De l’ingestion de données à l’intégration de données

L’ingestion de données et l’intégration de données sont souvent utilisées de manière interchangeable. Bien que les deux termes traitent d’une gestion efficace des données, ils ont des significations et des objectifs distincts.

Cet article discute de la manière dont l’ingestion de données et l’intégration de données sont liées et de la façon dont elles peuvent aider les entreprises à gérer leurs données de manière efficace.

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

L’ingestion de données consiste à collecter des données brutes provenant de différentes sources et à les transférer vers une destination afin que les équipes puissent y accéder facilement.

En général, les sources peuvent inclure des tableurs simples, des applications de consommation et d’entreprise, des capteurs externes ou Internet. Les destinations peuvent inclure une base de données, un entrepôt de données ou un lac de données.

L’ingestion de données n’applique pas de transformations ou de protocoles de vérification aux données qu’elle collecte. Elle est donc couramment la première étape d’un pipeline de données.

Ingestion de données par lots vs. ingestion de données en continu

Il existe trois principaux types de processus d’ingestion de données – par lots, en continu et hybride. Les organisations doivent sélectionner celui qui correspond au type et au volume de données qu’elles collectent et aux besoins de l’entreprise.

Elles doivent également considérer la rapidité avec laquelle elles nécessitent de nouvelles données pour exploiter leur produit ou service.

Ingestion de données par lots : Le processus d’ingestion de données s’exécute à des intervalles réguliers pour récupérer des groupes de données provenant de plusieurs sources par lots. Les utilisateurs peuvent définir des événements déclencheurs ou un calendrier spécifique pour démarrer le processus.

Ingestion de données en continu ou en temps réel : Avec l’ingestion de données en continu, les utilisateurs peuvent récupérer des données dès qu’elles sont créées. Il s’agit d’un processus en temps réel qui charge constamment des données vers des destinations spécifiées.

Hybride : Comme le suggère le nom, le traitement de données hybride combine des techniques par lots et en temps réel. L’ingestion hybride prend des données en petits lots et les traite à des intervalles de temps très courts.

Les entreprises devraient utiliser des techniques d’ingestion en temps réel ou hybride pour des produits ou services sensibles au temps,

Defis de l’ingestion de données

Un défi majeur est le volume et la variété croissants des données qui peuvent provenir de plusieurs sources différentes. Par exemple, les appareils Internet des objets (IoT), les médias sociaux, les applications de services publics et de transaction, etc. sont quelques-unes des nombreuses sources de données disponibles aujourd’hui.

Cependant, la construction et la maintenance d’architectures qui fournissent une livraison de données à faible latence à un coût minimal sont difficiles.

La section suivante examine brièvement certains outils d’ingestion qui peuvent aider à résoudre ces problèmes.

Outils d’ingestion de données

Improvado

Improvado est un outil de collecte de données marketing. Il effectue plusieurs opérations de collecte automatiquement et prend en charge plus de 200 sources de données marketing, notamment Google et Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, etc.

Apache Kafka

Apache Kafka est une plate-forme open-source à haute performance qui peut ingérer de grandes quantités de données à faible latence. Elle est adaptée aux organisations qui souhaitent construire des processus en temps réel pour l’analyse de données en continu.

Apache NiFi

Apache NiFi est un outil riche en fonctionnalités avec une faible latence, un débit élevé et une scalabilité. Il dispose d’une interface utilisateur basée sur un navigateur intuitive qui permet aux utilisateurs de concevoir, de contrôler et de surveiller rapidement les processus d’ingestion de données.

Qu’est-ce que l’intégration de données ?

Le processus d’intégration de données unifie les données provenant de plusieurs sources pour fournir une vue intégrée qui permet une analyse plus approfondie et une meilleure prise de décision.

L’intégration de données est une procédure étape par étape. La première étape effectue l’ingestion de données, en prenant à la fois des données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources, telles que des capteurs Internet des objets (IoT), des systèmes de gestion de la relation client (CRM), des applications de consommation, etc.

