Comment créer un pipeline de données : un guide étape par étape

Les données jouent un rôle important dans la croissance des entreprises et les initiatives numériques depuis environ 94% des entreprises. Cependant, le plein potentiel de ces actifs de données reste souvent inexploité, principalement en raison de la nature dispersée des données.

La solution réside dans la construction d'un pipeline de données, une tâche qui peut être gourmande en ressources et prendre beaucoup de temps. La construction d’un pipeline simple peut prendre des semaines, tandis qu’un pipeline plus complexe peut prendre des mois. Par conséquent, il est impératif pour votre organisation d’investir dans des outils et des technologies appropriés pour rationaliser le processus de création d’un pipeline de données.

Ce blog explique comment créer efficacement un pipeline de données, étape par étape, offrant des informations et les meilleures pratiques pour un processus de développement transparent et efficace.

Importance des pipelines de données

Les pipelines de données sont essentiels pour une gestion fluide, automatisée et fiable des données tout au long de leur cycle de vie. Ils permettent aux organisations de tirer une valeur maximale de leurs actifs de données. Les pipelines de données améliorent la gestion des données en :

• Rationalisation du traitement des données : Les pipelines de données sont conçus pour automatiser et gérer des flux de données complexes. Par exemple, ils peuvent extraire des données de diverses sources telles que les ventes en ligne, les ventes en magasin et les commentaires des clients. Ils peuvent ensuite transformer ces données dans un format unifié et les charger dans un entrepôt de données. Cela garantit une conversion transparente et sans erreur des données brutes en informations exploitables, aidant ainsi l'entreprise à mieux comprendre le comportement et les préférences des clients.
• Faciliter l'analyse en temps réel : Les pipelines de données modernes permettent aux entreprises d'analyser les données au fur et à mesure de leur génération. Par exemple, dans le secteur du covoiturage, ils permettent un traitement rapide des données pour mettre en relation les conducteurs et les passagers, optimiser les itinéraires et calculer les tarifs. Ils facilitent également une tarification dynamique, où les tarifs peuvent être ajustés en temps réel en fonction de facteurs tels que la demande, le trafic et les conditions météorologiques, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.
• Promouvoir la gouvernance des données : Les pipelines de données garantissent que les données sont traitées d'une manière conforme aux politiques internes et aux réglementations externes. Par exemple, dans le secteur de l’assurance, les pipelines de données gèrent les données sensibles des assurés lors du traitement des réclamations. Ils garantissent le respect des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne, la protection des données et l'instauration de la confiance avec les assurés.

Comment créer un pipeline de données robuste

La création d'un pipeline de données est un processus en plusieurs étapes qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Voici huit étapes pour créer un pipeline de données :

Étape 1: définissez vos objectifs

La première étape dans la création d’un pipeline de données consiste à définir clairement vos objectifs. Il pourrait s'agir de permettre des analyses en temps réel, de faciliter les modèles d'apprentissage automatique ou d'assurer la synchronisation des données entre les systèmes. Vos objectifs guideront la conception, la complexité et l’évolutivité de votre pipeline. Tenez compte des exigences spécifiques en matière de données, de la fréquence des mises à jour des données et de la vitesse souhaitée de traitement et d’analyse des données.

Étape 2 : identifier les sources de données

Reconnaître vos sources de données est une étape cruciale dans la création d'un pipeline de données. Les sources de données peuvent être divisées en six catégories :

1. Bases de données: Il peut s'agir de bases de données relationnelles comme MySQL, PostgreSQL ou de bases de données NoSQL comme MongoDB, Cassandra.
2. Stockage en ligne: Les données peuvent également être stockées sur des plateformes cloud telles qu'AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage.
3. Flux de données en temps réel : Il s'agit de sources de données continues telles que les appareils IoT, les flux de réseaux sociaux ou les fichiers journaux.
4. Sources des fichiers : Les données peuvent provenir de fichiers, notamment de formats tels que CSV, Excel, JSON ou d'autres systèmes de stockage basés sur des fichiers.
5. API (interfaces de programmation d'applications) : Les données peuvent être extraites d’API qui fournissent une connexion directe à divers services Web et plateformes externes.

Comprendre la nature, le format et le volume de ces sources de données est essentiel car cela a un impact sur les étapes ultérieures d'ingestion et de transformation.

