L'automatisation des pipelines de données joue un rôle central dans l'intégration et la diffusion des données entre les systèmes. L'architecture est excellente pour gérer les tâches répétitives et structurées, telles que l'extraction, la transformation et le chargement de données dans un environnement stable et prévisible, car les pipelines sont construits autour de règles fixes et de processus prédéfinis. Ainsi, ils continueront de fonctionner si vous maintenez le statu quo, c'est-à-dire tant que vos données suivent une structure cohérente.

Cependant, les entreprises sont aujourd'hui confrontées à des exigences complexes et dynamiques auxquelles l'automatisation traditionnelle des pipelines de données n'est pas adaptée. En effet, une telle architecture est généralement conçue avec des mappages statiques entre les systèmes source et cible, ce qui signifie que les pipelines ne peuvent pas s'adapter automatiquement à l'évolution des structures de données sources.

Ainsi, ces limitations permettent la transition de l’automatisation du pipeline de données vers des pipelines de données auto-ajustables, également appelés pipelines de données intelligents ou adaptatifs.

Qu'est-ce que l'automatisation du pipeline de données ?

L'automatisation du pipeline de données est le processus d'automatisation mouvement de données entre les systèmes ou les applications. Pour un Pipeline ETL, cela signifie automatiser l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) processus afin qu'ils s'exécutent sans intervention manuelle importante. L'ensemble du processus est déclenché automatiquement, par exemple lorsque de nouvelles données arrivent ou via une planification (par exemple, toutes les cinq minutes).

Dans le cas d' intégration de données, l'automatisation du pipeline de données vous permet de vous connecter à toutes vos sources de données et d'ingérer automatiquement des données, que ce soit sur site ou sur le cloud, que vous pouvez ensuite utiliser pour les processus en aval, tels que entreposage de données pour des analyses et des rapports à long terme.

C'est le maximum que vous pouvez obtenir avec ces pipelines, principalement en raison de leur nature rigide. En d'autres termes, ces pipelines ne sont pas adaptés à la gestion d'environnements de données changeants, par exemple, les modifications des métadonnées sources. Examinons de plus près comment ces changements peuvent affecter votre pipelines de données.

Que sont les pipelines de données intelligents ?

Les pipelines de données intelligents s'adaptent automatiquement aux modifications des métadonnées dans vos sources de données. Étant donné que la plupart de ces modifications sont liées aux métadonnées, elles sont également appelées pipelines de données pilotés par métadonnées. Les modifications des métadonnées peuvent inclure l'ajout de nouveaux champs, des types de données modifiés ou toute autre modification dans les métadonnées. base de données tableau.

L’objectif des pipelines adaptatifs est de réduire davantage le temps d’obtention des informations en garantissant que les données continuent de circuler, même lorsque les données sources changent brusquement.

Comment les pipelines de données intelligents gèrent l'évolution des schémas

La modification de la structure d’une base de données ou d’une source de données au fil du temps est ce que nous appelons l’évolution du schéma, et elle a un impact direct sur les métadonnées de la source de données.

Pour comprendre ce que signifie la modification des métadonnées sources pour les pipelines de données, et parce que l'objectif principal d'un pipeline de données est de Bougez données, abordons brièvement les données en mouvement, également appelées données en transit. Il s'agit d'informations ou de données se déplaçant d'un point A à un point B. En termes d'intégration de données, cela implique le déplacement de données provenant de plusieurs sources, telles qu'une base de données, vers une destination, qui pourrait être votre entrepôt de données optimisé pour la business intelligence (BI) et l'analyse.

Un exemple pourrait être lorsque vous avez besoin de migrer des données d'une configuration sur site à une infrastructure basée sur le cloud. Notez que l'ETL n'est qu'une des nombreuses méthodes de transport de vos données. D'autres méthodes courantes incluent capture de données modifiées (CDC) et extraire, charger, transformer (ELT).

La clé, cependant, est de déplacer les données de manière à ce qu'elles atteignent le système cible dans le format requis. Pour que cela se produise et que vous puissiez en tirer de la valeur en temps opportun, vos données doivent parcourir le pipeline sans entrave ni modification. Cependant, les sources de données restent rarement constantes : même des modifications mineures du schéma peuvent entraîner des erreurs de données ou des pertes d'enregistrements. Votre pipeline de données doit donc être conscients de ces changements dans les métadonnées sources et être en mesure de s'adapter en conséquence pour une diffusion réussie des données.

La nature dynamique des métadonnées sources

L'évolution d'un schéma peut se produire pour de nombreuses raisons, par exemple lorsque vous ajoutez de nouvelles fonctionnalités à une application, optimisez les performances d'une base de données ou intégrez de nouvelles sources de données. Bien qu'elle offre une certaine flexibilité pour répondre aux besoins évolutifs de votre organisation en matière de données, elle pose des défis importants pour les pipelines de données qui reposent sur un schéma stable. Même en prenant en compte l'automatisation traditionnelle dans l'équation, ces pipelines de données ne peuvent pas ajuster automatiquement leurs mappages et leurs transformations aux métadonnées changeantes sans intervention manuelle.

De plus, avec l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus organisationnels, les sources de données évoluent plus rapidement que jamais. métadonnées, ces changements incluent des modifications du schéma qui peuvent être aussi simples que l'ajout d'une nouvelle colonne et l'ajustement des longueurs de champ ou aussi complexes que la modification des types de données et des relations entre les tables.

