Les décisions fondées sur les données peuvent faire ou défaire le potentiel commercial d'une entreprise. Les informations tirées du Big Data peuvent façonner la croissance future des organisations mondiales. Les enjeux étant élevés, il est impératif de collecter des données provenant de toutes les applications et de tous les canaux, et de mettre en place des workflows d'ingestion de données hautement performants.
L'ingestion de données sert à collecter et à transférer les données traitées vers un espace de stockage. Il s'agit d'un élément essentiel de tout pipeline de données, conçu pour permettre aux équipes d'accéder presque instantanément aux données les plus récentes sans rencontrer de problèmes d'intégrité ou de divergences. Une bonne ingestion de données garantit la qualité, la confidentialité, la disponibilité et l'évolutivité des données.
Dans ce guide, nous aborderons la définition de l'ingestion de données, son fonctionnement, ses différents types, ses avantages, etc.
Qu'est-ce que l'ingestion de données ?
L'ingestion de données est le processus d'importation, d'extraction et de transformation des données en vue de leur utilisation ultérieure dans les bases de données des organisations. Dans les entreprises modernes, les données transformées sont traitées manuellement ou automatiquement pour effectuer diverses tâches.
Les données ingérées peuvent provenir de différentes sources et formats. Elles peuvent se présenter sous une forme structurée ou non structurée avant d'être collectées et nettoyées. L'ingestion de données s'effectue via divers canaux, tels que les flux des réseaux sociaux, les journaux et rapports internes, les flux commerciaux et même les flux en temps réel, comme ceux provenant de l'Internet des objets (IoT) ou des appareils connectés.
L'objectif principal de l'ingestion de données est d'extrapoler des informations et de les convertir en un format utilisable. Les données organisées sont utilisées pour différentes applications dans les domaines de l'analyse, de l'apprentissage automatique, des pipelines de traitement des données, etc.
Pourquoi l'ingestion de données est-elle importante ?
L'ingestion de données est importante pour les organisations car elle leur confère un avantage concurrentiel. Les entreprises effectuent des études de marché à l'aide de ces données, découvrent les dernières tendances et trouvent des opportunités cachées en utilisant ses applications. Les environnements numériques actuels évoluent rapidement et les paysages de données changent ; ce qui signifie que les entreprises doivent suivre les nouvelles tendances, notamment en étant capables de s'adapter à tout changement dans les volumes, les vitesses et les performances des données.
Les clients génèrent des volumes de données exponentiels et ont des demandes constantes. L'ingestion de données leur permet d'avoir une vue d'ensemble des opérations commerciales. Elle garantit la transparence, l'intégrité, la responsabilité et la disponibilité, permettant ainsi aux entreprises de renforcer leur crédibilité et leur réputation globales dans leurs secteurs d'activité.
Ingestion de données vs ETL
ETL est l'acronyme de " Extract, Transform, Load " (extraire, transformer, charger) et désigne le processus de synthèse des données à des fins d'interrogation, de structuration et de stockage. La définition moderne de l'ingestion de données se concentre sur l'entrée des données dans les systèmes ; l'ETL s'intéresse davantage à leur traitement et à leur organisation. L'ETL optimise les données non structurées et les rend aptes à être utilisées dans l'analyse de données.
Voici les principales différences entre l'ingestion de données et l'ETL :
| Ingestion de données | ETL |
|---|---|
| L'ingestion de données peut être un processus fragmenté et poser des défis tels que les chevauchements, les doublons et les dérives de données. | L'ETL répond aux exigences de qualité et de validité des données et améliore les opérations commerciales grâce à des volumes élevés de données non structurées. Il résout tous les problèmes d'ingestion de données rencontrés tout au long du pipeline. |
| L'ingestion de données se concentre sur l'importation et l'analyse en temps réel des données brutes | L'ETL se concentre sur l'application d'une série de transformations avant de charger le résultat final |
| Principalement compatible avec les données en continu | L'ETL est mieux adapté aux données par lots |
| L'ingestion de données est un processus push | L'ETL est un processus de type " pull " |
| L'ingestion de données consiste à lire de grands volumes de données brutes dans différents formats provenant de plusieurs sources. Elle les ingère dans le lac de données pour une analyse plus approfondie. | L'ETL agrège, trie, authentifie et vérifie les données avant de les charger dans un entrepôt pour des opérations ultérieures |
L'ETL est largement utilisé pour migrer des données depuis des systèmes hérités vers l'infrastructure informatique. Les solutions ETL peuvent transformer les données en nouvelles architectures et les charger dans de nouveaux systèmes. L'ingestion de données est plus adaptée aux besoins de surveillance, de journalisation et d'analyse commerciale. Elle peut être utilisée en parallèle avec la réplication de données pour stocker des données sensibles sur plusieurs sites et garantir une haute disponibilité. La principale différence entre l'ingestion de données et l'ETL réside dans le fait que l'ingestion de données collecte des données provenant de différentes sources, tandis que l'ETL les transforme et les restructure pour les utiliser dans différentes applications.
