Le guide des outils d'intégration de données pour l'ingénierie des données

Les entreprises utilisant en moyenne 130 applications, le problème de la fragmentation des données se pose de plus en plus. La production de données restant élevée, les ingénieurs de données ont besoin d'une stratégie d'intégration de données solide. Une partie cruciale de cette stratégie consiste à sélectionner le bon outil d'intégration de données pour unifier les données en silo .

Évaluer vos besoins en matière d'intégration de données

Avant de choisir un outil d'intégration de données, il est essentiel de comprendre les besoins spécifiques de votre organisation et les initiatives basées sur les données, qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience des clients, d'optimiser les opérations ou de générer des informations pour les décisions stratégiques.

Comprendre les objectifs de l'entreprise

Commencez par acquérir une connaissance approfondie des objectifs et des buts de l'entreprise. Cela permettra de contextualiser les exigences en matière d'intégration des données et de hiérarchiser les efforts en conséquence. Collaborer avec les principales parties prenantes, y compris les analystes d'entreprise, les analystes de données et les décideurs, afin de recueillir leurs commentaires et leurs exigences. Comprendre leurs besoins en matière de données et leurs cas d'utilisation, y compris leurs règles spécifiques de gestion des données , leurs politiques de conservation et leurs exigences en matière de confidentialité des données.

Audit des sources de données

Ensuite, identifiez toutes les sources de données au sein de votre organisation. Il peut s'agir de bases de données, de lacs de données, de stockage en nuage, d'applications SaaS, d'API REST, voire de fournisseurs de données externes. Évaluez chaque source de données en fonction de facteurs tels que le volume de données, la structure des données (structurées, semi-structurées, non structurées), la fréquence des données (en temps réel, par lots), la qualité des données et les méthodes d'accès (API, transfert de fichiers, connexion directe à la base de données). Il est essentiel de comprendre la diversité de vos sources de données pour choisir un outil capable de se connecter à toutes ces sources et d'en extraire des données.

Définir le volume de données et la vitesse

Considérez le volume et la vitesse des données traitées par votre organisation. Traitez-vous des téraoctets de données par jour ou seulement des gigaoctets ? Déterminez le temps de latence acceptable pour les différents cas d'utilisation. Les données sont-elles streaming en temps réel ou par lots ? Ces informations vous aideront à sélectionner un outil capable de traiter votre débit de données spécifique.

Identifier les besoins de transformation

Déterminer l'étendue de la logique de transformation et de la préparation des données nécessaires pour rendre les données utilisables à des fins d'analyse ou de reporting. Certains outils d'intégration de données offrent des capacités de transformation étendues, tandis que d'autres sont plus limités. Connaître vos besoins en matière de transformation vous aidera à choisir un outil capable de fournir un ensemble complet de fonctions de transformation pour nettoyer, enrichir et structurer les données en fonction des besoins.

Envisager l'intégration avec l'entrepôt de données et outils bi

Tenir compte de l'entrepôt de données, du lac de données et des outils et plateformes analytiques (par exemple, outils outils bi, outils de visualisation des données) qui utiliseront les données intégrées. Veillez à ce que les pipelines de données soient conçus pour support ces outils de manière transparente. Les ingénieurs de données peuvent établir une méthode cohérente et standardisée pour que les analystes et les utilisateurs opérationnels puissent accéder aux données et les analyser.

Choisir la bonne approche d'intégration des données

Il existe différentes approches de l'intégration des données. Le choix de la bonne approche dépend des besoins de votre organisation et de l'infrastructure existante.

Intégration de données par lots ou en temps réel

Déterminez si votre entreprise a besoin d'un traitement par lots ou d'une intégration de données en temps réel : il s'agit de deux approches distinctes pour déplacer et traiter les données. Le traitement par lots convient à des scénarios tels que l'analyse de données historiques, où les informations immédiates ne sont pas essentielles et où les mises à jour de données peuvent se faire périodiquement, tandis que l'intégration en temps réel est essentielle pour les applications et les cas d'utilisation tels que l'Internet des objets (IoT), qui exigent des informations de dernière minute.

sur site vs. intégration dans le nuage

L'intégration de données sur site implique la gestion des données et de l'infrastructure au sein des propres centres de données ou installations physiques d'une organisation, tandis que l'intégration de données en nuage repose sur l'infrastructure des fournisseurs de services en nuage pour le stockage et le traitement des données. Certains outils sont spécialisés dans l'intégration de données sur sur site , tandis que d'autres sont conçus pour les environnements en nuage ou hybrides. Le choix d'un outil dépend de facteurs tels que le volume de données, les exigences en matière d'évolutivité , les considérations de coût et les exigences en matière de résidence des données.

Intégration hybride

De nombreuses entreprises disposent d'une infrastructure hybride, avec des données à la fois sur site et dans le nuage. L'intégration hybride offre la flexibilité nécessaire pour faire évoluer les ressources en fonction des besoins, en utilisant les ressources du cloud pour l'évolutivité tout en conservant l'infrastructure sur site pour des charges de travail spécifiques. Dans ce cas, il convient d'envisager un outil d'intégration et de qualité des données hybrides tel que DataConnect d'Actian ou la plateforme de données Actian pour relier de manière transparente les deux environnements et assurer un flux de données fluide afin de support une variété de cas d'utilisation opérationnels et analytiques.

