L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
Les 10 meilleurs outils de pipeline de données en 2024
À l'ère de la technologie en évolution d'aujourd'hui, l'utilisation des meilleurs outils de pipeline de données est primordiale. Ces outils jouent un rôle crucial dans l'extraction, la transformation et le chargement efficaces de données provenant de diverses sources dans un référentiel centralisé.
Ce faisant, ils facilitent l'accès à l'analyse et à la prise de décision éclairée. Alors que le volume et la complexité des données ne cessent d'augmenter, une gestion et un traitement efficaces deviennent essentiels. Les meilleurs outils de pipeline de données offrent l'infrastructure nécessaire pour automatiser les workflows de données, garantissant une qualité, une fiabilité et une disponibilité des données irréprochables.
Autonomisant les ingénieurs et les analystes de données, ces outils rationalisent le traitement des données, intègrent diverses sources et établissent des pratiques de gouvernance des données solides. En fin de compte, ils permettent aux organisations de débloquer des informations précieuses et d'acquérir un avantage concurrentiel.
Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?
Un pipeline de données est une série d'étapes et de processus permettant de déplacer, de transformer et de traiter des données d'un système à un autre. Il garantit la disponibilité, l’exactitude et l’accessibilité des données pour l’analyse et la prise de décision. Le pipeline comprend des étapes telles que l'ingestion, l'extraction, la transformation, la validation, le stockage, l'analyse et la livraison des données, ainsi que des technologies telles que l'ETL (extraction, transformation, chargement), le traitement par lots, le streaming en temps réel et les entrepôts de données.
Les pipelines de données sont essentiels pour gérer le cycle de vie des données, permettre une prise de décision basée sur les données et maximiser la valeur des actifs de données. En fonction de leurs besoins, les organisations utilisent différents types de pipelines de données, notamment :
Pipelines par lots : Pour traiter les données en gros morceaux à intervalles planifiés.
Pipelines en temps réel : Traiter les données en temps quasi réel ou lorsqu'une faible latence est une exigence essentielle.
Pipelines ETL : Les pipelines ETL sont le plus souvent utilisés pour l'intégration de données et entreposage de données fins pratiques.
Pipelines ELT : Les pipelines ELT (extraire, charger, transformer) sont utilisés lorsque le chargement de données dans un référentiel centralisé est de première importance.
Pipelines événementiels : Ces pipelines sont déclenchés par des événements ou des déclencheurs spécifiques, tels que l'arrivée de nouvelles données ou des événements système. Ils permettent le traitement des données en temps réel ou quasi réel et sont souvent utilisés dans le traitement d'événements complexes, les applications IoT et les architectures basées sur les événements.
Que sont les outils de pipeline de données ?
Les outils de pipeline de données sont des solutions logicielles conçues pour rationaliser le mouvement des données au sein d'une organisation. Ils automatisent le processus d'extraction, de transformation et de chargement des données, facilitant ainsi le flux efficace d'informations depuis les systèmes sources vers les points de destination, tels que les bases de données ou les entrepôts de données. Ces outils jouent un rôle essentiel dans l’optimisation des flux de gestion et de traitement des données. En conséquence, les organisations peuvent exploiter efficacement leurs données à des fins d’analyse et de prise de décision.
À la base, les outils de pipeline de données éliminent le besoin d’intervention manuelle dans les processus de données. En fournissant une approche systématique et automatisée de l'intégration et de la gestion des données, ces outils contribuent à une infrastructure de données plus fiable et plus réactive.
Types d'outils de pipeline de données
Les outils de pipeline de données peuvent être classés en différents types en fonction de leurs fonctionnalités et de leurs cas d'utilisation. Voici quelques types courants :
Outils de pipeline de données en temps réel ou par lots
Les outils de pipeline de données en temps réel sont conçus pour traiter et analyser les données au fur et à mesure de leur génération, fournissant ainsi des informations et des réponses immédiates. Ces outils sont cruciaux pour les applications qui nécessitent des informations à jour. Les outils de pipeline de données par lots, quant à eux, traitent les données en morceaux de taille fixe ou lots. Ces outils conviennent aux scénarios dans lesquels une analyse immédiate n’est pas critique.
