Création de pipelines de données : un guide pour améliorer l'efficacité de votre entrepôt de données

By |2022-06-10T10:31:14+00:00Octobre 22nd, 2021|

En créant vos propres pipelines de données, vous pouvez remplir progressivement votre entrepôt de données existant à une vitesse pour des analyses et des rapports plus rapides.  

Poursuivez votre lecture pour découvrir comment des processus tels que la capture des données modifiées et l'orchestration des flux de travail peuvent vous aider à minimiser le besoin d'intervention manuelle pour votre projet d'entreposage de données.  

 

À mesure que le nombre de sources de données augmente, les défis associés à l'obtention d'informations significatives à partir de vos données augmentent également. La création de pipelines de données robustes et adaptés pour gérer les données de toutes les sources possibles est essentielle pour créer une source unique de vérité pouvant être utilisée pour les solutions d'analyse, les rapports et la prise de décisions commerciales cruciales. Cela dit, étant donné que les données entrantes sont disponibles dans différents formats, les problèmes liés à l'intégration sont plus courants qu'on ne le pense.

Lors de la création de pipelines de données qui alimentent votre entrepôt de données d'entreprise et permettent aux données d'être utilisées par les plates-formes de veille économique et de visualisation, vous devez vous assurer que chaque partie du processus fonctionne parfaitement en tandem avec l'autre afin que tous les aspects, de l'ingestion à l'analyse sont pris en charge par ces pipelines de données.

L'orchestration des données garantit que les pipelines de données autonomes peuvent être utilisés pour effectuer des analyses en temps quasi réel. Sans solution automatisée de pipeline de données, vous courez le risque de retards et de lacunes inutiles dans votre analyse, ce qui peut affecter la prise de décision.l'orchestration du pipeline de données accélère la visualisation

Examinons de plus près comment vous pouvez créer des pipelines de données et comment cela peut améliorer l'efficacité de votre entrepôt de données et de votre architecture d'analyse.

Que sont les pipelines de données et pourquoi en avez-vous besoin ?

Prenons l'exemple d'une chaîne de supermarchés avec des succursales dans plusieurs États. Afin de savoir quelles succursales sont les plus performantes, vous devrez configurer des pipelines de données pour consolider les données de vente de chacune de ces succursales dans un entrepôt de données, transformer les données reçues de ces succursales pour les rendre prêtes pour la création de rapports et vous connecter aux outils de business intelligence et de data visualisation pour extraire des informations clés sur les chiffres de vente de chacune de ces branches et sur la manière dont ils peuvent être améliorés.

Lorsque les informations sont reçues de ces succursales en temps quasi réel à l'aide de pipelines de données élaborés, vous serez en mesure d'apporter les modifications nécessaires aux stratégies et aux budgets de vente et de marketing pour maximiser les profits. Disposer d'informations précises et à jour sur les comportements et les tendances d'achat des clients vous aidera également à mieux cibler votre public et à réduire les coûts publicitaires.

Dans les situations où vous devez intégrer rapidement des données provenant de plusieurs sources disparates, vos décideurs peuvent ne pas avoir le temps de créer de nouveaux pipelines de données à partir de zéro afin d'ingérer les données de ces sources sans aucun problème. Par conséquent, vous devez vous assurer que vos pipelines de données peuvent s'adapter dynamiquement et suivre l'évolution de vos sources de données. Avec l'automatisation du pipeline de données, les ingénieurs peuvent créer un système de transport et de transformation des données qui s'adapte dynamiquement aux circonstances changeantes et transporte de manière fiable les données de la source à votre entrepôt de données sans aucune intervention manuelle.

Voici ce qu'un pipeline de données bien conçu fera pour vous :

  • Extraction de données à partir de sources disparates et chargement vers une ou plusieurs destinations prises en charge
  • Transformez les données pour les rendre prêtes pour la création de rapports et l'analyse
  • Vous aider à identifier les incohérences et les erreurs dans vos données
  • Vous aider à prendre de meilleures décisions commerciales à tous les niveaux
  • Assurez-vous que plusieurs types de données peuvent être traités sans réécrire le code

Pourquoi l'automatisation du pipeline de données est-elle importante ?

Les données de Gartner montrent que jusqu'à 87 des organisations ont une faible maturité en matière de BI et d'analyse. Sans accès rapide aux données, les organisations sont incapables d'extraire des informations précieuses de leurs données au bon moment, ce qui entraîne des retards et des lacunes dans les analyses.

