Introduction
Stitch data loader est l’outil de collecte de données qui fait partie de la suite Talend Data Fabric. Cette solution facilite le transfert sécurisé des données depuis différentes sources vers des destinations spécifiques.
Stitch agit comme un maillon essentiel dans le processus global de gestion de données au sein de Talend Data Fabric. Il simplifie la collecte et le transfert des données, contribuant ainsi à une intégration fluide avec les fonctionnalités avancées de la suite pour une gestion complète et efficace.
Le processus de réplication de Stitch se compose de trois phases distinctes :
- Extract : Stitch extrait les données de vos sources de données et les conserve dans le pipeline de données de Stitch via l’API d’importation.
- Prepare : les données sont légèrement transformées pour assurer la compatibilité avec la destination.
- Load : Stitch charge les données dans votre destination.
L’utilisation de Stitch requiert préalablement la création d’un compte sur : https://www.stitchdata.com/.
Dans cet article nous allons détailler les étapes du processus de réplication de Stitch ainsi que les points forts et faibles de l’outil.
Figure 1 – Plateforme Stitch Data Loader
Qu’est-ce que Stitch Data loader ?
Stitch est une plateforme axée sur le cloud destinée à l’acheminement agile des données. En tant que service ETL à la fois simple et robuste, Stitch se connecte à diverses sources – des bases de données telles que MySQL et MongoDB aux applications SaaS telles que Salesforce et Zendesk – et réplique ces données vers la destination de votre choix.
Zoom sur les étapes du processus de réplication Stitch
Extrait :
Le processus réplication commence par « l’extraction de données ». Ici, les données sont collectées à partir d’une intégration en configurant divers paramètres de réplication tels que la fréquence de l’extraction, les données à extraire, la manière dont les données sont extraites et le choix de votre destination.
Figure 2 – Choix d’une intégration
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Figure 3 – Choix d’une destination
Figure 4 – Extraction de données
Prépare :
La deuxième étape du processus de réplication est désignée sous le nom de « Prépare ». Au cours de cette étape, les données extraites sont placées en mémoire tampon au sein du pipeline de données interne de Stitch, offrant durabilité et disponibilité élevée. Cette préparation vise à faciliter leur chargement ultérieur.
Il est important de savoir que Stitch n’effectue pas de transformations importantes, il s’assure uniquement que les données chargées sont utiles et compatibles avec votre destination. Les transformations effectuées par Stitch dépendent de la destination que vous choisissez.
Figure 5 – Vue d’ensemble du pipeline de données Stitch
Charge
La phase ultime du processus de réplication est désignée sous le nom de « Chargement ». Pendant cette phase, les données préparées subissent des transformations pour s’adapter à la structure de la destination, puis elles sont chargées.
Figure 6 – Chargement de données dans la destination
Les avantages et inconvénients de Stitch Data Loader
Avantages
- Facilité d’utilisation : Interface conviviale et configuration simple
- Intégration facile avec diverses sources de données, telles que bases de données, API, etc.
- Gestion automatisée : Extraction, transformation et chargement automatisés des données.
- Sécurité des données : Les données sont chiffrées et les connexions sont sécurisées.
Inconvénients
- Dépendance aux connexions Internet : Le fonctionnement de Stitch nécessite une connexion Internet constante
- Coût : Stitch peut entraîner des frais, notamment en fonction du volume de données et du niveau de service choisi.
- Limitations de personnalisation : Certaines transformations et ajustements avancés peuvent nécessiter des outils supplémentaires.
- Limitations de traitement en temps réel : Stitch se concentre davantage sur le traitement par lots, ce qui peut ne pas convenir à toutes les situations.
CONCLUSION DE L’EXPERT
Talend Data Fabric permet grâce à sa nouvelle solution d’intégration de données « Stitch » de simplifier le processus d’ETL et améliorer l’efficacité de la gestion des données.
Son approche automatisée, sa facilité d’utilisation et sa prise en charge de diverses sources et destinations en font une option attrayante pour les entreprises cherchant à rationaliser leurs flux de données.
Cependant, il est important d’évaluer attentivement les besoins spécifiques de votre entreprise pour déterminer si Stitch répond à ces exigences de manière optimale.
