Qu’est-ce qu’un pipeline de données ?

Définition et importance

Un pipeline de données est une série d'étapes que les données franchissent. Imaginez-le comme une chaîne de fabrication, mais au lieu de produits physiques, il traite les données brutes et les affine pour les rendre utilisables. Cela implique des processus tels que :

• Ingestion : Collecte de données brutes provenant de différentes sources (bases de données, API, capteurs, réseaux sociaux, etc.).
   
• Transformation : Nettoyage, validation et conversion des données dans un format cohérent. Cela peut impliquer le filtrage des informations non pertinentes, la correction des erreurs ou l'agrégation de points de données.
   
• Transport : Déplacer les données traitées vers leur destination finale, telle qu'un entrepôt de données, un data lake ou une plateforme d'analyse de données.

Les pipelines de données automatisent le flux de données, éliminant la gestion manuelle des données, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs. Ils améliorent la qualité des données, en veillant à ce qu’elles soient précises, cohérentes et prêtes à être analysées.

Les pipelines de données permettent une analyse efficace en fournissant aux analystes et aux outils de veille économique un flux fiable de données traitées. De plus, ils prennent en charge la prise de décision en temps réel en fournissant des données à jour pour un aperçu immédiat.

Traitement des données en temps réel

Alors que certains pipelines de données traitent les données par lots, le besoin d'informations en temps réel monte en flèche. Le traitement des données en temps réel implique de manipuler les données telles qu'elles sont générées avec une latence minimale. Cela permet aux organisations de :

• Réagir instantanément aux événements : Par exemple, détecter des transactions frauduleuses, surveiller le trafic d’un site web ou ajuster des campagnes marketing en temps réel.
   
• Personnalisez l’expérience client : Proposer des offres et des recommandations ciblées en fonction du comportement actuel des utilisateurs.
   
• Bénéficiez d’un avantage concurrentiel Prendre des décisions plus rapides et fondées sur des données pour garder une longueur d'avance.

Les pipelines de données en temps réel utilisent souvent des technologies comme les moteurs de traitement de flux (par exemple, Apache Kafka , Apache Flink) pour gérer le flux continu d'informations.

Architecture du pipeline de données

Alors que les composants d'un pipeline de données décrivent ses différentes parties, l'architecture fait référence à la façon dont ces composants sont organisés et interconnectés. Cette structure détermine la façon dont les données circulent dans le pipeline, où elles sont stockées et comment elles sont finalement consultées. Deux modèles architecturaux courants utilisés dans les pipelines de données sont les data lakes (un data lake ) et les data warehouses.

Lacs de pipeline de données

Imaginez un vaste réservoir tentaculaire où tous les types de données circulent librement et se mêlent. C'est l'essence d'un lac de données. Il s’agit d’un référentiel centralisé conçu pour stocker les données brutes dans leur format natif, quelle que soit leur structure ou leur source. Imaginez un gigantesque pool de stockage où cohabitent des données structurées provenant de bases de données, des données semi-structurées provenant de flux de médias sociaux et des données non structurées telles que des images et des fichiers texte.
Cette flexibilité est l’un des principaux avantages des data lakes. Ils n'imposent pas de schémas rigides dès le départ, ce qui vous permet d'ingérer rapidement les données sans vous soucier de prédéfinir leur structure ou leur objectif. Les data lakes sont donc parfaitement adaptés à la gestion de différents types de données et à l’exploration de nouvelles possibilités d’analyse au fur et à mesure de leur émergence.
Cependant, la flexibilité peut aussi être source de difficultés. Sans une organisation et une gestion des métadonnées appropriées, un lac de données peut devenir un « marécage de données », où des informations précieuses sont perdues dans l'immensité. La mise en œuvre de pratiques de gouvernance et de catalogage des données est essentielle pour assurer la découvrabilité et la qualité des données.

Entrepôts de données

Contrairement à la nature fluide des data lakes, les entrepôts de données sont plus structurés et conçus spécifiquement. Considérez-les comme des bibliothèques soigneusement organisées où les données sont soigneusement classées et réservées pour des besoins analytiques spécifiques. Les données d'un entrepôt de données sont généralement structurées et relationnelles, nettoyées, transformées et chargées selon un schéma prédéfini.
Cette structure rend les entrepôts de données extrêmement efficaces pour interroger et analyser les données en vue de tâches spécifiques de veille économique et de reporting. Elles constituent une source fiable de données véridiques pour les indicateurs de performance clés (KPI), les tendances historiques et d'autres mesures commerciales essentielles.
Cependant, la structure rigide d'un entrepôt de données peut limiter sa flexibilité. L'ajout de nouvelles sources de données ou la prise en compte de modifications dans la structure de données peuvent nécessiter des efforts importants et des modifications de schéma.

Data lakehouses

Les data lake houses offrent simplicité, flexibilité et rentabilité en mettant en œuvre des structures de données et des fonctionnalités de gestion semblables à celles des data warehouses sur des solutions de stockage à faible coût typiques des data lake. Ce modèle hybride est plus économique que les solutions traditionnelles d'entreposage de données et fournit une gouvernance des données robuste, assurant la qualité des données et la conformité.

