Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?

L'organisation des données pour une business intelligence, des informations tactiques et des analyses robustes commence toujours par des pipelines de données. Cependant, la plupart des entreprises traitent d'énormes quantités de données provenant de sources diverses, hébergées dans diverses infrastructures cloud et disponibles dans un large éventail de formats ; par conséquent, les silos sont une conséquence inévitable.

Établir une compréhension complète et unifiée de ses données est essentiel pour prendre des décisions éclairées, améliorer la productivité et découvrir des informations approfondies. C'est pourquoi il est crucial de savoir ce qu'est un pipeline de données et comment le rendre opérationnel.

• Définition du pipeline de données
• Importance et avantages d'un pipeline de données
• Comment créer un pipeline de données
• Composants d'un pipeline de données

Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?

Un pipeline de données se compose d'un ensemble de tâches et d'outils permettant le transfert de données d'un système, en conservant ses techniques de stockage et de traitement, vers un autre système où elles peuvent être administrées et conservées – en se concentrant sur les exigences métier spécifiques.

De plus, les pipelines facilitent la récupération automatisée de données provenant de nombreuses sources, suivie de leur conversion et de leur consolidation en un système de stockage de données unique et performant. Ceci est essentiel pour les entreprises modernes ayant d’importantes dépendances informatiques et numériques.

Considérez-vous comme un analyste de différents types de données, démontrant comment les gens interagissent avec votre marque. Cela peut inclure l'emplacement de l'utilisateur, les gadgets, les enregistrements de session, l'historique des transactions, les interactions avec le service client et tout commentaire qu'il a fourni. Par la suite, ces données sont collectées dans un entrepôt lié à un CRM, générant un profil unique pour chaque client.

Tous les utilisateurs de données qui en ont besoin pour créer et maintenir des outils analytiques ou pour prendre des décisions stratégiques et opérationnelles peuvent le faire avec facilité et agilité, grâce à l'agrégation permise par les pipelines de données. Ces personnes sont des spécialistes du marketing, des groupes de science des données, des experts BI, des chefs de produit ou tout autre professionnel qui s'appuie fortement sur les données.

Aujourd’hui, pour les DSI, garantir une architecture et un fonctionnement adéquats des pipelines de données d’entreprise constitue un élément central de leur responsabilité.

Pourquoi avez-vous besoin de pipelines de données ? Avantages clés

Un certain niveau d'entrée et de sortie de données se produira depuis vos systèmes, et sans pipelines de données, celles-ci formeront un processus non structuré et inefficace. À l’inverse, en investissant dans leurs pipelines de données, les DSI et les responsables informatiques peuvent :

1. Améliorer la qualité des données

   Les flux de données sont vulnérables aux obstacles et à la corruption à de nombreux endroits. Cependant, les pipelines de données contribuent à l’organisation continue des données. Ils facilitent et mettent la surveillance à la disposition de tous les utilisateurs. De plus, ils intègrent des données provenant de diverses sources et systèmes pour améliorer la fiabilité, l'exactitude et la convivialité des informations.

2. Automatisez les opérations de données

   La décomposition d'un pipeline de données en étapes reproductibles facilite l'automatisation. La minimisation de la probabilité d’erreur humaine permet une transmission transparente des données et accélère le traitement. En outre, la gestion simultanée de plusieurs flux de données peut être obtenue en éliminant et en automatisant les étapes redondantes, ce qui améliore l'efficacité.

3. Produisez des analyses plus précises

   Les données extraites de diverses sources présentent des caractéristiques uniques et se présentent sous différents formats. Un pipeline de données prend en charge la modification et la transformation de divers ensembles de données, quels que soient leurs attributs uniques. L'accent est mis sur la consolidation pour optimiser l'analyse, permettant une intégration plus transparente avec les applications de business intelligence.

Construire un pipeline de données

Lors de la création de pipelines de données, les leaders technologiques choisissent généralement l'une des deux options suivantes : le traitement par lots et les pipelines de données en streaming. Chacun convient à un cas d’utilisation différent, comme expliqué ci-dessous :

1. Pipelines de traitement par lots

   Comme son nom l'indique, le traitement par lots charge des « lots » de données sur un référentiel à des intervalles de temps prédéterminés. Les tâches de traitement par lots gèrent fréquemment des quantités importantes de données, mettant ainsi à rude épreuve l'ensemble du système. Par conséquent, ce processus est programmé en dehors des heures de pointe afin de minimiser l’interruption d’autres missions.

   Généralement, le traitement par lots est considéré comme la méthode de pipeline de données la plus appropriée pour des tâches telles que la comptabilité mensuelle, qui n'impliquent pas l'analyse immédiate d'un ensemble de données spécifique.

   Les étapes dans ce cas consisteront en une série de commandes séquentielles dans lesquelles le résultat d’une commande servira d’entrée pour la suivante.

   Un excellent exemple de ceci pourrait être lorsqu'une seule commande lance l'action d'ingérer des données ; un autre pourrait déclencher le filtrage de colonnes particulières, et un autre encore pourrait être responsable de l'agrégation. Cette séquence de commandes se poursuit jusqu'à ce que les données subissent une transformation complète et soient ajoutées au référentiel. Hadoop et MongoDB sont des exemples de ce type de pipeline de données à l'œuvre.

