Tout ce que vous devez savoir sur l'architecture du pipeline de données

By |2022-06-10T08:08:03+00:0022 février 2020|

La gestion du flux d'informations d'une source au système de destination, tel qu'un entrepôt de données, fait partie intégrante de toute entreprise cherchant à générer de la valeur à partir de ses données brutes. L'architecture du pipeline de données est une tâche complexe car plusieurs choses peuvent mal tourner pendant le transfert - la source de données peut créer des doublons, les erreurs peuvent se propager de la source à la destination, les données peuvent être corrompues, etc.

Une augmentation de la quantité de données et du nombre de sources peut encore compliquer le processus. C'est là que les pipelines de données entrent en scène. L'automatisation du pipeline de données simplifie le flux de données en éliminant les étapes manuelles d'extraction, de transformation et de chargement et automatise le processus

Dans ce blog, nous expliquerons quelle architecture de pipeline de données et pourquoi elle doit être planifiée avant un projet d'intégration. Ensuite, nous verrons les éléments et processus de base d'un pipeline de données. Enfin, nous expliquerons deux exemples d'architecture de pipeline de données et parlerons de l'un des meilleurs outils de pipeline de données.

Qu'est-ce qu'une architecture de pipeline de données?

Une architecture de pipeline de données est un arrangement d'objets qui extrait, régule et achemine les données vers le système approprié pour obtenir des informations précieuses.

Contrairement à un Pipeline ETL ou pipeline de données volumineuses qui consiste à extraire des données d'une source, à les transformer, puis à les charger dans un système cible, un pipeline de données est une terminologie un peu plus large. Il englobe l'ETL et pipelines de Big Data en tant que sous-ensemble.

La principale différence entre ETL et pipeline de données est que ce dernier utilise des outils de traitement pour déplacer les données d'un système à un autre, que les données soient transformées ou non.

Tout ce que vous devez savoir sur l'architecture du pipeline de données

Facteurs contribuant à l'efficacité d'un pipeline de données

Trois facteurs principaux doivent être pris en compte lors de la création d'un pipeline de données:

  • Débit: Il s'agit de la vitesse à laquelle les données d'un pipeline sont traitées dans un délai spécifié.
  • Fiabilité: Cela nécessite que les différents systèmes du pipeline de données soient tolérants aux pannes. Par conséquent, un pipeline fiable dispose de systèmes d'audit, de validation et de journalisation intégrés qui garantissent la qualité des données.
  • Latence: Il fait référence au temps nécessaire à une unité de données pour traverser le pipeline de données. Il s'agit essentiellement de temps de réponse plutôt que de débit.

Pourquoi avez-vous besoin d'un pipeline de données?

Avec d'énormes volumes de données entrant chaque jour, il est avantageux d'avoir une architecture de pipeline de données en continu permettant de traiter toutes les données en temps réel, ce qui stimule l'analyse et la création de rapports. Les pipelines de données augmentent la fonctionnalité ciblée des données en les rendant utilisables pour obtenir des informations sur les domaines fonctionnels. Par exemple, un pipeline d'ingestion de données transporte des informations de différentes sources vers un entrepôt de données centralisé ou base de données. Cela peut aider à analyser les données concernant le comportement des clients cibles, l'automatisation des processus, les parcours des acheteurs et les expériences des clients.

Un pipeline de données transportant des données dans des portions destinées à certains besoins organisationnels, vous pouvez améliorer votre intelligence d'affaires et vos analyses en obtenant des informations sur les tendances et les informations instantanées.

Une autre raison clé qui rend un pipeline de données essentiel pour les entreprises est qu’il consolide les données à partir de nombreuses sources pour une analyse complète, réduit les efforts consacrés à l'analyse et ne fournit que les informations requises à l'équipe ou au projet.

De plus, les pipelines de données sécurisés peuvent aider les administrateurs à limiter l'accès aux informations. Ils peuvent permettre aux équipes internes ou périphériques d'accéder uniquement aux données essentielles à leurs objectifs.

Les pipelines de données améliorent également les vulnérabilités dans les nombreuses étapes de la capture et du déplacement des données. Pour copier ou déplacer des données d'un système à un autre, vous devez les déplacer entre les dépôts de stockage, les reformater pour chaque système et/ou les intégrer à d'autres sources de données. Une architecture de pipeline de données en continu bien conçue unifie ces petits éléments pour créer un système intégré qui offre de la valeur.