| Outils de pipeline de données en temps réel | Outils de pipeline de données par lots | |
|---|---|---|
| En cours | Offre une faible latence pour une analyse rapide | Traite les données par lots de taille fixe |
| Cas d'usage | Informations et réponses immédiates | Scénarios d'analyse non critiques |
| Implémentation | Nécessite souvent plus de ressources | Plus simple à mettre en œuvre et à maintenir |
Outils de pipeline de données open source ou propriétaires
Les outils de pipeline de données open source populaires, tels qu'Apache NiFi ou Apache Airflow, ont été largement adoptés en raison de leur flexibilité, du support de la communauté et de la possibilité pour les utilisateurs de les adapter aux diverses exigences de traitement des données.
| Outils de pipeline de données open source | Outils de pipeline de données propriétaires | |
|---|---|---|
| Développement | Développé en collaboration par une communauté | Développé et détenu par des entreprises à but lucratif |
| Accessibilité | Code source librement accessible | Généralement non gratuit pour un usage commercial. Peut avoir des versions freemium |
| Assistance | Manque de soutien officiel mais est soutenu par la communauté | Offrez généralement un support dédié ; varie selon l'entreprise |
| Les outils de pipeline de données open source ont une courbe d'apprentissage abrupte, ce qui rend la tâche difficile pour les utilisateurs non techniques ou professionnels. D’un autre côté, les outils propriétaires de pipeline de données sont faciles à utiliser et simplifient la création et la maintenance de pipelines de données, même pour les utilisateurs professionnels. | ||
Outils de pipeline de données sur site et dans le cloud
Les outils sur site fonctionnent au sein de l'infrastructure de l'organisation, offrant un niveau accru de contrôle et de sécurité sur le traitement des données. D'autre part, les outils de pipeline de données cloud fonctionnent sur une infrastructure fournie par des fournisseurs de services cloud tiers, offrant aux organisations une solution flexible et évolutive pour gérer leurs flux de travail de données.
| Outils de pipeline de données sur site | Outils de pipeline de données cloud | |
|---|---|---|
| Infrastructure | Opérer au sein de l’infrastructure de l’organisation | Opérez sur une infrastructure cloud tierce |
| Contrôle et sécurité | Fournir un haut niveau de contrôle et de sécurité | L'accent est davantage mis sur la flexibilité et l'évolutivité |
| Responsabilités opérationnelles | Nécessite de gérer et de maintenir l’ensemble de l’infrastructure | Services gérés pour des tâches telles que le stockage de données, les ressources de calcul et la sécurité |
| Les outils de pipeline de données sur site sont privilégiés dans des secteurs tels que la finance et la santé pour la confidentialité et la sécurité des données. Ils offrent une autonomie mais nécessitent une gestion des infrastructures. Les outils de pipeline de données cloud fonctionnent sur une infrastructure tierce, offrant une flexibilité et des services gérés, réduisant ainsi les charges opérationnelles. | ||
Quels défis commerciaux les outils de pipeline de données surmontent-ils ?
Les outils de pipeline de données constituent l'épine dorsale des stratégies modernes de gestion des données, répondant à un éventail de défis auxquels les organisations sont confrontées pour naviguer dans les complexités du traitement des données. Ces outils guident les données provenant de diverses sources vers leur destination, tout en atténuant plusieurs défis commerciaux critiques.
Intégration et consolidation des données
- Le défi : Les entreprises disposent souvent de données dispersées sur divers systèmes et sources, ce qui rend difficile leur intégration et leur consolidation pour une vue unifiée.
- Solution: Les outils de pipeline de données facilitent les processus d'extraction, de transformation et de chargement, permettant une intégration et une consolidation transparentes des données provenant de diverses sources dans un référentiel central.
Prise de décision en temps réel
- Le défi : Les méthodes traditionnelles de traitement par lots entraînent des informations retardées, ce qui entrave la prise de décision en temps réel.
- Solution: Le traitement des données en temps réel au sein des pipelines de données permet aux entreprises d'analyser et d'agir sur les données au fur et à mesure qu'elles sont générées, favorisant ainsi une prise de décision rapide.
Qualité et cohérence des données
- Le défi : Les inexactitudes, les incohérences et la mauvaise qualité des données peuvent conduire à des informations et à une prise de décision peu fiables.
- Solution: Les outils de pipeline de données offrent des fonctionnalités de qualité des données, permettant aux entreprises de nettoyer, valider et améliorer les données, garantissant ainsi leur exactitude et leur cohérence.
Évolutivité et performances
- Le défi : La gestion de volumes croissants de données peut mettre à rude épreuve les systèmes traditionnels, entraînant des problèmes de performances et d’évolutivité.
