L’ingestion de données est le processus de transfert ou de collecte de données provenant de diverses sources dans un référentiel de données central, tel qu’une base de données ou un entrepôt de données, pour l’analyse et le reporting. L’ingestion de données peut être effectuée manuellement ou automatiquement, en fonction de la complexité des données et des outils disponibles.
L’ingestion de données peut être divisée en deux catégories principales, à savoir le batch et le streaming. L’ingestion par lots implique le transfert de données de la source à la destination par morceaux, tandis que l’ingestion en continu implique la collecte de données en continu, puis leur transfert en temps réel.
L’ingestion de données peut impliquer la collecte de données provenant de diverses sources, y compris des bases de données, des applications, des pages Web, des fichiers et des capteurs. Les types de sources de données et leur complexité détermineront le type d’ingestion de données utilisé.
Le processus d’ingestion des données implique généralement l’extraction, la transformation et le chargement des données dans la destination. Dans la plupart des cas, les données doivent être reformatées pour s’adapter à la base de données cible et garantir l’intégrité des données.
La plupart du temps, les données doivent être reformatées pour s’adapter à la base de données cible et assurer l’intégrité des données. En outre, elle peut donner accès à des données provenant de sources multiples et permettre une meilleure prise de décision.
L’ingestion de données peut être un processus complexe et long, car elle implique le nettoyage, le reformatage et l’intégration des données. En outre, il peut être difficile de garantir l’intégrité et la sécurité des données lors du transfert de données provenant de sources multiples.
Les outils d’ingestion de données peuvent aider à simplifier le processus en automatisant l’extraction, la transformation et le chargement des données. Ces outils peuvent également fournir des fonctionnalités telles que la planification, la surveillance et l’alerte pour les tâches d’ingestion de données.
Il est important de suivre les meilleures pratiques lors de l’ingestion de données. Cela inclut la validation des données sources, l’établissement d’un pipeline de données approprié et la planification de tâches régulières d’ingestion de données.
L’ingestion de données est un processus important pour collecter des données provenant de plusieurs sources et les transférer vers un référentiel central. Elle peut apporter des avantages significatifs, mais il est également important de comprendre les défis et les meilleures pratiques qui y sont associés.
Il existe deux principaux types d’ingestion de données : le batch et le streaming. L’ingestion de données par lot est le processus de chargement des données dans une base de données par lots, généralement à intervalles réguliers. L’ingestion de données en continu consiste à charger les données dans une base de données en temps réel, au fur et à mesure qu’elles sont générées.
L’ingestion de données est le processus qui consiste à déplacer les données de leur source vers une base de données ou un entrepôt de données. Cette opération est nécessaire afin de rendre les données disponibles pour l’analyse et le reporting. L’ingestion de données peut être un processus complexe, selon la taille et la complexité de l’ensemble de données.
En informatique, l’ingestion est le processus de réception ou de consommation des données. Dans le contexte de la gestion des données, l’ingestion est le processus d’acquisition de données à partir de diverses sources et de leur chargement dans une base de données ou un entrepôt de données pour un traitement ultérieur.
L’ingestion peut être effectuée manuellement ou automatiquement. Lorsqu’elle est effectuée manuellement, les données sont généralement ingérées dans une base de données à l’aide d’un formulaire de saisie. Lorsqu’elle est effectuée automatiquement, les données sont généralement ingérées à l’aide d’un script ou d’une application qui extrait les données de la source et les charge dans la base de données.
Dans les deux cas, les données ingérées doivent être nettoyées et transformées pour s’adapter au schéma de la base de données. Ce processus est connu sous le nom d’ETL (Extract, Transform, Load).
Niveau 1 : Sources de données – Ce sont les systèmes d’où proviennent les données. Les données peuvent être sous la forme de systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), de fichiers plats ou de journaux de transactions d’applications.
Niveau 2 : Data Staging – Il s’agit du niveau où les données sont extraites des sources de données, transformées si nécessaire, puis chargées dans une zone de transit. La zone de transit est généralement un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) qui est optimisé pour la manipulation et le chargement des données.
Niveau 3 : Entrepôt de données – Il s’agit du niveau où les données de la zone de transit sont transformées si nécessaire, puis chargées dans l’entrepôt de données. L’entrepôt de données est aussi généralement un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) qui est optimisé pour l’analyse des données.
La question de savoir si l’ETL est dépassé n’est pas encore tranchée. Certains experts soutiennent qu’il l’est, tandis que d’autres affirment qu’il est toujours pertinent et utile. Les principaux arguments contre l’ETL sont qu’il est complexe, qu’il prend du temps et qu’il est difficile à maintenir. En outre, certains affirment que le processus de transformation des données est plus efficacement géré par des technologies plus récentes, telles que les entrepôts de données et les lacs de données. Cependant, d’autres soutiennent que l’ETL a toujours sa place dans la gestion des données, en particulier lorsqu’il s’agit d’intégrer des données provenant de sources multiples. En définitive, la décision d’utiliser ou non l’ETL dépend des besoins spécifiques de l’organisation.