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Surveillance du pipeline de données : mesures et meilleures pratiques

Mariam Anouar

Producteur de produits

17 janvier 2024

Un rapport de KPMG indique que seuls 35 % des dirigeants déclarent un niveau de confiance élevé dans l'utilisation des données et des analyses par une organisation. Les 65 % restants rencontrent des difficultés pour transporter et utiliser les données.

Cela met en évidence la nécessité d’une surveillance efficace du pipeline de données. La surveillance du pipeline de données améliore la prise de décision, élève les performances de l'entreprise et augmente la confiance dans les opérations basées sur les données, contribuant ainsi au succès de l'organisation.

Qu’est-ce que la surveillance du pipeline de données ?

Dans sa forme la plus simple, la surveillance du pipeline de données est le processus continu de supervision et de gestion du flux de données depuis sa source jusqu'à sa destination. Il s'agit d'un processus systématique qui implique le suivi, la validation et la garantie du bon fonctionnement d'un pipeline de données, qui est un ensemble de processus qui déplacent les données d'un système à un autre. L’objectif principal est de maintenir l’intégrité et la fiabilité des données à mesure qu’elles transitent dans le pipeline.

Importance de la surveillance du pipeline de données

La surveillance du pipeline de données est cruciale pour plusieurs raisons :

  • Qualité des données: La surveillance du pipeline de données est cruciale pour maintenir  qualité des données. En suivant continuellement les données, les erreurs et les incohérences peuvent être détectées et corrigées rapidement. Cela garantit que les données finales utilisées pour l’analyse et la prise de décision sont exactes et fiables.
  • Rendement : La surveillance du pipeline de données identifie les goulots d'étranglement ou les inefficacités dans informatique. L’optimisation de ces processus permet de traiter les données plus rapidement et plus efficacement.
  • Fiabilité: Une surveillance régulière garantit que le pipeline fonctionne correctement et que les données sont livrées à destination à temps.
  • Conformité réglementaire: Dans de nombreux secteurs, tels que la santé et la finance, la réglementation régit le traitement des données. La surveillance du pipeline de données garantit le respect de ces réglementations en fournissant un enregistrement clair de la manière dont les données sont traitées et de l'endroit où elles sont stockées.

Avantages de la surveillance du pipeline de données

Après avoir établi l'importance de la surveillance du pipeline de données, explorons les avantages pratiques qu'elle offre :

Latence de traitement des données minimisée

Les outils de surveillance permettent aux organisations d'identifier et de résoudre les goulots d'étranglement des performances en temps réel, ce qui réduit la latence du traitement des données. Cela garantit que les données circulent efficacement dans le pipeline, prenant en charge des analyses, des rapports et d'autres processus métier critiques en temps opportun.

Automatisation et orchestration

La surveillance peut être intégrée à des outils d'automatisation et d'orchestration pour déclencher des réponses ou des actions correctives en fonction de conditions prédéfinies. Cela peut aider à automatiser les tâches de routine et à garantir la fiabilité du pipeline.

Amélioration de la sécurité des données

La surveillance du pipeline de données joue un rôle essentiel pour garantir la sécurité des informations sensibles lors de leur déplacement dans le pipeline. En surveillant en permanence les modèles d'accès, les flux de données et les interactions des utilisateurs, les organisations peuvent rapidement identifier et répondre à toute activité suspecte ou violation potentielle de la sécurité.

Techniques de surveillance des données

Explorons quelques techniques clés de surveillance des données, également connues sous le nom de trois piliers de l'observabilité des données, pour optimiser les performances du pipeline de données :

Métrique

Les métriques sont des mesures numériques qui quantifient divers aspects des performances d'un système. Ils fournissent des informations sur des aspects tels que le débit de données, le nombre d'erreurs ou le temps de traitement, offrant une compréhension complète de l'efficacité, de la fiabilité et de la santé globale du système.

Journaux

Les journaux sont des enregistrements textuels qui documentent les événements, les erreurs et les activités au sein d'un système. Ils fournissent une description détaillée du comportement du système et peuvent inclure des informations telles que des messages d'erreur, des horodatages et des interactions utilisateur. Ils sont essentiels au dépannage car ils offrent un enregistrement historique des événements, aidant à identifier et à corriger tout problème dans le pipeline de données.

