L'ingestion de données est la première étape essentielle de toute Modern Data Stack. Elle consiste à collecter et intégrer des données provenant de multiples sources pour les rendre disponibles et transformable dans votre modern data stack. Une gestion efficace de cette étape détermine la qualité et la fiabilité des données que vous en retirerez.

Pourquoi l'ingestion est-elle importante ?

L'ingestion est cruciale car elle sert de point d'entrée pour toutes vos données. Sans une collecte performante des données, il devient impossible d'assurer des analyses fiables ou d'alimenter des processus d'IA (générative ou machine learning). Une ingestion bien gérée permet de centraliser des informations provenant de bases de données, d'applications, de fichiers et même de flux de capteurs en temps réel, ce qui est essentiel pour une prise de décision éclairée.

Objectifs de l'ingestion :

• Collecter et centraliser les données provenant de diverses sources.
• Automatiser les pipelines pour garantir un flux de données continu et régulier.
• S'assurer de la qualité et de la performance des données à chaque étape.

Les types d'ingestion

L'ingestion peut se faire selon plusieurs méthodes, chacune adaptée à des besoins spécifiques :

1. Ingestion en batch : Les données sont chargées par lots, souvent à des intervalles réguliers (horaires, quotidiens). Cela convient pour des processus non critiques en temps réel, comme l'analyse périodique ou le reporting.
2. Ingestion en temps réel (streaming) : Cette méthode permet de charger les données de façon continue dès qu'elles sont disponibles. Elle est essentielle pour des cas d'usage nécessitant des données à jour en permanence, comme la surveillance de systèmes IoT ou l'analyse de transactions.
3. Approches mixtes : Il est courant de combiner ces deux méthodes en fonction des besoins spécifiques des pipelines de données.

Les solutions d'ingestion existantes

Le marché offre une variété de solutions d'ingestion, allant des outils open source aux plateformes propriétaires. Voici quelques-unes des options les plus populaires :

Outils Open Source

• Apache NiFi : Permet de concevoir visuellement des flux de données. Il est facile à utiliser et dispose de nombreux connecteurs pour différents types de sources de données.
• Apache Kafka : Solution robuste pour l'ingestion en temps réel, capable de gérer de grandes quantités de données avec des performances élevées. Cependant, elle est plus complexe à configurer et à maintenir.
• Airbyte : Un outil populaire pour la collecte de données, offrant une intégration rapide avec une variété de sources.
• Apache Flume : Idéal pour l'ingestion de logs, bien qu'il soit moins flexible pour d'autres types de données (Comment créer sa data …) (Cleyrop_Pitch_Deck).

Outils Propriétaires

• Des solutions comme Talend ou Fivetran sont souvent utilisées pour des entreprises souhaitant une solution prête à l'emploi avec des interfaces utilisateur avancées et un support premium.

Le temps de mise en place et les compétences requises

Le déploiement d'une solution d'ingestion peut prendre entre quelques semaines et plusieurs mois, en fonction de la complexité des pipelines et du type de données à traiter. Voici un aperçu du processus typique :

‍

‍

Défis à surmonter

Les principaux défis liés à l'ingestion de données incluent :

• Diversité des formats : Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées (CSV, JSON, logs, images, etc.), ce qui nécessite des pipelines adaptés.
• Performance : Il est crucial de maintenir des pipelines performants, surtout pour les systèmes en temps réel. Des outils comme Kafka peuvent être gourmands en ressources et complexes à maintenir.
• Flexibilité et évolutivité : Vos besoins d'ingestion évolueront. Il est important de choisir des outils capables de croître avec votre entreprise tout en minimisant la dette technique.

Pourquoi choisir Cleyrop ?

Cleyrop va bien au-delà de la simple ingestion de données. En tant que plateforme all-in-one, nous gérons l'ingestion de données avec des solutions flexibles et sécurisées, tout en couvrant l'ensemble du cycle de vie des données, du stockage à la gouvernance en passant par les analyses avancées et l'IA.

En intégrant des solutions open source et propriétaires, Cleyrop permet de déployer des pipelines d'ingestion robustes rapidement, tout en assurant une gestion complète de vos données dans un cadre de confiance.

‍