Évaluer les caractéristiques des outils ETL

Lorsque vous évaluez les outils ETL, tenez compte des caractéristiques et capacités suivantes :

Connectivité et extensibilité des sources de données et des destinations

Assurez-vous que l'outil peut se connecter facilement à vos différentes sources et destinations de données, y compris les bases de données relationnelles, les applications SaaS, les entrepôts de données et les lacs de données. Les connecteurs ETL natifs offrent un accès direct et transparent à la dernière version des sources de données et des destinations, sans nécessiter de développement personnalisé. Au fur et à mesure que les volumes de données augmentent, les connecteurs natifs peuvent souvent évoluer de manière transparente, en tirant parti des capacités de l'infrastructure sous-jacente. Cela garantit que les pipelines de données restent performants même avec des charges de données croissantes. Si vous disposez d'une source de données aberrante, recherchez un fournisseur qui propose une API d'importation, des webhooks ou le développement de sources personnalisées.

évolutivité et performance

Vérifiez si l'outil peut s'adapter aux besoins croissants de votre organisation en matière de données. Les performances sont cruciales, en particulier pour les tâches d'intégration de données à grande échelle. Des pipelines de données inefficaces avec une latence élevée peuvent entraîner une sous-utilisation des ressources informatiques, car les systèmes peuvent passer plus de temps à attendre les données qu'à les traiter. Un outil ETL qui prend en charge le traitement parallèle peut traiter efficacement de grands volumes de données. Il peut également s'adapter facilement aux besoins croissants en matière de données. La latence des données est une considération essentielle pour les ingénieurs de données, car elle a un impact direct sur l'actualité, la précision et l'utilité des données pour l'analyse et la prise de décision.

Capacités de transformation des données

Évaluez les capacités de transformation des données de l'outil pour traiter les règles spécifiques de l'entreprise. L'outil doit fournir les fonctions nécessaires au nettoyage, à l'enrichissement et à la structuration des données brutes afin de les rendre aptes à l'analyse, à l'établissement de rapports et à d'autres applications en aval. Les transformations spécifiques requises peuvent inclure : la déduplication des données, le formatage, l'agrégation, la normalisation, etc., en fonction de la nature des données, des objectifs du projet de données et des outils et technologies utilisés dans le pipeline d'ingénierie des données.

Qualité des données et capacités de validation

Un système robuste de contrôle et de traitement des erreurs est essentiel pour suivre la qualité des données au fil du temps. L'outil doit comprendre des mécanismes de contrôle et de validation de la qualité des données afin de garantir que les données entrantes répondent à des normes de qualité prédéfinies. Cela est essentiel pour maintenir l'intégrité et l'exactitude des données et a un impact direct sur la précision, la fiabilité et l'efficacité des initiatives analytiques. Des données de haute qualité renforcent la confiance des parties prenantes dans les résultats analytiques. Lorsque les données sont dignes de confiance, les décideurs sont plus enclins à se fier aux informations générées par les analyses. La qualité des données fait également partie intégrante des pratiques de gouvernance données.

Sécurité et conformité réglementaire

Assurez-vous que l'outil offre des fonctions de sécurité solides pour protéger vos données pendant le transit et au repos. Des fonctions telles que le tunnel SSH et les VPN fournissent des canaux de communication cryptés, garantissant la confidentialité et l'intégrité des données pendant le transit. L'outil doit également vous aider à vous conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données, telles que le GDPR ou l'HIPAA.

Facilité d'utilisation et de déploiement

Tenez compte de la facilité d'utilisation et de déploiement l'outil. Une interface utilisateur code bas peut stimuler la productivité, faire gagner du temps et réduire la courbe d'apprentissage de votre équipe, en particulier pour les intégrateurs citoyens qui peuvent provenir de n'importe quel endroit de l'organisation. Un responsable marketing, par exemple, peut souhaiter intégrer les données relatives au trafic web, au marketing par courrier électronique, à la plateforme publicitaire et à la gestion de la relation client (CRM) dans un entrepôt de données à des fins d'analyse d'attribution.

Support fournisseurs

Évaluez le niveau d'support, les délais de réponse et les accords de niveau de service (SLA) fournis par le fournisseur. Offre-t-il une documentation complète, des ressources d'apprentissage et un support clientèle réactif ? En outre, tenez compte de la taille et de l'activité de la communauté d'utilisateur l'outil, qui peut constituer une ressource précieuse pour le dépannage et le partage des meilleures pratiques.

Une solution hybride entièrement géré comme Actian simplifie les défis d'intégration de données complexes et vous donne la flexibilité nécessaire pour vous adapter à l'évolution des besoins en matière d'intégration de données.

Pour un guide complet sur l'évaluation et la sélection de l'outil d'intégration de données adéquat, téléchargez l'ebook Data Engineering Guide :Neuf étapes pour sélectionner le bon outil d'intégration de données.

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.