Traces

Les traces fournissent une vue détaillée de la façon dont les demandes de données transitent par une application spécifique, aidant ainsi à identifier les goulots d'étranglement ou les problèmes. Leur portée est toutefois limitée à cette application particulière. Pour obtenir une vue complète de l'ensemble du système, les traces sont souvent utilisées conjointement avec d'autres outils tels que les métriques du système et les solutions de surveillance du réseau.

Concepts clés de la surveillance du pipeline de données

Pour surveiller efficacement ces pipelines, il est important de comprendre certains concepts clés qui constituent la base d'une surveillance efficace des pipelines de données, aidant ainsi les entreprises à optimiser leur flux de données et à prendre des décisions éclairées. Ceux-ci inclus:

  • Fraîcheur des données

La fraîcheur des données garantit que les informations utilisées pour l'analyse et la prise de décision sont à jour, améliorant ainsi l'exactitude des informations.

  • Distribution de données

La distribution des données décrit la manière dont les données sont réparties sur différentes valeurs ou plages. Cela implique d'identifier et de gérer les informations manquantes et les pics ou écarts inattendus par rapport à la plage de valeurs prévue afin d'éviter des résultats faussés.

  • Volume de données

Le volume de données fait référence à la quantité de données générées et traitées. Une gestion efficace du volume de données évite la surcharge et la sous-utilisation des données, garantissant ainsi l’optimisation des capacités de stockage et de traitement des données.

  • Schéma de données

Le schéma de données fait référence à la structure des données, y compris son organisation, son format et les relations entre les différents éléments de données. Un schéma de données bien défini est essentiel pour une analyse précise des données et joue un rôle important dans le maintien de l'intégrité et de la qualité des données.

  • Lignée de données

Le lignage des données implique le suivi des données depuis leur source jusqu'à leur destination, y compris toutes les transformations qu'elles subissent au cours du processus. Il garantit la transparence et la responsabilité des données, en aidant à retracer toute erreur ou incohérence jusqu'à leur source et à améliorer l'ensemble du processus. qualité des données. C’est également crucial pour la conformité réglementaire et la gouvernance des données.

6 métriques essentielles pour la surveillance du pipeline de données

La surveillance du pipeline de données implique six mesures importantes qui aident à évaluer les performances, l'efficacité et la fiabilité du flux de données. Ces métriques sont :

  • Latence: Cette métrique mesure le temps nécessaire aux données pour passer du point d'entrée à leur destination dans le pipeline. Une latence élevée peut indiquer des goulots d'étranglement ou des problèmes de performances au sein du pipeline.
  • Débit: Cela mesure la quantité de données pouvant être transportées via le pipeline dans un laps de temps donné. Cela aide à comprendre la capacité du pipeline et peut indiquer si une mise à l’échelle est nécessaire.
  • Taux d'erreur: Cette métrique suit le nombre d'erreurs qui se produisent lors du traitement des données. Un taux d'erreur élevé peut indiquer des problèmes de qualité des données ou des problèmes dans les capacités de traitement du pipeline.
  • Disponibilité: Il s'agit d'une mesure de la fiabilité et de l'accessibilité du pipeline de données. Il quantifie le pourcentage de temps pendant lequel le pipeline est fonctionnel et capable de traiter des données sans interruption ni panne.
  • Détection de dérive de données : Cette métrique surveille les changements inattendus dans les caractéristiques ou la structure des données au fil du temps. Il aide à identifier les changements significatifs dans les propriétés statistiques des données qui pourraient avoir un impact sur l'analyse des données et la prise de décision.
  • Santé du système : Cela implique de surveiller les paramètres opérationnels du système exécutant le pipeline de données, tels que l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire et la bande passante du réseau. Cela aide à identifier tout problème lié au système qui pourrait affecter les performances du pipeline de données.

