Stack technologique
Votre stratégie d’ingestion de données dépend aussi de votre architecture data et de vos choix en matière de stockage. La maîtrise des différentes stratégies d’ingestion des données essentielle dans l’ingénierie data. C’est un prérequis pour garantir l’efficacité, la fiabilité et la scalabilité des pipelines de données.
L’importance de l’ingestion de données
L’ingestion de données est le premier contact entre la donnée brute et les systèmes d’information. Elle pose les bases des analyses futures et de la création de valeur.
Cette étape est intrinsèquement liée à l’architecture globale de traitement des données et aux choix de stockage, qui doivent être adaptés pour répondre aux différents cas d’usages.
Les stratégies d’ingestion de données
Le choix de la stratégie d’ingestion dépend de plusieurs facteurs, comme que le volume des données, la vitesse requise pour l’obtention des insights, la complexité des opérations de transformation, et le niveau de latence acceptable. L’intégration des stratégies d’ingestion dans l’architecture de données et les choix de stockage permet de créer des pipelines robustes, efficaces et créateurs de valeur pour votre entreprise.
1. ETL (Extract, Transform, Load)
L’ETL est la méthode traditionnelle. Les données sont extraites de différentes sources puis transformées pour répondre aux exigences de l’entrepôt de données (nettoyage, agrégation, résumé, etc.). Elle sont ensuite chargées dans le data warehouse. Cette approche est à privilégier lorsque la transformation des données nécessite des calculs lourds qui sont non seulement couteux en ressources informatiques ; mais aussi sont plus efficaces lorsqu’ils sont effectués en dehors de la base de données cible.
Quelques solutions recommandées par nos équipes : Talend Data Fabric, Informatica, Fivetran, Matillon, Apache NiFi, DataStage IBM
2. ELT (Extract, Load, Transform)
L’ELT est une variante de l’ETL. Les données sont d’abord extraites puis chargées dans la destination cible (souvent un data lake ou un entrepôt de données moderne). La transformation est effectuée à postériori. Cette stratégie tire parti de la puissance de calcul des systèmes de stockage modernes pour effectuer les différents traitements. L’ELT est à privilégier dans les environnements qui nécessitent une grande flexibilité et une exploration rapide des données, ainsi que pour les architectures big data.
Quelques solutions recommandées par nos équipes : Stitch, Fivetran, Snowflake (propre langage SQL et fortes capacités de traitement en parallèle), Google BigQuery, Amazon Redshift, DBT
3. Reverse ETL
Le Reverse ETL est une approche relativement nouvelle qui consiste à prendre des données déjà transformées et organisées dans un data warehouse ou un data lake, et à les envoyer vers des systèmes opérationnels comme les CRM ou les plateformes de marketing automatisé. Cette stratégie est utilisée pour enrichir les applications opérationnelles avec des insights approfondis et favoriser ainsi des actions en temps réel basées sur des analyses de données.
Quelques solutions recommandées par nos équipes : Airbyte, Census, Hightouch
4. Streaming Data Ingestion
L’ingestion de données en streaming est une approche où les données sont ingérées en temps réel à mesure qu’elles sont générées. Cette stratégie est essentielle pour les cas d’utilisation qui dépendent de la fraîcheur des données et le traitement en continu des flux, comme la détection des fraudes, la surveillance en temps réel de systèmes (IOT) ou les recommandations instantanées.
Quelques solutions recommandées par nos équipes : Apache Kafka, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow
5. Data Federation
La fédération de données est une approche où les données restent dans leurs systèmes sources et sont virtualisées pour apparaître comme source de données unique. Cette stratégie évite le déplacement physique des données et est utile pour les requêtes ad hoc ou des cas d’utilisation d’accès aux données en temps réel. Elle est supportée par des frameworks comme Hadoop.
6. Change Data Capture (CDC)
Le Change Data Capture est une technique utilisée pour capturer les changements dans les données à leur source et les répliquer dans le système de destination. Le CDC est souvent utilisé pour synchroniser des bases de données en temps réel et pour garantir que les entrepôts de données et les data lakes sont constamment mis à jour avec les dernières informations.
Quelques solutions recommandées par nos équipes : Informatica ou Talend
Stratégies d’ingestion et architectures de données
La stratégie d’ingestion choisie doit être cohérente avec votre architecture data et s’aligner avec les besoins analytiques et opérationnels de votre entreprise.
- Les architectures data warehouses sont à privilégier pour des besoins d’analyse et de reporting structuré qui requièrent des données bien organisées et souvent transformées avant la phase ingestion.
- Les data lakes offrent davantage de flexibilité pour les données non structurées ou semi-structurées et supportent à la fois les ingestions en temps réel et par lots, permettant ainsi un traitement et une analyse à postériori.
- Les architectures en streaming répondent au besoin d’analyses en temps réel car elles gèrent l’ingestion en continu des données via des plateformes spécialisées comme Apache Kafka.
- Les architectures microservices et orientées événements sont décentralisées et offrent davantage de scalabilité, chaque microservice gérant son propre pipeline de données.
- Les architectures hybrides mixent entrepôts et lacs de données pour capitaliser sur les avantages de chaque approche.
Options de stockage et leur impact sur l’ingestion
Les choix de stockage, comme le stockage sur disque, le stockage objet dans le cloud ou les bases de données NoSQL, influencent directement la manière dont les données sont ingérées et gérées.
- Le stockage sur disque est à privilégier pour un accès rapide et fréquent.
- Le stockage objet dans le cloud permet plus de scalabilité pour les data lakes avec des capacités d’intégration avec des services d’analyse dans le cloud.
- Le stockage en bloc soutient les performances en lecture/écriture pour les bases de données particulièrement exigeantes.
- Le stockage de fichiers distribués est optimal pour l’accès sur plusieurs serveurs.
- Les bases de données NoSQL sont à privilégier les données non structurées car elles offrent davantage de flexibilité avec les données non structurées.
Pour conclure ?
L’ingestion de données est indissociable de l’architecture de données et des solutions de stockage choisies. Nos data engineers Smartpoint appréhendent cela comme un écosystème interconnecté, optimisé pour les besoins spécifiques de votre organisation. En prenant en considération tous ces critères – cas d’utilisation, fiabilité, destination des données, fréquence d’accès, volume, format, qualité et gestion des données en streaming – ils sont en capacité de construire des bases solides pour la gestion des données qui vous permettront de tirer des insights précieux et d’alimenter vos prises de décision.