Ensuite, elle applique diverses transformations pour nettoyer, filtrer, valider, regrouper et fusionner les données pour construire un ensemble de données consolidé. Et enfin, elle envoie les données mises à jour vers une destination spécifiée, telle qu’un lac de données ou un entrepôt de données, pour une utilisation et une analyse directes.

Pourquoi l’intégration de données est-elle importante ?

Les organisations peuvent gagner beaucoup de temps grâce à des procédures d’intégration de données automatisées qui nettoient, filtrent, vérifient, regroupent, agrègent et effectuent plusieurs autres tâches répétitives.

De telles pratiques augmentent la productivité de l’équipe de données, car elles passent plus de temps à travailler sur des projets plus précieux.

De plus, les processus d’intégration de données aident à maintenir la qualité des produits ou services qui reposent sur des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pour fournir de la valeur au client. Puisque les algorithmes ML nécessitent des données propres et à jour, les systèmes d’intégration peuvent aider en fournissant des flux de données en temps réel et précis.

Par exemple, les applications de marché boursier nécessitent des flux de données constants avec une grande précision pour que les investisseurs puissent prendre des décisions opportunes. Les pipelines d’intégration de données automatisés garantissent que de telles données sont livrées rapidement sans erreurs.

Types d’intégration de données

Comme l’ingestion de données, l’intégration de données a deux types – l’intégration par lots et l’intégration en temps réel. L’intégration de données par lots prend des groupes de données à des intervalles réguliers et applique des protocoles de transformation et de validation.

L’intégration de données en temps réel, en revanche, applique des processus d’intégration de données en continu chaque fois que de nouvelles données deviennent disponibles.

Defis de l’intégration de données

Puisque l’intégration de données combine des données provenant de différentes sources en un seul ensemble de données propre, le défi le plus courant implique des formats de données variables.

Les données en double sont un défi majeur où la duplication se produit lors de la combinaison de données provenant de plusieurs sources. Par exemple, les données dans le CRM peuvent être les mêmes que celles des flux de médias sociaux. Une telle duplication occupe plus d’espace disque et réduit la qualité des rapports d’analyse.

De plus, l’intégration de données est aussi bonne que la qualité des données entrantes. Par exemple, le pipeline d’intégration peut se briser si les utilisateurs saisissent manuellement des données dans le système source, car les données sont susceptibles de contenir de nombreuses erreurs.

Cependant, comme pour l’ingestion de données, les entreprises peuvent utiliser certains outils d’intégration présentés dans la section suivante pour les aider dans le processus.

Outils d’intégration de données

Talend

Talend est un outil d’intégration de données open-source populaire avec plusieurs fonctionnalités de gestion de la qualité des données. Il aide les utilisateurs à préparer les données et à capturer les modifications de données (CDC). Il leur permet également de déplacer rapidement les données vers des entrepôts de données cloud.

Zapier

Zapier est une solution puissante sans code qui peut s’intégrer à plusieurs applications d’intelligence commerciale. Les utilisateurs peuvent créer facilement des événements déclencheurs qui conduisent à certaines actions. Un événement déclencheur peut être une génération de leads et une action peut être de contacter les leads par e-mail.

Jitterbit

Jitterbit est une solution d’intégration versatile sans code qui permet aux utilisateurs de créer des flux de travail automatisés via Cloud Studio, une interface graphique interactive. Il permet également aux utilisateurs de créer des applications avec un minimum de code pour gérer les processus commerciaux.

Faire fonctionner les données pour vous

Les organisations doivent créer de nouvelles voies pour que leurs données fonctionnent pour elles au lieu de l’inverse. Alors qu’un processus d’ingestion de données robuste est la première étape, un système d’intégration de données flexible et évolutif est la bonne solution.

Il n’est donc pas surprenant que l’intégration et l’ingestion soient parmi les tendances émergentes les plus populaires dans l’ère numérique actuelle.

Pour en savoir plus sur les données, l’IA et d’autres tendances technologiques, rendez-vous sur unite.ai pour obtenir des informations précieuses sur plusieurs sujets.