Ingestion de données

Qu'est-ce que la data ingestion ?

La data ingestion est le processus de collecte des données à partir de leur source, et leur transfert vers un environnement cible où elles peuvent être consultées, utilisées ou analysées. Les sources de données sont diverses : lacs de données, appareils IoT, bases de données sur site ou dans le cloud, applications SaaS, etc. Les emplacements cible sont souvent des entrepôts de données cloud, des lacs de données cloud ou des data marts.

Types de data ingestion

Toute architecture analytique s'appuie sur la couche d'ingestion des données. Il existe plusieurs types de data ingestion. La conception d'une couche d'ingestion de données particulière peut être basée sur différents modèles ou architectures.

Data ingestion par lots

L'ingestion de données par lots, qui est le type d'ingestion le plus courant, est le processus de collecte et de transfert de données vers un système cible qui s'effectue par lots, généralement en fonction de calendriers, d'événements ou de conditions de déclenchement, ou de tout autre ordre logique. Les entreprises utilisent l'ingestion par lots lorsqu'elles ont besoin de collecter régulièrement des points de données spécifiques ou d'effectuer des requêtes ad hoc, mais que leur prise de décision ne nécessite pas de données en temps réel.

Data ingestion en temps réel

Avec l'ingestion de données en temps réel, les données sont sourcées, maniées et chargées dès qu'elles sont créées ou reconnues par la couche d'ingestion des données. Les entreprises utilisent la data ingestion en temps réel pour les cas d'usage soumis à une contrainte de temps, lorsque l'actualisation continue des données est cruciale. C'est par exemple le cas pour les transactions boursières ou la surveillance du réseau électrique.

Data ingestion basée sur l'architecture Lambda

L'ingestion de données basée sur l'architecture Lambda combine l'ingestion de données par lots et en temps réel. Elle se compose des couches batch, vitesse et de service. Les deux premières couches indexent les données par lots, tandis que la couche vitesse indexe instantanément les données qui n'ont pas encore été récupérées par les couches de traitement par lots et de service, qui sont plus lentes. Ce transfert continu entre les différentes couches garantit que les données sont disponibles pour les requêtes avec une faible latence.

Pourquoi la data ingestion est-elle importante ?

La data ingestion est importante, car elle aide les entreprises à appréhender le volume, la variété et la complexité toujours plus importants des données. L'ingestion des données doit se faire en amont, pour que les analystes, les responsables métier, les décideurs, les applications ou les modèles de machine learning puissent les assimiler. Pour prendre de meilleures décisions, les équipes doivent avoir accès à toutes leurs sources de données pour l'analytique et la Business Intelligence (BI). Les systèmes de reporting et d'analytique en aval s'appuient sur des données cohérentes et accessibles, grâce à l'ingestion de données.

La data ingestion automatisée peut aider les entreprises à optimiser leur efficacité. En automatisant ce processus, elles peuvent éliminer les tâches manuelles fastidieuses, ce qui leur permet de gagner du temps et d'économiser de l'argent, et d'attribuer à leurs ressources techniques limitées d'autres tâches offrant plus de valeur ajoutée. Les ingénieurs peuvent utiliser la technologie de data ingestion automatisée pour s'assurer que leurs applications et outils logiciels déplacent rapidement les données et offrent aux utilisateurs une expérience supérieure.

Comment fonctionne la data ingestion d'Alteryx ?

Alteryx rationalise l'ingestion de données, en créant un environnement flexible qui fonctionne en toute fluidité dans les workflows analytiques de bout en bout et s'intègre parfaitement aux chaînes d'outils modernes. Les entreprises utilisent Alteryx pour automatiser le processus d'ingestion, de transformation et de fourniture des données de la source à la cible, éliminant ainsi les workflows de data ingestion manuels aussi fastidieux que laborieux.

Cette plateforme cloud d'ingénierie des données intelligente, collaborative et en libre-service facilite l'ingestion des données en simplifiant ces opérations :

• Connexion aux données de tous les types de sources. Designer Cloud offre une connectivité data universelle à un large éventail de sources de données, ce qui accélère et facilite l'accès à tout type de données et leur ingestion. Grâce à une architecture de libre-service, Alteryx offre un accès flexible et transparent aux données et prend en charge la connectivité au stockage cloud, aux entrepôts de données cloud et aux fichiers.
• Transformation des données brutes en données prêtes à l'emploi dans toute l'entreprise. Designer Cloud rend les données exploitables et compréhensibles pour tous les utilisateurs, peu importe leur niveau de compétence et quels que soient la source, la destination ou l'utilisation des données. Grâce à l'interface visuelle de Designer Cloud, les entreprises peuvent tirer parti des techniques de transformation prédictive des données pour détecter et rectifier des patterns de données complexes et transformer ces patterns en données exploitables pour l'analytique et les applications.
• Déploiement et automatisation des pipelines de données en quelques minutes. Designer Cloud facilite le déploiement et l'automatisation des pipelines de données, de la source à la destination, ce qui permet aux utilisateurs de planifier et d'automatiser leurs workflows de données à grande échelle.