- Solution: Les outils de pipeline de données basés sur le cloud fournissent une infrastructure évolutive, permettant aux entreprises d'ajuster dynamiquement les ressources en fonction des demandes de charge de travail, garantissant ainsi des performances optimales.
Efficacité opérationnelle
- Le défi : La gestion et l'orchestration manuelles de flux de données complexes peuvent prendre du temps et être sujettes aux erreurs.
- Solution: Les outils d'orchestration de workflow automatisent et rationalisent les tâches de traitement des données, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et réduisant le risque d'erreurs humaines.
Facteurs à prendre en compte lors de l'achat d'un outil de pipeline de données
Lorsqu'il s'agit d'acheter un outil de pipeline de données, plusieurs facteurs entrent en ligne de compte,
- Évolutivité: évaluez si l'outil peut gérer vos besoins actuels et futurs en matière de volume et de vitesse de données. Recherchez une évolutivité horizontale et verticale pour répondre aux besoins croissants en matière de données.
- Sources de données et cibles: assurez-vous que l'outil de pipeline de données prend en charge les sources et destinations de données pertinentes pour votre organisation, y compris les bases de données, les formats de fichiers, les services cloud et les API.
- Transformation et intégration des données: évaluer les capacités de l'outil pour la transformation, le nettoyage et l'intégration des données. Recherchez des fonctionnalités qui simplifient le mappage de données complexes, la fusion et la gestion de différents types de données.
- Traitement en temps réel ou traitement par lots: Déterminez si l’outil de pipeline de données prend en charge votre mode de traitement de données préféré. Évaluez si le streaming en temps réel ou le traitement par lots est adapté aux besoins de votre pipeline.
- Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage: tenez compte de l'interface utilisateur, de la simplicité de configuration et de la convivialité de l'outil. Recherchez des interfaces intuitives, des flux de travail visuels et des fonctionnalités de glisser-déposer pour rationaliser le développement et la gestion du pipeline.
- Surveillance et alerte : Vérifiez si l'outil de pipeline de données fournit des informations complètes fonctionnalités de surveillance et d’alerte. Il doit offrir une visibilité sur l'état, les performances et l'état du pipeline, y compris les journaux, les métriques, la gestion des erreurs et les notifications pour un dépannage efficace.
- Sécurité et conformité: assurez-vous que l'outil fournit des mesures de sécurité robustes telles que le cryptage, les contrôles d'accès et la conformité aux réglementations pertinentes (par exemple, GDPR, HIPAA) lors du traitement de données sensibles ou réglementées.
- Intégration avec l'infrastructure existante: Évaluez dans quelle mesure l'outil de pipeline de données s'intègre à votre infrastructure actuelle, y compris les systèmes de stockage de données et les plateformes d'analyse. Une intégration transparente peut permettre d'économiser du temps et des efforts lors de la configuration et de la maintenance du pipeline.
- Assistance et Documentation : Évaluez le niveau de support et la disponibilité de la documentation du fournisseur de l'outil. Recherchez une documentation complète, des forums d'utilisateurs et des canaux d'assistance réactifs pour vous aider à résoudre les problèmes.
- total d'acquisition: Tenez compte du coût global de l'outil de pipeline de données, y compris les licences, la maintenance et les ressources supplémentaires requises pour la mise en œuvre et le support. Évaluez si l’outil offre une bonne valeur en fonction de ses fonctionnalités et capacités.
10 meilleurs outils de pipeline de données en 2024
Examinons certains des meilleurs outils de pipeline de données de 2024.
- Astera Pile de données: Astera Pile de données est une solution complète, 100 % sans code plateforme de gestion des données avec de puissantes fonctionnalités de pipeline, notamment la conception visuelle, l'automatisation des flux de travail, l'orchestration des processus et la surveillance. Il s'agit d'une solution unifiée qui simplifie l'extraction de données non structurées, l'intégration de données de bout en bout, la gestion EDI, l'entreposage de données et la gestion des API.
- Flux d'air Apache : Une plate-forme open source pour la création, la planification et la surveillance des flux de travail, offrant une flexibilité et des intégrations étendues.
- Apache Kafka: Une plate-forme de streaming distribuée connue pour l'ingestion et le traitement de données en temps réel à haut débit, tolérants aux pannes et évolutifs.
