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Pipeline de données vs pipeline ETL : quelle est la différence ?
Au cours des dernières années, plusieurs caractéristiques du Pipelines ETL ont subi de gigantesques modifications. En raison de l'émergence de nouvelles technologies telles que l'apprentissage automatique (ML) et les technologies modernes pipelines de données, les processus de gestion des données des entreprises progressent continuellement. La quantité de données accessibles augmente également chaque année à pas de géant.
Les ingénieurs de données appellent cette route de bout en bout des « pipelines » de données ETL où chaque pipeline a des sources et des systèmes cibles uniques ou multiples pour accéder et manipuler les données disponibles. Ce processus de déplacement des données d'une source vers une destination est crucial dans tout type de pipeline de données.
Au sein de chaque pipeline, les données passent par des processus de transformation, de validation, de normalisation et autres. Les pipelines ETL et les pipelines de données peuvent tous deux impliquer des données en streaming et un traitement par lots. Un pipeline de données peut inclure ETL et toute autre activité ou processus impliquant le déplacement de données d'un endroit à un autre.
Alors, quelle est la différence entre un pipeline ETL et un pipeline de données ? Explorons en profondeur le pipeline de données par rapport à ETL et les principales différences entre les deux.
Qu'est-ce qu'un pipeline ETL?
ETL signifie extraire, transformer et charger. Donc, par définition, unn Le pipeline ETL est un ensemble de processus qui incluent l'extraction de données à partir de diverses sources et leur transformation. Les données sont par la suite chargé dans les systèmes cibles, comme un cloud entrepôt de données, data mart ou une base de données à des fins d'analyse ou à d'autres fins.
Lors de l'extraction, le système ingère des données provenant de diverses sources hétérogènes, telles que des systèmes d'entreprise, des applications, des capteurs et des banques de données. L'étape suivante consiste à transformer les données brutes dans un format requis par l'application finale.
Enfin, les données transformées sont chargées dans un entrepôt de données ou une base de données cible. De plus, il peut être publié en tant qu'API à partager avec les parties prenantes.
L'objectif principal de la création d'un pipeline ETL est d'acquérir les données correctes, de les préparer pour le reporting et de les enregistrer pour un accès et une analyse rapides et faciles. Outils ETL aider les utilisateurs professionnels et les développeurs à libérer leur temps et à se concentrer sur d'autres activités commerciales essentielles. Les entreprises peuvent créer des pipelines ETL en utilisant différentes stratégies en fonction de leurs besoins uniques.
Les pipelines ETL sont utilisés dans divers processus de données, tels que :
- Intégration des données
- Entreposage de données
- Transformation de données
- Gestion de la qualité des données
Exemples de pipeline ETL
Il existe divers scénarios d'entreprise où les pipelines ETL peuvent être utilisés pour fournir des décisions plus rapides et de qualité supérieure. Les pipelines ETL sont utiles pour centraliser toutes les sources de données, ce qui aide l'entreprise à afficher une version consolidée de ses actifs de données.
Par exemple, le service CRM peut utiliser un pipeline ETL pour extraire les données des clients à partir de plusieurs points de contact dans le parcours client. Cela peut en outre permettre au département de créer des tableaux de bord détaillés qui peuvent servir de source unique pour tous Informations client depuis différentes plateformes.
De même, il est souvent nécessaire de déplacer et de transformer des données entre plusieurs magasins de données en interne, car il est difficile pour un utilisateur professionnel d'analyser et de donner un sens aux données dispersées dans différents systèmes d'information.
Avantages d'un pipeline ETL
Prise de décision efficace : Avec un pipeline ETL en place, les utilisateurs finaux peuvent accéder rapidement aux données dont ils ont besoin, permettant une prise de décision plus rapide et réduisant le temps nécessaire à la préparation et au traitement des données.
Traitement de données évolutif : Les pipelines ETL gèrent efficacement de gros volumes de données, permettant aux utilisateurs finaux d'adapter leurs capacités de traitement de données sans sacrifier les performances.
Accessibilité améliorée des données : Les pipelines ETL rendent les données facilement accessibles aux utilisateurs finaux en intégrant et en centralisant les données provenant de diverses sources, en éliminant la récupération et l'agrégation manuelles des données.
Qu'est-ce qu'un pipeline de données?
