Un pipeline de données offre un moyen pour transférer des données d’une source vers une destination (comme un entrepôt de données), tout en optimisant et en transformant ces données. Ainsi, les données arrivent dans un format permettant leur analyse et leur utilisation pour en extraire des informations commerciales.
Un pipeline de données consiste fondamentalement en toutes les étapes nécessaires pour agréger, organiser et transférer des données. Les pipelines de données modernes automatisent une grande partie des étapes manuelles de transformation et d’optimisation des chargements de données en continu. En général, cela inclut le chargement de données brutes dans une table de stockage intermédiaire, avant de les modifier et enfin de les insérer dans les tables de reporting de destination.
AVANTAGES D’UN PIPELINE DE DONNÉES
Votre entreprise gère probablement d’énormes quantités de données. Pour les analyser toutes, il est nécessaire de disposer d’un point de vue unique sur l’ensemble de données dans son intégralité. Si ces données résident dans plusieurs systèmes et services, il est indispensable de les combiner de manière sensée afin de procéder à une analyse approfondie. Le flux de données lui-même n’est pas toujours fiable : pendant le transport d’un système à un autre, de nombreux points peuvent donner lieu à des problèmes de corruption ou de goulot d’étranglement. Or, comme le rôle joué par les données n’a de cesse de gagner du terrain, la portée et l’impact de ces problèmes augmentent eux aussi.
C’est pourquoi les pipelines de données sont stratégiques. En effet, ils éliminent la plus grande partie des étapes manuelles du processus, en permettant un flux de données automatisé et fluide d’une étape à l’autre. Ils sont essentiels pour permettre des analyses en temps réel qui vous aident à prendre plus rapidement des décisions fondées sur des données. Ils sont importants si votre entreprise :
S’appuie sur des analyses de données en temps réel.
Stocke des données dans le cloud.
Héberge des données dans plusieurs sources.
En consolidant les données provenant de vos différents silos dans une source unique de vérité, vous garantissez la qualité uniforme des données et permettez des analyses de données rapides pour en extraire des informations commerciales.
ÉLÉMENTS
Les pipelines de données se composent de trois éléments essentiels : une ou plusieurs sources, des étapes de traitement et une destination.
1. Sources
Une source correspond à l’origine des données. Parmi les sources courantes figurent les systèmes de gestion de bases de données relationnels tels que MySQL, les CRM comme Salesforce et HubSpot, les ERP tels que SAP et Oracle, les outils de gestion des réseaux sociaux et même les détecteurs des appareils d’Internet des Objets.
2. Étapes de traitement
En général, des données sont extraites de sources, traitées et transformées en fonction des besoins professionnels, puis transférées vers leur destination. Parmi les étapes de traitement courantes figurent la transformation, l’augmentation, le filtrage, le groupage et l’agrégation.
3. Destination
Une destination désigne le point d’arrivée des données à la fin de leur traitement, généralement un data lake ou en entrepôt de données, pour analyse.
PIPELINE DE DONNÉES CONTRE ETL
Les systèmes ETL (Extract, Transform and Load, soit extraire, transformer et charger) correspondent à un type de pipeline de données, car ils transfèrent les données d’une source, les transforment puis les chargent vers une destination. Toutefois, un système ETL n’est généralement qu’un sous-processus. En fonction de la nature du pipeline, le processus ETL peut être automatisé ou ne pas être inclus du tout. D’un autre côté, un pipeline de données correspond à un système plus vaste, car il englobe l’ensemble du processus consistant à transporter des données d’un endroit à un autre.
CARACTÉRISTIQUES D’UN PIPELINE DE DONNÉES
Seuls de robustes pipelines de données de bout en bout peuvent vous armer correctement pour extraire, collecter, gérer, analyser et utiliser efficacement les données, afin que vous puissiez en tirer de nouvelles opportunités commerciales et des processus rentables. Avec des pipelines de données modernes, vous pouvez extraire rapidement et efficacement des informations à partir des données que vous collectez.
Voici quelques caractéristiques à prendre en compte lorsque vous envisagez la mise en place d’un pipeline de données :
Traitement de données continu et extensible
Cloud élastique et agile
Ressources isolées et indépendantes pour le traitement des données
Accès démocratisé aux données et gestion en libre-service
Haute disponibilité et récupération après sinistre
DANS LE CLOUD
Des pipelines de données modernes peuvent apporter de nombreux avantages à votre entreprise, notamment en facilitant l’accès aux informations, en accélérant la prise de décision et en fournissant la flexibilité et l’agilité nécessaires pour gérer les pics de demande. En outre, des pipelines de données modernes basés sur le cloud peuvent offrir une élasticité instantanée à des tarifs bien plus intéressants que les solutions traditionnelles. Fonctionnant comme une ligne d’assemblage pour les données, un moteur puissant envoie les données à travers différents filtres, applications et API, avant de les déposer à leur destination finale dans un état exploitable. Ainsi, ces pipelines de données offrent un provisionnement agile en cas de pic de demande, éliminent les barrières limitant l’accès aux données partagées et permettent un déploiement rapide dans toute l’entreprise.
PIPELINES DE DONNÉES DANS SNOWFLAKE
Snowpark est un environnement de développement pour Snowflake qui intègre le traitement de données et les pipelines écrits en Python, Java et Scala dans le moteur de traitement élastique de Snowflake. Snowpark permet aux data engineers, aux data scientists et aux développeurs d’exécuter des pipelines alimentant des modèles de ML et des applications plus rapidement et de manière plus sécurisée sur une plateforme unique en utilisant le langage de leur choix.
Le data engineering moderne avec la plateforme de Snowflake vous permet d’exploiter des pipelines de données pour l’ingestion des données dans votre data lake ou votre entrepôt de données. Les pipelines de données dans Snowflake peuvent fonctionner par batch ou en continu et le traitement peut s’effectuer directement dans Snowflake. Grâce à l’approche multi-cluster du calcul adoptée par Snowflake, ces pipelines peuvent gérer des transformations complexes, sans nuire aux performances d’autres charges de travail.
Pour en savoir plus, téléchargez l’eBook : « Cinq caractéristiques d’un pipeline de données moderne » (en anglais).
En savoir plus sur le Data Cloud de Snowflake.
Pour en savoir plus sur le sujet, consultez notre ebook : « Snowpark : construire de meilleurs pipelines et modèles de données dans le data dloud ».