Qu’est-ce que c’est et comment et pourquoi votre entreprise devrait en tirer parti

Une entreprise de mise à l’échelle doit nécessairement stocker des données sur plusieurs sources (par exemple, des bases de données, des fichiers, des flux de données en direct). Même les équipes individuelles au sein d’un service, telles que le marketing de contenu, la stratégie de marque et le référencement, utilisent probablement plusieurs sources de données simultanément.

Il est important de vous assurer que vous disposez d’un moyen de visualiser, de visualiser et d’analyser toutes ces données à la fois. Cela vous donne une image complète de la santé de tout ce qui concerne votre entreprise, des petits projets aux projections d’équipe en passant par la réussite globale de l’entreprise.

L’ingestion de données est le processus qui permet d’obtenir efficacement toutes vos données en un seul endroit.

Ingestion de données

À un niveau élevé, l’ingestion de données prépare vos données à l’analyse. Dans cet article de blog, nous aborderons la définition de l’ingestion de données plus en détail, décrirons son importance, passerons en revue le cadre d’ingestion de données et mettrons en évidence quelques outils qui simplifieront le processus pour votre équipe. Plongeons-nous.

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

L’ingestion de données prépare vos données à l’analyse. C’est le processus de transport de données à partir de diverses sources vers un seul emplacement – souvent vers une destination telle qu’une base de données, un système de traitement de données ou un entrepôt de données – où elles peuvent être stockées, consultées, organisées et analysées.

Ce processus permet aux entreprises d’obtenir une vue holistique de leurs données afin de tirer parti et d’appliquer les informations et les conclusions qui en résultent dans leurs stratégies.

Pourquoi l’ingestion de données est-elle importante ?

Vous vous demandez peut-être pourquoi l’ingestion de données est si importante et pourquoi votre équipe marketing – et l’entreprise dans son ensemble – devraient en tirer parti.

Comme mentionné, l’ingestion de données fournit une vue unique de toutes vos données. Sans la possibilité d’accéder, de revoir et d’analyser toutes vos données en même temps, plutôt que d’avoir à vérifier plusieurs sources de données qui visualisent vos données dans différents formats, vous n’auriez pas une image claire ou précise de ce qui fonctionne bien et de ce qui doit être amélioré.

Des outils d’ingestion de données existent pour rendre ce processus encore plus facile en automatisant le processus d’intégration de toutes vos données provenant de diverses sources. De cette façon, tous les membres de votre équipe peuvent accéder à ces données et les partager dans un format et via un outil universels au sein de votre organisation.

Cadre d’ingestion de données

Le cadre d’ingestion de données est la façon dont l’ingestion de données se produit – c’est comment les données provenant de plusieurs sources sont réellement transportées dans un seul entrepôt de données/base de données/référentiel. En d’autres termes, un cadre d’ingestion de données vous permet d’intégrer, d’organiser et d’analyser des données provenant de différentes sources.

À moins qu’un professionnel ne crée votre framework pour vous, vous aurez besoin d’un logiciel d’ingestion de données pour que le processus se déroule. Ensuite, la façon dont l’outil ingère vos données sera basée sur des facteurs tels que vos architectures et modèles de données.

Il existe deux cadres principaux pour l’ingestion de données : l’ingestion de données par lots et l’ingestion de données en continu.

Avant de définir l’injection de données par lot ou en continu, prenons un moment pour déchiffrer la différence entre l’ingestion de données et l’intégration de données.

Ingestion de données vs intégration de données

L’intégration de données va encore plus loin dans l’ingestion des données – plutôt que de s’arrêter une fois les données transportées vers leur nouvel emplacement/référentiel, l’intégration de données garantit également que toutes les données, quel que soit leur type ou leur source, sont compatibles les unes avec les autres ainsi que le dépôt vers lequel il a été transporté. De cette façon, vous pouvez l’analyser facilement et avec précision.

1. Ingestion de données par lots

Le cadre d’ingestion de données par lots fonctionne en organisant les données et en les transportant vers l’emplacement souhaité (qu’il s’agisse d’un référentiel, d’une plate-forme, d’un outil, etc.) en groupes – ou en lots – périodiquement.

Il s’agit d’un cadre efficace à moins que vous n’ayez de grandes quantités de données (ou que vous traitiez avec des données volumineuses) – car, dans ces cas, c’est un processus plutôt lent. Il faut du temps pour attendre que des lots de données soient transportés et vous n’auriez pas accès en temps réel à ces données. Cependant, cette option est connue pour être une option rentable en raison du fait qu’elle nécessite peu de ressources.

2. Ingestion de données en streaming

Un cadre d’ingestion de données en continu transporte les données en continu et au moment où elles sont créées/le système les identifie. C’est un cadre utile si vous avez beaucoup de données auxquelles vous devez accéder en temps réel, mais il est plus coûteux en raison des capacités que le traitement par lots n’a pas.

Outils d’ingestion de données

Les outils d’ingestion de données intègrent toutes vos données pour vous, quelle que soit leur source ou leur format, et les hébergent à un seul endroit.

Selon le logiciel que vous choisissez, il peut uniquement exécuter cette fonction, ou il peut aider à d’autres aspects du processus de gestion des données, tels que l’intégration des données, ce qui implique de transformer toutes les données en un seul format.

1. Bouffon Apache

Apache Gobblin est un framework d’intégration de données distribué et il est idéal pour les entreprises travaillant avec le Big Data. Il rationalise une grande partie du processus d’intégration des données, y compris l’ingestion de données, l’organisation et la gestion du cycle de vie. Apache Gobblin peut gérer à la fois des frameworks de données par lots et en streaming.

2. Fusion de données Google Cloud

Google Cloud Data Fusion est un service d’intégration de données cloud entièrement géré. Vous pouvez ingérer et intégrer vos données à partir d’un certain nombre de sources, puis les transformer et les mélanger avec des sources de données supplémentaires. Cela est possible car l’outil est livré avec de nombreuses transformations et connecteurs open source qui fonctionnent avec divers systèmes et formats de données.

3. Égal

Equalum est un outil d’ingestion de données en temps réel de niveau entreprise qui intègre des données par lots et en streaming. L’outil collecte, manipule, transforme et synchronise les données pour vous. L’interface utilisateur par glisser-déposer d’Equalum est simple et ne nécessite pas de code, vous pouvez donc créer rapidement vos pipelines de données.

Commencez à utiliser l’ingestion de données

L’ingestion de données est un aspect essentiel de la gestion des données : elle garantit que toutes vos données sont exactes, intégrées et organisées afin que vous puissiez facilement les analyser à grande échelle et obtenir une vue holistique de la santé de votre entreprise.