Le paysage informatique et applicatif de votre entreprise évolue sans cesse et comporte une multitude de databases et de datawarehouses exploités au sein de votre entreprise. Il vous faut donc des solutions de déplacement de data efficaces et sécurisées pour transférer des data entre vos systèmes sans que cela n’ait d’incidence sur les performances de vos sources. Dotée d’une puissance d’exception et de nombreux avantages, la mobilité des data est actuellement une capacité centrale essentielle pour toute organisation. Le déplacement de data désigne la capacité à les transférer à l’aide de différentes méthodes à partir d’une source ou d’un système au sein de votre entreprise vers une autre destination.

Cet article présente les avantages du déplacement de data et décrit les différentes méthodes couramment utilisées pour les déplacer. Vous découvrirez également l’un des meilleurs outils de déplacement de data et ce qui le rend si populaire sur le marché. Avant d’aborder cette partie, il convient de se familiariser avec les principes de base du déplacement de data.

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Qu’est-ce que le déplacement de data?

Le transfert de data d’un emplacement à un autre est appelé déplacement de data. Cette opération peut être réalisée à l’aide de techniques telles que l’ETL (extraction, transformation et chargement), l’ELT (extraction, chargement et transformation), la réplication de data et le change data capture (CDC), et ce à des fins de migration et d’entreposage des data. La partie suivante comporte une description plus détaillée de ces techniques.

Le déplacement de data, sous toutes ses formes, s’apparente davantage à une technologie habilitante qu’à une solution autonome. Il sert, par exemple, à alimenter les datawarehouses, à échanger des data avec des partenaires commerciaux et entre les applications, à assurer une haute disponibilité et à simplifier la préparation des data. Dans le cas des plates-formes de streaming, il sert également de base à la mise en œuvre de l’apprentissage automatique et à l’analyse in-stream.

Quels sont les types de déplacement de data?

Il existe différentes stratégies de déplacement de data ; votre choix dépendra de la manière dont vous souhaitez stocker et utiliser les data. Voici quelques-unes de ces méthodes :

1) Extraction, transformation et chargement (ETL)

Cette méthode permet d’extraire les data depuis la source, de les modifier pour s’adapter à la structure de la destination, et de les charger dans celle-ci. Les datawarehouses relationnels nécessitent de transformer les data pour maintenir un schéma rigoureux et la qualité des data avant le chargement vers leur destination telle que le warehouse dédié. L’ETL est donc la solution idéale.

Cette approche est souvent utilisée lorsque les ensembles de data sont peu nombreux et que les paramètres importants pour l’entreprise sont clairs. L’ETL transforme les data avant qu’elles n’atteignent leur destination finale. Grâce à l’ETL, les entreprises assurent la conformité aux lois sur la confidentialité des data telles que le RGPD. En effet, ce processus supprime, masque ou crypte les data sensibles avant qu’elles ne soient chargées dans le datawarehouse. Mieux vaut ne pas opter pour l’ETL pour traiter de grandes quantités de data, car la transformation prend du temps. Le stockage des data ne permet pas d’accéder aux informations aussi rapidement que l’ELT, car les data doivent être transformées dans une zone de transit avant leur chargement.

2) Extraction, chargement et transformation (ELT)

L’ordre des processus d’ETL et d’ELT n’est pas le même : il s’agit du principal facteur de différenciation. L’ELT (Extract, Load, Transform) est un processus qui consiste à exporter ou à copier les data à partir des sources. Au lieu de charger les data brutes dans une zone de transit pour les transformer, l’ELT les charge directement dans le stockage de data de destination où elles subissent toutes les transformations nécessaires. La conservation des data brutes par l’ELT permet de créer de vastes archives historiques pour la création d’informations commerciales. Les équipes de veille économique peuvent interroger à nouveau les data brutes pour créer de nouvelles transformations à partir de vastes ensembles de data lorsque les objectifs et les tactiques changent.

L’ELT est particulièrement utile pour les grands ensembles de data non structurés, car il permet de charger directement des data lors du stockage. Cette approche est particulièrement adaptée lorsque vous alimentez un data lake qui recueille de grandes quantités de data à trier ultérieurement. Il est alors possible de transformer les data au besoin plutôt qu’en une seule fois. Bien que cela accélère le chargement, l’accès est ralenti après la transmission. L’ELT peut être davantage adapté à la gestion des big data, car la planification de ce processus est moins poussée pour l’extraction et le stockage des data.

Le système de destination prend en charge les transformations de data dans l’ELT ; il arrive que ces transformations nécessitent beaucoup de travail et de ressources. Cela peut constituer une limite pour les systèmes incapables de gérer ces transformations. Les data n’étant pas nettoyées, modifiées ou anonymisées avant d’être chargées, l’ELT peut s’avérer moins sûr que l’ETL et nécessite des pratiques de sécurité plus rigoureuses.

