Il a été dit que plus de données ont été générées au cours des cinq dernières années que dans toute l‘histoire de l‘humanité. Aujourd‘hui, les entreprises sont confrontées non seulement aux quantités massives de sources de big data qui produisent constamment des données brutes, mais plus encore à la nécessité de rendre ces données utiles en temps réel.
Il est essentiel de trouver un moyen de donner un sens à tous ces ensembles de données. Les données brutes contiennent trop de points de données qui peuvent ne pas être pertinents. Les ingénieurs de données ont donc créé une architecture de pipeline de données - un système structuré qui capture, organise et achemine les données pour alimenter la veille stratégique, le reporting, l‘analyse, la science des données, l‘apprentissage automatique et l‘automatisation.
Qu‘est-ce que l‘architecture d‘un pipeline de données ?
L‘architecture de pipeline de données désigne le cadre sophistiqué conçu pour rationaliser le flux de données au sein d‘une organisation. En organisant les pipelines de données, cette architecture simplifie et accélère considérablement l‘ingestion des données, le reporting, l‘analyse et les efforts de business intelligence, garantissant ainsi qu‘ils sont plus précis et plus efficaces.
Grâce à l‘automatisation, elle gère, visualise, transforme et transmet les données à travers différentes sources pour les aligner sur les objectifs de l‘entreprise de manière transparente. Grâce à cette infrastructure optimisée, les scientifiques et les équipes d‘ingénierie des données sont en mesure d‘exploiter plus efficacement les données au profit de l‘entreprise, en améliorant la prise de décision et les initiatives stratégiques.
Que sont les pipelines de données ?
Les pipelines de données sont des processus automatisés conçus pour déplacer et transformer efficacement les données de diverses sources vers une destination de stockage, facilitant ainsi l‘analyse et la visualisation. Ces systèmes utilisent une séquence d‘étapes de traitement des données, tirant parti de l‘apprentissage automatique, de logiciels spécialisés et de l‘automatisation pour améliorer le flux de données par le biais de processus d‘extraction, de transformation et de chargement (ETL).
En rationalisant la validation et l‘intégration des données, les pipelines réduisent considérablement les erreurs, éliminent les goulets d‘étranglement et diminuent la latence, ce qui permet une utilisation plus rapide et plus efficace des données par rapport aux méthodes manuelles.
Au cœur de la veille stratégique en temps réel, les pipelines de données fournissent aux entreprises les informations nécessaires à une prise de décision agile et stratégique qui améliore les résultats de l‘entreprise. Ils permettent aux scientifiques des données d‘explorer en profondeur des domaines tels que le comportement des clients, l‘automatisation des processus robotiques, l‘expérience des utilisateurs et les parcours des clients, informant ainsi les stratégies critiques d‘intelligence économique et d‘intelligence client.
Pourquoi avez-vous besoin de pipelines de données ?
Les données brutes proviennent de sources multiples et le transfert des données d‘un endroit à un autre, puis leur exploitation, posent de nombreux problèmes. Les problèmes de latence, de corruption des données, de conflits entre les sources de données et d‘informations redondantes rendent souvent les données impures et peu fiables. Pour que les données soient utiles, elles doivent être propres, faciles à déplacer et dignes de confiance.
Les pipelines de données suppriment les étapes manuelles nécessaires pour résoudre ces problèmes et créent un flux de données automatisé et transparent.
Les entreprises qui utilisent de grandes quantités de données, qui dépendent de l‘analyse de données en temps réel, qui utilisent le stockage de données cloud et qui ont des sources de données cloisonnées déploient généralement des pipelines de données.
Mais avoir un tas de pipelines de données est source de désordre. C‘est pourquoi l‘architecture des pipelines de données apporte structure et ordre. Elle permet également d‘améliorer la sécurité, car les pipelines de données limitent l‘accès aux ensembles de données, grâce à un contrôle d‘accès basé sur les autorisations.
Il s‘agit de rendre les données utiles le plus rapidement possible afin d‘aider l‘entreprise à évoluer avec la rapidité, la précision et l‘intelligence nécessaires dans un monde numérique moderne.
À quoi ressemble l‘architecture d‘un pipeline de données ?