En créant des pipelines de données pouvant être automatisés, votre entreprise peut créer un système de prise de décision en temps réel afin que tous les problèmes soient identifiés et rectifiés le plus rapidement possible et vous pouvez utiliser les données pour rationaliser et optimiser différentes tâches afin de maximiser l'efficacité.

Les pipelines de données automatisés peuvent également améliorer la flexibilité et l'évolutivité de votre organisation en augmentant le volume de données pouvant être traitées. Ceci est particulièrement important pour les entreprises axées sur les connaissances, car elles sont censées croître jusqu'à 30% annuellement. En créant des pipelines de données efficaces et autonomes au cœur de votre architecture d'analyse, vos équipes ne seront pas obligées d'écrire et de réécrire du code pour créer des pipelines de données utilisés pour effectuer des tâches répétitives, permettant ainsi à votre organisation d'en faire plus avec son entreprise efforts de renseignement.

Comment pouvez-vous créer un système de pipelines de données automatisés ?

Orchestrer et automatiser vos pipelines de données est un processus élaboré. Étant donné que tout, de votre architecture analytique à votre entrepôt de données, repose sur des pipelines de données qui ingèrent et transportent des données, il est nécessaire de maintenir ces pipelines de données pour garantir que votre organisation puisse continuer à tirer des informations précieuses des données.

la création et l'automatisation de pipelines de données peuvent aider à accélérer votre projet d'entreposage de données

Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour automatiser vos pipelines de données et maximiser l'efficacité :

Orchestration Du Flux De Travail

La conception de workflows fonctionnels et efficaces devrait être la première étape de l'automatisation de vos pipelines de données. Une fois que vous avez décidé cela, vous souhaitez automatiser le processus ETL pour charger les données dans votre entrepôt de données et créer un plan pour décider de la manière dont les différents systèmes interagiront les uns avec les autres.

Vos données sont-elles à jour ?

Les données doivent-elles être transformées avant de pouvoir être chargées dans votre entrepôt de données ?

Que se passera-t-il si aucune nouvelle donnée n'est disponible à partir d'une certaine source ?

Existe-t-il des conditions préalables pour que l'un de mes pipelines de données fonctionne efficacement ?

Vous devez vous poser toutes ces questions – et plus encore – pour vous assurer que vos flux de travail continueront de fonctionner efficacement. Lors de l'orchestration de vos flux de travail, vous devez également vous assurer que le personnel concerné est informé de toute erreur ou écart dans le processus à l'aide d'e-mails ou de notifications afin qu'il puisse prendre des mesures rapides pour éviter que les problèmes ne s'aggravent. Dans un flux de travail, cela peut être aussi simple que d'envoyer des e-mails automatisés au cas où certaines données ne seraient pas traitées comme elles le devraient ou de créer des chemins alternatifs en cas d'erreurs dans certaines données.

orchestration de workflow pour l'entreposage de données

Lors de la création de pipelines de données pour alimenter votre entrepôt de données, vous devez également vous assurer que les données sont saisies dans le bon ordre afin que les tâches suivantes ne soient pas affectées par le manque de données. Par exemple, si vous devez analyser les données de vente à la fin de chaque semaine, votre entrepôt de données doit disposer de ces données à partir de toutes les sources possibles au bon moment afin que votre analyse soit basée sur des données précises et à jour.

Chargement incrémentiel

Une fois que vous avez créé vos pipelines de données , vous devez trouver un moyen de vous assurer que vous n'avez pas à copier toutes les données dans votre entrepôt de données à chaque fois qu'il y a un changement dans la table source. Au lieu de cela, vous avez besoin d'un mécanisme pour charger vos données de manière incrémentielle dans votre entrepôt de données.

Avec le chargement de données incrémentiel, vous pouvez vous assurer que les données de votre entrepôt de données sont toujours à jour et exactes. Avec la capture des données modifiées, vous pouvez améliorer l'efficacité opérationnelle en propageant les modifications directement dans l'entrepôt de données dès qu'elles se produisent dans le système source.

Il existe différents types de capture de données modifiées que vous pouvez utiliser pour charger des données dans votre entrepôt de données. Le premier type de capture de données modifiées implique la création d'un journal des transactions pour capturer toutes les modifications qui se produisent dans votre système source. Étant donné que toutes les modifications sont consignées dans un tableau séparé, vous n'avez pas à vous soucier de l'impact de vos données sources ou des activités opérationnelles.