3) Reverse ETL

Lorsque les entreprises passent d’une architecture ETL à ELT, le datawarehouse devient la source unique de vérité pour l’ensemble des data.  Il est donc important que la plate-forme unifie les warehouses et les logiciels. Le Reverse ETL fait office de pont et transfère les data de votre datawarehouse vers des applications logicielles telles que la gestion de la relation client, l’analyse et le marketing.

Ce processus permet d’accéder en temps réel aux data inutilisées des datawarehouses et les met à disposition dans les CRM et autres systèmes SaaS. Les silos de data se dissolvent et vous n’avez plus à demander à une autre équipe de générer une liste ou un rapport pour vous. Vous pouvez charger les data requises dans l’application que vous utilisez. Elles peuvent, par exemple, vous permettre de proposer une solution efficace au public au bon moment, ce qui optimise l’expérience globale. Grâce aux outils de Reverse ETL, les équipes data se concentrent sur des questions plus complexes, comme le maintien d’une qualité élevée des data, la mise en œuvre de politiques de sécurité et de confidentialité, ainsi que le choix des mesures et des informations les plus pertinentes pour les objectifs et les défis de l’entreprise.

4) Réplication

La réplication de data désigne le processus de stockage et de conservation de plusieurs copies de vos data importantes sur d’autres systèmes. Les entreprises assurent ainsi une disponibilité et une accessibilité élevées des data à tout moment, puis extraient et récupèrent les data, et ce même en cas de catastrophe imprévue ou de perte de data.

La réplication de data permet d’étendre le partage des data entre les systèmes et de répartir la charge du réseau entre les systèmes multisites mettant les data à disposition sur plusieurs hôtes ou centres dédiés. Les équipes d’analyse distantes prennent ainsi part à des projets de veille stratégique. La réplication de data peut prendre différentes formes : la réplication totale permet aux utilisateurs de conserver une copie de l’ensemble de la database sur plusieurs sites ; la réplication partielle permet aux utilisateurs de ne répliquer qu’une partie de la database vers une destination choisie.

La réplication de data est une opération complexe sur le plan technique. Elle présente des avantages en termes de prise de décisions, mais aussi des inconvénients. Il arrive que certains ensembles de data soient désynchronisés les uns des autres à la suite de la réplication de data provenant de sources multiples à différents moments.  Évitez ces obstacles en optant pour une méthode de réplication qui répond à vos besoins.

5) Synchronisation (CDC)

La synchronisation des data est un processus continu qui consiste à mettre à jour automatiquement les changements entre deux appareils ou plus afin de préserver la cohérence des systèmes. Face à l’élargissement de l’accès aux appareils mobiles et aux data sur le cloud, la synchronisation des data est elle aussi de plus en plus importante. Il est possible de réaliser les mises à jour en temps réel en envoyant des data de la source à la réplique, ou à des intervalles prédéterminés en extrayant des data de la source. Il convient de mettre à jour les data répliquées pour que les utilisateurs et les applications accèdent aux informations les plus récentes. Il est possible de mettre à jour la database répliquée en direct (push) ou par lots (pull).

Vous pouvez utiliser l’outil Change Data Capture pour synchroniser immédiatement de nouvelles data pour de nombreuses databases relationnelles. Grâce à Change Data Capture (CDC), seules les data sources qui ont été mises à jour sont localisées, capturées puis transférées vers le système cible. CDC peut également servir à réduire le nombre de ressources nécessaires à l’étape d’« extraction » de l’ETL. Il est clair que le cas d’utilisation a un impact significatif sur la complexité de la synchronisation et le type de synchronisation choisi. La quantité de data, leur modification, la synchronisation synchrone ou asynchrone, le nombre d’appareils ainsi que le choix d’une architecture client-serveur ou pair-à-pair sont autant de facteurs qui l’influencent.

À quoi sert le déplacement de data?

Le paysage applicatif et l’architecture informatique de votre organisation sont en constante évolution ; votre entreprise a donc besoin de data plus pertinentes et précises issues de nombreuses sources. En d’autres termes, votre entreprise orientée data a besoin de solutions de déplacement de data sûres et efficaces pour transférer des data de manière transparente et sécurisée entre vos systèmes existants sans interférer avec les activités de l’organisation.

