Un pipeline de données est un ensemble d’actions organisées en étapes de traitement qui intègre des données brutes provenant de plusieurs sources vers une destination unique pour le stockage, les logiciels d’IA, la veille stratégique (BI), l’analyse des données et la visualisation.
Les pipelines de données jouent un rôle central dans les opérations réseau. Par exemple, une entreprise peut chercher à extraire des données brutes d’une base de données ou d’un système CRM et à les déplacer vers un lac de données ou un entrepôt de données pour effectuer des analyses prédictives. Pour garantir l’efficacité de ce processus, une stratégie de données complète doit être déployée — et le pipeline de données se trouve au cœur de ce processus.
Comprendre les pipelines de données
Un pipeline de données comporte trois éléments clés : la source, le traitement et la destination. La source est le point de départ d’un pipeline de données. Les sources de données peuvent inclure des bases de données relationnelles ainsi que des données provenant d’applications SaaS. Il existe deux méthodes différentes pour traiter ou ingérer les modèles : le traitement par lots et le traitement en flux.
- Traitement par lots : Se produit lorsque les données sources sont collectées périodiquement et envoyées au système de destination. Le traitement par lots permet d’effectuer des analyses complexes sur de grands ensembles de données. Comme le traitement par lots s’effectue périodiquement, les informations tirées de ce type de traitement portent sur des données et des activités passées.
- Traitement en flux : S’effectue en temps réel : les données sont extraites, manipulées et chargées dès leur création. Le traitement en flux peut être plus approprié lorsque la rapidité est importante, car il prend moins de temps que le traitement par lots. De plus, le traitement en flux implique des coûts et une maintenance moindres.
La destination est l’endroit où les données sont stockées, par exemple un emplacement sur site ou dans le cloud, comme un entrepôt de données, un lac de données, un marché de données ou une application donnée. La destination peut également être appelée « puits ».
Pipeline de données ou pipeline ETL
Un sous-ensemble populaire des pipelines de données est le pipeline ETL, qui signifie extraction, transformation et chargement. Bien que très répandu, ce terme n’est pas interchangeable avec le terme générique « pipeline de données ».
Un pipeline ETL est une série de processus qui extraient les données d’une source, les transforment et les chargent dans une destination. La source peut être constituée de systèmes métier ou d’outils marketing, avec un entrepôt de données comme destination.
Il existe quelques différences clés entre un pipeline ETL et un pipeline de données. Tout d’abord, les pipelines ETL impliquent toujours une transformation des données et sont traités par lots, tandis que les pipelines de données ingèrent les données en temps réel et n’impliquent pas toujours leur transformation. De plus, un pipeline ETL se termine par le chargement des données dans sa destination, tandis qu’un pipeline de données ne se termine pas toujours par ce chargement. Celui-ci peut au contraire activer de nouveaux processus en déclenchant des webhooks dans d’autres systèmes.
Utilisations des pipelines de données :
- Déplacer, traiter et stocker les données
- Effectuer des analyses prédictives
- Permettre la création de rapports et la mise à jour des indicateurs en temps réel
Utilisations des pipelines ETL :
- Centraliser les données de votre entreprise
- Déplacer et transformer les données en interne entre différents magasins de données
- Enrichir votre système CRM avec des données supplémentaires
9 outils populaires pour les pipelines de données
Bien qu’un pipeline de données aide à organiser le flux de vos données vers une destination, la gestion de ses opérations peut s’avérer complexe. Pour assurer un fonctionnement efficace, il existe une variété d’outils utiles répondant à différents besoins liés aux pipelines. Parmi les meilleurs outils et les plus populaires figurent notamment :
- AWS Data Pipeline : Automatise facilement le déplacement et la transformation des données. La plateforme vous aide à créer facilement des charges de travail complexes de traitement des données, tolérantes aux pannes, reproductibles et hautement disponibles.
- Azure Data Factory : Service d’intégration de données qui permet d’intégrer visuellement vos sources de données grâce à plus de 90 connecteurs intégrés ne nécessitant aucune maintenance.
- Etleap : Outil de pipeline de données Redshift convivial pour les analystes et ne nécessitant aucune maintenance. Etleap permet aux entreprises de déplacer facilement des données provenant de sources disparates vers un entrepôt de données Redshift.
- Fivetran : Plateforme qui met l’accent sur la capacité à « obtenir plus rapidement des informations exploitables », plutôt que sur la nécessité de se concentrer sur l’ETL. Elle utilise des solutions robustes avec des schémas standardisés et des pipelines automatisés.
- Google Cloud Dataflow : Plateforme unifiée de traitement des données en flux et par lots qui simplifie les opérations et la gestion, tout en réduisant le coût total de possession.
- Keboola : Keboola est une plateforme SaaS dont l’utilisation démarre gratuitement et qui couvre l’ensemble du cycle opérationnel du pipeline.
- Segment : Plateforme de données client utilisée par les entreprises pour collecter, nettoyer et contrôler les données clients, afin de les aider à comprendre le parcours client et à personnaliser les interactions avec les clients.
- Stitch : Stitch est une plateforme cloud-first qui transfère rapidement les données aux analystes de votre entreprise, en quelques minutes, afin qu’elles puissent être utilisées selon vos besoins. Plutôt que de se concentrer sur votre pipeline, Stitch vous aide à révéler des informations précieuses.
- Xplenty : Plateforme cloud d’ETL conviviale pour les débutants, qui simplifie le processus ETL afin de préparer les données pour l’analyse.
À propos de l’auteur :
Dibongo (Dibo) Ngoh est ingénieur solutions chez 2nd Watch.