Pipeline de données : Outils, architecture et tout le reste expliqué

Un pipeline de données est essentiellement le canal par lequel les données circulent.

Comme vous pouvez l’imaginer, les données circulent entre deux endroits, la source et la destination. Le canal qu’elles empruntent de la source à la destination est le pipeline de données.

Pendant leur circulation, les données sont validées, transformées et agrégées pour être utilisées à destination. Les pipelines de données sont incroyablement utiles pour créer des plateformes de veille stratégique et faciliter la prise de décision fondée sur les données.

Cet article vous permettra de découvrir ce que sont exactement les pipelines de données.

Qu’est-ce qu’un pipeline de données ?

Comme nous l’avons déjà mentionné, un pipeline de données est un canal par lequel les données circulent d’un système source à un système de destination. La (les) source(s) est (sont) l’endroit où les données sont générées ou enregistrées pour la première fois.

Par exemple, il peut s’agir d’un système de gestion de boutique en ligne ou d’un outil de gestion de campagne publicitaire sur les médias sociaux. La destination peut être un tableau de bord montrant les dépenses publicitaires par rapport aux ventes enregistrées dans la boutique en ligne.

Des pipelines de données peuvent être construits pour collecter les données des différents systèmes, les transformer si nécessaire et les placer dans un référentiel où le tableau de bord les collectera et les affichera.

Souvent, le format dans lequel les données sont attendues à destination n’est pas celui dans lequel elles sont générées. Par exemple, la boutique en ligne peut fournir toutes les commandes au format JSON. Cependant, le système a besoin du total des ventes pour le mois.

Le pipeline devra donc additionner toutes les commandes d’un mois donné pour calculer les ventes totales du mois. Le pipeline constitue donc une étape intermédiaire importante qui permet de restructurer et de réorganiser les données en fonction des besoins.

Avantages des pipelines de données

L’un des principaux avantages des pipelines de données est qu’ils vous permettent de collecter et d’agréger des données provenant de différents systèmes et d’afficher les résultats en un lieu unique et centralisé. Les informations sont ainsi plus accessibles et la prise de décision plus facile.
Si les pipelines sont construits de la bonne manière, vous serez également en mesure de voir des informations et des analyses en temps réel pour les différentes mesures que vous suivez dans une entreprise.
L’automatisation de la collecte et de la synthèse des données est moins coûteuse, plus rapide et moins sujette aux erreurs que le transfert ou la saisie manuelle des données dans les systèmes.
Les pipelines de données sont également très évolutifs. Au fur et à mesure que la quantité de données augmente, ils sont beaucoup plus à même de gérer la charge de travail accrue que les méthodes manuelles.

Nous allons maintenant aborder l’architecture des pipelines de données.

Architectures des pipelines de données

D’une manière générale, il existe deux types d’architectures de pipelines de données : l’une est l’ETL, tandis que l’autre est l’ELT.

#1. ETL (Extract-Transform-Load)

L’ETL est une méthode de mise en œuvre des pipelines de données. ETL signifie Extract-Transform-Load (extraction-transformation-chargement). Il s’agit des étapes suivies lors de l’extraction des données du système source. Elles sont ensuite transformées dans une forme idéale pour le cas d’utilisation de destination. Enfin, elles sont chargées dans le système.

Un exemple serait d’essayer de classer les produits les plus populaires d’une boutique en ligne au cours d’un mois. Tout d’abord, les données relatives à la commande sont extraites de la boutique en ligne. Ensuite, elles sont transformées en les décomposant en articles individuels dans la boutique. Les articles sont ensuite comptés pour déterminer les produits les plus populaires. La liste obtenue est ensuite chargée dans le système de destination.

#2. ELT (Extract-Load-Transform)

Comme vous l’avez probablement deviné, ELT signifie Extract-Load-Transform. Dans cette méthode, les données sont extraites du système source. Elles sont ensuite chargées sur le serveur de destination. Ensuite, les transformations éventuelles sont appliquées après le chargement des données. Cela signifie que les données brutes sont conservées et transformées au fur et à mesure des besoins.

