Les 20 premiers outils d'ingestion de données en 2025 : Le guide ultime

4. Google Cloud Dataflow

Dataflow est un service Google Cloud entièrement géré pour le traitement des flux et des lots. Il peut gérer des pipelines de données simples, tels que le déplacement de données entre les systèmes à intervalles réguliers, ainsi que des pipelines avancés en temps réel. 

En outre, l'outil est hautement évolutif et permet une transition transparente entre le traitement par lots et le traitement en flux lorsque cela est nécessaire.

Google dataflow s'appuie sur Apache Beam. Vous pouvez donc coder des pipelines d'ingestion à l'aide des SDK Beam. En outre, l'outil propose des modèles de flux de travail prédéfinis pour créer instantanément des pipelines. Les développeurs peuvent également créer des modèles personnalisés et les mettre à la disposition des utilisateurs non techniques pour qu'ils les déploient à la demande. 

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF ) est le service cloud de Microsoft qui permet d'ingérer des données provenant de sources multiples. Il est conçu pour créer, planifier et orchestrer des flux de travail afin d'automatiser le processus. 

L'ADF lui-même ne stocke aucune donnée. Il prend en charge le mouvement des données entre les systèmes et les traite par le biais de ressources informatiques sur des serveurs distants. 

La plateforme dispose de plus de 90 connecteurs intégrés pour relier diverses sources de données, notamment des magasins de données sur site, des API REST et des serveurs cloud. Ensuite, le composant "activité de copie" copie les données de la source vers le puits. 

Si vous utilisez déjà les services Microsoft pour d'autres opérations de données, Azure Data Factory est une solution unique pour vos besoins en matière d'ingestion de données. Notre tutoriel tutoriel Azure Data Factory vous guide dans la mise en place de flux d'ingestion de données sur Azure.

Expérience de l'interface utilisateur d'Azure Data Factory et de Synapse Analytics. Image source : Microsoft Learn

6. Talend

Talend est une plateforme d'intégration de données de bout en bout en open-source. Il facilite l'élaboration de flux d'ingestion de données en proposant des composants de type "glisser-déposer" pour connecter différentes sources et destinations. 

Talend est connu pour déplacer les données entre les systèmes tout en maintenant la qualité. Son ensemble robuste d'outils de qualité des données garantit l'exactitude des données lors de l'ingestion. En outre, les capacités de surveillance intégrées permettent de respecter les règles de sécurité et de gouvernance des données.  

7. Fivetran

Fivetran est une plateforme d'intégration de données très répandue qui automatise les tâches liées aux ELT. Il fournit des données ininterrompues en s'adaptant automatiquement aux changements de format des données. Cette fonction permet également de maintenir l'exactitude des données grâce au mappage des schémas lors de l'ingestion. 

Le principal avantage d'outils tels que Fivetran est qu'ils ne nécessitent aucune maintenance. La gestion et la surveillance automatiques des schémas permettent d'entretenir les pipelines de manière autonome. 

De plus, l'outil comprend des capacités CDC (change data capture), ce qui garantit que la destination reste à jour en temps réel. 

Pour ceux qui ne le savent pas, le CDC désigne le processus d'identification des mises à jour récentes d'une base de données et leur prise en compte dans la destination en temps réel.

8. Airbyte

Airbyte est un autre outil d'ingestion de données open-source figurant sur la liste. Il s'agit de la plateforme d'intégration de données la plus populaire, utilisée par plus de 3 000 entreprises. 

Avec plus de 300 connecteurs préconçus, Airbyte offre le support le plus complet pour diverses connexions de source et de destination. De plus, comme il s'agit d'un logiciel libre, vous pouvez fouiller dans le code de ces connecteurs et les personnaliser. Si votre cas d'utilisation n'est pas couvert, vous pouvez écrire votre propre connecteur source. 

Airbyte nécessite une expertise technique pour mettre en place et maintenir les pipelines, en particulier les connecteurs personnalisés. Cependant, il existe des plans payants avec des services entièrement gérés et une assistance dédiée.

