Qu'est-ce que l'intégration des données ?

L'intégration de données implique plusieurs techniques pour gérer les données structurées, non structurées, par lot et par flux :

• ETL et ELT : déplacez et transformez les données pour assurer leur cohérence dans un entrepôt de données ou un lac de données.
• Virtualisation des données : accédez aux données de plusieurs sources, sans les déplacer.
• Capture des données modifiées (CDC) : capturez et répliquez les modifications apportées aux sources en temps réel.
• Pipelines sans serveur : utilisez des architectures sans serveur pour éliminer les frais généraux liés à la gestion des clusters et effectuer un scaling automatique en fonction des charges de travail d'entreprise.

Les plates-formes d'intégration de données modernes ont évolué au-delà du simple processus ETL pour inclure les éléments suivants :

• Plates-formes de données autonomes : systèmes sans serveur tels que BigQuery qui automatisent l'ensemble du cycle de vie, de l'ingestion des données au machine learning en passant par les insights d'IA.
• Catalogues IA universels : hubs centraux comme Dataplex Universal Catalog qui permettent aux équipes de découvrir, de gouverner et de fournir des sémantiques aux agents IA dans des silos de données distribués.
• Moteurs de traitement sans serveur : outils comme Spark sans serveur qui permettent aux ingénieurs en données d'exécuter des jobs de traitement complexes, sans gérer les clusters sous-jacents.
• Tables de lakehouse ouvertes : technologies telles que BigLake, qui fournissent des tables Apache Iceberg entièrement gérées, permettant l'interopérabilité entre différents moteurs Open Source.
• Services de streaming et de CDC : outils de capture des données modifiées (CDC) sans serveur comme Datastream pour la réplication et la synchronisation des données en temps quasi réel.