À l’heure actuelle, il est urgent de prendre en charge l’ingestion de données en temps réel, en particulier lorsqu’il s’agit d’appareils techniquement exigeants tels que l’IoT. L’introduction correcte des données dans le système au moyen de processus d’extraction, de transformation et de chargement est primordiale pour pouvoir effectuer des analyses et prendre des décisions éclairées. Les entreprises ne doivent jamais sous-estimer la valeur des données, qui peuvent leur fournir une meilleure compréhension des publics. Les données entrantes sont automatiquement transformées en un format unique et uniforme lorsqu’un outil d’ingestion de données est déployé.
Comprenons ce qu’est l’ingestion de données
Pour faire simple, l’ingestion de données est le processus par lequel des quantités massives de données sont stockées dans une base de données pour une utilisation immédiate. La destination peut également être un entrepôt de données, un magasin de données ou même un magasin de documents. En ce qui concerne l’ingestion de données, deux méthodes sont largement utilisées, à savoir:
- Ingestion en streaming
- Ingestion groupée
L’ingestion de streaming est utilisée pour les applications en temps réel, pilotées par les événements. Un coup de carte de crédit en est un bon exemple. Les données sont extraites, facilitées à être organisées et chargées dès leur création ou reconnaissance par le système. Le traitement par lots, par contre, est déployé lorsqu’il est nécessaire de créer des groupes d’enregistrements basés sur un ordre logique. Il est généralement plus abordable à mettre en œuvre.
Vous vous demandez peut-être d’où viennent toutes les données. Eh bien, il peut être généré par l’IoT appareils et de nombreuses autres sources. Les sites de réseautage social sont connus pour produire des quantités de données avec différents niveaux de variété, de sensibilité, de validité et d’exactitude. Pour être en mesure pour traiter les données des réseaux sociaux Twitter en temps réel, il est nécessaire de travailler avec un libre-service alimenté plateforme d’ingestion de données qui nettoie les données lors de l’ingestion et permet à tous utilisateurs professionnels pour obtenir des informations exploitables. Les données stockées peuvent être traitées ultérieurement et le les résultats d’analyse peuvent être fournis à une variété d’outils.
Pourquoi le contexte est-il important lors du développement d’une stratégie d’ingestion de données?
Seule une approche stratégique et pratique peut accroître la valeur à long terme. Il est avancé que les critères les plus importants en termes d’ingestion de données sont la vitesse et le contexte. Concentrons un peu notre attention sur le contexte, d’accord? Il est impératif de mettre en contexte la stratégie. Spécifier l’objectif est important, mais il est plus important d’identifier le contexte; sinon, vous manquerez complètement la marque. Avec le contexte, l’analyse des ensembles de données devient plus productive car vous pouvez atteindre le client avec un contenu pertinent. La motivation, ainsi que la vitesse de direction proposée, pèsent dans un contexte stratégique.
En tant qu’organisation, vous devez comprendre votre public, sans parler de son comportement et de ses besoins. L’ingestion de données en l’absence de contexte ne vous fournira pas les informations dont vous avez besoin pour réussir sur le marché concurrentiel. Il faut prêter attention au fait que modifier le contexte peut conduire à des résultats et des conclusions différents. Par exemple, si les prévisions identifient la même période de l’année, juste un an plus tard, les résultats et les conclusions ne seront pas les mêmes. Les ensembles de données doivent être soigneusement analysés et la méthode de performance doit être adaptée au contexte de chaque problème en question.
Des données supplémentaires peuvent être nécessaires pour prendre en charge les cas d’utilisation
Heureusement, notre capacité à collecter des données a été compensée par notre capacité à prendre en charge, clarifier et gérer les données provenant de diverses sources. Les entreprises ont fini par comprendre l’importance de la cartographie des données pour améliorer les délais de mise sur le marché, augmenter l’évolutivité et effectuer le travail nécessaire. Grâce à l’intelligence artificielle et à des analyses complexes, il est possible d’obtenir des preuves indispensables. Parfois, des données supplémentaires peuvent être nécessaires. Soyez stratégique dans votre approche de l’ingestion de données et déterminez le type d’informations dont vous avez besoin.
Avec l’avènement des technologies transformatrices et des écosystèmes numériques interconnectés, presque tout produit de gros morceaux de données. Les données peuvent être obtenues à partir d’applications d’entreprise, de systèmes de stockage cloud tiers et de systèmes CRM. La fiabilité des informations affecte la fiabilité de la plate-forme d’ingestion de données. Le fait de ne pas disposer de suffisamment de données, ou du bon type d’ailleurs, peut vous empêcher d’atteindre vos objectifs. La variété est la clé. Le fait est que vous devriez essayer d’incorporer diverses sources de données dans le processus d’ingestion de données pour des actions futures significatives.
Les données seront assimilées par la solution d’ingestion de lac de données, puis diffusées en continu et incluses dans un format normalisé. Le plus souvent, les outils disponibles sur le marché sont capables de répondre à des besoins personnalisés, ce qui se traduit par le fait qu’il n’est pas nécessaire de développer une solution logicielle personnalisée. Ils sont exempts de limitations, il est donc possible de surmonter les défis courants tels que le volume, la vitesse, la variété et, enfin et surtout, les coûts.
Considérations finales
En tout, nous vivons à l’ère des données, où tout ce qui nous entoure est connecté à une source de données. Ce serait une erreur de supposer qu’une fois que toutes les données clients sont réunies au même endroit, vous pouvez prendre des décisions éclairées. L’ingestion de données est sans aucun doute une partie importante du processus, mais elle ne peut pas résoudre à elle seule les défis liés à la génération d’informations sur les clients. Il représente la première étape pour avoir une stratégie de données solide. Il est important de stocker les données dans un emplacement qui prend en charge l’accès et le traitement partagés. De plus, vous devez gérer et communiquer des politiques d’information pour une utilisation efficace des données.
Ne lancez pas un projet d’analyse de données sans comprendre ces aspects très importants. En fin de compte, vous serez déçu lorsque vous n’obtiendrez pas les résultats escomptés. Il n’y a pas de solution magique qui puisse vous aider à échapper à des situations difficiles. L’ingestion de données fait partie d’un système de traitement de données beaucoup plus grand, appelé big data. Les logiciels d’automatisation peuvent s’avérer extrêmement utiles en termes de collecte de données brutes non traitées à partir d’un large éventail de sources.
Enfin, les informations ne sont d’aucune utilité en l’absence de contexte. Cela a un impact sur chaque décision et action que vous prenez, libérant la valeur réelle des données. Il ne suffit pas de mettre en évidence les données; il est nécessaire de comprendre le contexte qui l’entoure. Si vous êtes capable de faire cela, vous pouvez obtenir un avantage concurrentiel incroyable.
Vous pouvez lire l’article original (en Anglais) sur le sitewww.socialmedia.biz