La plupart des entreprises modernes s’appuient sur les big data, qui fonctionnent en permanence. Ces processus doivent donc être bien établis et fluides, et ce que les data soient transférées des entrées vers un data lake, d’un référentiel à un autre, d’un datawarehouse à un datamart, ou sur ou dans le cloud. Les entreprises qui n’ont pas de solide plan de migration des data risquent de dépasser leur budget, de créer des processus de data trop lourds ou de découvrir que leurs opérations dédiées ne sont pas à la hauteur. Le succès de votre entreprise dépend donc de votre capacité à transformer et à déplacer des data. Le renforcement et la modernisation de ces capacités sera un atout pour l’ensemble de vos opérations informatiques.

Le déplacement de vos data présente de nombreux avantages, comme l’optimisation de la précision et de la sécurité. Les entreprises doivent déplacer leurs data pour différentes raisons, comme indiqué ci-dessous :

• Archivage des data : vous avez besoin de solutions proactives pour vous assurer que vos progrès se poursuivent à mesure que vos databases évoluent. Grâce aux solutions de déplacement de data, vous accédez à des outils de planification sophistiqués qui vous permettent de gérer activement la mise à l’échelle des databases tout en garantissant le bon fonctionnement de votre entreprise. Elles favorisent également de futurs audits et une certaine traçabilité du respect des normes réglementaires en matière de saisie de data.

• Réplication de database : le déplacement de data permet d’atteindre facilement et efficacement les objectifs si vous devez optimiser l’utilisation des ressources distribuées, effectuer des analyses plus rapides à différents endroits ou répliquer les data d’une database en vue d’une reprise après sinistre.

• Stockage des data cloud : dans un monde orienté data, les entreprises doivent s’assurer que leurs datawarehouses disposent des data les plus récentes et les plus pertinentes provenant de tous les secteurs de leur organisation, y compris les databases existantes et les plates-formes conventionnelles. Les techniques de déplacement de data aident les entreprises à faire passer leurs sources dédiées traditionnelles dans un environnement de stockage de data sur le cloud et à les déplacer vers celui-ci.

• Déplacement de data hybride : grâce au transfert des data locales vers le cloud, votre entreprise profite de services flexibles à la demande, obtient des informations plus utiles et améliore la prise de décisions. Ce processus simplifie également le déplacement de data des applications cloud vers l’ordinateur central. Le système de l’entreprise a donc accès à des data plus complètes.

Pourquoi avez-vous besoin d’un outil de déplacement de data?

Elles s’appuient sur les outils et les technologies de déplacement de data afin de satisfaire à l’ensemble des exigences de consommation de data pour les applications critiques, alors que les volumes de data ne cessent d’augmenter. Vos analystes commerciaux, experts en marketing, vendeurs et data scientists peuvent tous utiliser divers outils et méthodes innovants afin d’évaluer et d’utiliser les data. Vous devez trouver une méthode garantissant le transfert des data entre les systèmes en temps réel pour en tirer le meilleur parti. Il est possible de les transférer d’un système de stockage à l’autre à l’aide d’outils de déplacement de data. Il convient pour cela de collecter, de préparer, d’extraire et de modifier les data afin de s’assurer que leur format est adapté à leur nouvel emplacement de stockage.

Les entreprises disposent d’un large éventail d’outils de déplacement de data.  La création et le codage manuel d’outils de déplacement de data sont coûteux et chronophages : de nombreuses entreprises se tournent donc vers les solutions ponctuelles de leur fournisseur de cloud, car elles permettent de transférer les data rapidement. Quatre options principales s’offrent aux entreprises pour déplacer les data :

• Le codage manuel est encore utilisé, même s’il s’agit de la méthode la moins efficace et la moins rentable de transfert des data. Les équipes ne sont pas en mesure de répondre aux exigences actuelles en matière de data en temps réel.
• Une licence de database est souvent dotée d’outils de réplication de database intégrés et simples d’utilisation. Ils ne proposent toutefois que rarement des fonctions de transformation ou de visibilité et ne sont capables de répliquer les data que dans un seul sens.
• Les organisations peuvent copier des data, souvent à l’identique, d’une database ou d’un autre magasin de data à l’autre à l’aide d’un logiciel de réplication de data. Cette méthode est utile pour la sauvegarde et le basculement, mais très limitée lorsque les data sont transférées vers un nouveau système dont les exigences architecturales et les modes d’utilisation diffèrent de ceux de l’ancien.
• Le rôle des plateformes d’intégration de data est d’ingérer et d’intégrer en permanence les data pour les exploiter dans des applications analytiques et opérationnelles. Elles rationalisent et transforment les data en vue de leur consommation dans le système cible.

Continuez de lire ce guide afin d’en savoir plus sur les meilleures alternatives aux outils de déplacement manuel de data permettant de rationaliser vos flux de data et d’améliorer la productivité de votre équipe.

