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. Et le canal qu'il suit de la source à la destination est le pipeline de données.
En cours de route, les données seront validées, transformées et agrégées pour être utilisées à destination. Les pipelines de données sont incroyablement utiles pour créer plateformes d'intelligence d'affaires et faciliter la prise de décision basée sur les données.
Cet article approfondira pour savoir exactement ce que sont les pipelines de données.
What Is a Data Pipeline?
Comme mentionné précédemment, un pipeline de données est un canal par lequel les données circulent d'un système source vers un système de destination. La ou les sources 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 campagnes publicitaires sur les réseaux sociaux. La destination pourrait 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 selon les besoins 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 la destination n'est pas le format dans lequel elles sont générées. Par exemple, la boutique en ligne peut fournir toutes les commandes de la boutique en JSON format. Cependant, le système requiert le 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 sert donc d'étape intermédiaire importante qui restructurera et réorganisera les données selon les besoins.
Benefits of Data Pipelines
- Le principal avantage de l'utilisation des pipelines de données est qu'ils vous permettent de collecter et d'agréger les données de différents systèmes et d'afficher les résultats dans un emplacement centralisé unique. Cela rend l'information plus accessible et la prise de décision plus facile.
- Construit de la bonne manière, vous pourrez également voir des informations et des analyses en temps réel pour différentes mesures que vous suivez dans une entreprise.
- L'automatisation de la collecte et de la synthèse des données est moins chère, 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. À mesure que la quantité de données augmente, elles sont beaucoup plus capables de gérer la charge de travail accrue que les méthodes manuelles.
Ensuite, nous discuterons de l'architecture du pipeline de données.
Data Pipeline Architectures
En gros, il existe deux types d'architectures de pipeline de données ; l'un est ETL, tandis que l'autre est ELT.
# 1. ETL (Extraire-Transformer-Charger)
ETL est une méthode de mise en œuvre de pipelines de données. ETL signifie Extract-Transform-Load. Voici les étapes suivies au fur et à mesure que les données sont extraites du système source. Ensuite, il est transformé en une forme idéale pour le cas d'utilisation de destination. Enfin, il est chargé dans le système.
Un exemple serait d'essayer de classer les produits les plus populaires d'une boutique en ligne en un mois. Tout d'abord, les données de commande sont extraites de la boutique en ligne. Ensuite, il est transformé en le décomposant en articles individuels dans la boutique. Ensuite, les articles sont comptés pour trouver les produits les plus populaires. La liste résultante est ensuite chargée dans le système de destination.
# 2. ELT (Extraire-Charger-Transformer)
Comme vous l'avez probablement deviné, ELT est Extract-Load-Transform. Dans cette méthode, les données sont extraites du système source. Ensuite, il est chargé sur le serveur de destination. Après cela, toutes les transformations 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 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 de commande peuvent être utilisées pour voir quels clients ont acheté le plus dans la boutique. Cela ne serait pas possible si nous avions déjà transformé les données pour classer les produits.
ETL Vs. ELT
| Aspect | ETL | ELT |
| Stockage | Les données sont stockées dans leur format traité sur le entrepôt de données serveur | Les données sont stockées dans leur format brut et transformées au fur et à mesure des besoins |
| Case Study | Il convient aux ensembles de données plus volumineux et aux transformations simples | Il convient aux petits ensembles de données et aux transformations complexes |
| Format de données | Les données sont stockées dans un format structuré ; par conséquent, il ne peut être stocké 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 | Cela a été la manière traditionnelle de mettre en œuvre des pipelines de données, mais elle est plus mature et bien comprise | C'est la manière moderne de mettre en œuvre des pipelines de données, mais elle est plus complexe et moins comprise par les gens |
| Avec la cyberassurance | Cela facilite le respect des réglementations telles que le RGPD car les données sont transformées avant le stockage et peuvent ne pas être personnellement identifiables | Il est plus difficile de se conformer au RGPD car les données sont conservées dans leur format d'origine. Par conséquent, il peut encore être lié à des individus |
| Disponibilité des données | Nécessité de spécifier quelles données sont nécessaires à l'avance et comment elles seront transformées | Autant de données que possible peuvent être chargées en premier, puis transformées ultérieurement |
| Temps de transformation | La transformation se produit dans un système de mise en scène avant le chargement | La transformation se produit dans le système de données lui-même |
| Temps de chargement | Le temps de chargement est plus long car les données sont transformées lors du chargement | Le temps de chargement est plus court car aucune transformation ne se produit |
| Temps pris pendant les transformations | Les transformations se produisent en amont, ce qui prend plus de temps au départ, mais une fois transformées, l'analyse des données est plus rapide | Les transformations se produisent lorsque cela est nécessaire et sont recalculées à chaque fois. L'analyse prend donc du temps. |
Résumé
L'ELT et l'ETL ont leurs forces et leurs faiblesses, et aucune n'est nécessairement meilleure que l'autre. ETL vous permet de structurer vos données avant le chargement et accélère l'analyse, tandis que 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 of Data Pipelines
Une autre façon de classer les pipelines de données est basée sur le fait que le pipeline implémente 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 alors calculées et facturées en fonction de celle travaillée. Les salaires à payer peuvent alors être chargés dans un système différent. Ce système ne fonctionnerait qu'une fois par semaine ou par mois. Par conséquent, les données seront 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 de traitement en temps réel est un site Web enregistrant les visiteurs et envoyant immédiatement les données à un système d'analyse.
