En quoi consiste l’ingestion des données ? Guide complet 2025
Découvrez l’ingestion des données, notamment son processus, ses types, son architecture et les principaux outils permettant de collecter, préparer et analyser efficacement les données en 2025.
- Présentation
- En quoi consiste l’ingestion des données ?
- Pourquoi l’ingestion des données est-elle importante ?
- Types d’ingestion des données avec cas d’usage
- Ingestion des données vs. ETL
- Comprendre le pipeline d’ingestion des données
- Avantages de l’optimisation de votre processus d’ingestion des données
- Les défis de l’ingestion des données
- Les meilleurs outils et solutions d’ingestion des données en 2025
- Choisir le logiciel d’ingestion des données adapté à votre entreprise
- Ressources sur l’ingestion des données
Présentation
Les données nous entourent, stockées dans une grande variété de formats sur une multitude de systèmes. Elles vont de l’historique de vos publications sur les réseaux sociaux à la base de données clients d’une entreprise, sans oublier les bases de données de séquençage génétique. Elles sont toutes très différentes les unes des autres. La centralisation de ces informations et leur facilité d’accès sont essentielles pour prendre des décisions fondées sur les données. Mais celles-ci doivent d’abord être identifiées et ingérées.
L’ingestion des données est une étape stratégique dans la création de pipelines de données modernes pour prendre en charge des analyses en temps réel, des projets de Big Data et des initiatives d’IA. Cependant, la façon dont les entreprises collectent et importent des données varie en fonction de leurs objectifs et de leur stratégie data. Dans cet article, nous allons nous intéresser aux différentes méthodes d’ingestion des données et à la manière dont vous pouvez les utiliser pour mener à bien les initiatives de votre entreprise en matière de données.
En quoi consiste l’ingestion des données ?
Fondamentalement, l’ingestion des données consiste à collecter, manipuler et stocker des informations issues de plusieurs sources afin de les utiliser pour l’analyse et la prise de décision. L’ingestion est la partie la plus fondamentale d’une stratégie plus vaste de gestion des données. Sans la possibilité d’importer des données dans un système cible et d’y effectuer des requêtes, les données n’ont que peu ou pas de valeur.
Les entreprises qui souhaitent utiliser les données pour obtenir des informations, prédire leurs résultats, anticiper leurs défis et planifier les meilleurs et les pires scénarios doivent impérativement disposer d’un système d’ingestion des données efficace. Comprendre ce processus leur permet d’optimiser les flux de données et de réduire les coûts d’exploitation.
Pourquoi l’ingestion des données est-elle importante ?
À l’échelle mondiale et tous types confondus, le volume de données créées, capturées, copiées et consommées augmente de 19,2 % par an et cette hausse ne montre aucun signe de ralentissement. Les entreprises modernes ont besoin d’accéder aux informations les plus récentes disponibles et doivent s’assurer qu’elles sont exactes, pertinentes et complètes.
Les entreprises qui gèrent efficacement le processus d’ingestion des données bénéficient d’un avantage concurrentiel certain. Elles peuvent réagir plus rapidement aux changements de comportement des clients, accélérer la commercialisation de leurs produits, développer de nouvelles sources de revenus, se conformer aux restrictions réglementaires et réduire leur exposition aux changements soudains de conjoncture.
Les entreprises qui ne parviennent pas à ingérer correctement les données développent des angles morts, ce qui conduit à des opportunités manquées et un risque accru. De mauvaises pratiques d’ingestion peuvent également entraîner la disparition d’enregistrements, la duplication de données, des incohérences, des défaillances en matière de conformité, des atteintes à la sécurité et des erreurs de transformation qui se propagent dans l’ensemble de l’écosystème, ce qui nuit à la confiance des utilisateurs et à la précision des décisions.
