Aujourd'hui, les organisations s'appuient largement sur les données pour prédire les tendances, prévoir, planifier les exigences futures, comprendre les consommateurs et prendre des décisions commerciales. Pour accomplir ces tâches, il est essentiel d’obtenir un accès rapide aux données de l’entreprise en un seul endroit. C’est là que l’ingestion de données s’avère utile. Mais qu'est-ce que c'est?

Qu'est-ce que l'ingestion de données?

L'ingestion de données est le processus d'obtention et d'importation de données provenant de diverses sources et de leur transfert vers une base de données cible où elles peuvent être stockées et analysées. En fonction des besoins de l'entreprise et de l'infrastructure, ce mouvement de données peut s'effectuer par lots ou en temps réel.

Le système de destination peut être une base de données, entrepôt de données, lac de données, data mart, etc. D'un autre côté, les sources de données peuvent inclure des feuilles de calcul, l'extraction ou la suppression de données Web, des applications internes et des données SaaS.

Les données d'entreprise sont généralement stockées dans plusieurs sources et formats. Par exemple, les données de vente peuvent se trouver dans Salesforce, dans un SGBD relationnel stockant des informations sur les produits, etc. Comme ces données proviennent de différents emplacements, les analystes doivent les nettoyer et les convertir pour les analyser en vue d'une prise de décision rapide. Les outils d’ingestion de données sont d’une utilité significative dans de tels scénarios.

Ingestion de données et intégration de données : quelle est la différence ?

En apparence, ces deux concepts semblent similaires. Cependant, l’ingestion et l’intégration de données ne sont pas identiques. L'ingestion de données consiste à collecter et à déplacer des données vers un système cible pour une utilisation ou un stockage immédiat. L'intégration des données, quant à elle, implique d'unifier les données dispersées sur des systèmes et applications disparates dans un référentiel central, créant ainsi une vue unique et holistique pour le reporting et l'analyse.

Quelle est la différence entre l’ingestion de données et ETL/ELT ?

Encore une fois, l’ingestion de données implique la collecte de données brutes et leur déplacement dans un système sans transformation. Cela se produit au début du pipeline de données, en se concentrant sur l'importation de données dans une zone de préparation. En revanche, ETL et ELT utilisent des techniques différentes pour intégrer les données : elles incluent l'extraction, la transformation et le chargement des données, la séquence des étapes dépendant de si la méthode utilisée était ETL ou ELT. La transformation des données peut consister à nettoyer, enrichir et restructurer les données pour les préparer à l'analyse ou au stockage.

Connexe : Découvrez comment L'ingestion de données diffère de l'ETL.

Types d'ingestion de données

L'ingestion de données peut se produire de différentes manières, par exemple en temps réel, par lots ou une combinaison des deux (appelée architecture lambda), en fonction des besoins de l'entreprise.

Examinons plus en détail les moyens de le réaliser.

• Ingestion en temps réel

L'ingestion de données en temps réel, également appelées données en streaming, est utile lorsque les données collectées sont extrêmement sensibles au facteur temps. Les données sont ingérées, traitées et stockées dès qu'elles sont générées pour une prise de décision en temps réel. L’objectif est de minimiser le délai entre la génération et le traitement des données.

Pour ingérer des données en temps réel, les entreprises peuvent utiliser des plateformes d'ingestion de données en streaming qui collectent et traitent les données en continu. Par exemple, les données acquises à partir d'un réseau électrique doivent être constamment surveillées pour identifier les problèmes, comme la surchauffe ou les dysfonctionnements des équipements, et permettre une maintenance préventive pour garantir une alimentation électrique continue.

• Ingestion de lots

L'ingestion par lots implique la collecte et le déplacement de données par lots discrets. Souvent, ces lots sont programmés pour s’exécuter automatiquement ou déclenchés en fonction d’un événement. L'ingestion par lots inclut également des techniques telles que l'ingestion basée sur des fichiers, où les données sont collectées à partir de fichiers (par exemple, CSV, JSON, XML) et stockées dans des systèmes de fichiers ou accessibles via des API. Il convient aux gros volumes de données et peut être traité efficacement à intervalles planifiés.

• Architecture Lambda

Introduite par Nathan Marz en 2011, l'architecture lambda équilibre les avantages de l'ingestion par lots et en temps réel en exécutant les couches de traitement par lots et en temps réel en parallèle.

