Pipeline de données

Qu’est-ce qu’un pipeline de données ?

Un pipeline de données couvre les étapes du traitement, de l’optimisation et de la préparation des données brutes provenant de sources disparates, afin qu’elles puissent être utilisées par l’entreprise. Grâce à ce procédé, les données sont extraites des systèmes sources, nettoyées, transformées, enrichies et stockées dans un data warehouse par exemple.

Pour ce qui est des pipelines de données modernes, les organisations automatisent la plupart de ces étapes pour optimiser leur gestion des données. Les pipelines de données utilisent diverses technologies, collectivement appelées la data stack ou stack technologique de données.

Pourquoi les pipelines de données sont-ils importants ?

Les organisations génèrent et collectent des volumes croissants de données provenant d’un large éventail de systèmes. Cependant, ces données brutes ne sont pas utilisables par les équipes en tant que telles. Elles doivent être nettoyées, filtrées, enrichies et stockées avant de pouvoir être utilisées efficacement, par exemple à des fins d’analyse. C’est le rôle d’un pipeline de données, qui élimine les étapes manuelles et permet d’automatiser la gestion des données pour l’organisation. Utilisation d’un pipeline de données :

• Évite que les données soient perdues ou corrompues lorsqu’elles passent d’un système à l’autre, ce qui améliore leur qualité.
• Permet aux entreprises de contrôler leurs données et de supprimer les silos.
• Accroît la compréhension des actifs de données
• Améliore l’efficacité grâce à l’automatisation, ce qui permet de libérer du temps pour le personnel
• Permet d’enrichir les données pour les rendre utiles à l’entreprise, par exemple grâce à des outils d’analyse et de Business Intelligence.
• Étaie les processus et mécanismes de gouvernance

Quelles sont les étapes d’un pipeline de données ?

Les pipelines de données combinent plusieurs étapes, qui se répartissent en trois groupes :

1. L’extraction des données

Les données sont collectées/extraites des systèmes sources, via des processus tels que Extraction, transformation, chargement (ETL) et API.

2. La transformation des données

Les données sont ensuite nettoyées et traitées pour les rendre utilisables par l’entreprise. Il peut s’agir de mesures visant à améliorer la qualité, à l’enrichir de données supplémentaires et/ou à la combiner avec d’autres sources de données internes.

3. Le stockage des données

Une fois transformées, les données sont stockées dans un référentiel de données (tel qu’un data warehouse), où elles sont mises à la disposition des utilisateurs.

Les pipelines de données doivent être transparents, de bout en bout, et fournir des données fiables et de haute qualité.

Les dépendances constituent l’un des principaux défis à relever pour y parvenir. Il s’agit de goulots d’étranglement qui obligent les pipelines à attendre (pour des raisons techniques ou commerciales) avant que les flux de données puissent se poursuivre.

Quels sont les types de pipelines de données ?

Il existe trois types principaux de pipelines de données :

Traitement par lots

Les lots de données sont traités par le pipeline de données à des intervalles de temps déterminés. Cette opération se déroule normalement en dehors des heures de pic d’activité afin d’éviter tout impact sur les autres charges de travail informatiques. Le traitement par lots est la solution optimale lorsque les données ne sont pas requises en temps réel, comme les données comptables utilisées pour les rapports de fin de mois.

Flux de données

Les données sont ainsi mises à jour en permanence au fur et à mesure de leur création. Par exemple, un événement tel que la vente d’un produit sur un site de commerce électronique mettrait automatiquement à jour la pile de données, ce qui permettrait une gestion des stocks en temps réel.

Architecture lambda

Cette approche hybride combine le traitement par lots et le traitement en temps réel dans un seul pipeline de données. Il est particulièrement utile dans les environnements de big data avec différents types d’applications analytiques.

Quelle est la différence entre les pipelines de données et l’approche ETL (extraction, transformation et chargement) ?

L’approche ETL (extraction, transformation et le chargement) est un outil clé utilisé dans de nombreux pipelines de données, mais ce n’est qu’un sous-processus dans le pipeline de bout en bout. Les principales différences sont les suivantes :

• L’approche ETL suit une séquence spécifique (extraction, transformation, chargement). Les pipelines de données peuvent suivre différentes séquences d’étapes (telles que l’extraction, le chargement, la transformation (ELT) utilisée dans les data lakehouses).
• L’approche ETL est plus particulièrement utilisée pour le traitement par lots, plutôt que pour le traitement de flux en temps réel.
• Les pipelines de données ne transforment pas toujours les données ; ils peuvent simplement les transporter jusqu’à leur destination (comme un data lakehouse) où des transformations sont alors appliquées
• Les pipelines de données effectuent un processus continu et de bout en bout, alors que l’ETL se termine lorsque les données sont livrées.