Ingestion de données

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

L'ingestion de données aide les utilisateurs à importer de gros fichiers de données provenant de différentes sources vers un support unique, tel qu'un entrepôt de données ou une base de données. Ces données sont collectées, nettoyées et converties en un format uniforme à l'aide de processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL).

Étant donné que les organisations modernes traitent de grands volumes de données, elles doivent prioriser leurs sources pour réussir l'ingestion de données. Les mégadonnées existent sous différents formats à divers endroits au sein d'une organisation, et il est difficile d'ingérer rapidement les données et de les traiter efficacement lorsqu'elles sont si dispersées.

De nombreux fournisseurs proposent des logiciels de préparation de données pour atteindre cet objectif et personnaliser la plateforme pour différents environnements informatiques et applications.

Types d'ingestion de données

En fonction des objectifs de l'entreprise, de l'environnement informatique et des contraintes financières, les entreprises peuvent choisir l'un de ces types :

• Ingestion de données en temps réel obtient et transfère les données des systèmes sources en temps réel à l'aide d'outils comme la capture de données modifiées (CDC). La CDC vérifie continuellement les transactions et transfère les données modifiées sans affecter la charge de travail sur la base de données.
• Ingestion de données par lots transfère les données par lots à intervalles réguliers. Les méthodes de collecte de données utilisées par ce type d'ingestion de données incluent des horaires de base, des événements déclencheurs et d'autres ordonnancements logiques. Lorsque les entreprises ont besoin de collecter des points de données spécifiques quotidiennement ou n'ont pas besoin de données pour la prise de décision en temps réel, l'ingestion par lots est utile.
• Ingestion de données basée sur l'architecture Lambda rend les données disponibles pour les requêtes avec des délais minimaux. Trois couches, batch, serving et speed, travaillent en parallèle pour faciliter cela. Les deux premières couches indexent les données par lots, tandis que la couche speed récupère les données restantes et les indexe instantanément, les rendant disponibles pour les requêtes en temps réel. Par exemple, pensez à un moteur de recherche. Un crawler indexe les pages périodiquement ou selon l'ordre. En même temps, il peut indexer les pages d'actualités presque instantanément. Cela rend les informations d'actualité et les informations pérennes disponibles simultanément.

Avantages de l'ingestion de données

L'ingestion de données est une technique courante dans les entreprises en raison des volumes de données qu'elle génère et traite. Elle offre divers avantages aux entreprises, tels que :

• Disponibilité des données : Le processus rend les données disponibles dans toute l'organisation et permet un accès plus facile. Les données sont facilement disponibles pour une analyse plus approfondie ou une application en aval, en particulier pour les départements axés sur les données.
• Processus simplifié : L'ingestion de données permet de collecter et de nettoyer facilement des données provenant de sources massives dans un format cohérent.
• Coût réduit : L'ingestion de données réduit les coûts et permet de gagner du temps par rapport à l'agrégation manuelle des données.
• Stockage basé sur le cloud : De plus grands volumes de données brutes sont stockés dans le cloud, permettant un accès facile.
• Transformation des données : Avant d'envoyer les informations au système cible, les pipelines de données modernes utilisant des outils ETL transforment la vaste gamme de types de données provenant de diverses sources, y compris les bases de données, les appareils de l'Internet des objets (IoT), les applications de logiciels en tant que service (SaaS) et les lacs de données, en une structure et un format prédéfinis.
• Collaboration : Chaque pipeline de données a une portée limitée pour l'ingestion de données. Le rythme auquel les données arrivent est beaucoup plus élevé. Les outils d'ingestion de données automatisés configurés avec des paramètres pertinents en fonction des besoins d'une équipe leur offrent plus de flexibilité et d'agilité pour offrir une meilleure expérience client. Cela réduit les erreurs humaines et rend les données disponibles via un seul pipeline, améliorant l'accessibilité et la collaboration.

Cas d'utilisation de l'ingestion de données

Les organisations du monde entier utilisent efficacement l'ingestion de données comme un composant crucial de leurs pipelines de données. Voici quelques cas d'utilisation réels dans l'industrie et l'architecture de l'ingestion de données.

• Dans l'analyse des mégadonnées, où les données sont traitées à l'aide de systèmes distribués, l'ingestion de volumes massifs de données provenant de nombreuses sources est souvent nécessaire.
• Les systèmes de l'Internet des objets utilisent souvent l'ingestion de données pour collecter et traiter les données de plusieurs appareils connectés.
• Les entreprises de commerce électronique utilisent l'ingestion de données pour charger des données provenant de diverses sources, telles que l'analyse de sites Web, les transactions des clients et les catalogues de produits.
• Les systèmes de détection de fraude utilisent l'ingestion de données pour importer et traiter des données provenant de différentes sources, comme les transactions, le comportement des consommateurs et les flux de données tiers.
• Les recommandations de personnalisation nécessitent l'ingestion de données pour importer des données provenant de diverses sources, y compris l'analyse de sites Web, les interactions avec les clients et les données des réseaux sociaux.
• La gestion de la chaîne d'approvisionnement utilise l'ingestion de données pour importer et traiter les données des fournisseurs, des stocks et de la logistique provenant de plusieurs sources.

Ingestion de données vs. ETL

L'ingestion de données fait référence aux outils et processus qui collectent des données de différentes sources et les regroupent pour une utilisation immédiate ou une analyse et un stockage futurs.

ETL, ou extraction, transformation et chargement, est une technique qui peut être utilisée pour l'ingestion de données. Ici, l'extraction fait référence à la collecte de données. La transformation fait référence aux opérations effectuées sur les données pour les préparer à l'utilisation ou au stockage. Par exemple, les données peuvent être triées, filtrées ou intégrées avec des informations provenant d'une autre source. Le chargement fait référence au volume de données fourni à une destination cible où elles peuvent être utilisées.

L'ETL transfère les données vers le site cible par lots régulièrement. Cependant, l'ingestion de données ne fonctionne pas nécessairement uniquement par lots. Elle peut fournir un traitement en temps réel avec un calcul en continu, permettant aux ensembles de données d'être continuellement mis à jour.

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