L'interface utilisateur d'Airbyte. Image source : Airbyte GitHub

9. Informatica

Le cloud de gestion intelligente des données d'Informatica contient une suite d'outils permettant de simplifier l'ingestion des données. Son outil " Data Loader " ne prend que quelques minutes pour charger les données de plus de 30 services cloud. 

Informatica dispose également d'un outil d'intégration d'applications qui permet de connecter des systèmes logiciels disparates, sur site ou dans le cloud. Sa plateforme d'intégration de données dans le cloud est bien conçue pour l'ingestion de données haute performance avec ETL/ELT.  

Conçu pour traiter des données en lots et en temps réel, Informatica permet d'ingérer tout type de données provenant de bases de données relationnelles, d'applications et de systèmes de fichiers. En outre, la plateforme offre des capacités d'IA telles que CLAIRE Engine, qui analyse les informations de métadonnées et suggère des ensembles de données pertinents pour vos besoins en matière d'ingestion de données. 

10. Apache Flume

Apache Flume est un service distribué et fiable qui permet de charger des données de journalisation vers des destinations. Son architecture flexible est spécialement conçue pour les flux de données en continu, par exemple de plusieurs serveurs web vers HDFS ou ElasticSearch en temps quasi réel. 

L'agent Flume est le principal composant responsable des mouvements de données. Il est composé d'un canal, d'un puits et d'une source. Le composant source prélève les fichiers de données à partir des données source, et le puits assure la synchronisation entre la destination et la source. Plusieurs agents Flume peuvent être configurés pour l'ingestion parallèle de données lors de la diffusion de gros volumes de données.

Apache Flume est connu pour sa tolérance aux pannes. Grâce à de multiples mécanismes de basculement et de récupération, Flume garantit une ingestion de données cohérente et fiable, même en cas de défaillance.  

11. Point

Stitch est un outil d'ETL dans le cloud simple et extensible. Bien qu'il ne dispose pas de capacités de transformation personnalisées complexes, il est parfait pour les tâches d'ingestion de données. 

Comme d'autres outils ETL d'entreprise, Stitch offre une gamme de connecteurs à plus de 140 sources de données, généralement à partir d'applications SaaS et de bases de données vers des entrepôts de données et des lacs. Pour les flux d'ingestion de données personnalisés, Stitch s'intègre à Singer, ce qui vous permet de créer des connecteurs personnalisés.

Interface utilisateur pour l'extraction des données de points de suture. Image source : Documentation sur le point

12. StreamSets

StreamSets, racheté par IBM, est un moteur d'intégration de données open-source pour les données de flux, de lots et de CDC. Sa fonction "Collecteur de données" propose des connecteurs de sources par glisser-déposer pour les plateformes cloud, telles que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, ainsi que pour les systèmes sur site. 

Vous n'avez pas besoin d'expertise informatique pour créer ou éditer des pipelines d'ingestion de données - l'interface utilisateur du collecteur de données par glisser-déposer est très intuitive. 

StreamSets est un outil indépendant de la plateforme qui permet aux utilisateurs de construire des pipelines de collecte de données adaptés à de multiples environnements avec un minimum de reconfiguration. En plus des collecteurs de données, la plateforme dispose de transformateurs de données fonctionnant sur Apache Spark pour les transformations de données complexes. 

13. Apache Beam

Apache Beam est une solution unifiée qui fournit un modèle de programmation unique pour les cas d'utilisation en mode batch et en mode streaming. Il fonctionne de manière transparente avec les plateformes cloud telles que Google Cloud Dataflow, Apache Flink et Apache Spark. 

Pour l'ingestion de données en temps réel, vous pouvez définir des fenêtres fixes, glissantes et de session afin de regrouper et de traiter rapidement les données.

Apache Beam se distingue par sa flexibilité. Il permet de définir des pipelines dans n'importe quel langage de programmation et de les exécuter sur plusieurs moteurs d'exécution.

14. Données Hevo

Hevo Data est une plateforme entièrement gérée, sans code, qui permet de transférer des données de plus de 150 sources vers la destination de votre choix. L'outil ne se contente pas de gérer l'ingestion des données, il les transforme également pour qu'elles soient prêtes à être analysées. 

