Ingestion de données vs ETL : comprendre la différence

Travailler avec de grands volumes de données nécessite des pratiques et des outils efficaces de gestion des données, et deux des processus fréquemment utilisés sont l'ingestion de données et l'ETL. Compte tenu des similitudes entre ces deux processus, les personnes non techniques cherchent à comprendre ce qui les différencie, souvent en utilisant des requêtes de recherche telles que « ingestion de données vs ETL ». 

L'ingestion de données se concentre sur la collecte et l'importation initiales de données, en les préparant pour le stockage ou une utilisation future. ETL, en revanche, va plus loin dans ce processus non seulement en ingérant des données, mais également en les transformant. La transformation implique de nettoyer les données pour supprimer les inexactitudes ou les informations non pertinentes, de les structurer dans un schéma prédéfini pour faciliter les requêtes et d'ajouter un contexte précieux avant de les charger dans leur destination, comme un entrepôt de données. Terminonsr regardez l'ingestion de données et ETL comprendre en quoi ils sont différents et hcomment ils sont souvent utilisés ensemble. Cela nous aidera à comprendre leurs rôles dans une architecture moderne de pipeline de données. 

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

Ingestion de données est le processus de collecte, d'importation et de transfert de données provenant de différentes sources telles que des fichiers, des bases de données et des plateformes de streaming vers un système de stockage ou de traitement. Il s'agit d'une première étape dans le pipeline de traitement des données, où les données brutes provenant de sources telles que des fichiers, des flux, des API ou des bases de données sont acquises et préparées pour une analyse et un stockage ultérieurs.  

Par exemple, l'ingestion de données pour une entreprise de vente au détail impliquerait la collecte de données de ventes à partir de sources telles que des applications mobiles, des plateformes de commerce électronique et des formulaires de commentaires des clients, qui incluraient des informations sur les produits, les profils des clients, les enregistrements de transactions et les mises à jour des stocks. Le processus d'ingestion de données impliquerait ensuite d'extraire les données de chaque source et de les charger dans un référentiel de données centralisé. 

 Il existe deux types de techniques d'ingestion de données : 

Ingestion de données par lots : Cela implique de collecter et de déplacer des données à intervalles réguliers. 

Ingestion de données en streaming : Cela inclut la collecte de données et leur chargement dans le référentiel cible en temps réel. is

Qu'est-ce que l'ETL? 

Extraire, transformer et charger (ETL) est un type de processus d'intégration de données qui a été standardisé dans les années 1970. Cela implique d'extraire des données de plusieurs sources, de les transformer dans un format cohérent et enfin de les charger dans le système cible, qui est généralement une base de données, un entrepôt de données ou un lac de données. L'extraction implique la récupération de données à partir de différents systèmes sources tels que des API, des fichiers, des bases de données ou des flux. Cette étape nécessite d'interroger des bases de données ou de lire des fichiers pour rassembler les informations essentielles.  

La transformation implique la conversion des données extraites dans un format adapté à l'analyse et au reporting. Certaines opérations de transformation courantes incluent la normalisation, le nettoyage des données, l'agrégation et l'enrichissement. 

Enfin, le chargement implique le déplacement des données transformées vers le système cible à des fins de reporting ou d'analyse BI. Plus récemment, le cloud computing a permis d'inverser les deux dernières étapes de l'ETL afin qu'il fonctionne dans la séquence Extraire, Charger et Transformer (ELT).

Cependant, l’objectif principal reste le même : intégrer des données provenant de différentes sources, les organiser dans un format ou une structure standardisée, et enfin les préparer à l’analyse et à la prise de décision.  

 Ingestion de données et ETL : différences

Ces deux processus contribuent à améliorer la connaissance des données d'une organisation en modifiant les données au bon format. De plus, l’ETL et l’ingestion de données impliquent tous deux des considérations relatives à la qualité des données. ETL met l'accent sur la déduplication, le nettoyage des données et la validation pour garantir la cohérence et l'exactitude. De même, l’ingestion de données se concentre sur l’acquisition fiable de données brutes.

Malgré toutes les similitudes, l’ingestion de données et l’ETL présentent des différences évidentes. Pour commencer, l’objectif d’ETL est d’extraire, de transformer et de charger les données dans le référentiel cible dans un format cohérent afin de maintenir la qualité et l’intégrité des données. D'autre part, l'ingestion de données vise à collecter et à importer des données brutes provenant de différentes sources dans un référentiel centralisé pour une analyse et un traitement ultérieurs. 

