Streaming de données vs téléchargement de données : principaux cas d'utilisation

Claude Paugh
1 oct.
6 min de lecture

Dans notre paysage numérique, les données sont omniprésentes. Les organisations recherchent constamment des solutions efficaces pour les gérer et les exploiter. Le streaming et le téléchargement de données sont deux méthodes clés pour gérer et consommer les données. Chaque méthode présente des avantages et des inconvénients spécifiques et s'adapte à des scénarios spécifiques. Dans cet article, nous examinerons les meilleurs cas d'utilisation du streaming et du téléchargement de données, ainsi qu'une comparaison des performances.

Comprendre le streaming de données

Le streaming de données est un flux continu de données traitées en temps réel. Cette méthode est essentielle dans les situations exigeant des informations immédiates. Par exemple, le marché boursier utilise le streaming de données pour fournir des mises à jour instantanées des cours des actions, permettant ainsi aux traders d'agir rapidement en fonction des fluctuations du marché.

Les entreprises adoptent souvent des technologies comme Apache Kafka , AWS Kinesis et Apache Flink pour implémenter le streaming de données. Ces plateformes permettent l'ingestion et le traitement en temps réel de grandes quantités de données. Par exemple, Apache Kafka peut gérer des millions de messages par seconde, ce qui le rend idéal pour les applications à grande échelle.

Cas d'utilisation pour le streaming de données

Analyse en temps réel : Les plateformes e-commerce analysent le comportement des clients en temps réel. Par exemple, un commerçant peut constater un pic d'intérêt pour un produit spécifique lors d'une promotion. Grâce aux données en continu, il peut ajuster immédiatement ses publicités, ce qui peut augmenter les ventes jusqu'à 20 %.
Applications IoT : Les appareils connectés via l'Internet des objets (IoT) génèrent des flux de données massifs. Par exemple, les thermostats intelligents ajustent la température en fonction des données des capteurs en temps réel, optimisant ainsi la consommation d'énergie et permettant aux propriétaires de réaliser jusqu'à 10 % d'économies sur leurs factures d'énergie.
Détection des fraudes : Les services financiers utilisent la diffusion de données en continu pour surveiller instantanément les transactions. Une banque peut détecter une transaction suspecte en quelques millisecondes, ce qui lui permet de la suspendre avant que des sommes importantes ne soient perdues. Des études montrent qu'une surveillance en temps réel peut réduire les pertes frauduleuses jusqu'à 50 %.
Surveillance des réseaux sociaux : Les marques suivent les mentions et les sentiments des clients en temps réel. Une entreprise qui surveille les réseaux sociaux peut augmenter l'engagement de 30 % en répondant rapidement aux commentaires des utilisateurs, renforçant ainsi la fidélité de ses clients.

Avantages du streaming de données

Traitement en temps réel : L’avantage principal du streaming de données réside dans la vitesse à laquelle le contenu peut être consommé. À proprement parler, les opérations de streaming et de traitement par lots ne peuvent transmettre que des octets au même débit sur le réseau. Cependant, le contenu est disponible dès son arrivée pendant le streaming. Les organisations obtiennent des informations immédiates, ce qui permet une prise de décision rapide. Le streaming de données minimise le délai entre la génération et l’analyse des données, un élément crucial pour des applications comme la détection des fraudes.
Évolutivité : Les plateformes de streaming gèrent efficacement d'importants volumes de données. Par exemple, des secteurs comme la santé, où plus de 30 % des données proviennent d'appareils de surveillance en temps réel, bénéficient de cette évolutivité.

Inconvénients du streaming de données

Complexité : Construire une architecture de streaming de données peut s'avérer complexe. Les entreprises peuvent avoir besoin d'équipes spécialisées, ce qui augmente leurs besoins en ressources.
Coût : Le traitement continu des données peut engendrer des coûts opérationnels plus élevés que le traitement par lots. Les entreprises ayant des contraintes budgétaires pourraient trouver cet aspect préoccupant.
Qualité des données : Maintenir la qualité des données en temps réel peut s'avérer complexe. Des erreurs peuvent passer inaperçues jusqu'à influencer les décisions, ce qui peut entraîner des erreurs coûteuses.

Comprendre les téléchargements de données

Les téléchargements de données, également appelés téléchargements par lots, impliquent la collecte et le stockage de données volumineuses à des heures programmées. Cette méthode est efficace lorsqu'un traitement instantané n'est pas nécessaire. Par exemple, une chaîne de distribution peut télécharger chaque soir ses données de ventes quotidiennes pour analyser ultérieurement les tendances de performance.

