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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Qu'est-ce qu'un pipeline de données ? Un guide complet

Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?

A pipeline de données est un ensemble de processus et de méthodes utilisés pour déplacer les données de différents systèmes sources vers un référentiel centralisé, généralement un entrepôt de données ou lac de données, pour analyse et utilisation ultérieure.

Il rationalise le flux de données provenant des systèmes sources, transforme les données pour les aligner sur le schéma du système cible et les charge dans un entrepôt de données. Même si les données subissent un traitement avant d'être transférées dans le système de destination, elles ne nécessitent pas toujours de transformation, surtout si elles sont acheminées vers un lac de données.

Les data scientists et les analystes utilisent des pipelines de données pour préparer les données pour diverses initiatives, telles que l'ingénierie des fonctionnalités ou pour les intégrer dans des modèles d'apprentissage automatique à des fins de formation et d'évaluation. Les utilisateurs professionnels exploitent un générateur de pipeline de données (un outil basé sur une interface graphique sans code/low code) pour créer leurs propres pipelines sans dépendre de l'informatique.

Qu’est-ce qu’un pipeline Big Data ?

Le concept de gestion de gros volumes de données existe depuis des décennies, mais le terme « big data » a gagné en popularité vers le milieu des années 2000, alors que le volume, la vitesse et la variété des données générées ont commencé à augmenter considérablement. Avec la généralisation de technologies telles que les médias sociaux, les appareils mobiles, les appareils IoT et les capteurs, les organisations ont commencé à prendre conscience de la valeur potentielle de l’exploitation et de l’analyse de grandes quantités de données. Cependant, pour traiter des données à une telle échelle, les entreprises ont besoin d’un pipeline de données tout aussi performant : un pipeline Big Data.

Un pipeline Big Data fait référence au processus de collecte, de traitement et d’analyse de grands volumes de données provenant de sources disparates de manière systématique et efficace. Comme un pipeline de données traditionnel, il comporte plusieurs étapes, notamment ingestion de données, stockage, traitement, transformation et analyse. Un pipeline Big Data utilise généralement des infrastructures et des technologies informatiques distribuées, étant donné la nécessité de gérer des données à grande échelle.

Comment les pipelines de données ont-ils évolué ?

Les pipelines de données ont parcouru un long chemin au cours des quatre dernières décennies. Initialement, les data scientists et les ingénieurs devaient manuellement extraire, transformer et charger (ETL) données dans des bases de données. Ces processus s'exécutaient généralement sur une base planifiée, généralement une fois par jour, pour l'ingestion et le traitement des données, ce qui les rendait chronophages et sujets aux erreurs.

Avec la prolifération des appareils connectés à Internet, des médias sociaux et des services en ligne, la demande de services en temps réel informatique a bondi. Les pipelines de traitement par lots traditionnels n'étaient plus suffisants pour gérer le volume et la vitesse des données entrantes. En évoluant avec le temps, ces pipelines sont devenus plus flexibles, facilitant mouvement de données des sources cloud aux destinations cloud, telles qu'AWS et Snowflake.

Aujourd'hui, ils se concentrent sur l'ingestion de données, en particulier les données en temps réel, et sur leur disponibilité pour une utilisation le plus rapidement possible, ce qui rend l'automatisation des flux de travail et l'orchestration des processus d'autant plus importantes. En tant que tel, moderne outils de pipeline de données intègre désormais également des fonctionnalités robustes de gouvernance des données, telles que :

Architecture du pipeline de données

Une architecture de pipeline de données fait référence à la structure et à la conception du système qui permet le flux de données de sa source à sa destination tout en passant par différentes étapes de traitement. Les composants suivants constituent l'architecture du pipeline de données :