Voici quelques différences supplémentaires entre l'ingestion de données et ETL :  

• L'ingestion de données précède ETL dans le pipeline de traitement des données et constitue l'étape initiale de l'agrégation des données brutes. ETL vient plus tard et vise à préparer les données pour l'analyse et le reporting. 
• ETL implique des activités de transformation, de nettoyage et d'intégration des données, tandis que l'ingestion de données implique un mouvement de données.  
• L’objectif de l’ingestion de données est de collecter des données brutes, qui peuvent encore présenter de nombreux problèmes de qualité. Cependant, ETL nettoie toujours les informations et les modifie au bon format avant de les charger dans le système cible.  
• Les processus d'ingestion de données déclenchent presque toujours des processus dans d'autres systèmes, tandis que Pipelines ETL se termine juste après le chargement des données dans le système cible.  
• L'ingestion de données prend en charge à la fois le traitement par lots et en temps réel, tandis qu'ETL déplace généralement les données par lots selon un calendrier régulier. 

Considérations clés pour choisir entre l'ingestion de données et l'ETL 

Exigences en matière de données en temps réel : L'ingestion de données est idéale dans ce cas car elle facilite mieux le traitement en temps réel ou quasi réel. Il nous permet d'ingérer et d'analyser les flux de données au fur et à mesure de leur arrivée. Cela s’avère bénéfique dans la prise de décision.

Cas de traitement par lots : ETL est plus adapté aux cas de traitement par lots dans lesquels les données sont collectées et traitées par lots. Cela permet de gérer efficacement de gros volumes de données en appliquant des transformations et en chargeant des données dans les systèmes cibles à intervalles planifiés.

Exigences en matière de données structurées : ETL peut facilement extraire des données structurées et non structurées à partir de plusieurs sources. Par conséquent, il peut être utilisé lorsqu'il est nécessaire d'extraire, de transformer et de charger des données à partir de sources structurées telles que des bases de données relationnelles.

Traitement des données prévisible : Les caractéristiques telles que l'évolutivité et la rentabilité font d'ETL un choix idéal pour les tâches de traitement de données prévisibles. Les organisations peuvent planifier des tâches ETL pendant les heures creuses, lorsque les charges du système sont faibles. Cela réduit les coûts opérationnels et optimise l’utilisation des ressources.  

Système source et cible compatible : Lorsque les systèmes source et cible sont compatibles et nécessitent peu ou pas de transformation, l’ingestion de données est la voie à suivre. L'ingestion de données permet aux entreprises d'ingérer les données directement dans le système cible sans manipulation d'aucune sorte.

Ingestion de données ou ETL ? Les deux! 

Avec le débat en cours entre l'ingestion de données et l'ETL, il est essentiel de comprendre qu'il ne s'agit pas de choisir l'un plutôt que l'autre. Au lieu de cela, les deux jouent un rôle clé dans le cycle de vie des données et se complètent pour un flux et un traitement transparents des données. 

Voici pourquoi choisir à la fois l’ingestion de données et l’ETL est une approche judicieuse : 

L'ingestion de données garantit que chaque élément de données, quelle que soit sa source, est capturé. Cette inclusivité est nécessaire car les organisations s’appuient sur une grande variété de types et de sources de données pour éclairer leurs décisions. Pendant que l'ingestion de données rassemble les données, ETL transforme ces données brutes dans un format prêt à être analysé. Sans ETL, les données pourraient rester dans un état difficile, voire impossible, à analyser efficacement. Il garantit l’exactitude et la fiabilité des données en standardisant les formats et en éliminant toute incohérence.  

Pour résumer, l’ingestion de données permet de relancer le processus d’intégration et de gestion des données en capturant les informations brutes. ETL transforme en outre ces données en informations précieuses. Ensemble, ils permettent aux organisations de réaliser une planification stratégique et de prendre des décisions éclairées. 

Avantages de l'ingestion de données et de l'ETL 

L'ingestion de données et l'ETL offrent plusieurs avantages aux entreprises, leur permettant de gérer et d'utiliser efficacement leurs données. Certains des principaux avantages comprennent :  

1. Analyse en temps réel: Ingestion de données et ETL (streaming) prend en charge le traitement en temps réel. Cela signifie que les entreprises peuvent traiter et analyser les données dès leur arrivée, facilitant ainsi une réponse rapide aux événements. L'ingestion et le traitement continu des données aident les organisations à réagir rapidement à l'évolution des conditions commerciales. 
2. Évolutivité et flexibilité : L'ingestion de données et l'ETL permettent aux organisations de faire évoluer plus facilement le traitement et le stockage des données en leur permettant de gérer efficacement des quantités massives de données provenant de diverses sources. Grâce à des techniques de traitement et d'optimisation parallèles, les entreprises peuvent accélérer les flux de traitement et d'ingestion des données. 
3. Maintient l’intégrité des données et l’assurance de la qualité des données : Outre la collecte de données, les processus ETL et d'ingestion de données incluent également des mécanismes qui garantissent la qualité et l'intégrité des données. Cela peut inclure le nettoyage des données, la validation, la déduplication et la gestion des erreurs. Compte tenu de cela, il est plus facile de prévenir les problèmes et d’améliorer la fiabilité globale de l’analyse des données et du reporting.  
4. Rapport coût-efficacité: Les coûts opérationnels associés à la gestion des données peuvent être réduits à l'aide d'outils ETL spécialisés et d'outils d'ingestion de données. Ces outils automatisent l'ingestion de données et les processus ETL, ce qui élimine le besoin d'intervention manuelle. Par conséquent, les entreprises peuvent atteindre une rentabilité tout en maintenant des normes élevées de qualité des données. 
5. Prise en charge des analyses avancées : L'ETL et l'ingestion de données permettent l'intégration de technologies avancées telles que la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique et l'exploration de données lors de la préparation et de l'organisation des données, fournissant ainsi le travail de base nécessaire. Les organisations peuvent récupérer des informations sur des modèles et des corrélations précieux et générer des informations exploitables. 