Types d’ingestion des données avec cas d’usage
Le processus d’ingestion des données revêt différentes formes, selon les modalités d’utilisation des informations et leur degré d’urgence. Il existe trois principaux types d’ingestion des données :
Ingestion des données par batch
Dans la forme d’ingestion la plus courante, les plateformes collectent des données à intervalles réguliers (toutes les heures, tous les jours, toutes les semaines), puis les traitent en une seule fois. L’ingestion par batch est simple et fiable, et comme elle peut être programmée pendant les heures creuses, elle a un impact minimal sur les performances du système. Cependant, elle ne convient pas aux applications qui nécessitent des informations en temps réel et une prise de décision rapide. Les systèmes de paie qui doivent traiter les données des feuilles de temps sur une base hebdomadaire ou bihebdomadaire, ou les institutions financières qui doivent agréger les données transactionnelles pendant la nuit, sont des cas d’usage classiques.
Ingestion des données en temps réel
Dans ce scénario, les données sont traitées en continu, des sources vers leurs destinations. Cette méthode est cruciale quand il faut prendre des décisions en temps réel, comme dans la détection des fraudes lors des transactions par carte de crédit ou la surveillance des capteurs pour détecter les pannes d’équipement dans le secteur de l’industrie. Mais elle demande aussi un investissement plus important en infrastructure et présente des coûts d’exploitation plus élevés.
Ingestion des données par micro-batch
Une troisième forme d’ingestion des données est un hybride des deux précédentes. Elle consiste à collecter des données en continu, mais à les traiter par petits batchs à intervalles réguliers, de quelques minutes ou même de quelques secondes. Cette approche sollicite moins l’infrastructure système que le traitement en temps réel et réduit le délai entre la collecte des données et la prise de mesures. Par exemple, un site de e-commerce peut utiliser l’ingestion par micro-batch pour faire des recommandations aux utilisateurs en fonction du contenu de leur panier d’achat. Un centre médical régional peut l’utiliser pour déterminer la disponibilité de ses lits pendant une crise sanitaire.
Une entreprise peut utiliser différentes formes d’ingestion des données pour différentes applications : le traitement par batch pour les rapports quotidiens, le traitement en temps réel pour la détection des fraudes et une approche hybride pour communiquer avec les clients web ou mobiles, par exemple. Le choix de la méthode d’ingestion dépend de facteurs tels que le volume de données, les exigences en matière de latence, les coûts d’infrastructure, la complexité technique et l’importance stratégique des données pour l’entreprise.
Ingestion des données vs. ETL
L’ingestion des données représente une étape essentielle du processus de création de data warehouses et de data lakes, car elle permet de transférer les informations vers une zone de stockage intermédiaire, où elles peuvent être extraites, transformées et chargées (ETL) dans le data warehouse ou le data lake. L’ingestion des données est donc complémentaire au processus ETL ou ELT (Extract, Load, Transfer).
Ce processus est comparable au fonctionnement d’un restaurant. Les plateformes d’ingestion des données sont comme les camions qui livrent les ingrédients bruts (données) à la cuisine. Les opérations ETL/ELT nettoient, hachent et assaisonnent ces ingrédients, puis les transmettent au chef, c’est-à-dire le data warehouse ou le data lake. Les convives soumettent leurs requêtes (commandes) au chef, qui mélange et associe ces ingrédients pour obtenir les réponses qu’ils recherchent (leur repas).
Dans certains cas, les data warehouses et les data lakes peuvent accepter les données directement sans ETL ni ELT. Dans ce cas, la plateforme d’ingestion des données tient davantage le rôle du guichet de drive-in d’un fast-food. On peut citer comme exemples les systèmes de point de vente ou de négociation, dont les formats ne varient jamais et dont les données ne nécessitent pas de transformation, ou les capteurs d’équipements, dont les données sont homogènes et doivent être traitées rapidement.
Comprendre le pipeline d’ingestion des données
Un pipeline de données se compose d’une série de processus séquentiels, qui commencent par l’identification des sources d’informations appropriées et se terminent par un ensemble de données propres et homogènes, prêtes à être analysées. En voici les principales étapes :
- Découverte : le pipeline commence par établir des connexions avec des sources de données fiables, qui peuvent inclure des bases de données, des plateformes de streaming, des appareils IoT, des API et autres.
- Extraction : le pipeline extrait ses données à l’aide des protocoles appropriés pour chaque source ou établit des connexions persistantes avec des flux en temps réel. Les pipelines doivent être compatibles avec un large éventail de formats de données, de frameworks et de protocoles.