Dans la capture de données modifiées basée sur un déclencheur, vous pouvez créer des déclencheurs sur la base desquels l'instance d'une table de base de données peut être capturée. Par exemple, si vous voulez voir à quoi ressemble une table de base de données après l'insertion de nouveaux enregistrements, vous pouvez appliquer le déclencheur AFTER INSERT pour capturer les bonnes données et les stocker dans une table séparée.

Le dernier type de capture de données modifiées utilise des procédures stockées mises à disposition par le fournisseur de base de données. Ces procédures stockées facilitent le chargement incrémentiel en capturant toutes les modifications apportées à la table de la base de données et en les propageant dans une table distincte. Les procédures stockées sont également utilisées à diverses autres fins, notamment le contrôle d'accès et la validation des données.

Une fois que vous disposez d'un mécanisme pour charger les données de manière incrémentielle dans votre entrepôt de données, vous pouvez commencer à effectuer une analyse en temps quasi réel sans attendre de collecter et de charger un grand nombre de données.

Surveillance des travaux

Orchestrer et automatiser vos pipelines de données et vos workflows n'est qu'un début. Une fois que cela est fait et que vos flux de travail sont auto-alimentés, vous devez continuer à les surveiller et à les maintenir pour vous assurer qu'ils fonctionnent de manière optimale.

Ici, il est important de noter que la surveillance des workflows et des pipelines de données n'est pas la même chose que de les créer manuellement à partir de zéro chaque fois que vos besoins changent, même un peu. Au lieu de cela, surveiller vos tâches de temps en temps peut vous aider à comprendre s'il y a des problèmes avec votre système actuel et vous permettre d'apporter les modifications nécessaires pour optimiser le processus et donner à votre architecture analytique un coup de pouce bien nécessaire.

Un autre avantage clé de la surveillance des tâches est la quantité de contrôle sur vos pipelines de données. Si vous recevez une notification pour une erreur dans un pipeline de données, vous pourrez facilement vous référer à l'écran de surveillance des travaux pour déterminer exactement où se situe le problème. Cela vous permettra de modifier rapidement et efficacement vos pipelines de données, sans avoir besoin de parcourir chacun de vos pipelines pour identifier où et pourquoi le processus a été interrompu.

La surveillance de vos travaux de temps en temps donne à votre organisation un plus grand contrôle sur ses données, vous permettant de réduire le délai d'analyse et de gagner un avantage concurrentiel.

Planification d'emploi

La possibilité de planifier des tâches répétitives afin qu'elles puissent être exécutées sans aucune intervention manuelle est une partie importante de l'orchestration des données. Pour revenir à l'exemple d'une entreprise de supermarché dont nous avons parlé plus tôt, la planification des processus d'intégration de données pour des tâches telles que l'utilisation de votre entrepôt de données pour les rapports hebdomadaires peut améliorer la vitesse à laquelle l'entreprise est capable d'extraire des informations et de fournir des informations commerciales.

Construire des pipelines de données

Étant donné que vous pourriez avoir besoin de différents pipelines de données pour transporter les données de votre source vers l'entrepôt de données à des moments différents, disposer d'un planificateur de tâches capable de traiter vos données quotidiennement, hebdomadairement, mensuellement ou uniquement lorsque certains déclencheurs ou conditions sont remplis peut considérablement rationaliser le processus. .

La planification et l'automatisation augmentent la mobilité des données, garantissant qu'elles peuvent circuler au sein de l'organisation en temps quasi réel. Une fois que vous aurez des pipelines de données autoalimentés et autorégulés, votre organisation pourra améliorer ses offres de produits et de services en les rendant plus personnalisées, en atténuant les risques et en soutenant la continuité des activités à tous les niveaux.

En ce qui concerne votre architecture d'analyse de données, il est essentiel de disposer de pipelines de données pouvant prendre en charge la BI de votre organisation avec une intervention minimale. Avec Astera DW Builder, la création de pipelines de données n'a jamais été aussi simple ; vous pouvez créer des solutions d'intégration sans code pour ETL vos données, orchestrer des workflows et alimenter vos données vers des outils de BI et de visualisation pour maximiser les retours sur vos données.

Avec Astera DW Builder, vous pouvez:

– Préparez vos données pour l’analyse et le reporting

– Créez des pipelines d'intégration réutilisables et autoalimentés qui transporteront en toute transparence les données de leur source principale aux outils de visualisation

– Automatisez les processus métier, la planification des tâches et créez un système de notifications et d'alertes pour vous donner plus de contrôle sur vos données et vos analyses

– Améliorez la mobilité de vos données et augmentez la flexibilité en obtenant plus sans dépenser de ressources en écriture et en réécriture de code pour extraire des informations clés

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