Types d'ingestion de données
Il existe principalement deux types de workflows d'ingestion de données, à savoir :
1. Streaming
Le streaming est une ingestion de données en temps réel où les données capturées à partir de sources en direct sont traitées en temps réel. Toutes les modifications sont automatiquement synchronisées lorsqu'elles sont effectuées, sans affecter les charges de travail actuelles de la base de données. Le streaming est adapté aux tâches urgentes et facilite la prise de décisions opérationnelles en fournissant rapidement des informations.
2. Lot
Lorsque les données sont traitées et déplacées par lots, généralement de manière programmée, on parle d'ingestion de données par lots. Les analystes utilisent l'ingestion de données par lots pour collecter des types spécifiques d'ensembles de données à partir de plateformes CRM à des dates fixes du mois. Ce type de collecte de données n'a pas d'incidence sur la prise de décision commerciale en temps réel. Il est principalement utilisé pour collecter des points de données spécifiques afin de les analyser de manière plus approfondie à intervalles réguliers.
Processus d'ingestion de données
Le processus d'ingestion de données comprend les phases suivantes :
1. Découverte des données
La découverte des données est une phase exploratoire au cours de laquelle une organisation détermine le type de données disponibles, leur provenance et la manière dont elles peuvent être utilisées à des fins commerciales. Elle vise à clarifier le paysage des données, leur qualité, leur structure et leur fonction potentielle.
2. Acquisition des données
L'acquisition des données est l'étape qui suit la découverte des données. Elle consiste à collecter les données provenant de sources sélectionnées une fois celles-ci identifiées. Les sources de données peuvent être variées et aller des API aux bases de données, en passant par les feuilles de calcul et la documentation électronique.
L'acquisition de données implique le tri de volumes importants de données et peut s'avérer complexe, car elle nécessite de traiter différents formats.
3. Validation des données
La validation des données consiste à vérifier la cohérence et l'exactitude des données. Elle améliore la fiabilité des données et renforce leur crédibilité. Il existe différents types de validation des données, tels que la validation de plage, la validation d'unicité, la validation de type de données, etc. L'objectif de la validation est de s'assurer que les données sont propres, utilisables et prêtes à être déployées pour les étapes suivantes.
4. Transformation des données
La transformation des données est le processus qui consiste à convertir des données brutes en un format plus souhaitable et plus adapté à l'utilisation. Elle implique différents processus tels que la normalisation, l'agrégation et d'autres. Les données transformées sont significatives, faciles à comprendre et idéales pour l'analyse. Elles peuvent fournir des informations précieuses et constituer une excellente ressource.
5. Chargement des données
Le chargement des données est la phase finale du processus d'ingestion des données, qui aboutit à la fin. Les données transformées sont chargées dans un entrepôt où elles peuvent être utilisées pour des analyses supplémentaires. Les données traitées peuvent également être utilisées pour générer des rapports, être réutilisées ailleurs et sont prêtes à être utilisées dans la prise de décision commerciale et la génération d'informations.
Cadre d'ingestion des données
Un cadre d'ingestion des données est un flux de travail conçu pour transporter des données provenant de diverses sources vers un référentiel de stockage à des fins d'analyse et d'utilisation supplémentaire. Le cadre d'ingestion des données peut être basé sur différents modèles et architectures. La rapidité avec laquelle les données seront ingérées et analysées dépendra du style et de la fonction du cadre.
L'intégration des données est étroitement liée au concept de cadre d'ingestion des données, mais ce n'est pas la même chose. Avec l'essor des applications Big Data, le cadre le plus couramment utilisé pour l'ingestion des données est le cadre d'ingestion des données par lots. Il consiste à traiter par lots des groupes de données et à les transférer périodiquement, par lots, vers des plateformes de données. Cela nécessite moins de ressources informatiques et il existe des options permettant d'ingérer les données en temps réel à l'aide de cadres de streaming d'ingestion de données.
