Qu‘est-ce qu‘un pipeline de données ?
Un pipeline de données est un service ou un ensemble d‘actions qui traitent les données en séquence. Cela signifie que les résultats ou les sorties d‘un segment du système deviennent l‘entrée du segment suivant. La fonction habituelle d‘un pipeline de données est de déplacer des données d‘un état ou d‘un emplacement à un autre.
Les processus courants réalisés par un pipeline de données sont l‘extraction, la transformation et le chargement.
- Extraire signifie collecter les données à partir de l‘endroit où elles se trouvent.
- Transformer le sens pour le mettre dans un format uniforme et lisible.
- Charger signifie envoyer les données à une base de données, telle qu‘un entrepôt de données, où l‘analyse peut être effectuée.
L‘ensemble de ces actions est communément appelé ETL. Les pipelines de données sont précieux pour les entreprises car ils permettent d‘extraire des données à différents points. C‘est important parce que cela signifie qu‘une entreprise peut interroger de différentes manières des données qui ont été traitées jusqu‘à un certain point, sans avoir à recommencer depuis le début. La grande majorité du temps de traitement des données se situe dans la phase d‘extraction et de transformation. En étant en mesure d‘utiliser des ensembles de données qui sont déjà au début de la phase de chargement, les entreprises peuvent économiser beaucoup de temps et de ressources.
La préparation des données pour l‘analyse en premier lieu est connue sous le nom de pipeline d‘ingestion de données. En raison de l‘importance de cette étape pour le fonctionnement global du pipeline, il est très important de suivre les meilleures pratiques en matière d‘ingestion de données. Il s‘agit notamment d‘élaguer les données pour éviter les chargements redondants et d‘utiliser autant que possible l‘automatisation fonctionnelle. L‘intelligence artificielle est également devenue un outil courant pour améliorer l‘ingestion de données.
Il existe différents types de pipelines de données, dont celui de SnapLogic, qui permettent différentes fonctionnalités en fonction des besoins de l‘utilisateur. Ils peuvent être construits à l‘aide de différents logiciels et processus, tels qu‘un pipeline de données Apache Kafka. L‘ETL pour le big data est particulièrement important pour les entreprises car il affecte la vitesse et la qualité des informations. Cela peut affecter leur capacité à être les premiers sur le marché ou à répondre aux changements, ce qui nuit à leur compétitivité et à leurs résultats.
