Tout savoir sur l’ingestion des données à l’ère du Big Data

Aujourd’hui, les données, et notamment le Big Data, font partie du quotidien de toute organisation. Elles servent à des fins d’analyse, d’étude et sont désormais au cœur du processus décisionnel. Concrètement, elles aident les entreprises à prédire et anticiper les tendances de marché, mieux comprendre les besoins des consommateurs, optimiser leurs plans d’action marketing ou encore améliorer le fonctionnement organisationnel.

Mais pour pouvoir utiliser la donnée de manière optimale et en tirer tout son potentiel, il faut pouvoir rassembler la data en un seul endroit unifié qui soit facilement accessible aux utilisateurs concernés. L’ingestion des données permet de faire cela.

Pour tout savoir de la data ingestion, sa définition, ses enjeux et les défis qu’elle soulève, lisez notre article expert sur le sujet.

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

Définition

L'ingestion de données (data ingestion en anglais) désigne le processus de collecte de data à partir de différentes sources et sa centralisation sur un site de destination dans lequel elles sont prêtes à être analysées et utilisées.

Cette pratique permet concrètement d’extraire des informations localisées dans des bases de données diverses qui ne communiquent pas forcément entre elles. En les mettant en relation et en les centralisant dans un système unifié, une organisation va pouvoir les exploiter à son plein potentiel et détecter des schémas et corrélations alors inconnus.

Grâce à ce rapprochement des datas, les entreprises deviennent plus agiles et peuvent optimiser leur processus de décision et ainsi booster leurs performances à plusieurs niveaux (commercial, marketing, financier, organisationnel, managérial, etc.).

Ce processus se rapproche de la notion de pipeline de données.

Les composantes de la data ingestion

Pour comprendre la data ingestion, il faut bien comprendre une chose : elle est le connecteur entre des sources d’informations diverses et un site de destination optimal pour l’entreprise.

Ces sites de destination peuvent aller de la simple BDD (base de données) au data warehouse  ou dwh (entrepôt de données) et même au data lake (lac de données) et au data mart.

Quant aux sources de data, impossible de toutes les citer tant leur variété peut être importante. On peut cependant donner des exemples de sources courantes telles que :

• Les feuilles de calcul internes
• Les applications de web analytics (Google Analytics par exemple)
• Les applications internes diverses
• Les fichiers clients et CRM
• Les logiciels SaaS

En sachant que chaque source utilise un format de donnée propre, il peut être compliqué pour des entreprises de rassembler ces informations et de les corréler. Elles doivent donc passer par une phase de nettoyage pour assurer leur qualité et être converties pour ensuite pouvoir être mises en lien les unes avec les autres.

Les différents types d’ingestion de données

La data ingestion peut être effectuées de plusieurs manières :

• L’ingestion en temps réel ou en flux
• L’ingestion par lots ou batch
• Les architectures Lambda et Kappa : combinaison des deux solutions précédentes

C’est à chaque organisation de bien définir ses besoins relatifs aux données et de choisir la bonne technique en fonction de ses objectifs business. Mais pour les entreprises qui sont habituées à manipuler des Big Data et qui génèrent des quantités astronomiques de données, l’architecture Lambda ou Kappa est certainement plus adaptée.

L’ingestion de données en flux ou temps réel

La data ingestion en temps réel, également appelée ingestion de données en streaming ou en flux, est à privilégier lorsque l’entreprise a besoin d’informations « fraiches » et à jour. Cette solution permet de prendre des décisions en temps réel en s’appuyant sur des données de dernière fraicheur.

Par exemple, les systèmes de géolocalisation doivent transmettre l’information en temps-réel. Sans solution real-time, ces systèmes n’ont guère d’intérêt.

L’ingestion de données par lots ou batch

Lorsqu’une entreprise n’a pas une réelle nécessité d’accéder à des informations en temps réel, elle peut programmer leur envoi et leur centralisation à intervalles réguliers. C’est ce qu’on appelle l’ingestion par lots ou batch processing.

Cette approche est particulièrement utilisée dans les organisations qui doivent générer des rapports et tableaux de bords à intervalles réguliers (quotidien, hebdomadaire, etc.).

En savoir plus sur le batch processing

Les architectures Lambda et Kappa

Ces solutions sont tout simplement un mélange entre les deux méthodes d’ingestion précédentes mais ces deux architectures Big Data diffèrent sur un point.

L’architecture Lambda permet de sélectionner des types de données à recueillir par lots et tout en mettant en place une centralisation et exportation en temps réel pour la data sensible au facteur temps. Les informations sont alors réparties en deux couches distinctes complémentaires.

L’architecture Kappa a le même objectif mais au lieu que le flux et les lots soient dissociés en deux couches distinctes, celles-ci sont fusionnées dans un souci d’économie de la charge opérationnel. Cependant, cette solution d’ingestion n’a qu’une fonction de traitement et n’intègre pas la fonction de stockage.

En savoir plus sur les architectures Big Data

Les défis à surmonter pour utiliser la data ingestion à son plein potentiel

Pour pouvoir tirer parti de l’ingestion des données et l’utiliser au mieux pour optimiser son processus décisionnel, vous devez vous préparer à surmonter quelques défis. Voici la liste des principaux défis de la data ingestion.

Optimiser la vitesse des processus

L’ingestion manuelle est de plus en plus remplacée par l’automatisation car l’augmentation perpétuelle du volume de data à traiter ne permet plus d’ingérer les données via les anciennes procédures

Passer outre la complexité des systèmes

La multiplication des sources de données et l’augmentation de leur volume implique de trouver des solutions efficaces pour sécuriser, traiter et nettoyer la donnée en un minimum de temps.

Réduire les coûts

Sans une solution d’ingestion automatisée et performante, vous devez investir dans le recrutement conséquent de data scientists et de spécialistes de la donnée qui peut vite vous coûter cher. Aussi, le manque de réactivité de l’ingestion manuelle peut vous faire passer à côté d’informations et d’opportunités stratégiques.

Assurer la sécurité et la conformité de la data

En déplaçant des données d’un site A vers un site B, vous faites courir un risque à leur sécurité et leur intégrité. Vous devez donc mettre en place des processus de sécurisation pour assurer leur transfert et leur conformité sur le site centralisé.

Optimisez la phase d’ingestion de vos données avec Talend

Grâce à l’outil d’intégration et d’ingestion de données de Talend, vous pouvez rassembler vos données en un seul et même système unifié et ainsi les rendre exploitable par les utilisateurs en temps-réel. Grâce à notre logiciel, vous relevez les défis liés à la data ingestion sans effort.

Notre solution vous permet non seulement de garantir l’accessibilité de vos data stratégiques pour les bonnes personnes mais assure aussi leur fiabilité et leur conformité lors du transfert de leur source vers votre site de stockage et d’analyse.

Vous pouvez ainsi mettre en place la gouvernance des données et optimiser votre processus décisionnel grâce à une stratégie data-driven et agile. Vous comprenez ainsi beaucoup mieux vos clients et pouvez adapter vos tactiques commerciales et marketing pour doper votre performance sur votre marché.