- Validation : le pipeline inspecte et valide de manière algorithmique les données brutes afin de confirmer qu’elles répondent aux normes attendues en matière d’exactitude et d’homogénéité.
- Transformation : le pipeline convertit les données validées dans un format homogène utilisable dans le système cible, corrige les erreurs, supprime les doublons et signale les données manquantes pour un examen plus approfondi. À ce stade, il peut également ajouter des métadonnées qui décrivent la provenance et la qualité des données.
- Chargement : la dernière étape consiste à transférer les données transformées vers le système cible, généralement un data warehouse ou un data lake, où elles sont préparées à des fins d’analyse et de reporting.
Avantages de l’optimisation de votre processus d’ingestion des données
Optimiser et simplifier le processus d’ingestion des données peut s’avérer très rentable à long terme. La capacité à ingérer rapidement et précisément des données offre aux entreprises de multiples avantages concurrentiels :
Prise de décision plus précise
L’élimination des incohérences et la réduction des erreurs permettent à un pipeline bien conçu d’améliorer la qualité des données et, par extension, les décisions prises à partir de ces dernières.
Accès plus rapide à des informations actualisées
Simplifier les processus d’ingestion permet de réduire considérablement le délai entre la collecte des données et leur utilisation. La réduction des temps de traitement de plusieurs heures à quelques minutes, voire moins, aide les entreprises à réagir plus rapidement à l’évolution des tendances du marché.
Réduction des goulots d’étranglement opérationnels
Les pipelines bien conçus subissent moins d’interruptions et bénéficient de délais de récupération plus rapides, ce qui réduit le besoin de dépannage et les coûts.
Évolutivité et flexibilité améliorées
Un processus d’ingestion des données simplifié peut évoluer en fonction de l’augmentation du volume de données sans nécessiter de mises à niveau ou de reconstructions importantes.
L’automatisation permet d’améliorer le flux de travail d’ingestion des données par l’orchestration de l’ingestion des données, le déclenchement des processus en aval après la validation des données et l’adaptation dynamique des ressources à l’augmentation de la demande. Le respect des meilleures pratiques, telles que l’adoption de formats de données homogènes et la division des pipelines d’ingestion en composants distincts, peut contribuer à créer des systèmes autogérés qui fonctionnent avec un minimum d’intervention humaine.
Les défis de l’ingestion des données
Face à l’augmentation constante des volumes de données et à l’énorme éventail de formats et de protocoles concernés, l’ingestion des données présente plusieurs obstacles épineux que les entreprises devront surmonter. Par exemple :
Diversité des formats sources
La complexité des sources de données est probablement le plus grand problème auquel sont confrontées les entreprises. Chaque source peut utiliser ses propres méthodes d’authentification, imposer différentes limites de débit et fournir des données dans des formats incompatibles. Les entreprises peuvent être amenées à créer des connecteurs et des modèles d’intégration spécialisés pour chaque source, ce qui augmente considérablement le temps de développement.
Données incohérentes ou incomplètes
Les enregistrements de données manquants, inexacts ou dupliqués demeurent des défis majeurs, car les entreprises tentent de trouver un équilibre entre le besoin de données fiables et des exigences d’ingestion plus rapide.
Performances en temps réel à grande échelle
Les entreprises cherchent sans cesse à pouvoir exploiter les informations en temps réel, mais il est extrêmement difficile de réduire la latence sans compromettre la précision et l’homogénéité. Les données peuvent arriver à des moments différents de différentes sources, et les temps de traitement et de gestion des erreurs varient, ce qui entraîne des goulots d’étranglement.
Risques liés à la sécurité et à la conformité
Les entreprises doivent avant tout garantir la sécurité et la protection des informations. Elles peuvent être amenées à chiffrer les données sensibles en transit et au repos, à mettre en œuvre des contrôles d’accès rigoureux à chaque étape et à conserver des pistes d’audit. Les sociétés cotées en bourse et les entreprises qui traitent des données financières, médicales ou personnelles hautement réglementées doivent respecter des règles spécifiques de stockage et de protection de ces données, ce qui complique encore davantage la situation.