L‘architecture du pipeline de données est un cadre complexe conçu pour faciliter le mouvement et la transformation efficaces des données depuis leur point d‘origine jusqu‘à leur destination à des fins d‘analyse et d‘utilisation. Cette architecture se compose de plusieurs éléments clés, chacun jouant un rôle crucial dans le processus de traitement des données :
- Sources de données: Il s‘agit des origines des données, qui englobent un large éventail de sources, notamment les API des applications, les plateformes de stockage cloud , les bases de données relationnelles et NoSQL, et les systèmes Apache Hadoop. Elles représentent le point de départ du parcours des données.
- Joints: Ce composant définit les critères et la logique de fusion des données provenant de différentes sources au fur et à mesure qu‘elles sont acheminées dans le pipeline, afin d‘assurer la cohésion du flux de données et de l‘intégration.
- Extraction: Les processus d‘extraction, qui visent à isoler des éléments de données spécifiques à partir d‘ensembles de données plus vastes, rendent les données plus granulaires et plus faciles à gérer pour les opérations ultérieures.
- Normalisation: Pour faciliter l‘intégration et l‘analyse, la normalisation des données est appliquée pour normaliser les formats de données, les unités de mesure et les styles de présentation dans l‘ensemble des données, afin de garantir l‘uniformité et la cohérence.
- Nettoyage: Cette étape essentielle consiste à identifier et à corriger les erreurs dans les données, ainsi qu‘à supprimer les fichiers corrompus, afin de maintenir la qualité et la fiabilité des données.
- Chargement: Une fois nettoyées et traitées, les données sont chargées dans des systèmes de stockage et d‘analyse tels que des entrepôts de données (par exemple, Snowflake), des bases de données relationnelles, Apache Hadoop ou des lacs de données, ce qui les rend accessibles pour des analyses plus approfondies et des activités de veille stratégique.
- L‘automatisation: Les technologies d‘automatisation sont mises en œuvre pour rationaliser l‘ensemble du processus, depuis la détection et la correction des erreurs jusqu‘à l‘établissement de rapports et au suivi, avec des opérations qui peuvent être menées en continu ou selon un calendrier prédéfini.
La compréhension de ces composants et de leurs fonctions au sein de l‘architecture du pipeline de données permet de comprendre comment les données sont traitées, gérées et utilisées de manière efficace dans le cadre des processus de veille stratégique et de prise de décision.
Avez-vous besoin d‘outils de transmission de données ?
La nécessité des outils de pipeline de données pour votre organisation dépend de plusieurs facteurs clés liés à vos besoins en matière de gestion et d‘analyse des données. Si votre organisation traite de gros volumes de données, est confrontée à des problèmes de silos de données, a besoin d‘informations en temps réel pour prendre des décisions ou cherche à améliorer son efficacité grâce à l‘automatisation, les outils de pipeline de données ne sont pas seulement bénéfiques, ils sont essentiels.
Les outils de pipeline de données simplifient la création, la gestion et l‘optimisation des pipelines de données, permettant une intégration, un traitement et une analyse transparents des données provenant de diverses sources. Ils fournissent une solution robuste pour surmonter les défis courants en matière de données, garantissant que vos données sont non seulement accessibles mais aussi exploitables. En automatisant les tâches routinières liées aux données, ces outils libèrent des ressources précieuses, permettant à votre équipe de se concentrer sur les initiatives stratégiques qui stimulent la croissance et l‘innovation de l‘entreprise.
En substance, si vos objectifs sont de décloisonner les données, d‘analyser les données en temps réel et de tirer parti de l‘automatisation pour une plus grande efficacité, l‘investissement dans des outils de pipeline de données permettra à votre organisation d‘atteindre ces objectifs avec plus de facilité et d‘efficacité.
Quels sont les outils disponibles pour les pipelines de données ?