  1. Les sources de données: Diverses sources génèrent des données, telles que les interactions des clients sur un site Web, les transactions dans un magasin de détail, les appareils IoT ou toute autre source génératrice de données au sein d'une organisation.
  2. Couche d'ingestion de données: Cette couche établit des connexions avec ces sources de données via des protocoles et connecteurs appropriés pour récupérer les données. Une fois connectées, les données pertinentes sont extraites de chaque source. Les règles métier définissent si des ensembles de données entiers ou uniquement des points de données spécifiques sont extraits. La méthode d'extraction dépend du format de la source de données : les données structurées peuvent être récupérées à l'aide de requêtes, tandis que les données non structurées nécessitent principalement des requêtes spécialisées. outils d'extraction de données ou techniques.
  3. Couche de stockage de données: Les données ingérées sont sous forme brute et doivent donc être stockées avant de pouvoir être traitées.
  4. Couche de traitement des données: La couche de traitement comprend des processus et des outils pour transformer les données brutes.
  5. Couche de livraison et d’analyse des données: Les données transformées sont chargées dans un entrepôt de données ou un autre référentiel et mises à disposition pour le reporting et l'analyse.

En savoir plus sur l' architecture de pipeline de données.

Types de pipelines de données

Il existe plusieurs types de pipelines de données, chacun répondant à différents scénarios d'utilisation. En fonction des besoins et de l'infrastructure, les entreprises peuvent déployer des pipelines de données à la fois sur site et dans le cloud, ce dernier étant de plus en plus répandu ces derniers temps. Voici les différents types de pipelines de données :

Pipelines de données de traitement par lots

Les pipelines de traitement par lots traitent les données en gros volumes à intervalles planifiés. Ils sont idéaux pour gérer l’analyse des données historiques, les rapports hors ligne et les tâches par lots.

Pipelines de données en streaming

Également appelés pipelines de données en temps réel ou pipelines événementiels, ces pipelines traitent les données en temps réel ou quasi-réel, c'est-à-dire avec une latence très faible. Ils sont conçus pour ingérer et déplacer des données à partir de sources de données en streaming, telles que des capteurs, des journaux ou des flux de réseaux sociaux. Les pipelines de données en streaming permettent une analyse et une réponse immédiates aux tendances, anomalies ou événements émergents, ce qui les rend essentiels pour des applications telles que la détection des fraudes, l'analyse en temps réel et les systèmes de surveillance.

Pipelines d'intégration de données

Intégration des données est un processus automatisé qui déplace les données de diverses sources, les transforme dans un format utilisable et les transmet à un emplacement cible pour une analyse ou une utilisation plus approfondie. Les pipelines d'intégration de données peuvent être classés davantage selon que les données sont transformées avant ou après avoir été chargées dans un entrepôt de données.

Pipelines ETL

Pipelines ETL sont largement utilisés pour l’intégration de données et entreposage de données. Ils consistent à extraire des données de diverses sources, à les transformer dans un format cohérent et à les charger dans un système cible. Les pipelines ETL sont généralement orientés par lots, mais peuvent être complétés par des composants en temps réel pour un traitement des données plus dynamique.

Pipelines ELT

Extraire, charger et transformer (ELT) Les pipelines sont similaires aux pipelines ETL, mais avec une séquence d'étapes différente. Dans ELT, les données sont d'abord chargées dans un système cible, puis transformées en utilisant la puissance de traitement et les capacités du système cible pour transformer les données.

Pipeline de données vs pipeline ETL

Compte tenu des similitudes entre un pipeline de données et ETL, il est assez courant de se poser la question « qu'est-ce qu'un pipeline de données ETL ? » Les pipelines de données et ETL sont étroitement liés ; en fait, un pipeline de données est un concept plus large qui inclut le pipeline ETL comme sous-catégorie. Il existe cependant quelques différences fondamentales entre les deux :

Même si un pipeline de données n'implique pas toujours transformation de données, c'est une étape obligatoire dans un pipeline de données ETL. De plus, les pipelines ETL déplacent généralement les données via un traitement par lots, tandis que les pipelines de données prennent également en charge le mouvement des données via le streaming.