L’avantage de cette méthode est que les données peuvent être combinées de nouvelles façons au fil du temps pour obtenir une perspective différente. Pour revenir à l’exemple précédent, les mêmes données relatives aux commandes peuvent être utilisées pour déterminer quels clients ont acheté le plus dans le magasin. Cela ne serait pas possible si nous avions déjà transformé les données pour classer les produits.

ETL et ELT

Aspect	ETL	ELT
Stockage	Les données sont stockées dans leur format traité sur le serveur de l’entrepôt de données	Les données sont stockées dans leur format brut et transformées au fur et à mesure des besoins
Cas d’utilisation	Il convient aux grands ensembles de données et aux transformations simples	Il convient aux petits ensembles de données et aux transformations complexes
Format des données	Les données sont stockées dans un format structuré ; elles ne peuvent donc être stockées que dans des entrepôts de données	Les données peuvent être structurées, non structurées et semi-structurées ; elles peuvent donc être stockées dans des entrepôts de données et/ou des lacs de données
Maturité	Il s’agit de la méthode traditionnelle de mise en œuvre des pipelines de données, mais elle est plus mûre et mieux comprise	Il s’agit de la méthode moderne de mise en œuvre des pipelines de données, mais elle est plus complexe et moins bien comprise par les gens
Conformité	Il est plus facile de se conformer à des réglementations telles que le GDPR car les données sont transformées avant d’être stockées et peuvent ne pas être personnellement identifiables	Il est plus difficile de se conformer au GDPR car les données sont conservées dans leur format d’origine. Par conséquent, elles peuvent encore être liées à des personnes
Disponibilité des données	Nécessité de spécifier les données requises dès le départ et la manière dont elles seront transformées	Les données disponibles peuvent être chargées dans un premier temps, puis transformées ultérieurement
Moment de la transformation	La transformation a lieu dans un système de préparation avant le chargement	La transformation a lieu dans le système de données lui-même
Temps de chargement	Le temps de chargement est plus long car les données sont transformées pendant le chargement	Le temps de chargement est plus court parce qu’il n’y a pas de transformation
Temps nécessaire pour les transformations	Les transformations ont lieu en amont, ce qui prend plus de temps au départ, mais une fois transformées, l’analyse des données est plus rapide	Les transformations ont lieu lorsque cela est nécessaire et sont recalculées à chaque fois. L’analyse prend donc du temps.

Résumé

L’ELT et l’ETL ont tous deux leurs forces et leurs faiblesses, et aucun n’est nécessairement meilleur que l’autre. L’ETL vous permet de structurer vos données avant de les charger et accélère l’analyse, tandis que l’ELT vous offre la flexibilité des données non structurées. En fin de compte, le choix de la meilleure méthode dépend des besoins de votre entreprise.

Types de pipelines de données

Une autre façon de classer les pipelines de données consiste à déterminer si le pipeline met en œuvre un traitement par lots ou en temps réel.

#1. Traitement par lots

Dans le traitement par lots, les données sont collectées régulièrement et traitées en une seule fois. Cette méthode est idéale lorsque les données sont nécessaires périodiquement. Un exemple de pipeline de données utilisant le traitement par lots est un système de paie où les feuilles de temps sont extraites du système de pointage.

Les heures sont ensuite calculées et facturées en fonction des heures travaillées. Les salaires à payer peuvent ensuite être chargés dans un autre système. Ce système ne fonctionnerait qu’une fois par semaine ou par mois. Les données seront donc collectées périodiquement et traitées en une seule fois.

#2. Traitement en temps réel

L’alternative au traitement par lots est le traitement en temps réel. Dans ce système, les données sont traitées dès qu’elles sont générées. Un exemple de pipeline de données à traitement en temps réel est celui d’un site web qui enregistre les visiteurs et envoie immédiatement les données à un système d’analyse.

En consultant le tableau de bord analytique, vous connaîtrez le nombre de visites du site web en temps réel. Les flux en temps réel peuvent être mis en œuvre à l’aide de technologies comme Apache Kafka. Vous trouverez ici un guide sur la manière de démarrer avec Apache Kafka.