En regardant le tableau de bord d'analyse, on connaîtra 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 telles que Apache Kafka. Voici un guide sur comment démarrer avec Apache Kafka.
D'autres outils pouvant être utilisés comprennent RabbitMQ.
Use Cases
Construire un tableau de bord analytique
Les pipelines de données sont extrêmement utiles pour agréger des données provenant de différentes sources afin d'afficher la vue d'ensemble des performances d'une entreprise. Ils peuvent être intégrés à des outils analytiques sur un site Web, des médias sociaux et des publicités pour surveiller les efforts de marketing d'une entreprise.
Construire une base de données pour l'apprentissage automatique
Ils peuvent également être utilisés lors de la création d'un ensemble de données qui sera poursuivi pour machine learning et autres prédictions. En effet, les pipelines de données peuvent gérer de nombreuses données générées et les enregistrer tout aussi rapidement.
Comptabilité
Les données peuvent être collectées à partir de différentes applications et envoyées au système comptable. Par exemple, les ventes peuvent être collectées auprès de Shopify et enregistrées dans Quickbooks.
Challenges
- La construction d'un pipeline de données nécessite souvent une certaine expertise technique. Bien que certains outils facilitent la tâche, certaines connaissances sont tout de même requises.
- Les services de pipeline de données peuvent devenir coûteux. Bien que l'avantage économique puisse 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 pipeline de données prennent en charge et s'intègrent à certains des systèmes les plus populaires en tant que sources ou destinations. Cependant, 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 d'un violation de données est augmentée lorsqu'il y a plus de pièces mobiles dans le système.
Explorons maintenant les meilleurs outils de pipeline de données.
Data Pipeline Tools
# 1. Keboola
Keboola est un outil de construction de pipeline de données. Il vous permet de créer des intégrations pour collecter des données à partir de différentes sources, configurer workflows pour le transformer et le télécharger dans le catalogue. La plate-forme est très extensible, avec des options pour utiliser Python, R, Julia ou SQL pour effectuer des analyses plus poussées.
# 2. Pipeline de données AWS
Pipeline de données AWS est un Amazon Web Service qui vous permet de transférer et de déplacer des données entre Amazon Ressources de calcul et de stockage Web telles que EC2 instances et stockage S3. Ce service est uniquement disponible dans AWS.
# 3. Meltano
Meltano est un outil de ligne de commande open source pour la création de pipelines de données ELT. Il prend en charge l'extraction de données à partir de différentes sources de données telles que Zapier, Google Analytics, Shopify, etc. Il est largement utilisé par les équipes produit de certaines des entreprises technologiques les plus importantes et les plus populaires.
# 4. Données de point
Comme Meltano, Données de point 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. Données Hevo
Données Hevo est une plate-forme qui facilite la création d'un pipeline qui déplace les données des sources vers les destinations. Et 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.
Mot de la fin
Les pipelines de données sont un outil très puissant. Ils vous aident à rendre vos décisions commerciales plus axées sur les données en vous permettant d'extraire et de combiner des données de manière plus significative pour mieux comprendre ce monde complexe et ambigu.
Ensuite, vous pouvez consulter cours et certifications de transformation numérique.
