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Quelle est la différence entre l’ingestion de données et ETL?

L’ingestion de données et l’ETL font référence au processus de préparation des données pour le stockage dans un environnement de production propre. Cependant, il existe des différences claires entre les deux.

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Quelle est la différence entre l’ingestion de données et ETL?

Dans l’article suivant, nous définirons les deux processus, présenterons les défis et les avantages, et expliquerons comment actualiser vos processus ETL et d’ingestion de données avec la bonne plateforme.

Quelle est la différence entre l’ingestion de données et ETL?

Pour résumer les deux:

Enregistrement des données C’est le processus de connexion d’une grande variété de structures de données où elles doivent être dans un certain format et une certaine qualité requis. Cela peut être un support de stockage ou une application pour un traitement ultérieur. Il s’agit d’un exercice qui consiste à extraire à plusieurs reprises des données de sources qui ne sont normalement pas associées à l’application cible, à cartographier les données extraterrestres et à les organiser dans une structure acceptée en interne.

ETL signifie extraire, transformer et charger et est utilisé pour synthétiser des données pour une utilisation à long terme dans des entrepôts de données ou des structures de lacs de données. Il est traditionnellement appliqué à des sources connues et pré-planifiées pour l’organiser et l’agréger dans l’une de ces structures de données connues dans la veille stratégique et le reporting traditionnels.

L’objectif de l’ingestion de données est de placer les données dans tout système (stockage et / ou applications) qui a besoin de données dans une structure ou un format spécifique pour une utilisation opérationnelle ultérieure des données.

L’objectif d’ETL est de convertir les données en structures rigides bien définies optimisées pour l’analyse: un entrepôt de données, ou plus vaguement, un lac de données avec un entrepôt.

L’ingestion de données est donc un terme plus large englobant tout processus d’adaptation des données reçues aux formats, structures et qualité requis, tandis que l’ETL a traditionnellement été davantage utilisé en conjonction avec l’entreposage de données et la fusion de données.

Quels sont les défis et les avantages de chaque processus?

Maintenant que nous avons souligné leurs différences, voici une analyse des défis et des avantages à prendre en compte pour chaque processus:

Enregistrement des données

Quelques défis peuvent affecter la couche d’ingestion de données du pipeline de données:

  • La relation difficile entre la qualité des données et les besoins de l’entreprise. Il est essentiel de s’assurer que les données sont correctes afin qu’elles soient conformes au format correct. Lorsque l’échelle des données est aussi grande, la tâche devient coûteuse et des erreurs se produisent.
  • Le processus de collecte de données peut être fragmenté et cela peut conduire à une duplication des efforts. Différents services abordent le problème à leur manière et avec leurs propres appareils, ce qui crée un chevauchement et une dérive des données. Il peut également être difficile d’adapter les données gérées par des tiers à vos propres besoins si les données sources sont mal gérées et documentées.
  • Interface avec des systèmes externes Cela peut être un problème si vous ne considérez pas l’avenir du pipeline d’admission, y compris la validation des données, qui est souvent négligée mais qui constitue une partie essentielle du processus. Cela peut entraîner des retards, augmenter les coûts et frustrer les utilisateurs finaux.

Malgré ces défis, l’intégration des données, lorsqu’elle est effectuée correctement, peut améliorer votre entreprise de plusieurs manières. Voici quelques-uns des avantages:

  • L’ingestion de données répond au besoin de traiter de grandes quantités de données non structurées et il est capable de travailler avec une grande variété de formats de données de manière uniforme.
  • Le processus peut être réalisé de manière ponctuelle, programmée ou déclenchée (via API, événements, etc.) selon le cas d’utilisation.
  • Vous pouvez fournir aux clients une plate-forme de données. qui doivent inclure des données provenant d’autres systèmes ou sources, par exemple fournir des API pour collecter et publier des données.
  • La méthode d’ingestion de données peut être utilisée en temps réel, applications transactionnelles et événementielles.

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ETL

Voici quelques-uns des défis auxquels les entreprises peuvent être confrontées avec le processus ETL:

  • Les mises à jour en temps réel ou l’accès aux dernières données peuvent être difficiles. Un entrepôt de données peut être mis à jour une fois par jour ou même plus lentement, tandis que certaines applications nécessitent un accès plus fréquent ou immédiat aux dernières données. Par conséquent, un entrepôt (et donc un ETL batch traditionnel) ne peut pas offrir une latence aussi faible.
  • Qualité des données cela peut également être un problème avec ETL. Des erreurs de saisie de données, des fautes d’orthographe, des valeurs manquantes et des dates incorrectes peuvent survenir au cours du processus de transformation.

Le processus ETL présente plusieurs avantages qui vont au-delà de la simple extraction, nettoyage et livraison des données du point A au point B. Voici les avantages:

  • Active les informations commerciales des solutions d’analyse et de prise de décision. Les données structurées sont universellement comprises.
  • Les outils ETL gèrent efficacement les règles complexes et les transformations. Ils simplifient et automatisent le travail par lots.
  • Le processus ETL est sur un calendrier (quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement) pour mettre à jour régulièrement une archive de rapports et minimiser les interruptions.
  • Retour sur investissement élevé. Les outils ETL peuvent être rentables pour les entreprises. International Data Corporation a constaté que la mise en œuvre d’ETL a atteint un retour sur investissement moyen de 112% sur cinq ans, avec un temps de récupération moyen de 1,6 an.

La solution CloverDX

Il est important de vérifier que les données sont correctement formatées et préparées pour le stockage sur le système choisi. L’ingestion de données et le processus ETL aideront à relier vos canaux de données. Mais il est plus facile à dire qu’à faire.

La conversion des données au format et au système de stockage souhaités présente plusieurs défis qui peuvent affecter l’accessibilité des données, l’analyse, les processus métier plus larges et la prise de décision. C’est pourquoi il est important d’utiliser le bon processus pour le travail.

Heureusement, des outils tels que la plate-forme d’intégration de données CloverDX peuvent vous aider à relever ces défis d’intégration de données. Ils peuvent à leur tour faire la distinction entre vos données et vos applications et soutenir votre entreprise avec une plate-forme de données capable de tout gérer, des simples tâches ETL aux projets de données complexes.

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