Avantages de l'ingestion de données
L'ingestion de données aide les entreprises à mieux connaître leurs concurrents et à mieux comprendre le marché. Les données qu'elles collectent sont analysées afin de créer des produits et des services de meilleure qualité pour les consommateurs. Voici les avantages les plus courants de l'ingestion de données pour les organisations :
1. Vues holistiques des données
L'ingestion de données peut fournir des vues plus holistiques de la posture de sécurité des données d'une organisation. Elle garantit que toutes les données pertinentes sont disponibles pour analyse, élimine les redondances et empêche les faux positifs. En centralisant les données provenant de diverses sources dans des référentiels, les organisations peuvent obtenir une vue complète du paysage industriel, identifier les tendances et comprendre les nuances des changements de comportement des consommateurs.
2. Uniformité et disponibilité des données
L'ingestion de données élimine les silos de données au sein de l'organisation. Elle aide les entreprises à prendre des décisions éclairées et à fournir des statistiques à jour. Les utilisateurs en tirent des informations précieuses et peuvent ainsi optimiser leur gestion des stocks et leurs stratégies marketing. Garantir la disponibilité globale des données améliore également rapidement le service client et les performances commerciales.
3. Transferts de données automatisés
L'utilisation d'outils d'ingestion de données permet d'automatiser les transferts de données. Vous pouvez collecter, extraire, partager et envoyer les informations transformées aux parties ou aux utilisateurs concernés. L'ingestion de données permet aux entreprises de libérer du temps pour d'autres tâches importantes et améliore considérablement leur productivité. Toute information précieuse tirée des données se traduit par une amélioration des résultats commerciaux et peut être utilisée pour combler les lacunes sur les marchés.
4. Amélioration de l'intelligence économique et de l'analyse
L'ingestion de données en temps réel permet aux entreprises de faire des prévisions précises à la minute près. Les entreprises peuvent offrir une expérience client supérieure en effectuant des prévisions et en gagnant du temps grâce à l'automatisation de diverses tâches de gestion des données. Les données ingérées peuvent être analysées à l'aide des derniers outils de veille économique et les chefs d'entreprise peuvent en tirer des informations exploitables. L'ingestion de données rend les données uniformes, lisibles, moins susceptibles d'être manipulées et accessibles aux bons utilisateurs au bon moment.
Principaux défis de l'ingestion de données
Bien que l'ingestion de données présente des avantages, elle pose également des défis majeurs. Voici une liste des plus courants :
1. Données manquantes
Il n'y a aucun moyen de savoir si les données ingérées sont complètes et contiennent tous les composants. Les données manquantes constituent un problème majeur pour les organisations qui ingèrent des données provenant de plusieurs endroits. Le manque de données de qualité, les incohérences, les inexactitudes et les erreurs importantes peuvent avoir un impact négatif sur l'analyse des données.
2. Problèmes de conformité
L'importation de données provenant de plusieurs régions peut soulever des problèmes de conformité pour les organisations. Chaque État a des lois et des restrictions différentes en matière de confidentialité concernant l'utilisation, le stockage et le traitement des données. Les violations accidentelles de la conformité peuvent augmenter le risque de poursuites judiciaires, nuire à la réputation et entraîner d'autres répercussions juridiques.
3. Échecs des tâches
Les pipelines d'ingestion de données peuvent échouer et il existe un risque élevé de problèmes d'orchestration lorsque des tâches complexes en plusieurs étapes sont déclenchées. Chaque fournisseur a ses propres politiques et certains ne prévoient pas de mesures pour atténuer les pertes de données. Des erreurs humaines ou système peuvent entraîner la duplication des données. Il existe également un risque de création de données obsolètes. Différents pipelines de traitement des données peuvent ajouter de la complexité aux architectures et nécessiter l'utilisation de ressources supplémentaires.
Quelles sont les meilleures pratiques en matière d'ingestion de données ?
Voici les meilleures pratiques en matière d'ingestion de données pour les organisations :
- Les organisations doivent adopter un modèle de maillage de données pour collecter, traiter les données et recueillir des informations en temps réel ; cela garantit également un traitement fiable et précis des données.
- Recueillez les spécifications des cas d'utilisation des données auprès de vos clients. Il est recommandé de créer des accords de niveau de service (SLA) relatifs aux données et de les signer avant de fournir des services commerciaux.
- Effectuez des contrôles de qualité des données pendant la phase d'ingestion. Créez des tests pour chaque pipeline qui soient évolutifs, flexibles et déployez des disjoncteurs. Tirez parti de l'observabilité des données pour détecter rapidement les incidents et les résoudre avant qu'ils ne s'aggravent.
- Sauvegardez vos données brutes avant de procéder à leur ingestion. Assurez-vous que les données sont conformes aux normes avant de les traiter.