Étape 3 : Déterminer la stratégie d’ingestion de données

Ensuite, vous devez extraire, intégrer et incorporer des données provenant de diverses sources dans votre pipeline. Il existe deux méthodes principales d'ingestion de données :

1. Ingestion par lots : Cette méthode consiste à collecter des données sur une période déterminée et à les traiter en groupe. Il convient aux grands volumes de données statiques pour lesquels des informations en temps réel ne sont pas nécessaires.
2. Ingestion en temps réel : Dans cette méthode, les données sont traitées immédiatement dès leur arrivée. Il est idéal pour les scénarios où les informations en temps réel sont cruciales, comme la détection des fraudes ou la surveillance du système.

Étape 4 : Concevoir le plan de traitement des données

Vous devrez nettoyer, valider et structurer les données ingérées dans un format adapté à l'analyse. Il existe deux approches principales pour la transformation des données :

1. ETL (Extraire, Transformer, Charger): Ici, vous extrayez les données de la source sur un serveur intermédiaire, les transformez, puis les chargez dans la destination. Cette approche est généralement utilisée lorsqu'il s'agit de petits volumes de données ou lorsque les données transformées doivent être utilisées par plusieurs applications en aval.
2. ELT (Extraire, Charger, Transformer): Dans cette approche, vous extrayez les données de la source, les chargez dans la destination, puis les transformez au sein du serveur de destination. Cela élimine le besoin de charger des données sur un serveur intermédiaire, ce qui le rend préférable pour gérer de plus gros volumes de données dans un environnement Big Data. Le processus de transformation dans ELT est similaire à ETL mais se produit une fois les données chargées dans la destination.

Étape 5 : Décidez où stocker les informations

Ensuite, vous stockerez les données traitées pour une utilisation ultérieure. Cela pourrait être un traditionnel entrepôt de données comme Amazon Redshift pour les données structurées, un lac de données comme Google Cloud Storage pour les données semi-structurées ou non structurées, ou un système de base de données comme PostgreSQL pour les données transactionnelles. Le choix de la destination dépend de la nature des données, du cas d'utilisation et des exigences spécifiques des tâches d'analyse des données.

Étape 6 : Établir le flux de travail

A ce stade, il est important de définir la séquence des opérations dans le pipeline. Cela inclut la spécification de l'ordre des tâches, la gestion des dépendances entre les tâches, la gestion des erreurs et la configuration des tentatives ou des notifications en cas d'échec.

Cette étape est cruciale pour garantir le bon fonctionnement du pipeline et pour traiter rapidement tout problème qui pourrait survenir. Cela implique la création de contrôles de validation des données et la définition de procédures de gestion des erreurs et de récupération.

Étape 7 : Définir un cadre de surveillance

Une fois votre pipeline opérationnel, il est crucial de surveiller ses performances pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu. Cela implique de suivre le flux de données à travers le pipeline, de vérifier les erreurs ou les goulots d'étranglement susceptibles de ralentir le traitement des données et de surveiller l'utilisation des ressources pour garantir le fonctionnement efficace du pipeline. La surveillance permet de détecter et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les performances du pipeline ou la qualité des données.

Étape 8 : implémenter la couche de consommation de données

Enfin, vous devrez créer une interface fiable via laquelle les utilisateurs finaux ou les applications accèdent aux données traitées. Il peut s'agir d'un outil de business intelligence (BI) offrant des capacités de visualisation de données, d'un outil de reporting générant des rapports détaillés ou d'une API permettant à d'autres applications d'interagir avec les données. La couche de consommation de données doit être conçue pour faciliter l'accès aux données.

