C'est un nouveau monde-encore.

Les données d’aujourd’hui ne sont pas ce qu’elles étaient il y a cinq ou dix ans, car le volume de données double tous les deux ans.

Alors, comment pourrait-il ETL est-ce que ça reste toujours le même ? Au début des années 90, nous avons commencé à stocker des données dans des entrepôts, et ETL est né d'un besoin de extrait données de ces entrepôts, transforment selon les besoins, et charge jusqu'à la destination.

Cela a bien fonctionné pendant un certain temps et l'ETL traditionnel a pu répondre efficacement aux besoins en données des entreprises. Mais le volume de données des années 90 ou 00 n'est pas comparable à celui des données d'aujourd'hui. Pour mettre les choses en perspective, la quantité de données créées depuis le début des temps jusqu'à l'an 2000 est désormais créée chaque minute. Et ce n'est que le nombre de données créées. le volume de données.

Ajoutez à ces données vitesse, variété et véracité (les quatre V), et il devient clair que l'ETL conventionnel doit évoluer pour suivre l'explosion des données. C'est là qu'intervient l'ETL automatisé pour moderniser la gestion des données.

Etes-vous prêt pour l'avenir de l'ETL ? Découvrez-le dès aujourd'hui

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Vive la révolution ! : comment les quatre V des données changent tout

Les 4 V des données

Depuis plus de 25 ans maintenant, intégration de données et la technologie ETL ont été à la base de la veille stratégique, de la prise de décision et de l'analyse des données. Cependant, l'évolution des 4 V des données signifie que l'ETL doit être repensé pour une nouvelle ère de données et d'utilisateurs de données.

Volume

Les estimations suggèrent 3.5 quintillions d'octets de données sont créées quotidiennement, et ce nombre ne cesse d'augmenter. D'ici 2030, nous créerons 660 zettaoctets de données. Cela équivaut à 610 iPhones (128 Go) par personne !

Il y a dix ans, la question « Qu'ont en commun votre téléphone portable, votre montre, votre réfrigérateur et votre sonnette ? » était peut-être une énigme, mais aujourd'hui, c'est une question simple, la réponse étant qu'ils sont tous connectés et génèrent constamment des données. En d'autres termes, la révolution de l'Internet des objets (IoT) contribue encore davantage à la croissance exponentielle du volume de données.

Nombre de connexions Internet des objets (IoT) dans le monde de 2022 à 2023, avec des prévisions de 2024 à 2033 (en milliards)
Source: Statista

Pour faire face à la croissance fulgurante du volume de données, les entreprises ont besoin de quelque chose de plus adaptable et évolutif que l’ETL traditionnel.

Vitesse

L’augmentation du volume signifie également une augmentation de la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées.

Pensez au moment où vous partagez une vidéo TikTok, regardez Netflix ou effectuez un achat par carte de crédit. Ces actions créent des données qui nécessitent un traitement en temps réel. Imaginez maintenant combien de personnes à travers le monde font cela et combien d’autres le feront dans quelques années.

La vitesse des données augmentera donc presque au même rythme que le volume, ce qui nécessitera des solutions ETL capables de traiter et de mettre à jour les données en temps réel.

Variété

Les types de données deviennent de plus en plus diversifiés, car les entreprises doivent désormais prendre en compte les données non structurées provenant des médias sociaux, des images, des vidéos et des capteurs en plus des données structurées traditionnelles.

De plus, la diversité des données ne fera qu’augmenter au cours des prochaines années, parallèlement à l’augmentation du volume et de la vitesse. Par conséquent, les entreprises auront besoin de solutions adaptables telles que des pipelines ETL réutilisables capables de gérer de manière transparente une grande variété de sources de données.

Véracité

Avec l'augmentation du volume, de la vitesse et de la variété des données, il devient de plus en plus important de garantir leur véracité. De grands volumes de données qui circulent rapidement et proviennent de sources disparates n'auront de valeur que s'ils sont exacts. Cela nécessite que leurs outils ETL disposent de fonctionnalités de validation des données pour garantir l'intégrité et l'exactitude des données.

La résistance est vaine : l'ETL automatisé est l'avenir

L'ETL automatisé est la prochaine étape logique dans l'évolution de l'ETL. Les équipes de science des données et d'analyse ont besoin Solutions ETL pour générer de la valeur et des informations de manière transparente sans passer des heures à configurer des pipelines ETL ou à nettoyer les données.

Cela signifie que pour survivre, l'ETL moderne doit aller au-delà des fonctionnalités de base et alimenter des flux de travail automatisés, afin que les utilisateurs puissent configurer des pipelines ETL en quelques clics.

De plus, ce ne sont pas seulement les données qui changent : le rôle et les attentes des utilisateurs de données sont également radicalement différents.

En d'autres termes, les utilisateurs de données modernes ne sont pas des programmeurs ETL techniques du passé. Ce sont des utilisateurs professionnels qui souhaitent un ETL automatisé qui effectue toutes les tâches lourdes afin de pouvoir se concentrer sur la collecte d'informations, l'analyse et la prise de décision au lieu de programmer manuellement les pipelines ETL. Étant donné que l'utilisateur cible est différent, la solution doit l'être également.

ADP Accelerator pour les pipelines automatisés : l'avenir de l'ETL est maintenant

AsteraLa vision de , qui vise à donner du pouvoir aux professionnels des données, a été la force motrice des différentes itérations de notre pile de données sans code et par glisser-déposer.

L'automatisation est au cœur de Astera Data Pipeline Accelerator (ADPA), qui génère automatiquement des modèles de données, vous permet d'intégrer plusieurs bases de données de manière transparente. Cela signifie que vous travaillez avec des modèles de données et des bases de données au lieu de passer des heures à modifier manuellement des tables individuelles.

En plus de rendre l'ETL plus facile et plus accessible, ADPA améliore l'efficacité, en réalisant des projets ETL à grande échelle en quelques jours au lieu de plusieurs mois.

Cette efficacité inégalée, combinée à l'évolutivité et à l'adaptabilité de notre solution, vous permet de pérenniser votre stratégie de données et de garder une longueur d'avance sur les 4 V des données.

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