Quel est le processus de transformation des données SaaS ?

Le premier processus de la transformation des données SaaS est l'identification des systèmes source et cible. Deuxièmement, les données sont transférées du système source et converties dans un autre format utilisable dans le système cible. Enfin, les données sont transférées vers le système cible et vérifiées pour confirmer leur exactitude.

Dans un pipeline ETL, le premier processus est l'extraction des données des systèmes sources. Cela inclut la connectivité des données à un certain nombre de bases de données, d'API ou de systèmes de fichiers afin de collecter les données requises. Lorsque les données sont extraites, elles passent à l'étape de transformation. Cela implique le nettoyage, le filtrage et la validation des données pour arriver à un ensemble de données cohérent. Les données transformées sont ensuite déplacées vers le référentiel cible qui peut être un entrepôt de données, un lac de données ou toute autre plateforme analytique.

Par exemple, dans une application SaaS où les commandes des clients sont enregistrées, le pipeline ETL de données fera une copie de l'enregistrement des commandes et traitera cet enregistrement en éliminant les entrées en double, en formatant l'enregistrement dans des formes appropriées pour l'analyse puis en chargeant les données transformées dans un référentiel de données. Dans les environnements SaaS, les processus ETL sont réguliers et fréquemment automatisés pour garantir que le système cible est mis à jour en permanence.

Bien que la transformation des données SaaS et les pipelines ETL semblent présenter de nombreux avantages, il est essentiel de prendre en compte leurs inconvénients. De cette façon, les organisations prennent connaissance de ces limites et s'efforcent de minimiser ces risques qui pourraient affecter leurs opérations d'une manière ou d'une autre.

• Gestion du volume de Big Data : En utilisant l'ampleur du volume de données volumineuses affecte les outils et processus ETL traditionnels car ils sont difficiles à contenir en raison de leur taille. Les solutions de transformation de données SaaS doivent gérer de grandes données sans introduire de problèmes liés aux performances.
• Latence du réseau : Elle nécessite des connexions réseau haut débit pour transférer une grande quantité de données. La latence du réseau, en particulier pour les transferts de données volumineux entre différentes régions, peut être un aspect pertinent à prendre en compte lorsqu'il s'agit de l'efficacité de la transformation des données SaaS.
• Comprendre les besoins de l'entreprise :  Pour développer une solution ETL, les organisations doivent avoir une bonne compréhension de leurs besoins commerciaux et de leurs systèmes sources. Sans une compréhension approfondie, il peut être difficile de déterminer les exigences spécifiques de transformation et d'intégration des données.
• Conception du pipeline ETL : Établir une base ETL solide est indispensable pour traiter les données rapidement et tirer le meilleur parti du processus. Les outils ETL SaaS doivent fournir des solutions qui peuvent être ajustées pour permettre l'hébergement de différentes sources de données et différentes approches de transformation des données.
• Optimisation du flux de travail ETL : L'opération ETL est optimale lorsque des moyens optimaux de gérer les défis tels que l'authentification des données et l'intégration d'un traitement des données amélioré dans les processus ETL sont abordés. Les plateformes ETL SaaS doivent permettre une facilité d'utilisation et doivent également intégrer des fonctionnalités de gestion des données efficaces et pratiques.
• Sécurité et est indispensable:  Le traitement des données personnelles identifiables via des plateformes SaaS nécessite des considérations en matière de confidentialité et de sécurité. Il est important que les organisations tiennent compte des approches de sécurité ainsi que de la norme de conformité offerte par les fournisseurs SaaS potentiels pour obtenir le meilleur résultat en termes de Sécurité des données et politiques réglementaires.

Voici les étapes à suivre pour terminer le processus.

1. Tout d'abord, identifiez les exigences relatives au traitement des données de votre entreprise. Réfléchissez aux questions suivantes :

• Que doit-on faire précisément avec vos données ?
• À quelle fréquence devez-vous les traiter ?
• Comment les données traitées seront-elles appliquées ?

2. Étudiez différents outils de transformation de données SaaS et de pipeline ETL présents sur le marché. Évaluez-les en fonction de :

• Caractéristiques
• Structures de coûts
• Ajustabilité
• Compatibilité avec les systèmes existants

3. Évaluez chacune des solutions potentielles par rapport à vos exigences initiales. Consultez les avis des utilisateurs et les spécifications techniques pour obtenir plus d'informations et tenez compte des facteurs clés tels que :

• La nature en temps réel des capacités de traitement.
• Capacité à prendre en charge les données au fur et à mesure de l'avancement du projet.
• Crédibilité des processus ELT automatisés

4. En cas de doutes sur des aspects techniques, n'hésitez pas à contacter des spécialistes informatiques ou vos collègues. Leurs opinions peuvent avoir un impact sur votre processus de prise de décision.