Pipeline de données

  1. Mouvement et intégration des données : Les pipelines de données visent principalement à déplacer des données d'un système à un autre et à intégrer des données provenant de diverses sources. Ils permettent le transfert efficace et en temps réel de données entre systèmes ou services.
  2. Flexibilité: Ils peuvent être plus flexibles et polyvalents par rapport aux ETL processus. Ils sont souvent utilisés pour le streaming de données en temps réel, le traitement par lots ou les deux, selon le cas d'utilisation.
  3. Données en continu : Les pipelines de données sont bien adaptés à la gestion des données en streaming, telles que les données générées en continu à partir d'appareils IoT, de réseaux sociaux ou d'applications Web.
  4. Cas d'utilisation: Les cas d'utilisation courants des pipelines de données incluent le traitement des journaux et des événements, l'analyse en temps réel, la réplication des données et la synchronisation des données.

Pipeline ETL

  1. Processus structuré : Les processus ETL suivent une séquence structurée de tâches : extraction de données à partir des systèmes sources, transformation des données pour répondre aux exigences de l'entreprise et chargement des données dans un référentiel cible (souvent un entrepôt de données).
  2. Le traitement par lots: Les processus ETL sont généralement conçus pour le traitement par lots, où les données sont collectées sur une période (par exemple quotidienne ou horaire) et transformées avant d'être chargées dans le système cible.
  3. Transformations complexes : ETL est le bon choix si vous devez effectuer des transformations de données complexes, telles que des agrégations, nettoyage des donnéeset une enrichissement des données.
  4. Entreposage de données: Vous devriez opter pour les processus ETL lorsque vous en avez besoin consolider les données à partir de plusieurs sources et transformez-le pour prendre en charge la business intelligence et le reporting.
  5. Analyse historique : Les processus ETL conviennent à l'analyse et au reporting des données historiques, où les données sont stockées dans un format structuré, optimisé pour les requêtes et l'analyse.

Points communs :

  1. Transformation des données: Les pipelines de données et les processus ETL impliquent une transformation des données, mais la complexité et le calendrier de ces transformations diffèrent.
  2. Qualité des données: Assurer qualité des données est important à la fois dans les pipelines de données et dans les processus ETL.
  3. Surveillance et journalisation : Les deux nécessitent des capacités de surveillance et de journalisation pour suivre le mouvement, la transformation et les erreurs des données.

Découvrez notre article sur pipeline de données vs pipeline ETL.

Construire un pipeline de données

Construire un système efficace de consolidation des données nécessite une planification et une configuration minutieuses. Le processus comporte généralement six étapes principales :

  1. Identification des sources de données: La première étape consiste à identifier et comprendre les sources de données. Il peut s'agir de bases de données, Apis, fichiers, lacs de données, services externes ou appareils IoT. Déterminez le format, la structure et l’emplacement des données.
  2. Données Intégration: Extraire et combiner les données des sources identifiées à l'aide de connecteurs de données. Cela peut impliquer d'interroger des bases de données, de récupérer des données à partir d'API, de lire des fichiers ou de capturer des données en streaming.
  3. Transformation des données: Après avoir extrait les données, transformez-les et nettoyez-les pour garantir leur qualité et leur cohérence. La transformation des données implique des tâches telles que nettoyage des données, filtrage, agrégation, fusion et enrichissement. Cette étape garantit que les données sont dans le format et la structure souhaités pour l'analyse et la consommation.
  4. Chargement des données: Après la transformation, chargez les données dans le système ou le référentiel cible pour le stockage, l'analyse ou un traitement ultérieur. Pendant la phase de chargement, les pipelines transfèrent les données transformées vers des entrepôts de données, des lacs de données ou d'autres solutions de stockage. Cela permet aux utilisateurs finaux ou aux applications en aval d’accéder et d’utiliser efficacement les données.
  5. Automatisation et planification: Mettre en place des mécanismes d'automatisation et de planification pour exécuter le pipeline de données à intervalles réguliers ou en réponse à des événements spécifiques. L'automatisation minimise les interventions manuelles et garantit que les données sont toujours à jour.
  6. Suivi et évaluation : Implémenter robuste surveillance et mesures pour suivre la santé et les performances de l’architecture de données. Configurez des alertes pour vous informer des problèmes ou des anomalies nécessitant une attention particulière. Cette étape permet d'optimiser vos pipelines de données pour garantir une efficacité maximale dans le déplacement des données.

