Un pipeline de données est un système qui déplace les données de diverses sources vers une destination finale. Il s’agit d’un composant de l’infrastructure de données d’une organisation. L’infrastructure de données décrit la combinaison unique de systèmes, de processus et d’architectures de données qui permettent aux données de remplir leur fonction au sein d’une organisation. Le pipeline de données est le tissu conjonctif de cette infrastructure.
Dans le contexte de l’infrastructure de données, les sources qui alimentent un pipeline de données peuvent être des bases de données, des applications SaaS, des flux de données ou des lacs de données. La destination peut être une autre base de données, un entrepôt de données ou un système opérationnel où les données seront analysées et exploitées pour atteindre les objectifs de l’entreprise. Les pipelines de données peuvent prendre de nombreuses formes différentes, en fonction de leurs sources et de leurs destinations, et en fin de compte, du cas d’utilisation de l’entreprise.
Tant qu’il déplace des données du point A au point B, vous pouvez l’appeler un pipeline de données. Vous avez probablement déjà des pipelines de données dans votre organisation sous une forme ou une autre. Les pipelines de données portent de nombreux noms différents, par exemple ETL (extraction, transformation, chargement), ELT (extraction, chargement, transformation), ingestion de données ou intégration de données. En réalité, de nos jours, il serait difficile de trouver une entreprise d’une taille significative qui ne s’appuie pas sur des pipelines de données. Presque toutes les industries dépendent du traitement rapide des données, de l’automatisation, de l’analyse et des informations commerciales.
En connectant différents systèmes de données, les pipelines de données répondent à un large éventail de besoins de l’entreprise. Par exemple : surveiller et analyser l’activité financière pour vérifier rapidement les fraudes; suivre les stocks pour rationaliser l’expédition et la réception; collecter les données des clients à partir des boutiques en ligne pour personnaliser l’expérience d’achat; recueillir les commentaires pour déterminer le succès d’un produit, d’un service ou d’une campagne. Aucun de ces flux de travail n’est possible si vous ne pouvez pas synchroniser les données entre différents systèmes.
Le volume de données à déplacer est presque toujours énorme. Traiter des pétaoctets de données brutes et les transformer en informations exploitables n’est pas une mince affaire. C’est une tâche monumentale que les entreprises accomplissent chaque jour. Alors, comment déterminer la meilleure façon de construire ou d’optimiser les pipelines de données pour votre entreprise? Ce sera plus facile si vous comprenez mieux le fonctionnement des pipelines de données.
Un pipeline de données est comme n’importe quel autre pipeline : par exemple, un pipeline qui prend l’eau d’une source (un réservoir local) et l’amène à une destination (votre robinet). Il peut se ramifier ou puiser de l’eau à partir de plusieurs sources et se rendre à plusieurs destinations différentes dans votre maison. Lorsqu’il fonctionne, vous n’y pensez presque jamais. De même, vous vous attendez à ce que l’eau qui sort de votre robinet soit propre et potable. En cours de route, elle doit être traitée. Il en va de même pour les données.
Certains pipelines de données se contentent de déplacer des données brutes de la source vers le stockage, comme un lac de données. Mais cela ne s’adapte pas bien. La plupart des grandes entreprises et des entreprises utilisent une architecture de pipeline de données plus avancée qui inclut des transformations de données de base comme l’agrégation ou le remodelage pour correspondre à un schéma.
Comment ce processus fonctionne-t-il? Il comporte trois parties : la collecte à la source, la transformation et la destination. La source de données est l’endroit d’où proviennent les données. La plupart des pipelines de données extraient des informations de plusieurs sources – il peut s’agir d’API d’applications, de bases de données relationnelles, de CRM, d’outils de médias sociaux, etc. Les données peuvent être collectées par lots ou en utilisant la collecte de données basée sur les événements en temps réel.
Avant que les données n’atteignent leur destination, elles sont souvent combinées, manipulées et normalisées en fonction des besoins de l’entreprise. L’étape de transformation n’est pas obligatoire selon la définition de base d’un pipeline de données, mais elle est extrêmement importante dans la plupart des flux de travail. Elle garantit que les systèmes de stockage de données de l’entreprise (bases de données, entrepôts de données ou lacs de données) ne deviennent pas des marécages de données. En d’autres termes, elle garantit que les données à la destination sont utilisables.
La destination est le système où les données sortent du pipeline. Il s’agit généralement de l’entrepôt de données de l’entreprise. Les entrepôts de données sont conçus pour gérer les charges de travail lourdes d’analyse de données, de science des données et d’apprentissage automatique. C’est là que les analystes et les scientifiques des données construiront des modèles de données et transformeront les données en informations. Cependant, il existe de nombreux autres systèmes de destination : les systèmes opérationnels comme les tableaux de bord, les applications SaaS et les outils de visualisation de données.
Les deux principaux types de pipelines de données sont les pipelines par lots et les pipelines en temps réel. Les pipelines par lots déplacent de grandes quantités de données — appelées lots — à intervalles réguliers programmés. Les données ne sont pas déplacées en temps réel. Les pipelines en temps réel traitent les données presque instantanément. L’analyse en temps réel ou l’analyse de flux consiste à collecter et à générer des informations à partir de flux de données continus en quelques secondes.
Les pipelines de données sont utilisés dans de nombreux cas d’utilisation, notamment les applications, l’analyse de données et la centralisation des données. Que votre entreprise vende des produits ou des services, gère les finances, la logistique ou le traitement des connaissances, elle s’appuie sur les données. Pour utiliser correctement ces données, l’intégration des données est nécessaire. Et l’intégration des données est assurée par les pipelines de données.