Comment fonctionne la surveillance du pipeline de données

La surveillance du pipeline de données joue un rôle crucial dans l'établissement des bases du maintien intégrité des données. Ses principales étapes comprennent :

Instrumentation

L'instrumentation implique l'intégration d'outils ou d'agents de surveillance à des points stratégiques du architecture de pipeline de données. Ces outils agissent comme des capteurs, capturant des données et des mesures pertinentes au fur et à mesure que les données franchissent les différentes étapes du pipeline. L’instrumentation est la première étape pour permettre une surveillance continue.

Collecte des Données

Une fois les outils de surveillance en place, ils collectent en continu des données sur différents aspects du fonctionnement du pipeline de données. Cela inclut des mesures telles que le débit de données, la latence, l'utilisation des ressources et les taux d'erreur. Les données collectées servent de base à l'évaluation des performances et de la santé du pipeline de données.

Surveillance en temps réel

La surveillance en temps réel garantit que des informations sur l'état du pipeline de données sont disponibles immédiatement. Les outils de surveillance traitent et analysent les données entrantes en temps réel, permettant une détection rapide des problèmes ou des anomalies. Cette prise de conscience en temps opportun est cruciale pour maintenir l’efficacité et la fiabilité du pipeline de données.

Système d'alerte

Un système d'alerte est configuré pour générer des notifications ou des alertes sur la base de critères prédéfinis. Par exemple, si le débit de données descend en dessous d'un certain seuil ou si un taux d'erreur dépasse une limite prédéfinie, le système d'alerte déclenche des notifications. Les alertes permettent aux ingénieurs de données et aux opérateurs de répondre rapidement aux problèmes émergents.

Journal

La journalisation implique l'enregistrement d'informations détaillées sur les événements, les erreurs et les activités au sein du pipeline de données. Les journaux servent d'enregistrement historique qui peut être utilisé pour l'audit, le débogage et la compréhension de la séquence d'événements, éléments essentiels à l'analyse et au dépannage post-incident.

Meilleures pratiques pour la surveillance du pipeline de données

Une surveillance efficace du pipeline de données nécessite une approche stratégique pour garantir la fiabilité, l’efficacité et l’exactitude du flux de données. Voici quelques bonnes pratiques :

  • Établissez des mesures claires : Identifiez et définissez les mesures clés qui fourniront des informations sur la santé et les performances du pipeline. Ces mesures serviront de base à votre stratégie de surveillance.
  • Mettre en œuvre une surveillance en temps réel : Utilisez des outils et des solutions qui permettent une surveillance en temps réel de vos pipelines de données. Cela permet une détection et une résolution immédiates des problèmes.
  • Automatisez les alertes : Configurez des alertes automatisées à déclencher lorsque des seuils prédéfinis sont atteints. Cela garantit une attention rapide aux problèmes potentiels, même lorsque vous ne surveillez pas activement le tableau de bord.
  • Maintenir une visibilité de bout en bout : Assurez-vous que votre stratégie de surveillance fournit une vue complète de bout en bout de votre pipeline de données. Cela permet d’identifier avec précision les problèmes et de mieux comprendre le flux et les transformations des données.
  • Donnez la priorité à la qualité des données : Mettez en œuvre des contrôles à différentes étapes du pipeline pour garantir la qualité des données. Cela inclut la validation des formats de données, la vérification des valeurs manquantes et l'identification de toute incohérence.
  • Surveillez régulièrement : Établissez une pratique de routine consistant à évaluer régulièrement les performances de votre pipeline de données et cherchez à apporter des améliorations progressives. Cela contribuera à garantir que vos pipelines de données restent efficaces, robustes et capables de gérer l’évolution de vos besoins en données.

Commencez à surveiller efficacement vos données

La gestion des pipelines de données fait partie intégrante car elle fournit des informations sur leurs performances, permettant aux organisations d'identifier et de corriger rapidement tout problème pouvant survenir. En mettant en œuvre une surveillance robuste, les organisations peuvent améliorer leur analyse de données et acquérir un avantage concurrentiel.

Les organisations doivent élaborer une solide stratégie de surveillance des données et favoriser une culture de sensibilisation aux données et de responsabilité à tous les niveaux de l’organisation. Cela garantira que la surveillance des pipelines de données ne soit pas seulement une tâche ponctuelle mais un engagement continu.

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