Section 12.3.1 : Fivetran — Ingestion de données
🎯 Objectif pédagogique
Comprendre et utiliser Fivetran pour l'ingestion automatisée de données : connecter des sources de données à un data warehouse, synchroniser automatiquement, et maintenir la qualité des données.
Le problème de l'ingestion
Les données d'une entreprise sont éparpillées : CRM (HubSpot), ads (Google Ads), site (Google Analytics), support (Zendesk), facturation (Stripe). Pour les analyser ensemble, il faut les centraliser dans un data warehouse.
Fivetran : le pipeline automatique
Fivetran est un outil d'ELT (Extract, Load, Transform) qui :
- →Se connecte à 300+ sources (Stripe, HubSpot, Google Ads, Facebook Ads, Shopify...)
- →Extrait les données automatiquement (schedule configurable)
- →Les charge dans un data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift)
- →Gère les schémas, les types, et les mises à jour incrémentielles
Architecture Modern Data Stack
Loading diagram…
Configuration Fivetran
- →Connecter la source (ex : HubSpot) — auth OAuth en 2 clics
- →Choisir les tables à synchroniser
- →Sélectionner le data warehouse de destination (BigQuery)
- →Définir la fréquence de sync (1h, 6h, 24h)
- →Fivetran crée automatiquement les tables dans BigQuery
Quick Check
Quel est le rôle de Fivetran dans le Modern Data Stack ?