D’autres outils peuvent être utilisés, notamment RabbitMQ.

Cas d’utilisation

Construire un tableau de bord analytique

Les pipelines de données sont extrêmement utiles pour agréger des données provenant de différentes sources afin de présenter une vue d’ensemble des performances d’une entreprise. Ils peuvent être intégrés aux outils d’analyse d’un site web, des médias sociaux et des publicités pour surveiller les efforts de marketing d’une entreprise.

Création d’une base de données pour l’apprentissage automatique

Les pipelines de données peuvent également être utilisés pour constituer un ensemble de données qui sera utilisé pour l’apprentissage automatique et d’autres prédictions. En effet, les pipelines de données peuvent gérer de grandes quantités de données générées et les enregistrer tout aussi rapidement.

Comptabilité

Les données peuvent être collectées à partir de différentes applications et envoyées au système de comptabilité. Par exemple, les ventes peuvent être collectées à partir de Shopify et enregistrées dans Quickbooks.

Défis à relever

La mise en place d’un pipeline de données nécessite souvent une certaine expertise technique. Bien que certains outils facilitent la tâche, des connaissances sont toujours nécessaires.
Les services de pipeline de données peuvent être coûteux. Si l’avantage économique peut justifier le coût, le prix reste un facteur important à prendre en compte.
Tous les systèmes ne sont pas pris en charge. Les systèmes de pipelines de données prennent en charge et s’intègrent à certains des systèmes les plus courants, que ce soit en tant que sources ou en tant que destinations. Toutefois, certains systèmes ne sont pas pris en charge ; par conséquent, certaines parties de la pile technologique d’une entreprise peuvent ne pas être intégrées.
La sécurité est un autre facteur à prendre en compte lorsque les données transitent par des tiers. Le risque de violation des données augmente lorsque le système comporte davantage de pièces mobiles.

Voyons maintenant quels sont les meilleurs outils de pipeline de données.

Outils de pipeline de données

#1. Keboola

Keboola est un outil de construction de pipeline de données. Il vous permet de construire des intégrations pour collecter des données à partir de différentes sources, de mettre en place des flux de travail pour les transformer et les télécharger vers le catalogue. La plateforme est très extensible, avec des options pour utiliser Python, R, Julia, ou SQL pour effectuer des analyses plus avancées.

#2. AWS Data Pipeline

AWSData Pipeline est un service Web d’Amazon qui vous permet de transférer et de déplacer des données entre les ressources de calcul et de stockage d’Amazon Web, telles que les instances EC2 et le stockage S3. Ce service n’est disponible qu’au sein d’AWS.

#3. Meltano

Meltano est un outil open-source en ligne de commande pour construire des pipelines de données ELT. Il permet d’extraire des données à partir de différentes sources de données telles que Zapier, Google Analytics, Shopify, etc. Il est largement utilisé par les équipes produits de certaines des entreprises technologiques les plus importantes et les plus populaires.

#4. Stitch Data

Comme Meltano, Stitch Data est un outil utilisé par les grandes entreprises. Cependant, contrairement à Meltano, Stitch est un outil ETL, ce qui signifie que vous extrayez d’abord, puis transformez et chargez les données dans l’entrepôt de données.

#5. Hevo Data

Hevo Data est une plateforme qui facilite la construction d’un pipeline qui déplace les données des sources vers les destinations. Elle s’intègre à de nombreuses sources de données et prend en charge des destinations telles que MYSQL, Postgres, BigQuery et de nombreuses autres bases de données.

Le mot de la fin

Les pipelines de données sont un outil très puissant. Ils vous aident à prendre des décisions commerciales davantage axées sur les données en vous permettant d’extraire et de combiner des données de manière plus significative afin d’obtenir des informations sur ce monde compliqué et ambigu.

Ensuite, vous pouvez consulter les cours et les certifications sur la transformation numérique.

Anesu Kafesu

Auteur

Développeur web et rédacteur technique. Actuellement en train d'apprendre l'IA.