Qu’est-ce que le Pipelinage des données : Processus, Types et Considérations pour construire un Pipeline

Notre monde numérique produit quotidiennement des quantités de données, des informations essentielles au fonctionnement des gouvernements, à la prospérité des entreprises et à la bonne chose que nous avons commandée (y compris la bonne couleur) sur notre marché en ligne préféré.

Non seulement il existe une grande quantité de données, mais il existe également d’innombrables processus à y appliquer et tant de choses qui peuvent mal tourner. C’est pourquoi les analystes de données et les ingénieurs de données se tournent vers la canalisation des données.

Cet article vous donne tout ce que vous devez savoir sur le pipeline de données, y compris ce que cela signifie, comment il est mis en place, les outils de pipeline de données, pourquoi nous en avons besoin et comment en concevoir un. Nous commençons par ce que c’est et pourquoi nous devrions nous en soucier.

Pourquoi Avons-Nous Besoin De Pipelines De Données ?

Les entreprises axées sur les données doivent déplacer efficacement les données d’un emplacement à un autre et les transformer en informations exploitables le plus rapidement possible. Malheureusement, il existe de nombreux obstacles à la propreté du flux de données, tels que des goulots d’étranglement (qui entraînent une latence), une corruption des données ou de multiples sources de données produisant des informations contradictoires ou redondantes.

Les pipelines de données prennent toutes les étapes manuelles nécessaires pour résoudre ces problèmes et transformer le processus en un flux de travail fluide et automatisé. Bien que toutes les entreprises ou organisations n’aient pas besoin de pipeliner des données, le processus est le plus utile pour toute entreprise qui:

• Créer, dépendre ou stocker de grandes quantités de données, ou des données provenant de nombreuses sources
• Dépendre d’une analyse de données trop compliquée ou en temps réel
• Utiliser le cloud pour le stockage des données
• Maintenir des sources de données cloisonnées

De plus, les pipelines de données améliorent la sécurité en limitant l’accès aux équipes autorisées uniquement. L’essentiel est que plus une entreprise dépend des données, plus elle a besoin d’un pipeline de données, l’un des outils d’analyse métier les plus critiques.

Qu’est-ce qu’un Pipeline de données ?

Nous savons ce que sont les pipelines, de grands systèmes de canalisations qui transportent les ressources d’un endroit à un autre sur de longues distances. Nous entendons généralement parler de pipelines dans le contexte du pétrole ou du gaz naturel. Ce sont des moyens rapides et efficaces de déplacer de grandes quantités de matériaux d’un point à un autre.

Les pipelines de données fonctionnent sur le même principe ; seuls ils traitent de l’information plutôt que des liquides ou des gaz. Les pipelines de données sont une séquence d’étapes de traitement des données, dont beaucoup sont accomplies avec un logiciel spécial. Le pipeline définit comment, quoi et où les données sont collectées. Le pipelinage des données automatise l’extraction, la transformation, la validation et la combinaison des données, puis les charge pour une analyse et une visualisation plus poussées. L’ensemble du pipeline fournit de la vitesse d’un bout à l’autre en éliminant les erreurs et en neutralisant les goulots d’étranglement ou la latence.

Incidemment, des pipelines de données volumineuses existent également. Le Big data est caractérisé par les cinq V (variété, volume, vitesse, véracité et valeur). Les pipelines Big Data sont des pipelines évolutifs conçus pour gérer une ou plusieurs caractéristiques « v » du Big Data, même en reconnaissant et en traitant les données dans différents formats, tels que structure, non structuré et semi-structuré.

Tout savoir sur l’architecture du pipeline de données

Nous définissons l’architecture du pipeline de données comme le système complet conçu pour capturer, organiser et répartir les données utilisées pour obtenir des informations précises et exploitables. L’architecture existe pour fournir la meilleure conception conçue pour gérer tous les événements de données, ce qui facilite l’analyse, les rapports et l’utilisation.

Les analystes et ingénieurs de données appliquent une architecture de pipeline pour permettre aux données d’améliorer la business intelligence (BI) et les analyses, ainsi que les fonctionnalités ciblées. L’intelligence d’affaires et l’analyse utilisent les données pour acquérir des informations et des tendances en temps réel.

