Le Big Data est devenu le carburant du parcours de transformation numérique des organisations. Cela a en effet été d’une valeur inestimable. Ces gros fichiers, à la fois structurés et non structurés, lorsqu’ils sont traités correctement, génèrent des pépites d’informations perspicaces qui sous-tendent les efforts de transformation numérique. Néanmoins, de nombreuses organisations se retrouvent noyées dans le raz-de-marée des données. Ils ont du mal à capitaliser sur des tonnes de données, qui, à leur tour, ont un impact sur leurs initiatives de transformation numérique.
Bien qu’il existe une école de pensée qui impose la responsabilité de l’analyse des données, elle néglige complètement la partie stockage. La clé de la gestion du Big Data est de mettre en œuvre une stratégie d’ingestion de données qui capture et absorbe toutes les données disponibles pour générer de la valeur.
Tout sur la plateforme d’ingestion de Big Data
Le processus de déplacement de données de sources disparates (bases de données, applications internes, feuilles de calcul, etc.) vers un lac de données est appelé ingestion de données. Également appelé ingestion de lac de données, ce processus permet aux utilisateurs d’accéder, d’utiliser et d’analyser les données.
L’ingestion peut se produire en temps réel, par lots ou les deux. Lors de l’ingestion en temps réel, les données sont collectées, manipulées et chargées dès qu’elles sont créées par la couche d’ingestion de données. Lors de l’ingestion par lots, les données sont importées dans différents groupes à intervalles réguliers.
Dans de nombreux cas, la source et la destination n’ont pas le même format, type, protocole, etc. Cela amplifie le défi de l’ingestion de données. Dans ces cas, des technologies telles que l’intelligence d’affaires et l’entreposage de données ne seront d’aucune utilité. Les plates-formes modernes d’ingestion de lacs de données sont ici d’une valeur vitale. Il offre la possibilité d’ingérer et de stocker différents types de données sans compromettre la qualité ou la vitesse.
Prochaine génération plateformes d’ingestion de big data ingérer des données provenant de sources diverses (dans lesquelles les données sont présentes dans différents formats), dans un lac de données à la vitesse de l’entreprise. Ces outils permettent aux utilisateurs d’ingérer des données sans solliciter une intervention informatique. Non seulement les données peuvent être nettoyées des erreurs, mais également analysées pour prendre des décisions. Les informations peuvent être utilisées pour lancer des initiatives de Big Data sans accroc. Même si l’ingestion de Big Data offre des avantages, gérer les défis qui y sont liés n’est pas facile. Voici quelques défis que les entreprises doivent relever pour ingérer du Big Data.
- Le plus grand défi en matière d’ingestion de données est que les informations peuvent provenir de différentes sources, externes et internes. Cela peut inclure n’importe quoi, être des SGBDR ou des API REST. Ces sources différentes rendent le processus d’ingestion de données fastidieux et long. Les équipes techniques doivent investir beaucoup de temps et d’efforts pour intégrer les données dans une base de données unifiée. En raison des retards, le processus de prise de décision est affecté, ce qui compromet la valeur client et rend les entreprises difficiles à traiter.
- Un autre défi qui survient lors de l’ingestion de données est le degré d’exigences légales et requises. Par exemple, les pays européens doivent se conformer au RGPD, la loi américaine sur les données de santé doit se conformer à la HIPAA, et les entreprises qui dépendent de services informatiques tiers doivent se conformer à SOC 2.
Ces défis doivent être traités de manière proactive afin de capter le véritable potentiel des données. Et les solutions modernes qui utilisent une approche en libre-service peuvent jouer un rôle important en aidant les entreprises à ingérer des données tout en surmontant ces défis.
Une approche en libre-service fait tout
Les solutions en libre-service permettent aux utilisateurs professionnels d’acquérir des données sans demander de support technique ou informatique. Ces outils permettent également aux utilisateurs de relever les défis mentionnés avec facilité et rapidité. Ergo, les solutions en libre-service peuvent permettre aux utilisateurs professionnels de relever ces défis et d’ingérer des ensembles de données sans support informatique excessif.
Avec des fonctionnalités telles que des connecteurs d’application prédéfinis, des tableaux de bord de surveillance, des modèles partagés, etc., les solutions d’ingestion en libre-service peuvent intégrer, ingérer et intégrer rapidement des données collectées à partir de différentes sources. Ils peuvent ingérer sans difficulté des données provenant de sources complexes. De plus, ils ont le pouvoir de répondre aux exigences légales et de conformité des données.
Les utilisateurs métier n’ayant pas besoin de s’appuyer excessivement sur l’informatique, l’informatique devient libre de se concentrer sur le rôle de gouvernance. Cela rend l’informatique hautement productive. Les équipes informatiques n’ont plus besoin d’investir des heures dans le codage et la gestion de différents types de données pour ingérer et intégrer les données. Ils doivent simplement gouverner et contrôler les opérations, en stimulant l’innovation et la croissance. Ainsi, les solutions en libre-service permettent aux utilisateurs d’ingérer des données et d’intégrer les données en quelques minutes, tout en permettant au service informatique de se concentrer sur le rôle de gouvernance.