Le paysage des outils de pipeline de données est diversifié, offrant une variété de solutions conçues pour répondre aux différents besoins et environnements de traitement des données. Ces outils peuvent être classés en fonction de leurs capacités de traitement, de la disponibilité du code source, de l‘environnement de déploiement et de la nature des données qu‘ils traitent le mieux. Voici un aperçu des principaux types d‘outils de pipeline de données :
- Outils de traitement par lots : Conçus pour traiter d‘importants volumes de données, les outils de traitement par lots sont destinés aux tâches programmées de déplacement et de traitement des données. Ils ne sont pas conçus pour le transfert de données en temps réel, mais sont très efficaces pour les opérations régulières de traitement de données à grande échelle. Cette catégorie est idéale pour les organisations qui travaillent avec des ensembles de données importants nécessitant un traitement périodique.
- Outils à source ouverte: Développés et maintenus par la communauté open source, ces outils offrent flexibilité et rentabilité. Apache Kafka en est un exemple notable, réputé pour son débit élevé, son partitionnement intégré, sa réplication et sa tolérance aux pannes, ce qui en fait une option puissante pour la diffusion et le traitement des données en continu.
- Cloud-Outils natifs: Spécifiquement conçus pour les environnements cloud , les outils cloud-natifs tirent parti de l‘évolutivité, de la flexibilité et de l‘efficacité des plateformes informatiques cloud . Ils sont particulièrement adaptés à la gestion des données basées sur cloud, avec des outils optimisés pour des services comme Amazon Web Services (AWS), y compris AWS Lambda pour l‘informatique sans serveur, et Microsoft Azure, offrant des solutions qui s‘intègrent de manière transparente aux écosystèmes cloud respectifs.
- Outils de traitement en temps réel: Essentiels pour les applications nécessitant une analyse des données et une action immédiates, les outils de traitement en temps réel traitent efficacement les sources de données en continu. Ces outils sont cruciaux dans des secteurs tels que l‘Internet des objets (IoT), la finance et la santé, où la capacité à traiter les données au fur et à mesure qu‘elles arrivent peut avoir un impact significatif sur la prise de décision et l‘efficacité opérationnelle.
La compréhension des caractéristiques et applications distinctes de ces outils de pipeline de données peut aider les organisations à sélectionner la technologie la plus appropriée pour répondre à leurs exigences spécifiques en matière de gestion et d‘analyse des données, garantissant ainsi des performances et des résultats optimaux.
Qu‘en est-il de l‘intégration des données ?
L‘intégration des données est nécessaire pour intégrer les sources de données sur site et cloud dans le pipeline de données. Par exemple, l‘intégration des données de votre CRM dans des outils tels que les plateformes d‘intégration en tant que service (iPaaS) automatise le processus d‘intégration des données et d‘architecture du pipeline.
Questions à poser avant de créer un pipeline de données
Il existe différentes conceptions de pipelines de données - c‘est pourquoi un iPaaS, tel que SnapLogic, peut vous aider à déterminer rapidement la conception de pipeline la plus simple et la plus efficace.
Avant de construire un pipeline, voici quelques éléments à prendre en compte :
- Que voulez-vous que le pipeline accomplisse ? Transférera-t-il des données de manière répétée ? Quel processus commercial ou flux de travail permettra-t-il ou soutiendra-t-il ?
- Avec quels types de données allez-vous travailler ? Données structurées, données non structurées, données en continu ou données stockées ? Quelle quantité de données ?
- Le pipeline doit-il être construit à partir de zéro par des ingénieurs de données ou un outil tel que SnapLogic, qui est livré avec plus de 700 Snaps d‘intégration préconfigurés, peut-il vous permettre de construire rapidement des pipelines avec peu ou pas de code ?
- Qui, dans l‘entreprise, doit être en mesure de créer et d‘utiliser des pipelines de données ? De plus en plus, les décideurs et les employés qui ne font pas partie de DevOps ont besoin de pouvoir créer rapidement et facilement des pipelines sans avoir à attendre qu‘un membre de l‘équipe de science des données le fasse pour eux. Quels sont vos cas d‘utilisation ? Quels sont les cas d‘utilisation que vous pouvez anticiper pour l‘avenir ?
La mise en place de pipelines de données et d‘une architecture de pipelines de données permettra à votre entreprise d‘évoluer, de progresser plus rapidement et de s‘assurer qu‘elle exploite la véritable puissance des données pour atteindre ses objectifs.
