La transformation digitale des entreprises exige un traitement de plus en plus fin et efficace de leurs données. Une tâche qui peut être prise en charge par des solutions de Data Factory.
Quand la Data Factory rencontre le Cloud
La plupart du temps, les solutions de Data Factory sont liées à un environnement de cloud. Cela permet à ce traitement de s’effectuer directement dans un nuage numérique sur des serveurs avec des capacités de calcul très élevées. Cette approche permet de limiter les coûts opérationnels en interne tout en améliorant les délais de traitements.
Azure Data Factory est l’une des solutions de Data Factory les plus utilisées par les entreprises du mode entier aujourd’hui. Fort d’une offre de cloud très développée et d’un nombre de datacenters élevé, Microsoft Azure propose un service très performant en termes de traitement de la data. Parmi ses clients, on peut compter le groupe Pernod Ricard ou encore la société de services financier UBS. D’autres services allient Data Factory et Cloud comme Amazon Redshirt, Stitch encore Google Dataflow.
A noter qu’il est totalement possible de souscrire, par exemple, à une offre de cloud chez Microsoft Azure, tout en utilisant les services de Data Factory de Stitch.
Extraire, charger, transformer… dans quel ordre?
Les solutions de Data Factory proposent aux entreprises de prendre en charge les problématiques liées aux données.
Elles utilisent deux types de procédés, l’Extraction-Transform- Load (ETL) et l’Extraction Load-Transform(ELT)
L’ETL et l’ELT sont nécessaires dès qu’on parle de data preparation! En effet, les sources d’informations utilisent rarement des formats similaires ou compatibles. Par conséquent, on doit nettoyer, enrichir et transformer les sources de données avant de les intégrer dans un tout analysable. Il sera alors plus simple de comprendre les données pour en tirer des informations.
Qu’il s’agisse d’ETL, comme Talend Cloud, ou d’ELT, le processus de transformation / intégration des données comprend les trois étapes suivantes:
- Extraire : extraction des données source de la base de données ou de la source de données d’origine.
- Transformer : La transformation fait référence au processus de modification de la structure de l’information. Ainsi, elle s’intègre au système de données cible et au reste des données de ce système.
- Chargement (Load) : processus de dépôt des informations dans un système de stockage de données.
Avec le principe « ETL », les données vont dans une zone de transit temporaire. Avec l' »ELT », elles entrent immédiatement dans un système de stockage de lac de données. Ce dernier a donc tendance à garder la data d’origine inchangée. Ce qui est pratique pour des changements ultérieurs de règles de transcodification.
La data factory aide à contrôler son activité et prendre la bonne décision
Une fois le process achevé, la Data Factory offre également des services d’analyses prédictives à partir des données extraites et traitées. En croisant les historiques de données en temps réel, ces solutions peuvent détecter des patterns, et les transformer en élément de décision stratégique. Grâce au développement de pipeline de flux de données, la Factory peut faire des analyses très rapides et claires. Amélioration de l’expérience client, optimisation de la gestion des stocks, maintenance prédictive, ce ne sont que quelques exemples des bénéfices que vous pourrez récolter grâce à la Data Factory.
De plus, le Big data peut aider considérablement une entreprise à contrôler son activité. Elle permet de mieux connaître sa clientèle, réduire ses coûts ou améliorer son chiffre d’affaires. Pour arriver à de tels résultats, une société doit cependant apprendre à collecter, traiter et analyser correctement des données pour en trier des enseignements intéressants. Un chantier qui peut paraître colossal et qui demande une réelle expertise. C’est pourquoi il est parfois nécessaire d’avoir recours à des plate-formes extérieures pour tirer le meilleur parti de ces données.
Quelle que soit la solution privilégiée, la Data Factory de Microsoft se pose comme un moyen efficace de booster vos projets « data » en optimisant le traitement de vos données. Que ce soit avec cette solution ou d’autre, veillez en tout cas à bien garder en tête l’importance de la qualité de vos données!
Les sujets qui m’intéressent le plus sont Data, Organisation et Temps Réel !
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