Les données alimentent les décisions commerciales fondées sur des informations pour les entreprises d’aujourd’hui ; qu’il s’agisse de planification, de prévision des tendances du marché, d’analyse prédictive, de science des données, d’apprentissage automatique ou de business intelligence (BI).
Mais pour être pleinement utiles, les données doivent être :
- Extrait de sources disparates dans différents formats ;
- Disponible dans un environnement unifié pour l’accès à l’entreprise ;
- Abondamment et facilement disponible, et ;
- Faire le ménage.
Si elle est mal exécutée, une extraction de données incomplète ou incorrecte peut conduire à des rapports trompeurs, à de fausses conclusions analytiques et à une prise de décision inhibée.
C’est là que l’ingestion de données devient utile en tant que processus qui aide les entreprises à donner un sens aux volumes et à la complexité sans cesse croissants des données.
Qu’est-ce que l’ingestion de données ?
L’ingestion de données est le processus d’acquisition de données brutes provenant de diverses sources et de leur transfert vers un référentiel centralisé. Les données sont déplacées de leur emplacement d’origine vers un système où elles peuvent être traitées ou analysées ultérieurement. Ces sources de données peuvent inclure des systèmes tiers tels que des CRM, des applications internes, des bases de données, des feuilles de calcul et des informations obtenues sur Internet. La destination de ces données est généralement une base de données, un entrepôt de données, un lac de données, un magasin de données ou une application tierce.
En tant qu’étape initiale de l’intégration des données, l’ingestion de données permet l’incorporation de données brutes provenant de diverses sources et formats ; qu’ils soient structurés, non structurés ou semi-structurés. L’ingestion de données peut être réalisée en planifiant des tâches par lots pour transférer des données vers un emplacement central à intervalles réguliers ou en l’exécutant en temps réel pour surveiller en permanence les modifications des données.
Il existe deux principaux types d’ingestion de données : l’ingestion par lots et l’ingestion en temps réel.
- Ingestion par lots : le traitement par lots se produit lorsque les données sont ingérées en blocs discrets à intervalles périodiques plutôt que collectées immédiatement au fur et à mesure qu’elles sont générées. Le processus d’ingestion attend que le temps imparti se soit écoulé avant de transmettre les données de la source d’origine au stockage. Les données peuvent être regroupées ou regroupées en fonction d’un ordre logique, de calendriers simples ou de critères (tels que le déclenchement de certaines conditions).
- Ingestion en temps réel : ici, l’ingestion se produit en temps réel, où chaque point de données est importé immédiatement au fur et à mesure que la source le crée. Les données sont mises à disposition pour traitement dès qu’elles sont nécessaires pour faciliter l’analyse et la prise de décision en temps réel. L’ingestion en temps réel est également appelée streaming ou traitement de flux.
Avantages de l’ingestion de données
Vitesse: L’ingestion de données permet d’importer des données rapidement et efficacement, les rendant disponibles pour un traitement et une analyse ultérieurs.
Évolutivité : L’ingestion de données est hautement évolutive, permettant l’importation de gros volumes de données sans dégradation significative des performances.
La flexibilité: L’ingestion de données est très flexible, ce qui permet d’importer des données à partir d’une grande variété de sources, y compris des bases de données, des fichiers et des flux.
Qu’est-ce qu’ETL ?
ETL est le processus qui extrait, transforme, puis charge les données pour créer un format uniforme. Il s’agit d’un processus plus spécifique dont l’objectif est de fournir des données dans un format qui correspond aux exigences de la destination cible. ETL ne consiste pas seulement à modifier des données pour le stockage. Cela inclut également de s’assurer que le processus se déroule sans heurts et est bien géré. Les entreprises doivent mettre en place de solides pratiques ETL pour être en mesure de gérer les changements dont les équipes peuvent avoir besoin. Tout comme la façon dont nous apportons des données, l’ETL peut être réalisé de deux manières ; ETL par lots et ETL temps réel.