- Colle AWS: Un service ETL entièrement géré sur Amazon Web Services, s'intégrant de manière transparente à divers services AWS et prenant en charge le traitement par lots et en continu.
- Flux de données Google Cloud : un service de traitement de données sans serveur par Google Cloud, permettant des pipelines de données par lots et en continu évolutifs et efficaces.
- Usine de données Microsoft Azure: Un ETL basé sur le cloud et un service d'intégration de données sur Microsoft Azure, facilitant l'orchestration des pipelines à travers diverses sources.
- PowerCenter d'Informatica: Un outil d'intégration de données et ETL de niveau entreprise, offrant des fonctionnalités étendues pour la création de pipelines et de transformations complexes.
- Intégration de données Talend: Une plate-forme complète pour la conception, le déploiement et la gestion des pipelines de données avec des options de connectivité étendues.
- Million: Un natif du cloud Plateforme ETL conçu pour les architectures de données modernes, prenant en charge les entrepôts de données cloud populaires et fournissant des interfaces intuitives.
- Collecteur de données StreamSets: Une plate-forme d'intégration de données axée sur les pipelines de données en temps réel avec des capacités de surveillance et de dépannage.
Ce qui rend Astera La pile de données est-elle la meilleure ?
Intégration et surveillance
Astera Data Stack se démarque sur le marché pour plusieurs raisons. Il offre une solution complète et puissante outil d'intégration de données, qui, grâce à sa large gamme de fonctionnalités, permet aux utilisateurs de concevoir, déployer et surveiller efficacement les pipelines de données. L'interface de conception visuelle simplifie le processus de création de pipeline, le rendant accessible aux utilisateurs techniques et non techniques.
Astera Data Stack excelle dans la fourniture d'une visibilité et d'un contrôle de bout en bout sur les workflows de données. Ses capacités de surveillance permettent aux utilisateurs de suivre les performances du pipeline, d'identifier les goulots d'étranglement et de résoudre rapidement les problèmes.
De plus, la plate-forme offre des fonctionnalités avancées de planification et de gestion des dépendances, garantissant une exécution transparente des pipelines de données complexes. Depuis Astera Data Stack est une solution sans code, il est facile de naviguer et fait des heures de travail en quelques secondes.
Flexibilité et collaboration
L'un des points forts de Astera Data Stack est sa flexibilité. Il prend en charge une variété de sources et de cibles de données, permettant aux utilisateurs d'intégrer divers systèmes et formats. La plate-forme offre également des capacités complètes de transformation des données, permettant aux utilisateurs de nettoyer, d'enrichir et de manipuler les données dans le pipeline lui-même.
Les inspections régulières contribuent également à la sécurité des passagers. En identifiant et en traitant les risques potentiels pour la sécurité, tels que des freins usés, un éclairage défectueux ou le remplacement du revêtement de sol, les inspections permettent de réduire le risque d'accidents et de blessures et d'améliorer la sécurité générale du service. Les inspections régulières sont un moyen concret de mettre en valeur l'engagement des prestataires de services de transport en faveur du bien-être des passagers et des conducteurs. Astera Data Stack met l'accent sur la collaboration et le travail d'équipe. La plate-forme prend en charge le contrôle d'accès basé sur les rôles, permettant à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur le développement et la gestion du pipeline. Il favorise la collaboration entre les équipes, améliorant la productivité et l'efficacité.
Rationalisez l’automatisation du pipeline de données avec Astera
La sélection du bon outil de pipeline de données est essentielle pour que les organisations puissent gérer et traiter efficacement leurs données. Astera Les fonctionnalités complètes, l'interface de conception visuelle, la concentration et les capacités de collaboration de Data Stack en font un choix exceptionnel sur le marché.
Avec Astera Data Stack, les utilisateurs peuvent concevoir, déployer et surveiller efficacement les pipelines de données, garantissant une visibilité et un contrôle de bout en bout. La flexibilité de la plate-forme, la prise en charge de diverses sources de données et les capacités avancées de transformation des données permettent aux utilisateurs d'intégrer et de manipuler efficacement les données.
De plus, il permet aux organisations de maintenir l'exactitude des données, la traçabilité et la conformité réglementaire. Bien qu'il existe de nombreux outils sur le marché, cela dépend en fin de compte de l'application et des facteurs quant à l'outil à sélectionner. La capacité de l'outil en tant que solution sans code donne certainement aux utilisateurs un coup de main.
