Ingestion de données : la première étape vers une stratégie de données sécurisée et durable

L'ingestion de données décrit l'extraction, la structuration, le stockage et le transfert automatisés des données. L'ingestion de données décrit l'extraction, la structuration, le stockage et le transfert automatisés des données. La préparation de données hétérogènes dans un système de gestion de données structuré basé sur le cloud permet leur analyse automatique en temps réel, offrant ainsi un avantage décisif sur le marché.

Avec son service de traitement intelligent des documents, Retarus fournit une source de données essentielle pour l'ingestion de données. Les services permettent aux entreprises de numériser toutes les communications commerciales, de les rendre disponibles sous une forme structurée dans le format requis et ainsi d'automatiser les flux de travail de bout en bout.

D'une source non structurée à un système de gestion de données basé sur le cloud : c'est l'ingestion de données

L’ingestion de données décrit un processus dans lequel de grands volumes de données sont importés à partir de diverses sources et fusionnés dans un support de stockage. Ce support cible est généralement un système ERP basé sur le cloud ou installé localement. Cependant, les données peuvent également être introduites dans un entrepôt de données, un data mart ou un data lake.

Afin de créer de la valeur ajoutée, les données de ces supports de stockage doivent être faciles à récupérer, à utiliser et à analyser. Il doit également être structuré pour créer un pipeline de données puissant. Des outils spéciaux de traitement des données sont nécessaires pour cette structuration. En résumé, l’ingestion de données implique la numérisation de données non structurées, leur analyse, leur extraction, leur structuration, leur stockage et leur traitement sur un support cible.

Entrepôt de données

Le terme entrepôt de données fait référence à un système de base de données centrale qui peut être utilisé par les entreprises à des fins d'analyse. Ce système collecte et stocke des données importantes provenant de diverses sources de données et les fournit aux systèmes en aval. L’avantage d’un entrepôt de données est qu’il fournit une vue globale des données provenant d’ensembles de données très différents.

Data Mart

Un datamart est une base de données orientée sujet. Souvent, mais pas toujours, il s’agit d’un sous-segment d’un entrepôt de données. Cependant, alors que les entrepôts de données contiennent toutes les informations d’une entreprise, les data marts ne répondent qu’aux besoins de fonctions ou de départements commerciaux spécifiques.

Data Lakes

Les data lakes sont de grands pools de données brutes pour lesquels aucune utilisation n’a encore été déterminée. Ces lacs de données peuvent contenir des données structurées et non structurées en grandes quantités pour une analyse ultérieure. Contrairement à un entrepôt de données, qui transfère les données collectées directement dans des structures et des formats, un lac de données permet également de stocker les données dans leur format brut.

Temps réel ou par lots : chaque type d'ingestion de données a ses avantages

Il existe actuellement trois approches possibles pour une ingestion réussie : l’ingestion en temps réel, l’ingestion de données par lots et le micro-lots. En fonction des contraintes du projet et des sources de données, l’une de ces options peut constituer la stratégie de données optimale.

Ingestion de données en temps réel

L’ingestion de données en temps réel, également appelée ingestion de flux, importe chaque élément de données dès qu’il devient disponible. Cela signifie que chaque élément de données est traité comme un objet individuel. Ce type d’ingestion de données est très coûteux, mais il est particulièrement utile pour les analyses qui doivent être constamment mises à jour. L’ingestion de données en temps réel est la seule solution pour les applications qui s’appuient sur des données en temps réel. Par exemple, le traitement des données en temps réel est essentiel pour les transactions boursières.

Batch Data Ingestion

Batch Data Ingestion est le type d’ingestion de données le plus courant. Ici, les données sources sont collectées à intervalles fixes et regroupées selon des critères définis. Cette méthode est moins coûteuse et donc utile pour les entreprises qui collectent quotidiennement des données spécifiques et n’ont pas besoin de prendre des décisions en temps réel.

Micro-Batching

Comme son nom l’indique, le micro-batching est l’étape intermédiaire entre l’ingestion de données en temps réel et l’ingestion de données par lots. Bien que les données soient également divisées en groupes, elles sont importées par étapes beaucoup plus petites. Il n’est pas traité individuellement ; le temps de transfert est beaucoup plus court que pour les gros lots.

Data Ingestion vs. ETL

Data ingestion and ETL, or extract, transform, and load, are very similar processes, but they differ in their goal. Data ingestion extracts and structures data to prepare it for an application that requires a specific format. Pour cela, les sources de données n’ont pas besoin d’être liées à la cible.

ETL est différent. Ce processus spécifique fait principalement référence à la préparation des données pour les entrepôts de données et les lacs de données. Son objectif est le stockage à long terme destiné à être utilisé dans la veille stratégique (BI) et d’autres analyses. L’ETL est donc également un processus d’ingestion de données, mais il implique non seulement l’extraction des données et leur transfert, mais également la transformation des données avant leur envoi à leur destination.

