En créant vos propres pipelines de données, vous pouvez remplir votre entrepôt de données existant de manière incrémentielle et rapide 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. Construire des pipelines de données robustes et adaptés pour traiter les données de toutes les sources possibles est essentiel pour créer une source unique de vérité. Cela peut être utilisé 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 des outils d'analyse et des plates-formes 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 prédictives. Sans solution automatisée de pipeline de données, vous courez le risque de retards et de lacunes inutiles dans votre analyse. Cela peut affecter négativement la prise de décision.
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 mettre en place des cas d'utilisation de pipelines de données pour consolider les données de vente de chacune de ces succursales dans un entrepôt de données. Ensuite, transformez les données brutes reçues de ces succursales pour les rendre prêtes pour le reporting, et connectez-vous à des outils de veille stratégique et de visualisation de données pour extraire des informations clés sur les chiffres de vente de chacune de ces succursales et sur la manière dont ils peuvent être améliorés.
Les informations sont reçues de ces succursales en temps quasi réel à l'aide de pipelines de données élaborés. Cela vous permet d'apporter les modifications nécessaires aux stratégies et budgets de vente et de marketing afin de 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 d'entreprise provenant de plusieurs sources disparates, vos décideurs peuvent ne pas avoir le temps de créer de nouveaux pipelines de données à partir de rien.
Par conséquent, vous devez vous assurer que vos pipelines de données peuvent s'adapter de manière dynamique et suivre l'évolution de vos sources de données.
Grâce à l'automatisation du pipeline de données, les ingénieurs peuvent créer un système de transport et de transformation des données qui s'adapte de manière dynamique aux circonstances changeantes. Ce système peut transporter de manière fiable les données de la source vers votre entrepôt de données ou votre lac 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. Cela garantit que tous les problèmes sont identifiés et corrigés aussi rapidement que possible, et vous pouvez utiliser les données pour 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% chaque année.
Construisant des pipelines de données efficaces et autonomes reposant au cœur de votre architecture d'analyse, vos équipes ne seront pas rattrapées par l'écriture et la réécriture de code pour créer des pipelines de données qui sont utilisés pour effectuer des tâches répétitives, permettant ainsi à votre organisation d'en faire plus avec son activité. efforts de renseignement.
Comment pouvez-vous créer un système de pipelines de données automatisés ?
Orchestrer et automatiser vos pipelines de données est un processus complexe. Tout, de votre architecture d'analyse à votre entrepôt de données, est basé 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.
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 flux de travail fonctionnels et efficaces doit 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 comment les différents systèmes vont interagir 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 bien d'autres – 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 rapidement de toute erreur ou anomalie dans le processus.
Dans un flux de travail, cela peut être aussi simple que d'envoyer des e-mails automatisés au cas où certaines données seraient mal traitées ou de créer des chemins alternatifs en cas d'erreurs dans certaines données.
Lors de la création de pipelines de données pour alimenter en données votre entrepôt de données d'entreprise, vous devez également vous assurer que les données sont saisies correctement afin que les tâches suivantes ne soient pas affectées en raison d'un manque de données.
Par exemple, supposons que vous deviez 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 vous assurer que vous n'avez pas à copier toutes les données 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 de modification implique la création d'un journal transactionnel pour capturer toutes les modifications qui se produisent dans votre système source.
Étant donné que toutes les modifications sont consignées dans une table distincte, vous n'avez pas à vous soucier de l'impact de vos données source ou de vos activités opérationnelles.
Dans la capture de données modifiées basée sur des déclencheurs, vous pouvez créer des déclencheurs en fonction 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 la base de données. Ces procédures stockées facilitent le chargement incrémentiel en capturant toutes les modifications apportées à la table de 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 progressivement les données dans votre entrepôt de données, vous pouvez commencer à effectuer des analyses en temps quasi réel sans attendre de collecter et de charger un grand lot de données.
Surveillance des travaux
L'orchestration et l'automatisation de vos pipelines de données et de vos workflows ne sont que le début. Une fois que cela est fait et que vos flux de travail sont autonomes, 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 flux de travail et des pipelines de données n'est pas la même chose que de les créer manuellement à partir de zéro chaque fois que vos exigences changent même un peu.
Au lieu de cela, surveiller vos travaux de temps en temps peut vous aider à comprendre s'il y a des problèmes avec votre système actuel. Cela vous permet d'apporter les modifications nécessaires pour optimiser le processus afin de donner à votre architecture d'analyse un coup de pouce indispensable.
Un autre avantage clé de la surveillance des tâches est le degré de contrôle sur vos pipelines de données. Si vous recevez une notification d'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 réparer rapidement et efficacement vos pipelines de données.
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 un élément important de l'orchestration des données.
Prenons l'exemple de la société de supermarchés 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 en mesure d'extraire des informations et de fournir une intelligence économique.
Vous pouvez avoir besoin de différents pipelines de données pour transporter les données de votre source vers l'entrepôt de données à différents moments. Avoir un planificateur de tâches capable de traiter vos données en fonction de certains déclencheurs ou conditions 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 disposerez de pipelines de données autonomes 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 capables de prendre en charge la BI de votre organisation avec un minimum d'intervention.
Avec Astera DW Builder, la création de pipelines de données n'a jamais été aussi facile. Vous pouvez créer des solutions d'intégration sans code pour ETL vos données, orchestrer des flux de travail et transmettre vos données à des outils de BI et de visualisation afin de maximiser les retours sur vos données.
Avec Astera Constructeur DW, vous pourrez :
– 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 et 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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