La plateforme détecte automatiquement le schéma des données entrantes et le fait correspondre au schéma de destination, ce qui offre une grande flexibilité. 

Hevo data offre également une architecture robuste et tolérante aux pannes, garantissant l'absence de perte de données lors de l'ingestion des données. Dans l'ensemble, Hevo Data est le choix idéal pour les applications de streaming et d'analyse en temps réel. 

Interface utilisateur des données Hevo. Source de l'image : Documentation Hevo

15. Segment

Segment est une plateforme de données clients qui fournit des données clients propres et transformées à des fins d'analyse. La plateforme est spécialisée dans la collecte de différents types de données clients, telles que les interactions, les impressions, les clics et d'autres données comportementales.

L'API de cursus de l'outil recueille des données d'événements provenant de plusieurs sources, notamment les mobiles, le web et le serveur. En quelques clics, les données peuvent être intégrées à plus de 450 applications.

Les données collectées par Segment sont accessibles aux utilisateurs via des requêtes SQL, tandis que les programmeurs peuvent accéder aux données en temps réel à l'aide de commandes curl. 

16. Matillion

Matillion est une plateforme d'intégration de données cloud-native conçue pour déplacer et transformer les données au sein du cloud. Il est mieux conçu pour les puissants entrepôts de données dans le cloud comme Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery.

La plateforme propose un large éventail de connecteurs préconstruits pour les sources de données dans le cloud et sur site, notamment les bases de données, les applications SaaS, les plateformes de médias sociaux, etc. 

En mettant l'accent sur la performance, Matilion offre également de fortes capacités de transformation pour nettoyer et préparer les données en vue d'une analyse plus approfondie. 

17. Keboola

Keboola, spécialement conçu pour effectuer des transformations complexes (), offre des possibilités d'ingestion de données personnalisées. Avec plus de 250 intégrations intégrées entre les sources et les destinations, il automatise l'ingestion des données en quelques clics.

Keboola supporte à la fois les flux de données en batch et en temps réel pour importer les données de l'entreprise. Cependant, en cas d'ingestion de données en temps réel, vous devez avoir des compétences en codage pour mettre en place des webhooks. 

Flux de données Keboola. Source de l'image : Keboola

18. Chasse-neige

Snowplow est une plateforme de collecte de données de nouvelle génération qui capture et traite des données d'événements provenant de diverses sources. Elle est spécialisée dans la collecte de données comportementales des clients et leur préparation pour une analyse avancée de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Snowplow utilise en interne des trackers et des webhooks pour collecter des données en temps réel. 

Les trackers sont des bibliothèques ou des SDK qui peuvent être intégrés dans des applications mobiles, des sites web et des applications côté serveur. Ils recueillent des informations sur les événements, comme les interactions avec les utilisateurs, les clics et les mentions spéciales, et les envoient à des collecteurs. Les collecteurs font ensuite passer les données par le processus d'enrichissement avant de les envoyer à l'entrepôt de destination.

19. IBM DataStage

IBM DataStage est une plate-forme d'intégration de données de pointe conçue pour les opérations ETL et ELT. Sa version de base est disponible sur site, mais pour faire l'expérience de l'échelle et de l'automatisation grâce au cloud, mettez-la à niveau vers DataStage for IBM Cloud Pak®. 

Son vaste ensemble de connecteurs et d'étapes préconstruits automatise le mouvement des données entre plusieurs sources cloud et entrepôts de données.

Pour ceux qui ont mis en place leur architecture de données sur l'écosystème IBM, DataStage est l'outil de référence pour l'ingestion de données. Il s'intègre à d'autres plateformes de données IBM, telles que Cloud Object Storage et Db2, pour l'ingestion et la transformation.

20. Alteryx

Alteryx est connun pour ses outils d'analyse et de visualisation des données. Avec plus de 8000 clients, il s'agit d'une plateforme d'analyse populaire qui automatise les données et les tâches d'analyse.