2. Pipelines de données en streaming

   Contrairement au traitement séquentiel, le streaming de données est utilisé lorsque des mises à jour continues des données sont nécessaires. Les applications et les systèmes de point de vente, par exemple, nécessitent des données en temps réel pour actualiser les stocks de produits et l'historique des ventes.

   

   Un « événement » dans le contexte des pipelines de données en streaming est un événement singulier, comme la vente d'un produit logiciel. À titre d'illustration, l'ajout d'un élément à la transaction est appelé « sujet » ou « flux ». À leur tour, ces événements transitent par des infrastructures de messagerie comme Apache Kafka.

   Grâce au traitement immédiat des événements de données qui se produisent, les systèmes de streaming affichent une latence réduite par rapport aux systèmes séquentiels.

   Ils sont moins fiables que les pipelines de traitement en masse, car les messages peuvent être supprimés accidentellement ou un trop grand nombre de messages peut obstruer la file d'attente.

   Pour résoudre ce problème, les systèmes de messagerie ajoutent une fonctionnalité appelée « par accusé de réception ». Dans cette phase, le pipeline de données vérifie si un message de données a été traité avec succès, laissant le système de messagerie l'éliminer de la pile.

   Les DSI doivent prendre en compte les besoins spécifiques de leur organisation et de chaque unité commerciale lors de l’évaluation des pipelines de données. Mais quel que soit le pipeline que vous choisissez pour une application, celui-ci sera composé de quelques composants clés.

Les composants essentiels des pipelines de données

Un pipeline de données comprendra :

• Origine:

  L'origine est le point de départ d'un pipeline de données, où les données sont saisies. L'environnement informatique de votre entreprise disposera de nombreuses sources de données (applications de transactions, appareils connectés, réseaux sociaux, etc.) et d'installations de stockage (entrepôts de données, lacs de données, etc.) qui serviront toutes d'origine.

• Flux de données:

  Il s’agit du transfert des données de leur point d’origine à leur destination finale, couvrant à la fois les ajustements qu’elles subissent pendant le transit et les référentiels de données qu’elles traversent. Ce composant est souvent appelé ingestion.

• Préparation:

  Avant la mise en œuvre, il peut être nécessaire de nettoyer, agréger, transformer (y compris la conversion du format de fichier) et compresser les données pour les normaliser. La préparation est le processus qui modifie les données pour les rendre adaptées à l'analyse.

• Destination:

  La transmission des données se termine à un endroit appelé « destination ». La destination dépend de l'utilisation ; par exemple, des données peuvent être obtenues pour renforcer et étendre la visualisation des données ou d'autres outils d'analyse. Ou bien, cela peut alimenter un système d’automatisation de la sécurité comme SIEM.

• Flux de travail :

  Le workflow établit une série d'actions et leurs interactions au sein d'un pipeline de données. Les tâches en amont sont des tâches exécutées sur les données proches de la ressource à partir de laquelle les données atteignent le pipeline. Les activités en aval se déroulent plus près du produit final.

En conclusion : sélectionner votre boîte à outils de pipeline de données

Une organisation cherchant à créer et à renforcer ses pipelines de données devrait envisager de mettre en œuvre les éléments suivants :

• Lacs de données : les lacs de données sont souvent utilisés par les organisations pour construire des pipelines de données pour les initiatives d'apprentissage automatique et d'IA. Pour les volumes de données massifs, tous les principaux fournisseurs de services cloud – AWS, Microsoft Azure, Google Cloud et IBM – proposent des lacs de données.

• Entrepôts de données : Ces référentiels centraux conservent les données traitées strictement dans un but précis. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery et Snowflake sont des alternatives d'entreposage populaires.

• Outils ETL (extraire, transformer, charger) : ETL propose une variété d'outils pour l'intégration et la préparation des données, notamment Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio et plusieurs autres.

• Planificateurs de flux de travail par lots : des outils de programmation comme Luigi ou Azkaban prennent en charge la création de sous-processus en tant qu'ensemble de tâches avec interdépendances. Il est également possible de surveiller et d'automatiser ces flux de travail.

• Outils de streaming de données : ces outils peuvent traiter en permanence les données collectées à partir de sources telles que l'IoT et les systèmes de transaction. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics et SQLstream en sont quelques exemples.

Uber utilise des pipelines de streaming construits sur Apache pour collecter des données en temps réel à partir des applications des chauffeurs et des passagers. En exploitant les canaux de données englobant à la fois les systèmes sur site et Google Cloud, Macy's s'assure que chaque client bénéficie d'une expérience tout aussi convaincante, qu'il soit en magasin ou qu'il achète en ligne. Quel que soit votre secteur d’activité, des pipelines de données efficaces sont essentiels pour les entreprises modernes axées sur les données.

Vous pouvez dynamiser vos opérations en utilisant des données en vous concentrant sur l'architecture de pipeline exemplaire et la boîte à outils la plus optimale.