Cas d'utilisation de l'ingestion de données : 

L'ingestion de données est importante pour l'acquisition et le déplacement des données dans un système pour le traitement ou le stockage initial. Voici quelques cas d’utilisation où l’ingestion de données est spécifiquement applicable.  

Gestion des données IoT : L'ingestion de données est l'étape fondamentale de la gestion des données provenant des appareils Internet des objets (IoT). Il collecte, traite et stocke la grande quantité de données générées par ces appareils. L'ingestion de données permet aux organisations de capturer des données provenant de différentes sources en temps réel ou quasiment réel. De plus, la digestion des données permet d'intégrer les données IoT dans les pipelines de traitement de données existants, les plateformes basées sur le cloud et les lacs de données. 

Intégration des données client : L'ingestion de données intègre des sources de données clients externes dans l'infrastructure de données d'une organisation. Les informations client sont incorporées à partir de différents canaux, notamment de fournisseurs tiers, de bases de données marketing, etc. Cette collecte de données efficace permet aux organisations d'ingérer de grandes quantités de données clients en temps réel ou par lots. L'ingestion de données dans un référentiel centralisé aide une organisation dans ses campagnes publicitaires ciblées et ses initiatives marketing. 

Analyse du fichier journal : L'ingestion basée sur les journaux est courante dans l'analyse des performances et la surveillance de la sécurité. Les données sont ingérées à partir de fichiers journaux générés par des systèmes, des applications ou des appareils qui incluent des informations précieuses sur les interactions des utilisateurs et les performances du système. L'ingestion de données de journaux permet aux organisations de détecter et de répondre de manière proactive aux menaces. 

Traitement des données des marchés financiers : Les informations telles que les taux de change, les indices de marché, les cours des actions et les volumes de transactions s'avèrent essentielles à l'analyse du marché et à la gestion des risques. Il est donc essentiel de regrouper ces informations provenant de différentes sources dans un référentiel de données centralisé. L'ingestion de données sur les marchés financiers aide une organisation à effectuer diverses tâches analytiques et quantitatives, notamment le trading algorithmique, la modélisation et l'évaluation des risques.  

Cas d'utilisation ETL  

Les processus ETL sont utilisés dans diverses industries pour intégrer des données provenant de plusieurs sources. Voici quelques cas d’utilisation courants d’ETL : 

Automatisation des flux de travail manuels 

ETL, lorsqu'il est mis en œuvre via des outils ETL, peut être utilisé pour automatiser les flux de travail manuels. En utilisant Outils ETL les organisations peuvent concevoir une logique d’automatisation, surveiller les opérations pour une optimisation continue et planifier le traitement des données. Cela aide les organisations à améliorer leur efficacité, à rationaliser leurs opérations et à réduire les interventions manuelles dans les tâches liées aux données. 

Entreposage de données 

ETL est préféré pour entreposage de données car il dispose de capacités complètes de traitement des données. Il garantit la qualité et la convivialité au sein de l'entrepôt grâce à l'assurance qualité, à l'intégration de plusieurs sources et à la gestion des données historiques. En fournissant ces fonctionnalités, ETL s'assure que les données de l'entrepôt sont fiables et optimisées 

Rationalisation de la migration des données 

La migration des données peut être rationalisée à l'aide d'ETL, en particulier lors du transfert d'un système sur site vers le cloud. Il commence par extraire les données structurées et non structurées d'un système source, puis les nettoie et les filtre, et enfin charge les données nettoyées dans la base de données cible. 

ETL aide les entreprises à déplacer de grandes quantités de données tout en garantissant une bonne organisation et une facilité d'utilisation dans le système cible. 

Conclusion  

Bien que différents processus, les organisations utilisent ingestion de données et ETL ensemble pour tirer pleinement parti de leurs actifs de données. L'ingestion de données facilite la collecte et le stockage de données brutes provenant de diverses sources, tandis que des processus ETL sont nécessaires pour transformer et charger ces données dans des référentiels structurés à des fins d'analyse, de reporting et de prise de décision. 

Que vous ayez besoin d'ingérer des données provenant de plusieurs sources ou de les intégrer dans votre entrepôt de données à des fins d'analyse et de prise de décision, vous avez besoin d'une solution moderne et sans code. solution d'intégration de données pour simplifier et automatiser le processus. C'est ici que Astera entre en scène avec son Data Pipeline Builder.  

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