Les avantages de l'ingestion de données

L’ingestion de données offre plusieurs avantages qui peuvent donner aux utilisateurs un avantage sur des marchés hautement concurrentiels.

Haute disponibilité des données

L’un des avantages les plus importants de l’ingestion est la disponibilité immédiate de l’information. Les données qui étaient auparavant stockées localement dans différents emplacements peuvent être accessibles à tout moment et en tout lieu grâce à un stockage centralisé basé sur le cloud. Grâce à des autorisations définies, les services et les domaines fonctionnels peuvent accéder précisément aux données dont ils ont besoin.

Analyse simple grâce à la structuration

L’intégration et l’ingestion des données simplifient l’analyse, en particulier lorsqu’elles sont combinées à une solution ETL et au formatage standard associé. Les données sont plus faciles à traiter grâce à la complexité réduite. Les pipelines peuvent fournir des données à l'entrepôt de données immédiatement et de manière entièrement automatique.

High Flexibility

Associés à un service de traitement de documents intelligent, les outils de capture de données peuvent également traiter des formats de données non structurés. Automated processing of letters, PDFs received by email, or faxes is therefore no longer a problem. Cette flexibilité permet des processus fluides dans tous les domaines.

Une base décisionnelle plus solide pour les entreprises

Différents outils d’analyse fournissent des informations BI précieuses à partir de la multitude de sources de données. Grâce aux données traitées, les problèmes et les opportunités peuvent être rapidement identifiés et de meilleures décisions peuvent être prises.

Voici comment les entreprises relèvent les défis de l'ingestion de données

Voici les défis auxquels sont confrontées les entreprises qui cherchent à établir des pipelines de données :

Conformité

Les aspects les plus importants lors du traitement de données commerciales sensibles sont la sécurité et la protection des données. Lors de l’ingestion de données, les données sont mises à disposition à plusieurs points du pipeline de données. Grâce au traitement intelligent des documents, Retarus aide les entreprises à répondre à tout moment aux exigences locales et mondiales en matière de protection et de sécurité des données : les services cloud de Retarus sont entièrement conformes au RGPD et répondent à d'autres exigences nationales et internationales de sécurité et de conformité telles que la directive européenne 95/46/CE, ISAE 3402 et SOC 1 et SOC 2 Type II.

Qualité des données

Maintenir une qualité de données élevée est particulièrement difficile. Retarus Intelligent Document Processing reconnaît correctement jusqu'à 98 % des données sources grâce à sa puissante fonction de reconnaissance intelligente de documents (IDR), qui utilise plusieurs moteurs OCR. L’ajout d’une intervention humaine dans la boucle offre un taux de reconnaissance allant jusqu’à 100 pour cent. Retarus crée ainsi des conditions optimales pour un traitement ultérieur fluide et automatisé des données numérisées.

Fragmentation et intégration des données

L’ingestion de données est souvent problématique car des chevauchements se produisent lorsque différentes unités commerciales accèdent à la même source. Les fournisseurs ne parviennent pas non plus à intégrer différentes sources tierces dans un seul pipeline de données.

Coût

À mesure que les volumes de données augmentent, le besoin de davantage de systèmes de stockage et de serveurs augmente également. Ces systèmes sont coûteux et leur maintenance est coûteuse en raison des réglementations en matière de sécurité et de confidentialité des données. Cependant, ce problème ne se pose que lors de l’utilisation de fournisseurs sur site.

Comment Retarus résout les problèmes de données de ses clients

Retarus offre bien plus qu’une simple solution SAAS. Grâce à son service géré, ce fournisseur de cloud d’entreprise réduit au minimum la charge de travail du service informatique. Grâce à des ateliers professionnels axés sur l’amélioration des processus et à l’accompagnement pour la connexion de nouveaux clients, les tâches des utilisateurs sont réduites au minimum et des ressources importantes sont épargnées.

Retarus Intelligent Document Processing offre des flux de travail fluides et, grâce à la capture de données via un moteur multi-OCR avec intervention humaine supplémentaire, un volume important de données peut être numérisé presque sans erreur et en peu de temps. L’ensemble du processus est entièrement conforme aux exigences les plus strictes en matière de protection des données, notamment au RGPD.

De plus, les services cloud Retarus aident les entreprises à organiser efficacement leurs processus métier. Les responsables de service Retarus offrent aux clients un accompagnement personnalisé tout au long des phases de leurs projets. Ils proposent également des conseils complets, des solutions sur mesure et une assistance 24h/24 et 7j/7 dans la langue de leur choix.

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