Meilleures pratiques pour créer des pipelines de données

• Rationalisez le développement et le déploiement :  La mise en œuvre de l’intégration continue/déploiement continu (CI/CD) est essentielle ici. CI/CD automatise le processus d'intégration des modifications de code et de déploiement de ces modifications dans l'environnement de production. Cela signifie que toute mise à jour ou amélioration du pipeline peut être mise en œuvre rapidement et de manière fiable, garantissant ainsi que le pipeline fonctionne toujours de manière optimale.
• Maintenir la cohérence : Les systèmes de contrôle de version contribuent à assurer la cohérence dans les environnements de développement collaboratifs. Ils suivent et gèrent les modifications apportées à la base de code, permettant un travail simultané sans écraser les modifications et offrant la possibilité de revenir aux versions de code précédentes si nécessaire.
• Optimiser la gestion des données : Le partitionnement des données divise une grande base de données en segments plus petits et plus faciles à gérer en fonction de critères spécifiques, améliorant ainsi les performances des requêtes et rationalisant les tâches de gestion des données.
• Tirez parti des architectures modernes : Les architectures logicielles modernes telles que les conteneurs et les microservices peuvent améliorer considérablement l'évolutivité et la fiabilité de votre pipeline de données. Les conteneurs encapsulent une application et ses dépendances dans une seule unité qui peut s'exécuter de manière cohérente sur toutes les plates-formes. Les microservices créent une application sous la forme d'un ensemble de services indépendants, favorisant une meilleure évolutivité et un débogage plus facile.
• Assurer la sécurité des données : À mesure que les données franchissent différentes étapes du pipeline, de l'extraction et de la transformation au chargement, il est crucial de les protéger contre les accès non autorisés et les violations potentielles. Cela implique la mise en œuvre du cryptage des données, des contrôles d'accès et des tests de vulnérabilité réguliers pour protéger les informations sensibles. Le respect des réglementations pertinentes en matière de sécurité des données, telles que le RGPD et la HIPAA, est essentiel, en particulier dans les secteurs traitant de données personnelles, tels que la santé et la finance.

Passer des pipelines de données manuels aux pipelines de données automatisés

La création manuelle de pipelines de données est par nature un processus long et gourmand en ressources, ce qui le rend vulnérable aux retards, aux erreurs et à l'inefficacité. La transition vers des outils de pipeline de données automatisés répond à ces défis, en rationalisant les processus pour une plus grande efficacité et une optimisation des ressources.

Ces outils avancés jouent un rôle central dans la rationalisation de l'ensemble du processus, offrant des avantages tels qu'un temps de développement réduit, des erreurs minimisées et une évolutivité améliorée. En automatisant les tâches répétitives, ils permettent aux organisations d'accélérer le développement du pipeline tout en maintenant un haut niveau de précision.

Créez facilement des pipelines de données avec Astera

 

AsteraLe Data Pipeline Builder de rassemble toutes ces capacités d'automatisation.

Cela simplifie intégration de données, offre une évolutivité et est équipé de fonctionnalités permettant de maintenir la sécurité et la conformité des données.

Avec son interface conviviale et ses fonctionnalités puissantes, AsteraLa solution de réduit les efforts et le temps nécessaires pour créer un pipeline de données robuste, permettant aux entreprises de se concentrer davantage sur l'exploitation de leurs données pour obtenir des informations et prendre des décisions. Construire un pipeline de données avec Astera ne prend que cinq étapes:

1. Extraction de données: Astera vous permet d'extraire des données à partir d'un large éventail de sources. Cela inclut diverses bases de données telles que SQL Server, Oracle et MySQL, des formats de fichiers tels qu'Excel, CSV, XML et JSON, ainsi que des applications cloud telles que Salesforce et Microsoft Dynamics 365, garantissant un processus complet de collecte de données.
2. Transformation des données: Une fois les données extraites, Astera fournit une variété de fonctions de transformation que vous pouvez utiliser pour nettoyer, formater et structurer vos données selon vos besoins. Par exemple, vous pouvez utiliser ces fonctions pour supprimer les doublons, convertir des types de données ou agréger des données en fonction de critères spécifiques.
3. Chargement des données : Une fois les données transformées, Astera vous permet de le charger dans la destination souhaitée, qu'il s'agisse d'une base de données, d'un entrepôt de données ou d'un système de fichiers. Vous pouvez charger les données dans une base de données SQL Server, un entrepôt de données basé sur le cloud comme Amazon Redshift, ou même les exporter sous forme de fichier CSV.
4. Automatisation et planification : Astera fournit également des fonctionnalités pour automatiser et planifier vos tâches de pipeline de données. Cela signifie qu'une fois que vous avez configuré votre pipeline, vous pouvez le faire exécuter automatiquement à des intervalles planifiés ou déclenché par certains événements, réduisant ainsi les efforts manuels et garantissant que vos données sont toujours à jour.
5. Surveillance et gestion des erreurs : Astera fournit des capacités de surveillance en temps réel, vous permettant de suivre les performances de votre pipeline de données et d'identifier et de résoudre rapidement tout problème.

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