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 de la gestion efficace des données, ils ont des significations et des objectifs distincts.

Cet article explique comment l'ingestion et l'intégration de données sont liées et comment elles peuvent aider les entreprises à gérer efficacement leurs données.

Qu'est-ce que l'ingestion de données?

L'ingestion de données collecte des données brutes à partir de différentes sources et les transfère vers une destination afin que les équipes puissent y accéder facilement.

Habituellement, les sources peuvent inclure de simples feuilles de calcul, des applications grand public et professionnelles, 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 ni de protocoles de vérification aux données collectées. Elle constitue donc généralement la première étape d'un pipeline de données.

Ingestion de données par lots ou en continu

Il existe trois principaux types de processus d'ingestion de données : batch, streaming et hybride. Les organisations doivent sélectionner celle qui correspond au type et au volume de données qu'elles collectent et aux besoins de l'entreprise. 

Ils doivent également tenir compte de la rapidité avec laquelle ils ont besoin de nouvelles données pour exploiter leur produit ou service. 

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

Streaming ou ingestion de données en temps réel : Avec l'ingestion de données en continu, les utilisateurs peuvent récupérer les données dès leur création. Il s'agit d'un processus en temps réel qui charge en permanence des données vers des destinations spécifiées.

hybride: Comme son nom l'indique, le traitement de données hybride mélange des techniques par lots et en temps réel. L'ingestion hybride prend les données en lots plus petits et les traite à des intervalles de temps très courts.

Les entreprises doivent soit utiliser des techniques d'ingestion en temps réel ou hybrides pour les produits ou services sensibles au facteur temps,

Défis liés à l'ingestion de données

L'un des principaux défis est le volume et la variété sans cesse croissants de données pouvant provenir de plusieurs sources différentes. Par exemple, les appareils Internet des objets (IoT), les médias sociaux, les applications utilitaires et de transaction, etc., font partie des nombreuses sources de données disponibles aujourd'hui.

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

La section suivante passe brièvement en revue certains outils d'ingestion qui peuvent aider à résoudre ces problèmes.

Outils pour l'ingestion de données

Improvado

Improvado est un outil de collecte de données marketing. Il effectue automatiquement plusieurs opérations de collecte 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 hautes performances qui peut ingérer du Big Data avec une faible latence. Il convient aux organisations qui souhaitent créer des processus en temps réel pour l'analyse en continu.

Apache NiFi

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

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

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

L'intégration des données est une procédure par étapes. La première étape effectue l'ingestion de données, en prenant 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 grand public, etc. 

Ensuite, il applique diverses transformations pour nettoyer, filtrer, valider, agréger et fusionner les données afin de créer un ensemble de données consolidé. Et enfin, il 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 des données est-elle importante ?

Les organisations peuvent gagner beaucoup de temps grâce à des procédures d'intégration de données automatisées qui nettoient, filtrent, vérifient, fusionnent, agrégent et exécutent plusieurs autres tâches répétitives. 

De telles pratiques augmentent la productivité de l'équipe de données car elle passe plus de temps à travailler sur des projets plus intéressants.

En outre, les processus d'intégration de données aident à maintenir la qualité des produits ou des services qui s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) pour offrir de la valeur au client. Étant donné que les algorithmes de ML nécessitent des données propres et à jour, les systèmes d'intégration peuvent aider en fournissant des flux de données précis et en temps réel.

Par exemple, les applications boursières nécessitent des flux de données constants avec une grande précision afin que les investisseurs puissent prendre des décisions en temps opportun. Des pipelines d'intégration de données automatisés garantissent que ces données sont livrées rapidement et sans erreur.

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 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. 

Défis d'intégration de données

Étant donné que l'intégration des données combine des données provenant de différentes sources dans un ensemble de données unique et propre, le défi le plus courant consiste à faire varier les formats de données. 

La duplication des données est un défi majeur où la duplication se produit lors de la combinaison de données provenant de plusieurs sources. Par exemple, les données du 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 des données est aussi bonne que la qualité des données entrantes. Par exemple, le pipeline d'intégration peut s'interrompre 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 abordés 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 modifier la capture des données (CDC). Il leur permet également de déplacer rapidement des données vers des entrepôts de données cloud.

Zapier

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

 Jitterbit

Jitterbit est une solution d'intégration low-code polyvalente qui permet aux utilisateurs de créer des flux de travail automatisés via Cloud Studio, une interface graphique interactive. En outre, il permet aux utilisateurs de créer des applications avec un minimum de code pour gérer les processus métier.

Faire travailler les données pour vous

Les organisations doivent créer de nouvelles voies pour que leurs données fonctionnent pour elles et non 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 figurent parmi les tendances émergentes les plus populaires de l’ère numérique actuelle.

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