Cas d’usage Les datastores sont adoptés dans diverses industries, notamment :

• Santé : Stocker et analyser les données des dossiers médicaux électroniques et des dispositifs médicaux pour améliorer les soins aux patients.
• Finance Gérer et analyser les transactions financières et les données de gestion des risques pour de meilleures décisions d'investissement.
• Modernisation des données : Mettre à niveau les systèmes de données existants pour améliorer les performances et la rentabilité.
• Traitement des données en temps réel Analyser les données au fur et à mesure de leur génération, ce qui permet de générer des rapports et des analyses en temps réel.

Cloud Data Tools

Les fournisseurs de cloud proposent de nombreux outils et services spécialement conçus pour la construction et la gestion de pipelines de données. Ces outils couvrent toutes les étapes du parcours des données, de l’ingestion à l’analyse.

• Ingestion : Les plateformes cloud fournissent des services permettant d’ingérer rapidement des données provenant de diverses sources, notamment des bases de données, des API, des flux de médias sociaux et des appareils IoT. Ces services incluent souvent des connecteurs et des intégrations prédéfinis, ce qui simplifie la connexion à différentes sources de données.
   
• Traitement De puissants moteurs de traitement de données basés sur le cloud, comme Apache Spark et Apache Flink, permettent une transformation et une analyse efficaces de grands ensembles de données. Ces moteurs peuvent être facilement mis à l'échelle pour gérer des volumes de données fluctuants et des tâches de traitement complexes.
   
• Stockage Les solutions de stockage cloud , en particulier le stockage objet , offrent un stockage évolutif et rentable pour tous les types et toutes les tailles de données.
   
• Orchestration : Les services d'orchestration de flux de travail permettent d'automatiser et de gérer le flux de données à travers le pipeline. Ces services vous permettent de définir des pipelines de données complexes avec des dépendances, des capacités de planification et de surveillance.
   
• Analyse : Les plateformes cloud proposent divers services d’analyse, notamment le data warehousing, les data lakes et les plateformes de machine learning . Ces services fournissent les outils et l'infrastructure pour extraire des informations de vos données.

Pipelines ETL dans le cloud

ETL (Extract, Transform, Load) est un processus d'intégration de données courant utilisé pour consolider des données provenant de plusieurs sources dans un référentiel de données cible. Les plateformes cloud fournissent un support robuste pour la construction et l'exploitation de pipelines ETL.

• Évolutivité et flexibilité : Les outils ETL basés sur le cloud peuvent faire évoluer dynamiquement les ressources pour gérer les volumes de données fluctuants et les demandes de traitement, éliminant ainsi la nécessité d'investissements initiaux dans le matériel et l'infrastructure.
   
• Rentabilité : Les fournisseurs de cloud proposent des modèles de tarification pay-as-you-go, qui vous permettent de payer uniquement pour les ressources que vous consommez. Cela peut réduire considérablement les coûts du pipeline ETL par rapport aux solutions sur site.
   
• Services managés : De nombreux fournisseurs de cloud proposent des services ETL managés, qui gèrent l’infrastructure sous-jacente et sa maintenance. Cela vous permet de vous concentrer sur la construction et la gestion de vos pipelines de données.

En tirant parti des outils et des services de données cloud, les organisations peuvent créer des pipelines de données robustes, évolutifs et rentables qui favorisent la prise de décision axée sur les données.

Génération et gestion de pipelines de données

La création d'un pipeline de données réussi implique plus que la simple compréhension de ses composants et de son architecture. Elle exige une planification minutieuse, une gestion diligente et une attention particulière aux considérations clés tout au long du cycle de vie du pipeline.

Lors de la conception d'un pipeline de données, il est essentiel de tenir compte des caractéristiques des données elles-mêmes. On le décrit souvent à l’aide des quatre « V » du big data :

• Volume. De combien de données s’agit-il ? Un pipeline traitant des téraoctets de données nécessitera une infrastructure et des capacités de traitement différentes de celles d'un pipeline traitant des gigaoctets.
   
• La vitesse : À quelle vitesse les données arrivent-elles ? Les applications en temps réel nécessitent des pipelines capables d'ingérer et de traiter les données avec une latence minimale.
   
• Variété : Quels types de données collectez-vous ? La gestion d’un mélange de données structurées, semi-structurées et non structurées nécessite des solutions de traitement et de stockage flexibles.
   
• Véracité : Dans quelle mesure les données sont-elles exactes et fiables ? Les contrôles et la validation de la qualité des données sont essentiels pour garantir des informations fiables.

Ces facteurs influent considérablement sur les choix de conception des pipelines. Par exemple, les données volumineuses peuvent nécessiter des frameworks de traitement distribués comme Apache Spark, tandis que les exigences de temps réel peuvent conduire à l'adoption de technologies de traitement de flux comme Apache Kafka.