Azure Data Factory : comprendre la gestion de données dans le Cloud

Dans le contexte Big Data, les données brutes et non structurées se retrouvent stockées dans de vastes entrepôts de données. Les Data Scientist et Analysts sont alors confrontés à des données difficiles à comprendre et à analyser, faute de contexte et d’informations. Il devient donc primordial de mettre en œuvre des processus afin de raffiner ces données brutes et les transformer en insights exploitables. C’est là qu’une solution comme Microsoft Azure Data Factory rentre en jeu. 

Qu’est-ce qu’Azure Data Factory ?

Azure Data Factory (ADF) est un service No Code, basé sur le cloud, qui offre des fonctionnalités d’ETL, Extraction, Transformation et Chargement, ainsi que d’intégration de données. Il permet la création de pipelines axés sur les données pour orchestrer leur déplacement et leur transformation à grande échelle. Disponible sur la suite Microsoft Azure, ce logiciel est venu remplacer SQL Server Integration Service ou SSIS, l’ETL plus ancien et on premise de l’éditeur Microsoft.

L’intégration et la collecte de Données

Dans un premier temps, il est nécessaire d’intégrer et collecter des données depuis toutes les sources, on premise ou en cloud, structurées ou non structurées. Microsoft Azure Data Factory facilite la connexion à l’ensemble des sources et aux services de traitement des données. Celles-ci sont ensuite déplacées pour être centralisées. En général, c’est une étape qui représente un défi pour les entreprises, mais Data Factory la simplifie significativement.

La transformation des Données

Une fois les données centralisées, ADF facilite leur traitement et leur transformation grâce aux flux de données de mappage. Les Data Engineers peuvent construire et maintenir des graphiques de transformation de données sur Spark, sans formation approfondie sur les clusters ou la programmation Spark. Notez toutefois que si vous le souhaitez, vous avez la flexibilité de coder manuellement toutes les transformations.

La publication des données et la supervision

Azure Data Factory offre une prise en charge complète de la CI/CD (Intégration Continue/Livraison Continue) des pipelines grâce à des outils comme Azure DevOps, qui permet de créer et développer des processus ETL.

Une fois vos données brutes transformées, vous pouvez les charger dans d’autres outils d’analyse d’Azure (Azure Synapse Analytics) pour permettre à vos collaborateurs de les visualiser, de prendre des décisions et de surveiller les flux de données. Vous pouvez également surveiller les pipelines et accéder à des métriques de performance.

Quels sont les principaux composants d’Azure Data Factory ?

ADF est construit autour de quatre composants clés travaillant ensemble pour former une plateforme permettant de concevoir des workflows basés sur les données. Ces éléments sont essentiels et facilitent le déplacement et la transformation de la data au sein de l’écosystème.

Les pipelines

Une fabrique de données peut inclure un ou plusieurs pipelines. Il s’agit d’un ensemble cohérent d’activités interconnectées nécessaires pour accomplir une unité de travail spécifique. Toutes ces activités réalisent une tâche donnée. Les pipelines DevOps permettent de gérer efficacement les activités, en évitant une prise en charge individuelle de chaque tâche. Elles peuvent être structurées soit de manière séquentielle pour exécuter les activités dans un ordre précis, soit en parallèle pour optimiser les performances.

Les flux de données

Ces entités sont créées visuellement dans Data Factory. Ils permettent aux ingénieurs de données de développer une logique de transformation sans nécessiter de compétences en codage. Les flux de données sont ensuite exécutés en tant qu’activités au sein des pipelines. La plateforme gère entièrement la traduction du code, l’optimisation des chemins et l’exécution des travaux de flux de données.

Les activités

Il s’agit des différentes étapes de traitement au sein d’un pipeline. Data Factory prend en charge trois types d’activités :

• le transfert de données ;
• la transformation de données ;
• le contrôle.

 

Les datasets

Ils représentent la structure des données dans les entrepôts. Ils pointent ou font simplement référence aux données que vous souhaitez utiliser dans vos activités en tant qu’entrées ou sorties. Azure Data Factory prend en charge différents types de datasets :

• les sources de données Azure, par exemple Azure Blob Storage ou Azure Data Lake ;
• les bases de données comme MySQL, Oracle ou SQL Server ;
• les systèmes de fichiers FTP ou HDFS ;
• les protocoles de base comme HTTP ;
• les systèmes de bases de données NoSQL tels que MongoDB ou Cassandra.