L'architecture se compose de trois couches principales :

1. Couche de lots: Cette couche est chargée de traiter de gros volumes de données en mode batch. Il utilise généralement des frameworks de traitement distribué comme Apache Hadoop et MapReduce pour gérer des ensembles de données volumineux. La couche batch calcule des vues complètes des données au fil du temps, qui sont ensuite stockées dans une base de données de service de couche batch.
2. Couche de vitesse: La couche vitesse gère le traitement des données en temps réel. Il traite les données qui doivent être traitées et analysées immédiatement, fournissant des résultats à faible latence. Des technologies telles qu'Apache Storm, Apache Flink ou Apache Spark Streaming sont couramment utilisées dans cette couche pour traiter les données en streaming en temps réel.
3. Couche de service: La couche de service sert les requêtes et donne accès aux résultats générés par les couches batch et speed. Il consolide les résultats des deux couches et fournit une vue unifiée des données aux utilisateurs finaux ou aux applications en aval.

• Micro-batching
  Le micro-batching se situe entre le traitement par lots traditionnel et le traitement par streaming en temps réel. Les données micro-batching sont traitées par petits lots de taille fixe à intervalles réguliers, allant généralement de quelques millisecondes à quelques secondes.

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Cadre d'ingestion de données

Un cadre d'ingestion de données est simplement un système ou une plate-forme conçue pour faciliter la collecte, l'importation et le traitement de gros volumes de données provenant de diverses sources dans un environnement de stockage ou de traitement centralisé.

Les composants clés d'un cadre d'ingestion de données comprennent :

1. Les sources de données: Ceux-ci peuvent être divers et inclure des bases de données, des fichiers, des flux, des API, des capteurs, etc.
2. Connecteurs de données: Ces adaptateurs ou connecteurs permettent au framework de s'interfacer avec différents types de sources de données.
3. Transport de données: Cela peut impliquer un traitement par lots, une diffusion en continu en temps réel ou une combinaison des deux.
4. Gestion et surveillance des erreurs: Le cadre doit fournir des mécanismes pour gérer les erreurs pendant le processus d'ingestion et garantir l'intégrité des données.
5. Évolutivité et performances: Un bon cadre d'ingestion de données doit être capable de gérer de gros volumes de données et d'évoluer horizontalement.
6. Sécurité: Le cadre doit inclure des fonctionnalités d'authentification, d'autorisation, de cryptage et de conformité aux réglementations en matière de protection des données.

Avantages de l'ingestion de données

L'ingestion de données offre de nombreux avantages aux organisations. Par exemple, à un niveau élevé, cela permet à une entreprise de prendre de meilleures décisions pour optimiser les campagnes marketing, développer des produits de qualité supérieure et améliorer le service client. Voici les principaux avantages de l’ingestion de données :

1. Collecte de données efficace: L'ingestion de données permet la collecte efficace de données brutes provenant de diverses sources.
2. Centralisation des données: Cela facilite centralisation des données dans un référentiel ou un système unique, ce qui facilite la gestion et l'utilisation.
3. Informations en temps réel: L'ingestion en temps réel facilite l'obtention d'informations opportunes et accélère les décisions fondées sur les données.
4. Intégration avec les outils d'analyse: Les données ingérées peuvent être intégrées de manière transparente à divers outils d'analyse et de visualisation pour des analyses avancées, des rapports et de la business intelligence.
5. Efficacité Opérationnelle: L'automatisation des processus d'ingestion de données réduit les efforts manuels et améliore l'efficacité opérationnelle, libérant ainsi des ressources pour des tâches plus stratégiques.

Cas d'utilisation de l'ingestion de données

1. Soins de santé : intégration des données des patients pour un meilleur diagnostic

Le défi : Les établissements de santé collectent de grandes quantités de données sur les patients à partir des dossiers médicaux électroniques (DME), des appareils médicaux IoT et des demandes d'indemnisation des assurances. Cependant, l'intégration de ces données provenant de sources multiples en temps réel est un défi.

Solution: Les cadres d'ingestion de données permettent d'intégrer des données structurées et non structurées provenant de dossiers médicaux électroniques, d'appareils de santé portables et de rapports de laboratoire dans un lac de données centralisé. Cela permet aux prestataires de soins de santé d'accéder à un dossier patient unifié, améliorant ainsi le diagnostic, les plans de traitement et les analyses prédictives des résultats des patients.

2. Finance : Détection de fraude en temps réel

Le défi : Les institutions financières doivent traiter de grandes quantités de données transactionnelles pour détecter les fraudes, ce qui nécessite souvent une analyse en temps réel pour empêcher les activités non autorisées.