Pièces et processus de base d'une architecture de pipeline de données

La conception du pipeline de données peut être classée dans les parties suivantes :

La source de données

Les composants de l'architecture du pipeline d'ingestion de données permettent de récupérer des données à partir de diverses sources, telles que des SGBD relationnels, des API, Hadoop, NoSQL, des sources cloud, des sources ouvertes, des lacs de données, des magasins de données, etc. Après la récupération des données, vous devez respecter les protocoles de sécurité et suivre meilleures pratiques pour des performances et une cohérence idéales.

extraction

Certains champs peuvent avoir des éléments distincts comme un code postal dans un champ d'adresse ou une collection de nombreuses valeurs, telles que des catégories professionnelles. Si ces valeurs discrètes doivent être extrait ou certains éléments de champ doivent être masqués, l'extraction des données entre en jeu.

Joint

Dans le cadre de la conception d'une architecture de pipeline de données, il est courant que les données soient jointes à partir de diverses sources. Les jointures spécifient la logique et les critères de mise en commun des données.

Standardisation

Souvent, les données peuvent nécessiter une normalisation champ par champ. Cela se fait en termes d'unités de mesure, de dates, d'éléments, de couleur ou de taille et de codes correspondant aux normes de l'industrie.

Correction

Les ensembles de données contiennent souvent des erreurs, telles que des champs non valides comme une abréviation d'état ou un code postal qui n'existe plus. De même, les données peuvent également inclure des enregistrements corrompus qui doivent être effacés ou modifiés dans un processus différent. Cette étape de l'architecture du pipeline de données corrige les données avant qu'elles ne soient chargées dans le système de destination.

Chargement des données

Une fois vos données corrigées et prêtes à être chargées, elles sont déplacées dans un système unifié d'où elles sont utilisées pour l'analyse ou la génération de rapports. Le système cible est généralement un SGBD relationnel ou un entrepôt de données. Chaque système cible nécessite de suivre les meilleures pratiques pour de bonnes performances et une cohérence.

Automatismes

Les pipelines de données sont généralement mis en œuvre plusieurs fois et généralement selon un calendrier ou sans interruption. Planification des différents besoins de processus automatisation pour réduire les erreurs, et il doit transmettre le statut aux procédures de surveillance.

SURVEILLANCE

Comme tout autre système, les étapes individuelles impliquées dans la conception du pipeline de données doivent également être examinées de manière approfondie. Sans surveillance, vous ne pouvez pas déterminer correctement si le système fonctionne comme prévu. Par exemple, vous pouvez mesurer quand un travail spécifique a été lancé et arrêté, le temps d'exécution total, l'état d'achèvement et tous les messages d'erreur pertinents.

Exemples d'architecture de pipelines de données

Les deux exemples de pipeline de Big Data les plus importants sont :

Pipeline de données par lots

Le traitement par lots implique la gestion de blocs de données qui ont déjà été stockés sur une certaine période. Par exemple, gérer toutes les transactions qu'une société financière clé a exécutées en un mois.

Le traitement par lots est plus adapté aux gros volumes de données qui nécessitent un traitement, alors qu'ils ne nécessitent pas d'analyse en temps réel. Acquérir des informations exhaustives dans les pipelines de données par lots est plus important que d'obtenir des résultats d'analyse plus rapides.

Dans un pipeline de données par lots, il peut y avoir une application source, comme un système de point de vente (POS), qui crée un grand nombre de points de données que vous devez transférer vers un entrepôt de données et une base de données d'analyse.

Le diagramme ci-dessous montre le fonctionnement d'un système de pipeline de données basé sur des lots:

architecture de pipeline de données 2

Exemple de base d'un pipeline de données

Pipeline de données en continu

Le traitement de flux effectue des opérations sur des données en mouvement ou en temps réel. Il vous permet de détecter rapidement les conditions dans un délai plus court à partir de l'obtention des données. Par conséquent, vous pouvez saisir des données dans l'outil d'analyse dès sa création et obtenir des résultats rapides.

Le pipeline de données en continu traite les données du système de point de vente au fur et à mesure de leur production. Le moteur de traitement de flux envoie les sorties du pipeline de données aux référentiels de données, aux applications marketing, aux CRM et à plusieurs autres applications, en plus de les renvoyer au système de point de vente lui-même.

Voici un exemple du fonctionnement d'un système de pipeline de données en continu:

architecture de pipeline de données 4

Diagramme de pipeline de données en continu

Emballer

Les ensembles de données brutes incluent des points de données qui peuvent ou non être importants pour votre entreprise. Une architecture de pipeline de données utilise différentes technologies et protocoles logiciels pour intégrer et gérer les informations commerciales critiques afin de simplifier les rapports et les analyses.

De nombreuses options sont disponibles pour créer une architecture de pipeline de données qui simplifie l'intégration des données. L'un des meilleurs outils d'automatisation du pipeline de données est Astera Centerprise 8.0 qui vous aide à extraire, nettoyer, transformer, intégrer et gérer vos pipelines de données sans écrire une seule ligne de code.

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