Découvrez notre article sur construire un pipeline de données.

Avantages d'un pipeline de données

Pipeline de données : avantages

Les pipelines de données automatisés combinent des données provenant de différentes sources. En termes simples, un pipeline de données permet aux organisations de libérer tout le potentiel de leurs actifs de données. Voici quelques avantages des pipelines de données :

  1. Efficacité accrue

Les pipelines de données automatisent les flux de travail de données, réduisant ainsi les efforts manuels et augmentant l'efficacité globale du traitement des données. En rationalisant les opérations de données, les organisations peuvent optimiser l'utilisation des ressources et minimiser les coûts associés à la gestion manuelle des données.

  1. Plus grande évolutivité

Ils peuvent gérer de gros volumes de données, permettant aux organisations d’adapter leurs opérations à mesure que leurs besoins en données augmentent. En adoptant une architecture évolutive, les entreprises peuvent répondre aux demandes croissantes de données sans compromettre les performances.

  1. Qualité des données améliorations

Grâce à des processus de nettoyage et de transformation des données, ils améliorent la qualité des données et garantissent l'exactitude de l'analyse et de la prise de décision. En maintenant des normes élevées de qualité des données, les organisations peuvent s'appuyer sur des informations fiables pour piloter leurs activités commerciales.

  1. Aperçu en temps réel

Les données en temps réel permettent aux organisations de recevoir des informations à jour pour une action immédiate. En exploitant des informations opportunes sur les données, les entreprises peuvent prendre des décisions agiles et proactives, obtenant ainsi un avantage concurrentiel dans des conditions de marché dynamiques.

  1. Rapport coût-efficacité

Ils optimisent l'utilisation des ressources, minimisant les coûts associés à la manipulation et au traitement manuels des données. En réduisant le temps et les efforts requis pour les opérations de données, les organisations peuvent allouer les ressources de manière efficace et atteindre la rentabilité.

Cas d'utilisation du pipeline de données

Les pipelines de données répondent à une multitude d’objectifs dans tous les secteurs, offrant aux organisations des informations opportunes et une prise de décision basée sur les données. Ils sont utilisés dans de nombreux secteurs pour améliorer l’efficacité du flux de données au sein des organisations.

Par exemple, dans le secteur financier, ils aident à intégrer les cours des actions et les enregistrements de transactions, permettant aux institutions financières d'améliorer la gestion des risques, de détecter les fraudes et d'assurer la conformité réglementaire.

Dans le secteur de la santé, les pipelines intègrent les dossiers de santé électroniques et les résultats de laboratoire, contribuant à l'amélioration de la surveillance des patients, de la gestion de la santé de la population et de la recherche clinique.

Dans le secteur de la vente au détail et du commerce électronique, ils intègrent les données clients des plateformes de commerce électronique et des systèmes de point de vente, permettant une gestion efficace des stocks, une segmentation de la clientèle et des stratégies marketing personnalisées.

Quelques autres cas d'utilisation du pipeline de données :

  1. Analyse en temps réel

Les pipelines de données permettent aux organisations de collecter, traiter et analyser des données en temps réel. En exploitant la puissance de l'analyse en temps réel, les entreprises peuvent prendre des décisions opportunes, réagir rapidement aux changements du marché et acquérir un avantage concurrentiel.

  1. Intégration des données

Les pipelines de données consolident les données à l'aide de connecteurs de données provenant de diverses sources, notamment des bases de données, des API et des plateformes tierces, dans un format unifié pour l'analyse et le reporting. Cette intégration permet aux organisations d'exploiter tout le potentiel de leurs actifs de données et d'obtenir une vue globale de leurs opérations.

