#Data ingestion 👉 Pourquoi Python remporte le match ?

Dans notre série sur la Modern Data Stack, nos experts EFFIDIC explorent aujourd’hui un aspect crucial : l’ingestion des données. Alors que le marché regorge d’outils, pourquoi Python reste-t-il le leader incontesté, surtout comparé à des options comme Talend et Fivetran?

📊 hashtag#Python vs. Talend & Fivetran
Talend, bien que leader il y a une décennie, souffre aujourd’hui de son approche ETL basée sur Java, gourmande en flux réseau et désormais techniquement obsolète. D’un autre côté, Fivetran se distingue par sa performance dans les grandes structures mais son coût élevé pour des connecteurs standards reste difficilement justifiable.
N’oublions pas que la Data Ingestion consiste à un transport pur et simple de la donnée, sans appliquer aucune règle de gestion ni valeur ajoutée.

🐍 Python : Le cœur de l’ingestion de données
Python est reconnu pour sa polyvalence et son efficacité dans l’ingestion de données. Voici pourquoi il est le choix de prédilection :
▶ Flexibilité : Capable de gérer divers formats de données et de s’intégrer aisément avec des outils d’orchestration, Python est idéal pour construire des pipelines de données robustes.
▶ Richesse des bibliothèques : Avec des librairies comme Pandas, SQLAlchemy et Requests, Python facilite la connexion à une multitude de sources de données.
▶ Accessibilité : Universellement connu des développeurs, Python s’aligne parfaitement avec les pratiques de devOps et s’intègre sans effort aux environnements Cloud tels qu’Azure, GCP et AWS.
▶ Ouverture vers l’IA : En choisissant Python, vous n’ouvrez pas seulement la voie à des opérations d’ingestion efficaces, mais aussi à des opportunités avancées en IA, rendant cette technologie très prisée par les Data Scientists.

Les plateformes data cloud ont déjà fait le choix de Python qu’elles interprètent nativement.

🔄 Intégration Directe dans les Clouds de Données
Aujourd’hui, des outils SaaS comme Hubspot et Salesforce permettent une ingestion directe dans des plateformes comme Snowflake.
Il y a fort à parier que cette tendance s’accélère et délègue de plus en plus la responsabilité de la Data Ingestion aux éditeurs logiciels plutôt qu’aux équipes data des clients.