Meilleurs outils de déplacement de data (Fivetran)

Le développement des outils de déplacement de data en partant de rien et le codage manuel demandent beaucoup d’efforts et de temps. C’est à ce stade que les outils d’automatisation du mouvement de data rationalisent leur transmission tout en améliorant l’efficacité et en réduisant les coûts. L’outil Fivetran en est le parfait exemple, et il est d’ailleurs très apprécié, car il aide les entreprises à automatiser l’extraction et le chargement des data dans leurs datawarehouses sur le cloud. Fivetran réduit considérablement les tâches de développement et d’administration que les équipes d’ingénierie data effectuent habituellement afin d’intégrer leurs sources de data à leurs nombreuses destinations. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur les tâches prioritaires pour l’entreprise.

En tant que fournisseur d’ETL, Fivetran propose des fonctionnalités de transformation utilisant des packages de transformation dbt Core ainsi que des transformations SQL fondamentales. L’outil charge des data dans différents warehouses dédiés, notamment Redshift, BigQuery, Azure, Databricks et Snowflake. Il est également lié à plus de 150 sources de data adaptées à de nombreux cas d’utilisation. Grâce à la « Fonction connecteur » de l’outil, les programmeurs peuvent également créer des connecteurs de data spécifiques pour les API REST qui ne figurent pas dans leur liste de connecteurs déjà disponibles.

Il est possible d’accéder aux data et de les organiser en toute simplicité grâce à la maintenance automatisée des schémas et aux outils d’optimisation de la vitesse de Fivetran. Les activités à petite échelle permettent donc de traiter les data dès qu’elles sont chargées. Plus de 50 modèles data prédéfinis répondent aux besoins analytiques courants, notamment des banques et du marketing en ligne. C’est la solution idéale pour les entreprises qui souhaitent déployer efficacement des mouvements de data de la source à la cible. Leurs ingénieurs se concentrent ainsi sur des tâches plus importantes et non pas sur la gestion des flux de data de la source à la destination.

Avantages du déplacement de data à l’aide de Fivetran

Maintenant que vous connaissez les fonctionnalités de Fivetran, voyons ce qui fait la si grande popularité de cet outil sur le marché.

• Intégration simplifiée des sources de data : grâce à Fivetran, traitez directement depuis votre navigateur des data consolidées à partir de plusieurs sources. Grâce à de solides connecteurs prédéfinis, vous pouvez synchroniser, répliquer et migrer vos data en toute transparence à partir de nombreuses sources SaaS.

• Réplication de data en temps réel : les entreprises doivent être en mesure de maintenir des processus efficaces de déplacement de data et de mettre à jour uniquement les enregistrements de data qui ont été modifiés. Elles peuvent utiliser Fivetran pour répliquer, traiter et recueillir des data à partir de différentes sources et les transférer vers de nombreuses destinations, y compris les datawarehouses et les databases.

• Synchronisation efficace des data : Fivetran propose de nombreuses options de transformations offrant un contrôle total aux entreprises. Votre entreprise peut ainsi recueillir facilement tous les packages de data modifiés et réaliser des mises à jour incrémentielles plus efficaces, puis adapter vos processus de synchronisation des data à vos besoins.

• Prise en charge du suivi des événements : afin de charger les événements dans votre destination, Fivetran s’interface avec différents services qui recueillent les événements fournis par votre site Web, votre application mobile ou votre serveur. Il prend en charge les bibliothèques de suivi d’événements suivantes : Segment, Webhooks, Apache Kafka, Snowplow Analytics (open-source), Amazon Kinesis Firehose et Kinesis Firehose.

• Totalement sécurisé : Fivetran accorde une grande importance à la confiance de ses clients. L’entreprise sait que la sécurité des data client est essentielle pour les principes et les modèles commerciaux de ses clients. Elle assure la sécurité et la confidentialité de l’ensemble des data. Fivetran répond aux exigences de sécurité élevées grâce au cryptage des data en transit et au repos, en appliquant les normes d’audit SOC 2 et en proposant les services d’un personnel d’assistance disponible 24 heures sur 24 heures.

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Conclusion

Ce guide complet donne une vue d’ensemble du déplacement de data et décrit ses avantages. Vous avez également vu les différents types de méthodes de déplacement de data et découvert Fivetran, l’un des outils dédiés les plus populaires du marché.

En conclusion, la puissance d’exception du déplacement de data et les nombreux avantages qui en découlent en font une capacité centrale essentielle pour toute organisation. Faites confiance à Fivetran pour un déplacement performant, sécurisé et fiable de vos big data. Il s’agit en effet d’une solution unique pour tous vos besoins en matière de mouvements de data. Fivetran présente d’autres fonctionnalités et avantages que ceux décrits ci-dessus. Apprenez-en davantage ici.