ETL par lots
Dans cette méthode, les informations sont extraites d’un lac de données et modifiées pour répondre aux besoins de l’entreprise, ce qui se traduit par une collecte de données structurées ou semi-structurées. Ce processus est exécuté sur un grand volume de données à un moment précis.
ETL en temps réel
Il est utilisé pour faciliter une prise de décision rapide en fournissant des informations plus rapides, en réduisant les coûts de stockage, etc. Cette méthode permet de suivre les tendances en temps réel.
Avantages de l’ETL
La validation des données: L’ETL valide les données avant de les charger dans le système, ce qui garantit leur exactitude et leur pertinence.
Amélioration de la qualité des données : ETL améliore la qualité des données en les nettoyant, les normalisant et les enrichissant.
Intégration de données: ETL fusionne les données de plusieurs sources pour une analyse facile.
Différences : ingestion de données et ETL
Qualité des données
Alors que l’ETL sert à optimiser les données pour l’analyse, l’ingestion est effectuée pour collecter des données brutes. En d’autres termes, lors de l’exécution d’ETL, vous devez réfléchir à la manière dont vous améliorez la qualité des données pour un traitement ultérieur. Mais, avec Ingestion, votre objectif est de collecter des données même si elles sont désordonnées. L’ingestion de données n’implique pas de pratiques complexes d’organisation des informations – il vous suffit d’ajouter des balises de métadonnées et des identifiants uniques pour localiser les données en cas de besoin. ETL, en revanche, est utilisé pour structurer les informations afin de faciliter leur utilisation avec des outils d’analyse de données.
Besoins de codage
La collecte de données à partir de diverses sources pour un lac de données nécessite un codage personnalisé minimal car il se concentre sur l’apport des données plutôt que sur la garantie de leur qualité. En revanche, ETL nécessite un codage personnalisé important pour extraire les données pertinentes, les transformer et les stocker dans un entrepôt. Cela peut être une tâche fastidieuse pour les entreprises disposant de plusieurs pipelines de données et peut nécessiter la mise à jour du code si le flux de travail change. En revanche, l’Ingestion est moins affectée par les changements d’équipe internes.
Connaissance du domaine
L’ingestion de données nécessite moins d’expertise que l’ETL car elle implique principalement d’extraire des données de diverses sources à l’aide d’API ou de grattage Web. Cependant, ETL implique non seulement d’extraire des données, mais également de les transformer pour des analyses plus poussées. Cela nécessite une connaissance du domaine spécifique et peut avoir un impact considérable sur la qualité des informations générées à partir des données.
Temps réel
L’ingestion de données peut impliquer un stockage de données en temps réel, mais l’ETL en temps réel offre une valeur supplémentaire grâce à la possibilité d’effectuer des analyses en continu. Pour y parvenir, les processus ETL doivent être optimisés pour la vitesse et la résilience et capables de se remettre rapidement de toute interruption. Cependant, ce niveau de robustesse n’est pas aussi critique dans le processus d’ingestion de données.
Défis dans la source de données
Bien que les pratiques d’ingestion de données ne changent pas rapidement, il est important de trouver des sources fiables, en particulier lorsque vous travaillez avec des données publiques. L’utilisation de sources non fiables peut conduire à des informations inexactes et avoir un impact négatif sur les décisions commerciales. ETL, d’autre part, présente un ensemble de défis différent, mettant davantage l’accent sur le prétraitement des données plutôt que sur la source des données.
Conclusion
L’ingestion de données et l’ETL jouent des rôles distincts dans le pipeline de données. L’ingestion de données est l’acte d’introduire des données dans un système, tandis qu’ETL les transforme et les charge dans un emplacement cible, tel qu’un entrepôt de données. Les deux sont cruciaux pour garantir l’exactitude et l’exhaustivité des données avant l’analyse. Comprendre la distinction et comment ils se complètent optimise le pipeline de données. Avec une connaissance de l’ingestion de données et de l’ETL, on peut faire des choix éclairés sur la manipulation et le traitement des données.