Un pipeline de données fait référence aux étapes impliquées dans le déplacement des données du système source vers le système cible. Ces étapes incluent la copie des données, leur transfert d'un emplacement sur site vers le cloud et leur combinaison avec d'autres sources de données. L'objectif principal d'un pipeline de données est de garantir que toutes ces étapes se produisent de manière cohérente pour toutes les données.
S'il est géré astucieusement avec outils de pipeline de données, un pipeline de données peut offrir aux entreprises l'accès à des ensembles de données cohérents et bien structurés à des fins d'analyse. Les ingénieurs de données peuvent consolider Information provenant de nombreux sources et les utiliser à bon escient en systématisant le transfert et la transformation des données. Par exemple, an AWS Le pipeline de données permet aux utilisateurs de déplacer librement des données entre les données AWS sur site et d'autres ressources de stockage.
Exemples de pipeline de données
Les pipelines de données sont utiles pour extraire et analyser avec précision les informations sur les données. La technologie est utile pour les personnes qui stockent et s'appuient sur plusieurs sources de données cloisonnées, qui nécessitent une analyse des données en temps réel ou qui stockent leurs données sur le cloud.
Par exemple, les outils de pipeline de données peuvent effectuer analyse prédictive pour comprendre les tendances futures potentielles. Un service de production peut utiliser l'analyse prédictive pour savoir quand la matière première est susceptible de s'épuiser. L'analyse prédictive peut également aider à prévoir quel fournisseur pourrait causer des retards. L'utilisation d'outils de pipeline de données efficaces permet d'obtenir des informations qui peuvent aider le service de production à rationaliser ses opérations.
Différence entre ETL et pipelines de données
Bien que l'ETL et les pipelines de données soient liés, ils sont très différents les uns des autres. Cependant, les gens utilisent souvent les deux termes de manière interchangeable. Les deux pipelines sont responsables de déplacer des données d'un système à un autre ; la principale différence réside dans l’application.
ETL vs Data Pipeline – comprendre la différence
Le pipeline ETL comprend une série de processus qui extrait données d'une source, transformez-les et chargez-les dans le système de destination. D'un autre côté, un pipeline de données est une terminologie un peu plus large qui inclut un pipeline ETL comme sous-ensemble. Il comprend un ensemble d'outils de traitement qui transférer des données de d'un système à l'autre. Cependant, les données peuvent ou non être transformées.
Objectif
L'objectif d'un pipeline de données est de transférer des données à partir de sources, telles que des processus métier, des systèmes de suivi des événements et des banques de données, vers un entrepôt de données pour l'informatique décisionnelle et l'analyse. En revanche, le but d'ETL est d'extraire, de transformer et de charger des données dans un système cible.
La séquence est critique. Après avoir extrait les données de la source, vous devez les intégrer dans un modèle de données généré en fonction de vos besoins en matière de business intelligence. Cela implique d'accumuler, de nettoyer et de transformer les données. Enfin, vous chargez les données résultantes dans votre entrepôt de données.
Comment fonctionne le pipeline
Un pipeline ETL fonctionne généralement en traitement par lots, ce qui signifie que les données se déplacent en un gros morceau à un moment donné vers le système de destination. Par exemple, le pipeline peut s'exécuter une fois toutes les douze heures. Vous pouvez même organiser les lots pour qu'ils s'exécutent à une heure précise chaque jour lorsque le trafic système est faible.
Au contraire, un pipeline de données peut également fonctionner comme un processus en temps réel, gérant chaque événement au fur et à mesure qu'il se produit au lieu de le traiter par lots. Pendant le streaming de données, il gère un flux continu adapté aux données nécessitant une mise à jour continue. Par exemple, pour transférer des données collectées à partir d'un capteur de suivi du trafic.
De plus, le pipeline de données ne doit pas nécessairement se terminer par le chargement des données dans une banque de données ou un entrepôt de données. Vous pouvez charger des données vers n'importe quel nombre de systèmes de destination, tels qu'un compartiment Amazon Web Services ou un lac de données. Il peut également lancer des processus métier en activant des webhooks sur d'autres systèmes.
Pipeline de données vs pipeline ETL : lequel devriez-vous choisir ?
Il va sans dire que le choix entre un pipeline de données et un pipeline ETL dépend en grande partie de vos besoins spécifiques en intégration de données. Les pipelines ETL, choix traditionnel de nombreuses entreprises, conviennent aux scénarios dans lesquels des mises à jour régulières et planifiées sont suffisantes. D’un autre côté, un pipeline de données est une solution plus polyvalente, englobant non seulement l’ETL mais également le streaming et l’orchestration des données en temps réel. Si vous avez besoin d'agilité et d'adaptabilité, notamment pour gérer diverses sources de données et besoins de traitement dynamique, un pipeline de données peut être plus adapté.