 

Comment Azure Data Factory collecte-t-il, transforme-t-il et déplace-t-il les données ?

L’interface d’ADF prend en charge deux méthodologies clés pour l’intégration des données : ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform).

Extract, Transform, Load

Dans un processus ETL, les données sont d’abord extraites des différents logiciels, fichiers, ou toute autre source. Elles sont ensuite transformées en fonction des besoins, puis chargées dans une destination cible. C’est une approche qui est utilisée lorsque les données doivent être nettoyées, normalisées et transformées avant d’être chargées dans un modèle.

Extract, Load, Transform

L’approche ELT implique toujours l’extraction des données brutes. En revanche, elles sont d’abord chargées dans un emplacement cible avant d’être transformées. Cette méthode est intéressante lorsqu’il s’agit de ressources déjà structurées. Elles peuvent être directement chargées dans un data lake ou une warehouse pour être traitées ultérieurement.

Pourquoi utiliser Azure Data Factory ?

Azure Data Factory permet d’intégrer, transformer et déplacer des données de manière fiable, sécurisée et évolutive. C’est également un outil qui permet d’automatiser les processus et d’optimiser l’efficacité opérationnelle.

Pour intégrer des données hétérogènes

Les données hétérogènes peuvent être consolidées en un seul endroit. L’analyse et la visualisation sont ainsi plus efficaces. C’est primordial si vous travaillez avec des données provenant de différentes sources. En les consolidant, vous obtenez une vue d’ensemble plus logique, conduisant à des analyses plus approfondies.

Pour le traitement big data

La plateforme ADF joue un rôle essentiel dans le traitement de données massives. Elle offre une scalabilité efficace et une gestion optimisée des volumes de données importants. Avec sa capacité à gérer des données hétérogènes, c’est un outil précieux pour les entreprises opérant dans des environnements de données complexes.

Pour gérer les mouvements de données entre différents services Azure

Si vous utilisez plusieurs services Azure pour le stockage et le traitement des données, Data Factory facilite le déplacement de vos données. Cela facilite la consolidation des données depuis différentes sources dans des emplacements centralisés, comme Blob Storage ou Data Lake Storage.

Pour automatiser des workflows de données

L’automatisation des flux de travail de données offre une planification précise. L’exécution ne nécessite pas d’intervention manuelle, ce qui permet d’optimiser les ressources de l’entreprise. Les erreurs sont gérées de manière proactive et la sécurité des données sensibles est assurée.

Quels sont les avantages de l’utilisation d’Azure Data Factory pour la gestion des données ?

Microsoft Azure Data Factory présente de nombreux avantages significatifs pour la gestion des données.

Une intégration facile et polyvalente

Le logiciel ADF offre une intégration transparente des données provenant de diverses sources, depuis les bases de données relationnelles aux services SaaS. La consolidation et l’analyse des données sont facilitées.

Une automatisation avancée des flux de données

En facilitant la création de pipelines de données automatisés, la plateforme ne nécessite pas de script manuel. Les risques d’erreurs humaines sont réduits et l’efficacité opérationnelle améliorée. Avec des flux de travail fluides et cohérents, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Scalabilité et gestion optimisée de la data

La capacité de mise à l’échelle de la plateforme est élevée et garantit une manipulation fluide et efficace de larges volumes de données. De plus, la plateforme permet de surveiller en temps réel les performances des pipelines.

Comment apprendre à utiliser Azure Data Factory ?

S’il existe des formations en ligne dédiées à l’apprentissage du logiciel ADF, notez que la documentation officielle de Microsoft est très complète et accessible gratuitement. Vous y trouverez toutes les informations concernant son utilisation, mais également des tutoriels et des exercices pratiques pour mettre en pratique au fur et à mesure.

Toutefois, si vous aspirez à exceller dans le domaine prometteur de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle, l’IA School se distingue comme un choix de premier plan, avec ses programmes de formation Bac+5 et Bac+3 en IA spécialement conçus pour répondre aux exigences du secteur.

Azure Data Factory se positionne comme une solution complète et robuste pour la gestion de données dans le cloud. C’est un choix judicieux pour une entreprise soucieuse d’optimiser ses opérations de données. La maîtrise d’un tel logiciel est désormais indispensable pour le métier de Data Engineer et de Data Scientist.