Alteryx dispose d'un outil appelé Designer Cloud qui offre une interface intuitive pour construire des pipelines d'ingestion de données pour les cas d'utilisation de l'analytique et de l'IA. Il offre une connectivité à diverses sources de données, notamment les entrepôts de données, le stockage dans le cloud et les systèmes de fichiers.

Vous voulez simplifier la préparation des données et l'analyse sans codage ? Apprenez à automatiser les flux de travail avec Introduction à Alteryx et débloquez lescapacités ETL par glisser-déposer.

Interface utilisateur "glisser-déposer" d'Alteryx. Source de l'image : Alteryx

Tableau récapitulatif des outils d'ingestion de données

Critères de choix des outils d'ingestion de données

Compte tenu du grand nombre d'outils disponibles sur le marché, il peut être difficile de choisir la plateforme d'intégration de données la mieux adaptée à vos besoins. Voici une liste de quelques facteurs à prendre en compte avant d'opter pour un outil d'intégration de données spécifique.

Évolutivité

Vous pouvez facilement intégrer une feuille Excel ou un fichier CSV dans les destinations cibles. Cependant, l'ingestion manuelle de données en temps réel provenant de sources multiples et destinées à diverses destinations peut s'avérer difficile. Par exemple, les applications modernes, telles que les médias sociaux, connaissent souvent des pics de demande à certains moments et des creux à d'autres. C'est là que la fonction d'évolutivité des outils d'ingestion de données se distingue.

L'évolutivité désigne la capacité à croître ou à décroître en fonction de la demande. Cela permet à l'outil de s'adapter rapidement aux exigences croissantes des volumes de données sans compromettre les performances.

Flexibilité 

La flexibilité fait référence à la capacité de traiter des données provenant de sources et de formats différents. Les outils d'ingestion de données qui prennent en charge différentes sources de données et offrent des connecteurs personnalisés garantissent la flexibilité des systèmes d'ingestion de données.  

Par exemple, la fonction de mise en correspondance automatique des schémas détecte le schéma des données entrantes et les met en correspondance avec la destination sans les restreindre à une structure de schéma prédéfinie. Cela permet à l'outil d'ingérer des données de n'importe quel schéma.

Traitement en temps réel ou par lots

L'ingestion de données par lots permet de collecter des données selon un calendrier précis et de les mettre à jour à destination. D'autre part, l'ingestion de données en temps réel signifie le transfert de données continues avec un délai nul.

De nombreux outils d'ingestion de données prennent aujourd'hui en charge l'ingestion de données par lots et en temps réel. Toutefois, si vous traitez souvent des données en temps réel, telles que des événements clients ou des flux vidéo, choisissez un outil à haut débit et à faible latence.

Coût et licence

Les outils d'ingestion de données ont des structures tarifaires différentes. Certains proposent une tarification par paliers, tandis que d'autres suivent un modèle de paiement à l'utilisation. Ces solutions sont souvent plus rentables que les outils open-source, car les outils gratuits vous obligent à engager des experts pour permettre l'ingestion des données. Cependant, les outils open-source offrent une grande flexibilité et une personnalisation pour votre cas d'utilisation. 

Certains outils d'ingestion de données payants offrent également des fonctionnalités de niveau entreprise avec des capacités de personnalisation étendues, bien qu'ils aient un coût. Par conséquent, en fonction de votre budget et de vos besoins de personnalisation, vous devez choisir entre des plateformes payantes et des plateformes open-source.

Conclusion 

Le choix de l'outil d'ingestion de données approprié dépend de vos besoins spécifiques - que vous donniez la priorité au streaming en temps réel, au traitement par lots, à la compatibilité avec le cloud ou à la facilité d'intégration. Les outils énumérés ci-dessus offrent une variété d'options, vous aidant à rationaliser la collecte et le chargement des données dans vos systèmes de destination de manière efficace.

Si vous êtes novice en matière d'ingénierie des données et que vous souhaitez approfondir votre compréhension de la manière dont les données circulent dans les pipelines modernes, consultez le cours Introduction à l'ingénierie des données. Pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur les processus ETL et ELT en Python, ETL et ELT en Python est une excellente ressource pour acquérir une expérience pratique des techniques d'ingestion de données.