Solution: Les solutions d'ingestion de données en continu permettent aux banques d'ingérer en continu des données de transaction provenant de plusieurs sources. Les modèles de détection de fraude basés sur l'IA analysent les modèles de transaction en temps réel, signalant les anomalies pour une action immédiate. Cela réduit la fraude financière et renforce la sécurité.

3. Vente au détail : expériences client personnalisées avec les lacs de données

Le défi : Les détaillants collectent des données à partir des achats en magasin, des sites de commerce électronique, des applications mobiles et des programmes de fidélité. Cependant, les données cloisonnées rendent difficile la personnalisation des expériences client.

Solution: Les plateformes d'ingestion de données collectent et traitent les données de toutes les sources dans un lac de données client unifié. Cela permet aux détaillants d'analyser le comportement d'achat, de personnaliser les campagnes marketing et de recommander des produits en fonction des achats et des préférences passés.

4. Fabrication : données de capteurs IoT pour la maintenance prédictive

Le défi : Les fabricants s'appuient sur des machines compatibles IoT pour surveiller l'efficacité de la production. Cependant, une ingestion de données incohérente peut entraîner des retards dans la détection des pannes des machines.

Solution: Un pipeline d'ingestion de données en temps réel collecte les données des capteurs IoT des machines, analysant les anomalies de température, de vibration et de pression. Cela permet une maintenance prédictive, réduisant les temps d'arrêt imprévus et améliorant l'efficacité opérationnelle.

5. Médias et divertissement : recommandations de contenu en temps réel

Le défi : Les plateformes de streaming doivent analyser le comportement et les préférences des utilisateurs en temps réel pour suggérer du contenu pertinent et améliorer l'engagement.

Solution: Netflix et Spotify utilisent des frameworks d'ingestion de données pour traiter en continu les interactions des utilisateurs, l'historique de visionnage et les commentaires. En ingérant ces données dans des moteurs de recommandation pilotés par l'IA, ils améliorent l'expérience utilisateur avec des suggestions de contenu personnalisées.

6. Gouvernement : gestion intelligente du trafic urbain

Le défi : Les gouvernements municipaux doivent gérer les données de trafic en temps réel provenant de plusieurs sources, notamment les capteurs routiers, les appareils GPS et les caméras de surveillance, afin de réduire la congestion et d’améliorer la mobilité urbaine.

Solution: Un pipeline d'ingestion de données en temps réel traite les flux de trafic en direct, en intégrant les données aux modèles de prévision du trafic basés sur l'IA. Cela permet des ajustements dynamiques des feux de circulation, des suggestions d'itinéraires intelligentes et une efficacité améliorée des transports publics.

Défis associés à l'ingestion de données

Voici les principaux défis qui peuvent avoir un impact sur les performances du pipeline d’ingestion de données :

• Processus manuels

Les données ont augmenté en volume et sont devenues très diversifiées. Les anciennes procédures d’ingestion de données ne sont plus assez rapides pour s’adapter au volume et à la diversité des sources de données. Et écrire des codes pour ingérer des données et créer manuellement cartographies pour extraction, lavage, et le charger à l’ère de l’automatisation est un pas dans la mauvaise direction.

Par conséquent, il est nécessaire d’automatiser l’ingestion de données pour accélérer le processus. L’utilisation d’un outil d’ingestion de données avancé est un moyen d’y parvenir.

• Le facteur de coût

L’ingestion de données peut devenir coûteuse en raison de plusieurs facteurs. Par exemple, l’infrastructure dont vous avez besoin pour prendre en charge les sources de données supplémentaires et les outils brevetés peut être très coûteuse à entretenir à long terme.

De même, retenir une équipe de data scientists et d’autres spécialistes pour prendre en charge le pipeline d’ingestion de données est également coûteux.

• Le risque pour la sécurité des données

La sécurité des données est l’un des défis les plus importants lors de l’ingestion et du déplacement de données. Cette importance est due au fait que les données sont souvent réparties en plusieurs phases tout au long du processus d'ingestion, ce qui rend difficile la satisfaction des besoins. les exigences de conformité.

• Manque de fiabilité de mauvaises données

Garantir des données propres et précises tout au long du processus d’ingestion constitue un défi de taille, en particulier pour les organisations disposant de centaines de sources de données. Une ingestion incorrecte de données peut entraîner une analyse peu fiable et des conclusions trompeuses.

