stockage et le traitement pour gérer des pétaoctets de données.
• La plateforme garantit la persistance des données sur des clusters distribués et durables.

Inconvénients  

• Il s'agit d'un logiciel complexe qui nécessite une courbe d'apprentissage abrupte pour comprendre son architecture.
• Les utilisateurs sont confrontés à des défis lorsqu'ils travaillent sur de petites sources de données.
• Les mécanismes de réplication et de stockage de Kafka nécessitent des ressources matérielles importantes.

8. Amazon Kinésis

Amazon Kinesis est un service de données hébergé dans le cloud qui extrait, traite et analyse vos flux de données en temps réel. Cette solution capture, stocke et traite les flux de données et les vidéos.

Avantages  

• Il offre une faible latence, ce qui signifie que les applications d'analyse peuvent accéder aux données en streaming dans les 70 millisecondes suivant leur collecte.

• L'application Kinesis s'intègre à de nombreux autres services AWS, permettant aux utilisateurs de créer des applications complètes.
• Il provisionne et met automatiquement à l’échelle les ressources en mode à la demande.

Inconvénients  

• Ce n'est pas un outil adapté à l'ingestion de données sur site ou au multi-cloud, car il est intégré à l'écosystème AWS.
• Les utilisateurs doivent utiliser des services distincts pour analyser ou stocker les données, car ils se concentrent uniquement sur la migration des données.
• Il ne propose pas de documentation claire, ce qui prête souvent à confusion pour les consommateurs.

Comment choisir la bonne plateforme d’ingestion de données ?

Opter pour le bon outil d’ingestion de données a un impact direct sur la stratégie de gestion des données d’une organisation. Divers facteurs doivent être pris en compte lors du choix de la plateforme d'ingestion de données.

• Sources et formats de données

Les entreprises doivent déterminer si l'outil prend en charge la connectivité avec toutes les sources de données pertinentes, y compris les bases de données, les services cloud, Apis, et les plateformes de streaming. Ils doivent également vérifier si l'outil peut gérer différents formats de données, tels que des données structurées, semi-structurées et non structurées, pour répondre à leurs exigences spécifiques en matière d'ingestion de données.

• Évolutivité et performances

L'évolutivité de l'outil d'ingestion de données est essentielle pour gérer des volumes de données croissants sans sacrifier les performances. Les entreprises doivent rechercher des fonctionnalités telles que le traitement parallèle et les architectures distribuées. Ceux-ci peuvent gérer efficacement de grands ensembles de données, garantissant ainsi un traitement fluide et rapide des données à mesure que l’entreprise se développe.

• Capacités de transformation des données

Il est important d'évaluer les fonctionnalités de transformation des données de l'outil, notamment les capacités de nettoyage, d'enrichissement, d'agrégation et de normalisation des données. Les entreprises doivent réfléchir aux outils permettant d'effectuer ces transformations avant d'ingérer les données dans leurs systèmes de stockage ou de traitement afin de maintenir la qualité et la cohérence des données.

• Facilité d'utilisation et de déploiement

Les entreprises devraient opter pour un outil offrant une interface conviviale et des flux de travail intuitifs afin de minimiser la courbe d'apprentissage des membres de leur équipe. De plus, ils doivent choisir un outil offrant des options de déploiement flexibles, telles que des déploiements basés sur le cloud, sur site ou hybrides, pour répondre aux besoins et préférences de leur entreprise.

• Intégration et interopérabilité

Le bon outil d’ingestion de données s’intègre de manière transparente à l’infrastructure et aux outils de données existants. Les entreprises doivent rechercher des connecteurs et des API prédéfinis qui facilitent l'intégration avec les bases de données, les entrepôts de données, les outils de BI et d'autres systèmes de leur écosystème de données. Cette pratique permet des flux de données fluides et exploite efficacement les investissements existants.

• Coût et retour sur investissement

Les entreprises doivent évaluer le coût total de possession (TCO) de l'outil d'ingestion de données, y compris les frais de licence, les coûts de mise en œuvre et les dépenses de maintenance continue. Ils doivent prendre en compte le modèle de tarification de l'outil et calculer le retour sur investissement (ROI) potentiel en fonction d'une efficacité améliorée, d'un délai d'obtention d'informations plus rapide et d'une meilleure prise de décision permise par l'outil.

Réflexions finales

Les outils d'ingestion de données jouent un rôle essentiel dans les tâches d'intégration de données en rationalisant le transfert de grands ensembles de données. Ils vous aident à mettre en place un pipeline d’ingestion solide pour gérer les données, économisant ainsi du temps et des efforts. L'utilisation d'un outil d'ingestion de données de pointe est une étape fondamentale du processus d'analyse des données. Ces outils vous permettent également de surveiller et d'améliorer la qualité des données, en maintenant le respect des normes de confidentialité et de sécurité.

Si vous recherchez un outil complet d'ingestion de données, Astera est le bon choix. AsteraLa solution d'intégration de données moderne et sans code de peut simplifier et automatiser le processus d'ingestion de données provenant de plusieurs sources.

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