Voici comment choisir entre un pipeline ETL et un pipeline de données :
Cas d'utilisation
Tenez compte de la nature de vos données et des exigences de vos processus métier. Les pipelines ETL sont bien adaptés aux scénarios dans lesquels les données peuvent être traitées par lots, ce qui les rend efficaces pour gérer de grands volumes de données historiques. D’un autre côté, les pipelines de données sont plus polyvalents et permettent le streaming de données en temps réel pour les cas d’utilisation qui nécessitent des informations et des actions immédiates basées sur les mises à jour de données les plus récentes.
Par exemple, si vous traitez des transactions financières ou surveillez les tendances des médias sociaux en temps réel, un pipeline de données peut être le choix privilégié pour garantir une prise de décision rapide.
Flexibilité
Les pipelines ETL peuvent gérer des données non structurées ou semi-structurées tout au long de la phase de transformation. Ce processus implique de nettoyer, d’enrichir et de structurer les données à des fins d’analyse et de stockage. D’un autre côté, les pipelines de données simples, conçus pour un streaming continu, conviennent mieux aux sources de données homogènes où un format cohérent est conservé. Ils gèrent efficacement le flux constant de données, mais peuvent ne pas offrir le même niveau de capacités de transformation complexes que les pipelines ETL pour les structures de données complexes et variées.
Complexité
En ce qui concerne la complexité, les pipelines ETL impliquent plus d'efforts de conception et de développement initiaux que les pipelines de données, notamment en raison du processus de transformation des données. Cependant, ces efforts sont considérablement réduits dans la mesure où les outils ETL modernes font l’essentiel du gros du travail.
Outils et écosystème
En parlant d'outils, l'outillage et l'écosystème jouent également un rôle dans le processus de prise de décision. Les pipelines ETL disposent d'un ensemble d'outils et de cadres bien établis, souvent étroitement intégrés aux entrepôts de données et aux systèmes de business intelligence traditionnels. Cela en fait un choix fiable pour les organisations disposant de systèmes existants et d’un environnement de données structuré.
D'un autre côté, les pipelines de données exploitent un écosystème plus large, intégrant des technologies telles qu'Apache Kafka, Apache Flink ou Apache Spark pour le traitement des données en temps réel. Ils s'alignent bien sur la tendance croissante des technologies Big Data et des solutions basées sur le cloud, offrant évolutivité et flexibilité dans le choix des outils les mieux adaptés à des cas d'utilisation spécifiques. En fin de compte, le choix entre un pipeline de données et un pipeline ETL dépend de la nature de vos données, des exigences de traitement ainsi que du niveau de flexibilité et des capacités en temps réel exigés par votre intégration.
Pipeline de données vs ETL : points clés à retenir
Bien qu'utilisés de manière interchangeable, ETL et pipelines de données sont deux termes différents. Les outils ETL extraient, transforment et chargent les données, tandis que les outils de pipeline de données peuvent ou non intégrer la transformation des données.
Les deux méthodologies ont leurs avantages et leurs inconvénients. Le déplacement des données d'un endroit à un autre signifie que différents opérateurs peuvent répondre à une requête systématiquement et correctement au lieu de parcourir diverses sources de données.
Un pipeline de données bien structuré et un pipeline ETL améliorent l'efficacité de la gestion des données. Ils permettent également aux gestionnaires de données d'effectuer rapidement des itérations pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise en matière de données.
La chose importante à retenir est que vous n’aurez peut-être pas à choisir entre la mise en œuvre d’un pipeline de données ou d’un pipeline ETL, car ils peuvent être utilisés ensemble de manière stratégique. Dans de nombreux scénarios réels, il s’agit de les exploiter ensemble pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. Par exemple, vous pouvez utiliser des pipelines ETL pour gérer des données structurées et orientées par lots avec des transformations bien définies. Cela pourrait être particulièrement utile lorsqu'il s'agit de données historiques ou de scénarios où des mises à jour périodiques sont suffisantes. Parallèlement, le pipeline de données plus large peut gérer le streaming de données en temps réel, l'orchestration et d'autres tâches qui vont au-delà de l'ETL traditionnel.
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