Les meilleurs outils et solutions d’ingestion des données en 2025
Il existe des dizaines de plateformes d’ingestion des données disponibles sur le marché. En voici cinq qui méritent une attention particulière :
Snowflake Openflow
Ce service d’ingestion des données entièrement géré est conçu pour déplacer les données de manière fluide de n’importe quelle source vers n’importe quelle destination dans l’AI Data Cloud de Snowflake. Basé sur la technologie open source Apache NiFi, Openflow permet d’unifier des données structurées et non structurées au sein d’une solution unique, ce qui le rend particulièrement précieux pour les entreprises qui doivent gérer divers types et sources de données.
Apache NiFi
Cet outil open source, qui met l’accent sur la facilité d’utilisation et la gestion visuelle des flux de travail, automatise le flux de données entre les systèmes. Sa principale caractéristique est une interface web visuelle qui permet de concevoir des flux de données par glisser-déposer. Apache NiFi est un bon choix pour les entreprises qui ont besoin de déplacer des données entre de nombreux systèmes différents ou préfèrent la conception visuelle de flux de travail aux solutions basées sur le code.
AWS Glue
Ce service d’intégration des données entièrement géré fait partie de l’écosystème plus large d’analyse de données d’Amazon. Glue provisionne et adapte automatiquement les ressources de calcul en fonction des exigences de chaque tâche et convient parfaitement aux scénarios qui exigent une gestion automatique des métadonnées. Il est tout indiqué pour les entreprises qui souhaitent éviter toute gestion d’infrastructure et qui ont besoin d’une intégration étroite avec d’autres services d’analyse AWS.
Fivetran
Cette plateforme d’intégration basée sur le cloud est conçue pour la réplication automatisée des données avec un minimum de maintenance continue. Elle excelle dans la réduction des frais opérationnels et offre une réplication fiable des données. Elle convient parfaitement aux entreprises qui disposent de ressources techniques limitées ou qui ont besoin d’intégrer des données provenant de plusieurs applications SaaS.
Informatica
La plateforme d’ingestion des données d’Informatica s’articule autour d’Intelligent Cloud Services, qui permet aux entreprises d’échanger des données entre des applications sur site et des applications basées sur le cloud. Elle est conçue pour des déploiements à l’échelle de l’entreprise avec des fonctionnalités de gouvernance, de sécurité et de conformité performantes. Elle est couramment utilisée pour les data warehouses d’entreprise, la gestion des données maîtres et les projets de migration de données à grande échelle.
Choisir le logiciel d’ingestion des données adapté à votre entreprise
L’ingestion des données ne peut pas être gérée manuellement. Les entreprises ont besoin d’une plateforme d’ingestion fiable, flexible, sécurisée et rentable.
Compatibilité : la plateforme doit fonctionner de manière fluide avec votre écosystème de données existant et se connecter facilement à vos sources de données et plateformes d’analyse en aval.
Qualité des données : des fonctionnalités fiables de validation des données, de gestion des erreurs et de surveillance sont essentielles. Recherchez des fonctionnalités comme le suivi de la traçabilité des données et la journalisation complète pour garantir l’intégrité des données tout au long du processus d’ingestion.
Simplicité d’utilisation : une plateforme difficile à configurer risque de nécessiter une expertise spécialisée, ce qui peut retarder vos projets de données de plusieurs semaines, voire plusieurs mois. Une interface intuitive et des flux de travail simplifiés peuvent réduire les frais opérationnels et faciliter l’apprentissage.
Flexibilité : la plateforme doit être en mesure de gérer facilement les pics de charge sans sacrifier les performances et de s’adapter de manière élastique à l’augmentation du volume de vos données.
Sécurité et conformité : les fonctionnalités de chiffrement, les contrôles d’accès, la journalisation des audits et les certifications de conformité doivent satisfaire ou dépasser les exigences de votre secteur d’activité.
Coût total de possession : assurez-vous que les modèles de tarification de la plateforme (en fonction de la consommation ou forfaitaires) correspondent à vos modèles d’usage idéaux, et veillez à prendre en compte les coûts liés à l’infrastructure, au personnel et aux frais opérationnels.
L’ingestion des données peut être complexe et chronophage. C’est pourquoi il est judicieux de choisir un prestataire de plateforme qui offre une assistance technique complète, des formations et des tutoriels, ainsi que de nombreuses ressources communautaires.