La fonctionnalité compatible avec les données couvre des sujets cruciaux tels que les parcours clients, le comportement des clients cibles, l’automatisation des processus robotisés et les expériences utilisateur.

Nous décomposons l’architecture du pipeline de données en une série de pièces et de processus, notamment:

Sources

Cette partie est l’endroit où tout commence, d’où viennent les informations. Cette étape implique potentiellement différentes sources, telles que les API applicatives, le cloud, les bases de données relationnelles, NoSQL et Apache Hadoop.

Joint

Les données provenant de différentes sources sont souvent combinées lorsqu’elles traversent le pipeline. Les jointures répertorient les critères et la logique de la manière dont ces données sont rassemblées.

Extraction

Les analystes de données peuvent vouloir que certaines données spécifiques soient trouvées dans des champs plus grands, comme un indicatif régional dans un champ de contact de numéro de téléphone. Parfois, une entreprise a besoin de plusieurs valeurs assemblées ou extraites.

Normalisation

Disons que vous avez des données répertoriées en miles et d’autres données en kilomètres. La normalisation garantit que toutes les données suivent les mêmes unités de mesure et sont présentées dans une taille, une police et une couleur acceptables.

Correction

Si vous avez des données, vous aurez des erreurs. Cela pourrait être quelque chose d’aussi simple qu’un code postal qui n’existe pas ou un acronyme confus. La phase de correction supprime également les enregistrements corrompus.

Charge

Une fois les données nettoyées, elles sont chargées dans le système d’analyse approprié, généralement un entrepôt de données, une autre base de données relationnelle ou un framework Hadoop.

Automatisation

Les pipelines de données utilisent le processus d’automatisation en continu ou selon un calendrier. Le processus d’automatisation gère la détection des erreurs, les rapports d’état et la surveillance.

Outils de pipeline de données : Un aperçu

Les outils et solutions de pipeline de données se présentent sous de nombreuses formes, mais ils ont tous les mêmes trois exigences:

• Extraire des données de plusieurs sources de données pertinentes
• Nettoyer, modifier et enrichir les données afin qu’elles puissent être prêtes pour l’analyse
• Charger les données dans une seule source d’information, généralement un lac de données ou un entrepôt de données

Voici les quatre types d’outils de pipelinage de données les plus populaires, y compris certains produits spécifiques :

Batch

Les outils de traitement par lots sont les mieux adaptés pour déplacer de grandes quantités de données à des intervalles réguliers, mais vous n’en avez pas besoin en temps réel. Les outils de pipeline populaires incluent:

• Informatica PowerCenter
• IBM InfoSphere DataStage

Natif dans le cloud

Ces outils sont optimisés pour travailler avec des données basées sur le cloud, comme les compartiments Amazon Web Services (AWS). Étant donné que le cloud héberge également les outils, les organisations économisent sur les coûts d’infrastructure internes. Les outils de pipelinage de données natifs du cloud incluent:

• Blendo
• Confluent

Open-source

Un exemple classique de « vous obtenez ce que vous payez », les outils open source sont des ressources locales créées ou personnalisées par le personnel expérimenté de votre organisation. Les outils open source incluent:

• Apache Kafka
• Apache Airflow
• Talend

Temps réel

Comme leur nom l’indique, ces outils sont conçus pour gérer les données en temps réel. Ces solutions sont parfaites pour le traitement de données provenant de sources de streaming telles que les données de télémétrie provenant d’appareils connectés (comme l’Internet des objets) ou de marchés financiers. Les outils de pipeline de données en temps réel incluent:

• Confluent
• Données Hevo
• Ensembles de flux

Exemples de pipeline de données

Voici trois exemples de pipeline de données spécifiques, couramment utilisés par les utilisateurs techniques et non techniques:

Pipeline d’échange de données B2B

Les entreprises peuvent envoyer et recevoir des documents structurés ou non structurés complexes, y compris des documents NACHA et EDI et des transactions SWIFT et HIPAA, d’autres entreprises. Les entreprises utilisent des pipelines d’échange de données B2B pour échanger des formulaires tels que des bons de commande ou des statuts d’expédition.