  1. Migration de données

Ils facilitent une opération fluide et efficace migration de données des systèmes existants aux infrastructures modernes. En assurant une transition fluide et sans interruption, les organisations peuvent tirer parti des technologies avancées et stimuler l’innovation.

  1. Apprentissage automatique et IA

Ils fournissent un flux transparent de données pour la formation de modèles d’apprentissage automatique. Cela permet aux organisations de développer des analyses prédictives, d’automatiser les processus et de libérer la puissance de l’intelligence artificielle pour faire progresser leur activité.

  1. Business Intelligence

Les pipelines de données prennent en charge l'extraction et la transformation des données pour générer des informations significatives. En exploitant la puissance de l'informatique décisionnelle, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur les données, identifier les tendances et concevoir des stratégies efficaces.

Travailler avec des outils de pipeline de données

Les outils de pipeline de données facilitent la création de pipelines de données car ils offrent une interface visuelle. Cependant, choisir le bon outil est une décision cruciale, étant donné la large disponibilité des outils de pipelines de données et le fait qu’il n’y a pas deux solutions égales. Le bon outil sera celui qui fournit une connectivité à un large éventail de bases de données, d'API, de destinations cloud, etc. Il prend également en charge l'intégration de données en temps quasi réel via ETL, ELT et la capture de données modifiées. Il est évolutif et gère facilement des volumes de données croissants et des utilisateurs simultanés.

Par exemple,

  • Astera: Un no-code solution de gestion de données qui vous permet de créer des pipelines de données de niveau entreprise en quelques minutes. Il vous permet de créer et de planifier des pipelines ETL et ELT dans une interface simple par glisser-déposer. Astera prend en charge une connectivité transparente aux bases de données, entrepôts de données et lacs de données de pointe grâce à sa vaste bibliothèque de connecteurs natifs. De plus, vous pouvez automatiser tous les flux de données et workflows et surveiller le mouvement des données en temps réel. Les utilisateurs professionnels peuvent profiter des transformations de données intégrées avancées, des fonctionnalités de qualité des données, du contrôle de version ainsi que des fonctionnalités de gouvernance et de sécurité des données et créer eux-mêmes des pipelines de données.

Tendances émergentes concernant les pipelines de données

Au-delà des cas d’utilisation courants, les pipelines de données ont des applications dans divers scénarios avancés et tendances émergentes :

  • Personnalisation en temps réel : Les pipelines de données permettent une personnalisation en temps réel en analysant les données sur le comportement des utilisateurs et en fournissant du contenu ou des recommandations personnalisés en temps réel.
  • Traitement des données de l'Internet des objets (IoT) : Avec l'essor des appareils IoT, les pipelines de données sont utilisés pour ingérer, traiter et analyser des quantités massives de données de capteurs générées par les appareils IoT, permettant des informations et une automatisation en temps réel.
  • Maillage de données : Le concept de maillage de données les décentralise et établit une infrastructure de données en libre-service orientée domaine. Il favorise la propriété des données, l'autonomie et un accès facile aux données, ce qui améliore l'évolutivité et l'agilité du traitement des données.
  • Apprentissage fédéré : Ils prennent en charge les approches d'apprentissage fédéré, où les modèles d'apprentissage automatique sont formés de manière collaborative sur des sources de données distribuées tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données.
  • AI explicable: Ils peuvent intégrer des techniques pour générer des modèles d’IA explicables, offrant ainsi transparence et interprétabilité dans des modèles d’apprentissage automatique complexes.

Conclusion

Les pipelines de données jouent un rôle essentiel dans le paysage des données moderne, facilitant un traitement, une intégration et une analyse efficaces des données. En tirant parti de la puissance d'un générateur de pipeline de données automatisé, vous pouvez améliorer la prise de décision, améliorer l'efficacité opérationnelle et obtenir des informations précieuses à partir de leurs données. Outils d'intégration de données comme Astera simplifier la création de flux de données de bout en bout. Prêt à créer et déployer des pipelines de données hautes performances en quelques minutes ? Téléchargez un essai gratuit de 14-day pour faire un essai ou CONTACTEZ-NOUS.

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