Les organisations peuvent généralement mettre en œuvre le traitement par lots à l'aide de bases de données ou d'entrepôts de données traditionnels. Cette approche est idéale lorsque l'analyse des données en temps réel n'est pas nécessaire.

Cas d'utilisation pour les téléchargements de données

Rapports et analyses : Les entreprises utilisent couramment les téléchargements par lots pour la production de rapports périodiques. Il s'agit notamment de générer des rapports de ventes mensuels ou des évaluations de performance trimestrielles basées sur des données complètes.
Entreposage de données/Lacs de données/Lakehouses : Les entreprises consolident les données provenant de diverses sources dans un entrepôt de données centralisé. Cette pratique facilite la création de rapports historiques et l'analyse approfondie. À titre d'information, les entreprises peuvent souvent réduire le temps de récupération des données jusqu'à 40 % grâce à un entrepôt de données performant.
Sauvegarde et archivage : Le téléchargement de données est essentiel pour sauvegarder en toute sécurité les informations importantes. Par exemple, les organisations peuvent archiver les résultats des événements sportifs mensuellement afin de préserver l'historique des données.
Migration des données : lors du passage à de nouveaux systèmes, les entreprises peuvent télécharger leurs données pour assurer une transition en douceur, minimisant ainsi la perte de données et les temps d'arrêt.

Avantages des téléchargements de données

Simplicité : Le traitement par lots est plus facile à mettre en œuvre et à gérer. Les organisations disposant de ressources techniques limitées trouvent cette méthode plus accessible.
Rentabilité : Le téléchargement de données par lots est généralement moins coûteux qu'un traitement continu. Les entreprises peuvent réaliser des économies substantielles en gérant judicieusement leurs ressources.
Qualité et intégrité des données : La collecte et le traitement périodiques des données simplifient la garantie de leur qualité et de leur intégrité. Cette pratique peut renforcer la confiance dans les décisions fondées sur les données.

Inconvénients des téléchargements de données

Latence : Le traitement par lots ralentit la vitesse de consommation des données, ce qui peut entraver la prise de décision rapide, notamment dans les secteurs en constante évolution. Il est nécessaire d'attendre que l'intégralité des données soit livrée avant de les consommer.
Besoin de ressources importantes : les téléchargements par lots volumineux peuvent consommer des ressources système considérables, ce qui peut affecter les performances pendant les temps de traitement.
Informations en temps réel limitées : Le recours exclusif aux téléchargements par lots signifie que les organisations passent souvent à côté d'informations cruciales en temps réel. Cette limitation peut empêcher une réponse rapide aux évolutions du marché.

Comparaison des performances

Lors de l’évaluation des performances, différents aspects entrent en jeu :

Vitesse : Le streaming de données se distingue par la consommation en temps réel du contenu. Les entreprises obtiennent des informations en temps réel, tandis que les téléchargements par lots peuvent engendrer des retards, car l'intégralité du contenu doit être téléchargée avant d'être consommée. Comme indiqué précédemment, le débit de transmission réel sur un réseau est globalement le même pour les deux types de données.
Utilisation des ressources : le streaming exige une puissance de traitement constante, ce qui peut mettre à rude épreuve les ressources, en particulier la mémoire. En revanche, les téléchargements par lots peuvent s’exécuter pendant les périodes de faible demande.
Évolutivité : Bien que les deux méthodes soient évolutives, le streaming de données est souvent mieux adapté pour répondre aux besoins en données en temps réel, au fur et à mesure qu'ils surviennent. Le streaming est devenu l'option par défaut pour de nombreux types d'appareils afin d'obtenir des informations immédiates.

Réflexions finales

Le streaming et le téléchargement de données répondent à des objectifs distincts, chacun présentant des cas d'usage, des avantages et des inconvénients spécifiques. Le streaming est optimal pour l'analyse en temps réel, les applications IoT et la détection immédiate des fraudes. Le téléchargement, quant à lui, est particulièrement adapté à la génération de rapports, à la création d'entrepôts de données, de lacs et de maisons de données suivant un modèle d'entrepôt de données, ainsi qu'à la réalisation de sauvegardes.

Pour choisir la méthode la plus adaptée, les organisations doivent évaluer leurs besoins spécifiques, les ressources disponibles et leurs objectifs spécifiques. En comprenant les forces et les faiblesses de chaque approche, elles peuvent améliorer la gestion de leurs données et prendre des décisions éclairées et opportunes.