Comme il est indiqué dans un document de recherche présentés à la CEE-ONU, de tels changements présentent des risques que vous devez traiter rapidement pour garantir que vos données restent adaptées à leur objectif, qu'il s'agisse Analyse des données ou l'utiliser pour des projets tels que la formation d'un modèle d'apprentissage automatique (ML).

Gestion des modifications dans les métadonnées sources

Bien que l'évolution des schémas soit censée adapter et modifier les structures de données sous-jacentes à mesure qu'elles évoluent, cela ne signifie pas toujours que l'évolution est rétrocompatible. L'évolution des schémas incompatible avec les versions antérieures ne se produit pas parce que l'évolution des schémas ne s'adapte pas, mais parce que certaines modifications de schéma sont intrinsèquement incompatibles avec des données ou des systèmes plus anciens.

Une façon de gérer les métadonnées sources changeantes consiste à retravailler vos pipelines ETL en modifiant le code et en incorporant des modifications de schéma. Bien que flexible, cette approche est laborieuse et sujette aux erreurs humaines. Une autre méthode plus viable consiste à tirer parti du no-code Outils ETL or plateformes d'intégration de données conçu pour l'automatisation du pipeline de données. Bien que vous n'ayez pas besoin de coder pour résoudre ce problème, vous devrez toujours modifier des centaines de flux de données à chaque fois que vos métadonnées sources changent, encore plus si vous avez un pipeline complexe. architecture de pipeline de données.

La gestion de ces données nécessite une conception intelligente, capable de gérer ces changements plus facilement. C’est pourquoi les entreprises se tournent vers des pipelines de données intelligents. Ces pipelines sont basés sur une approche de transfert de données basée sur les métadonnées, qui promet de fournir des données prêtes à être consommées. Cette approche propulse l’architecture d’automatisation du pipeline de données au niveau supérieur en éliminant la nécessité de mettre à jour vos flux de données pour tenir compte des modifications de schéma dans vos métadonnées sources.

Les avantages des pipelines de données adaptatifs

Les entreprises ont beaucoup à gagner en remplaçant leur architecture rigide de pipeline de données par une architecture plus adaptative et résiliente. Les entreprises s'appuient sur des pipelines de données intelligents pour :

Améliorer l'agilité

L’IA étant l’un des principaux moteurs des fusions et acquisitions dans les années à venir, les entreprises qui cherchent à acquérir ou à fusionner avec d’autres entreprises ont besoin d’une architecture de pipeline fiable, suffisamment intelligente pour intégrer de manière transparente de nouvelles données sans perturber leurs opérations.

Intégrer de nouvelles sources de données

L'ajout de nouvelles sources de données devient une tâche simple consistant à les connecter à vos pipelines existants sans apporter de modifications. outils modernes de pipeline de données, vous pouvez y parvenir en ajoutant une nouvelle source de données à votre flux de données et en configurant la connexion source sans perturber le reste du flux de travail.

Augmenter la productivité

Vos équipes de données ne passant plus de temps à déboguer manuellement les pipelines, elles consacrent davantage de temps à des tâches plus importantes, telles que la collaboration avec les parties prenantes de l'entreprise pour résoudre de nouveaux problèmes de données.

Échelle à la demande

Le recours croissant à l’IA générative et aux grands modèles linguistiques (LLM) oblige les entreprises à réévaluer leurs pipelines de données, car la quantité massive de données produites par ces technologies submerge leurs systèmes existants. Face à des pics soudains de volume de données, les pipelines adaptatifs peuvent rapidement évoluer pour s’adapter à la charge accrue et continuer à fonctionner, garantissant un accès rapide aux données nécessaires.

Démocratiser l’intégration des données

Grâce à une architecture de pipeline de données en libre-service, les fonctions commerciales telles que la finance et le marketing n'ont plus besoin de s'appuyer sur l'informatique pour accéder aux données les plus récentes. Au lieu de cela, leurs pipelines de données pilotés par les métadonnées font tout le travail à leur place, ce qui leur permet de se concentrer sur des initiatives essentielles à l'entreprise, comme l'analyse des données pour réduire les coûts et améliorer l'expérience client.

Premiers pas avec les pipelines de données intelligents

Alors, à quoi ressemble le pack de démarrage du pipeline de données adaptatif ? Tout d’abord, vous avez besoin d’une architecture qui permette à toutes vos équipes de prendre le contrôle de leurs propres initiatives de données. Cela signifie adopter une interface conviviale sans code qui permet aux utilisateurs de différents niveaux de compétences techniques de configurer, de gérer et d’interagir efficacement avec les pipelines de données, qu’ils soient ingénieurs de données, analystes ou utilisateurs professionnels.

Au-delà de l'interface, vos pipelines de données doivent être capables de détecter et de s'adapter aux modifications de schéma au fur et à mesure qu'elles se produisent sans avoir à retravailler aucune partie du flux de données.

Ces fonctionnalités sont facilement disponibles dans les outils de pipeline de données modernes. La clé réside toutefois dans l’adaptabilité : il faut trouver la plateforme adaptée aux besoins spécifiques de votre entreprise. N’oubliez pas que l’objectif est la démocratisation de la gestion des données. Par conséquent, en plus de l’alignement avec les objectifs de l’entreprise, l’accent doit également être mis sur la flexibilité et la facilité d’utilisation.

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