Meilleures pratiques en matière d'ingestion de données

L’ingestion de données comporte son propre ensemble de défis. Cependant, l’intégration des meilleures pratiques dans le processus global permet d’y faire face. Voici quelques bonnes pratiques en matière d’ingestion de données à prendre en compte :

Anticiper les difficultés et planifier en conséquence

La première étape d'une stratégie d'ingestion de données consisterait à décrire les défis associés aux difficultés spécifiques de votre cas d'utilisation et à les planifier en conséquence. Par exemple, identifiez les systèmes sources à votre disposition et assurez-vous de savoir comment extraire les données de ces sources. Alternativement, vous pouvez acquérir une expertise externe ou utiliser un no-code outil d'ingestion de données pour aider dans le processus.

Automatisez le processus

À mesure que les données augmentent en volume et en complexité, vous ne pouvez plus compter sur des techniques manuelles pour gérer une telle quantité de données non structurées. Par conséquent, envisagez d’automatiser l’ensemble du processus pour gagner du temps, augmenter la productivité et réduire les efforts manuels.

Par exemple, vous souhaitez ingérer les données d'un fichier délimité stocké dans un dossier, le nettoyer et le transférer dans SQL Server. Ce processus doit être répété chaque fois qu'un nouveau fichier est déposé dans le dossier. L'utilisation d'un outil d'ingestion de données capable d'automatiser le processus à l'aide de déclencheurs basés sur des événements peut optimiser l'ensemble du cycle d'ingestion.

De plus, l'automatisation offre les avantages supplémentaires de la cohérence architecturale, de la gestion consolidée, de la sécurité et de la gestion des erreurs. Tout cela contribue finalement à réduire le temps de traitement des données.

Validation des données et assurance qualité

Donnez la priorité aux mesures de validation des données et d’assurance qualité pour garantir que les données ingérées sont exactes, complètes et cohérentes. Mettez en œuvre des contrôles de validation et des techniques de profilage des données pour identifier les anomalies, les erreurs ou les incohérences dans les données entrantes. En validant les données au point d'ingestion, les organisations peuvent empêcher la propagation des erreurs tout au long du pipeline de données et maintenir l'intégrité de leurs actifs de données.

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Outils d'ingestion de données

Outils d'ingestion de données jouent un rôle déterminant dans l’automatisation et l’accélération de la collecte, du traitement et du stockage de grands volumes de données provenant de diverses sources. Ces outils rationalisent le flux de travail d'ingestion en fournissant des connecteurs ou des adaptateurs pour diverses sources de données, éliminant ainsi le besoin de code d'intégration personnalisé. Ils facilitent un mouvement efficace des données grâce au traitement par lots, au streaming en temps réel ou aux deux, en tirant parti des techniques de traitement parallèle et de calcul distribué pour optimiser les vitesses de transfert et minimiser la latence.

De plus, ces outils offrent évolutivité et performances en s'adaptant horizontalement pour gérer des charges de données croissantes, tout en maintenant des performances et une fiabilité constantes, même dans des scénarios de forte demande.

Les capacités de surveillance et de gestion font également partie intégrante des outils d'ingestion de données, offrant une visibilité sur le pipeline d'ingestion et permettant aux organisations de suivre l'état des tâches, de surveiller l'état du système et de résoudre les problèmes en temps réel.

De plus, les outils d'ingestion de données donnent la priorité à la sécurité et à la conformité, offrant des fonctionnalités telles que le cryptage, les contrôles d'accès et la conformité aux réglementations en matière de protection des données pour garantir la sécurité des données tout au long du processus d'ingestion. Les outils d'ingestion de données populaires incluent Astera, Apache Kafka, Apache NiFi, Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow, Apache Flume et StreamSets.

Ingestion de données alimentée par l'IA avec Astera Générateur de pipeline de données

Vous comprenez désormais ce que signifie l'ingestion de données et comment les outils d'ingestion de données contribuent à rationaliser la gestion des données. Ces outils peuvent aider à la prise de décision commerciale et à améliorer la business intelligence. Ils réduisent la complexité liée au regroupement de données provenant de plusieurs sources et vous permettent de travailler avec différents types de données et schémas.

Pour les entreprises recherchant une solution complète d’ingestion de données, Astera Data Pipeline Builder est un choix de premier ordre. Il offre une plateforme cloud sans code, basée sur l'IA et dotée de fonctionnalités avancées pour la connectivité, le déplacement des données et les transformations de données prédéfinies.

L'outil permet aux utilisateurs de gérer tous les composants de leurs flux de travail ETL, ELT et de préparation de données en un seul endroit pour plus de commodité, prend en charge des commandes simples en anglais et gère le traitement des données en temps réel, en temps quasi réel et par lots.

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