- Pour les problèmes liés aux données, vous pouvez ajouter des alertes à la source. Fixez des délais réalistes pour vos pipelines d'ingestion et mettez en place des tests appropriés. Tous les pipelines d'ingestion de données doivent être automatisés avec toutes les dépendances nécessaires. Vous pouvez utiliser des outils d'orchestration pour synchroniser différents pipelines.
- Il est extrêmement important de documenter vos pipelines d'ingestion de données. Créez des modèles pour réutiliser le cadre et développer les pipelines. La vitesse accrue lors de l'ingestion de nouvelles données sera bénéfique pour votre entreprise.
Cas d'utilisation de l'ingestion de données
Voici quatre cas d'utilisation courants de l'ingestion de données :
- Entreposage de données – C'est là que les données sont stockées, mises à jour et utilisées pour automatiser les processus d'ingestion de données. Les entrepôts de données exploitent les flux en temps réel et les cadres d'ingestion par micro-lots. Ils vérifient, contrôlent et rapprochent également les données.
- Business intelligence et analyse – Votre stratégie de business intelligence est influencée par votre processus d'ingestion de données. Vous pouvez prendre des décisions commerciales basées sur les données et exploiter à tout moment des informations exploitables pour améliorer vos sources de revenus, vos clients et vos marchés.
- Apprentissage automatique – L'apprentissage automatique dans l'ingestion de données jette les bases de la classification et de la régression des données dans des environnements d'apprentissage supervisés et non supervisés. Les modèles des pipelines d'apprentissage automatique peuvent être entraînés pour fournir des résultats de meilleure qualité et être intégrés à des outils spécialisés.
- Intégration des données clients – L'intégration des données clients peut être effectuée manuellement ou en mode ad hoc ; l'ingestion de données peut fournir de nombreuses ressources précieuses aux nouveaux utilisateurs et renforcer les relations commerciales.
Le rôle de SentinelOne dans l'ingestion des données
SentinelOne Singularity™ AI SIEM peut rapidement ingérer des données provenant de n'importe quelle source première ou tierce à l'aide de connecteurs préconfigurés et les normaliser automatiquement à l'aide de la norme OCSF. Les utilisateurs peuvent connecter des ensembles de données disparates et cloisonnés pour obtenir une visibilité sur les menaces, les anomalies et les comportements dans l'ensemble de l'entreprise, et peuvent mener des enquêtes et des interventions en temps réel en cas d'incident.
Assurez une visibilité complète, utilisez l'analyse complète des journaux et protégez vos données critiques à tout moment. C'est un excellent moyen de renforcer votre posture de sécurité et d'accélérer le temps moyen de réponse.
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De bonnes pratiques en matière d'ingestion de données constituent la colonne vertébrale de toute organisation moderne. Sans données de haute qualité, sans intégrité et sans assurance, les entreprises ne peuvent pas fonctionner efficacement ni s'imposer dans le paysage concurrentiel actuel. Pour tirer parti de l'innovation en matière d'analyse et exploiter au mieux les informations extraites, il est essentiel de disposer de workflows d'ingestion de données solides. Les entreprises peuvent utiliser des solutions dédiées à l'ingestion de données ou des outils d'intégration dynamiques pour rationaliser le traitement des données et stimuler la croissance de leurs revenus.
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"FAQs
L'ingestion de données consiste à collecter les données en vue de leur traitement et de leur analyse. L'intégration de données consiste à appliquer une série de transformations et à stocker les données transformées dans un entrepôt en vue d'une utilisation ultérieure.
Les facteurs clés à prendre en compte lors du choix d'un outil d'ingestion de données sont les suivants : interopérabilité, convivialité, fréquence de traitement, type d'interface, niveaux de sécurité et budget.
La collecte de données consiste à recueillir uniquement des données brutes. L'ingestion de données consiste à collecter, préparer et traiter les données brutes en vue d'une analyse ultérieure. La collecte de données est un processus ponctuel, tandis que l'ingestion de données est automatisée, continue et implique la collecte de données provenant de diverses sources.
L'ingestion de données API implique l'utilisation d'une API REST et exploite deux modèles d'interaction courants : le traitement en masse et le streaming. Vous pouvez utiliser des API d'ingestion en temps quasi réel pour insérer des données tierces dans des métriques, des journaux, des événements, des alarmes, des groupes et des inventaires. L'ingestion de données API est particulièrement adaptée pour améliorer l'accessibilité et la fiabilité des données, ainsi que pour les normaliser. Elles sont plus rapides et plus évolutives, car elles prennent en charge les modifications d'attributs variables.
