Qu’est-ce qu’un data pipeline et comment cela fonctionne ?
Quand vous entendez les mots « pipeline de données », vous imaginez peut-être un véritable pipeline charriant des données, et au fond, c’est bien ce dont il s’agit. L’intégration des données est essentielle pour les entreprises modernes qui veulent prendre de meilleures décisions stratégiques et accroître leur avantage concurrentiel. Les principales actions dans les pipelines de données sont un moyen d’atteindre cet objectif.
Le besoin croissant de pipelines de données
Tandis que les volumes de données continuent d’augmenter à des rythmes effrénés, les entreprises utilisent les pipelines de données pour libérer la puissance de leurs données et répondre plus rapidement aux exigences.
Selon IDC, d’ici à 2025, de 88 % à 97 % des données mondiales ne seront pas stockées. Cela signifie que dans quelques années seulement, les données seront collectées, traitées et analysées en mémoire et en temps réel. Cette prévision n’est qu’une raison parmi tant d’autres derrière le besoin croissant en pipelines de données évolutifs.
- Accélération du traitement des données : le temps imparti pour traiter les données est très court, et la qualité des données est une préoccupation majeure pour les cadres supérieurs. On trouve des données erronées partout, et souvent incomplètes, obsolètes ou incorrectes. Dans ce monde régi par les données, on ne peut plus se permettre de passer des heures sur des outils comme Excel pour corriger ces erreurs.
- La pénurie de data engineers : les entreprises ne peuvent pas endiguer le flot incessant des exigences de productivité, malgré la pénurie de data scientists qualifiés. Il est donc crucial de disposer de pipelines de données intuitifs pour exploiter les données.
- Difficulté à suivre les innovations : beaucoup d’entreprises sont freinées par une infrastructure ancienne et rigide, ainsi que par les compétences et les processus y afférents. Comme les volumes de données ne cessent d’augmenter et d’évoluer, les entreprises cherchent des pipelines de données évolutifs pouvant facilement s’adapter aux exigences changeantes.
Les données dans le pipeline
Une entreprise type possède des dizaines de milliers d’applications, de bases de données et d’autres sources d’informations telles que des tableurs Excel et des journaux d’appels. Et toutes ces informations doivent être partagées entre ces sources de données. L’essor de nouvelles technologies de Cloud et de Big Data a également contribué à la complexité des données, alors que les parties intéressées redoublent d’exigences. Un pipeline de données englobe une série d’actions qui débute avec l’ingestion de l’ensemble des données brutes issues de n’importe quelle source, pour les transformer rapidement en données prêtes à être exploitées.
Le trajet dans le pipeline de données
Le pipeline de données comprend le trajet complet des données dans une entreprise. Les quatre principales actions que subissent les données lors de leur trajet dans le pipeline sont :
- La collecte ou l’extraction d’ensembles de données brutes. Les ensembles de données peuvent être extraits d’un nombre infini de sources. Les données se présentent sous divers formats, qu’il s’agisse de tableaux de bases de données, de noms de fichiers, de sujets (Kafka), de files d’attente (JMS), ou encore de chemins de fichiers (HDFS). À ce stade, les données ne sont ni structurées, ni classées. C’est un véritable fouillis de données, dont on ne peut tirer aucun sens.
- La gouvernance des données. Une fois les données collectées, les entreprises doivent constituer une discipline pour organiser les données à leur échelle. Cette discipline s’appelle la gouvernance des données. On commence par relier les données brutes au contexte de l’entreprise pour qu’elles aient un sens. On contrôle ensuite la qualité des données et la sécurité des données, avant de les organiser pleinement en vue d’une consommation de masse.
- La transformation des données. La transformation des données consiste à nettoyer et convertir les ensembles de données dans les formats de reporting adéquats. Les données superflues ou invalides doivent être éliminées et les données restantes sont enrichies selon une série de règles et règlements définie par les besoins en données de votre entreprise. Les normes garantissant la qualité et l’accessibilité des données lors de cette étape doivent inclure :
- La normalisation — Définition des données importantes et de la manière dont elles seront formatées et stockées.
- Le dédoublonnage — Signalement des doublons aux gestionnaires de données. Exclusion et/ou suppression des données redondantes.
- La vérification — Exécution de vérifications automatisées pour comparer des données similaires telles que durée de transaction ou suivi des accès. Les tâches de vérification permettent d’éliminer les données inutilisables et de signaler les anomalies des systèmes, des applications ou des données.
- Le classement — Optimisation de l’efficacité via un regroupement et stockage d’éléments tels que les données brutes, les données audio ou multimédia, ainsi que d’autres objets au sein de catégories. Les règles de transformation conditionnent la catégorisation de chaque objet et sa prochaine destination. Ces étapes de transformation réduisent ce qui était auparavant une masse de matériau inutilisable à des données de qualité.
- Le partage des données. Maintenant qu’elles sont transformées et fiables, les données sont enfin prêtes à être partagées. Chacun est impatient de disposer de ces données, qui sont souvent envoyées dans un entrepôt de données Cloud ou dans une application endpoint.
En matière de traitement et d’intégration des données, le temps est un luxe que les entreprises ne peuvent plus s'offrir. Le but de tout pipeline de données est d’intégrer les données pour livrer des données exploitables aux consommateurs, en temps quasi réel. Le développement d’un pipeline de données doit s’appuyer sur un processus reproductible capable de gérer des tâches en lots ou en streaming, et être compatible avec le Cloud ou une plateforme de Big Data de votre choix, aujourd’hui comme demain.
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