Pipeline de qualité des données

Les utilisateurs peuvent exécuter des pipelines de qualité des données en mode batch ou streaming, selon les cas d’utilisation. Les pipelines de qualité des données contiennent des fonctions telles que la normalisation de tous les nouveaux noms de clients à intervalles réguliers. Le fait de valider l’adresse d’un client en temps réel lors de l’approbation d’une demande de crédit serait considéré comme faisant partie d’un pipeline de qualité des données.

Pipeline MDM

La gestion des données de base (MDM) repose sur l’appariement et la fusion des données. Ce pipeline consiste à collecter et à traiter des données provenant de différentes sources, à extraire des enregistrements en double et à fusionner les résultats en un seul enregistrement doré.

Conception et considérations du pipeline de données ou Comment construire un pipeline de données

Avant de commencer à construire un pipeline de données, vous devez d’abord déterminer les facteurs spécifiques qui influenceront votre conception. Demandez-vous:

• Quel est l’objectif du pipeline? Pourquoi avez-vous besoin du pipeline et que voulez-vous qu’il accomplisse? Va-t-il déplacer des données une fois ou va-t-il répéter?
• Quel type de données est impliqué? Avec quelle quantité de données comptez-vous travailler ? Les données sont-elles structurées ou non structurées, diffusées ou stockées ?
• Comment les données seront-elles utilisées ? Les données seront-elles utilisées à des fins de reporting, d’analyse, de science des données, de business intelligence, d’automatisation ou d’apprentissage automatique ?

Une fois que vous avez une meilleure compréhension des facteurs de conception, vous pouvez choisir entre trois moyens acceptés de créer une architecture de pipeline de traitement de données.

Outils de préparation des données

Les utilisateurs s’appuient sur des outils traditionnels de préparation des données tels que des feuilles de calcul pour mieux visualiser les données et les utiliser. Malheureusement, cela signifie également que les utilisateurs doivent gérer manuellement chaque nouvel ensemble de données ou créer des macros complexes. Heureusement, il existe des outils de préparation des données d’entreprise disponibles pour modifier les étapes de préparation des données en pipelines de données.

Outils de conception

Vous pouvez utiliser des outils conçus pour construire des pipelines de traitement de données avec l’équivalent virtuel de blocs de construction de jouets, assistés par une interface facile à utiliser.

Codage manuel

Les utilisateurs utilisent des frameworks et des langages de traitement de données tels que Kafka, MapReduce, SQL et Spark. Vous pouvez également utiliser des frameworks propriétaires tels que AWS Glue et Databricks Spark. Cette approche nécessite que les utilisateurs sachent programmer.

Enfin, vous devez choisir le modèle de conception de pipeline de données qui convient le mieux à vos besoins et le mettre en œuvre. Ils incluent :

Charge de données brutes

Cette conception simple déplace des données en vrac et non modifiées d’une base de données à une autre

Extract-Transform-Load

Cette conception extrait des données d’un magasin de données et transforme (par ex., nettoyer, standardiser, intégrer) avant de le charger dans la base de données cible

Extraire-Charger-Transformer

Cette conception est comme ETL, mais les étapes sont modifiées pour gagner du temps et éviter la latence. La transformation des données se produit dans la base de données cible

Virtualisation des données

Alors que la plupart des pipelines créent des copies physiques des données stockées, la virtualisation fournit les données sous forme de vues sans conserver physiquement une copie séparée

Traitement de flux de données

Ce processus diffuse les données d’événements dans un flux continu dans un ordre chronologique. Le processus analyse les événements, isolant chaque événement unique en un enregistrement distinct, permettant une évaluation de l’utilisation future

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Voulez-vous devenir Ingénieur de données ?

Simplilearn propose un programme d’études supérieures en ingénierie des données qui vous donne les compétences nécessaires pour devenir un ingénieur de données capable de faire du pipelinage de données. Ce programme, organisé en collaboration avec l’Université Purdue et en collaboration avec IBM, se concentre sur le traitement distribué à l’aide du framework Hadoop, le traitement de données à grande échelle à l’aide de Spark, les pipelines de données avec Kafka et le Big Data sur l’infrastructure Cloud AWS et Azure.

Les ingénieurs de données peuvent gagner un salaire annuel moyen de 102 864 USD, selon Glassdoor. Les données jouent un rôle essentiel dans nos vies, et les ingénieurs de données sont les professionnels en demande qui veillent au bon fonctionnement de tout.