Qu'est-ce que l'ingestion de données?

Il n'est plus possible de se fier simplement à son intuition. Pour obtenir un avantage concurrentiel, il est essentiel d'élever votre stratégie axée sur les données. Grâce à l'ingestion de données, vous pouvez accéder plus rapidement et plus efficacement aux informations en les centralisant en un seul endroit. En voici un aperçu.

Dans un monde des affaires hyperconcurrentiel et en constante évolution, les entreprises sont engagées dans une course contre la montre. Une course qui n'oppose pas nécessairement leurs concurrents directs mais plutôt leurs clients. L'enjeu est d'identifier les tendances des consommateurs pour anticiper leurs attentes. Être le premier à satisfaire un besoin donné ou à pénétrer un marché émergent. Ces conditions stratégiques peuvent être remplies grâce à ingestion de données.

L'ingestion de données vous permet d'avoir une connaissance encore plus fine de la situation. connaissance encore plus fine de vos clients et de votre marché grâce à l'exploitation de données de plus en plus hétérogènes, et d'identifier les signaux faibles afin d'anticiper les tendances rapidement, mais surtout efficacement.

Comprendre l'ingestion de données

Le principe de l'ingestion de données repose sur l'idée de centraliser différentes sources de données en un seul endroit. Par nature, ces données hétérogènes doivent être méticuleusement nettoyées et dédupliquées pour être rassemblées dans un environnement cible en vue de leur traitement et de leur exploitation. Que vos données proviennent d'un data lake, de fichiers clients ou d'applications SaaS, elles peuvent être agrégées au sein d'un site cible afin de les réconcilier avec un objectif : améliorer la compréhension d'un marché, d'un écosystème ou d'une cible.

Le terme de réconciliation résume parfaitement l'objectif de l'ingestion de données. L'objectif est de combiner les connaissances contenues dans différents types de bases de données afin de maximiser les enseignements tirés.

Quels sont les principaux avantages de l'ingestion de données?

Si vous décidez de vous lancer dans un projet d'ingestion de données , vous pourrez en tirer plusieurs avantages. Tout d'abord, vous gagnerez inévitablement en de la réactivité et de la flexibilité. En effet, les outils d'ingestion de données sont capables de gérer et de traiter non seulement de très gros volumes de données mais aussi un large éventail de types de données, y compris les données non structurées. L'ingestion de données promet également la simplicité. Grâce à sa capacité à réconcilier des sources d'information disparates, l'ingestion de données facilite grandement l'extraction des données et leur restructuration dans des formats prédéfinis afin de les rendre plus exploitables.

Les informations auxquelles l'ingestion de données donne accès peuvent ensuite être exploitées au moyen d'outils analytiques avancés. Maximiser les avantages de cette connaissance approfondie de vos clients ou de votre marché permettra d'alimenter outils bi et vous permettra de prendre plus facilement du recul et de définir de nouvelles orientations stratégiques. En effet, l'ingestion de données contribue à simplifier l'accès aux données pour vos collaborateurs.

Une culture des données plus développée signifie également une prise de décision plus rapide et plus éclairée et, par conséquent, un avantage concurrentiel dans la définition de leviers tactiques et stratégiques plus efficaces.

Quels sont les défis à relever pour réussir l'ingestion de données?

L'ingestion de données reste exigeante et un certain nombre de conditions doivent être remplies pour qu'elle puisse donner sa pleine mesure. Par exemple, l'ingestion de très gros volumes de données très différentes peut soulever des problèmes de qualité des données qui peuvent non seulement dégrader la pertinence des analyses mais aussi allonger les temps de traitement. De plus, la diversité des sources de données augmente mécaniquement l'exposition aux vulnérabilités.

Plus de complexité et plus d'exposition au risque entraînent mécaniquement un risque d'augmentation des coûts de traitement. Pour réussir un projet d'ingestion de données , il faut être conscient de ces risques afin de savoir comment s'en prémunir.

Comment réussir un projet d'ingestion de données

Le premier conseil pour un projet d'ingestion de données efficace est de anticiper. Votre capacité à anticiper les risques et les difficultés dépend de la bonne cartographie de votre patrimoine de données.

Un autre levier est d'activer l'automatisation. Les volumes de données traités par la gestion des données sont si importants que les opérations manuelles doivent être limitées au minimum. L'automatisation du traitement de l'information a également l'avantage d'apporter plus de cohérence dans la structure de vos données.

Enfin, pour maximiser les chances de réussite de votre projet d'ingestion de données , vous pouvez également envisager d'opter pour l'ingestion de données en temps réel. Appelée aussi Streaming ingestion de données, elle est particulièrement adaptée lorsque vous cherchez à mettre à jour en permanence la connaissance que vous avez d'un marché. Cette ingestion en temps réel apporte une réponse clé aux questions de prise de décision en temps réel.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.