Tout comprendre sur le data pipeline

Dans le paysage commercial actuel, les entreprises ont bien conscience de l’importance de la data. Elles cherchent à combiner des données provenant de diverses sources afin d’obtenir des informations stratégiques. Mais pour en tirer un avantage compétitif, les données brutes doivent être filtrées. C’est dans ce contexte qu’intervient un pipeline de données, qui redirigent la data afin de la traiter, la stocker et l’analyser.

Qu’est-ce qu’un data pipeline ?

Un data pipeline est une série de processus automatisés et interconnectés permettant de déplacer, transformer et traiter les données d’un point A à un point B de manière efficace et fiable. On peut le comparer à un système de plomberie numérique, qui va transporter les données brutes depuis leur source vers une destination où elles pourront être utilisées. L’objectif principal est d’automatiser le flux de données afin de garantir leur disponibilité et leur qualité.

Les composantes principales d’un data pipeline

Le pipeline de données démarre au niveau des sources de données, où elles sont initialement générées. Elles peuvent prendre différentes formes comme une database comprenant des données clients, des fichiers journaux compilant des événements système, ou encore des API externes fournissant des flux de données en temps réel. Il s’agit de la matière première du parcours de données. Le type de source va alors déterminer la méthode d’ingestion.

Ingestion des données dans le pipeline

Le composant d’ingestion prend en charge la collecte et l’importation des données depuis les systèmes sources à travers le pipeline de données. Cette opération peut être réalisée :

• en traitement par lots, qui implique la collecte des données à intervalles planifiés ;
• en temps réel, avec les données transférées de manière continue à mesure de leur génération.

 

Le traitement des données, une phase cruciale de l’architecture

L’objectif est de préparer les données en vue de leur utilisation. Les données brutes peuvent être incomplètes ou comporter des erreurs et nécessiter un nettoyage, comme la normalisation des données, la suppression des doublons ou le remplissage des valeurs nulles.

La phase de stockage des données

Une fois traitée, la data est stockée, en fonction des besoins de l’entreprise, dans une base de données, un entrepôt de données ou même le cloud. 

Les étapes d’analyse des données et de visualisation

Il s’agit de l’interrogation, le traitement et l’extraction d’informations significatives à partir des données stockées. Parmi les divers outils et technologies utilisés, on retrouve les analyses descriptives, prédictives et statistiques, qui vont permettre de découvrir des modèles et des tendances dans les données.

Les résultats obtenus sont alors représentés visuellement, en utilisant des tableaux et des graphiques. L’objectif est de permettre une meilleure compréhension des informations, afin de faciliter la prise de décision. Des outils de visualisation comme PowerBI et Tableau offrent une interface intuitive pour explorer efficacement les données. 

Les types d’architecture de data pipelines disponibles

Il existe différents types de data pipelines, les plus populaires étant le batch, le streaming, l’architecture lambda et les modèles ETL et ELT.

Le Batch Data Pipeline, ou traitement par lot

Ces pipelines traitent les données par lots à intervalles réguliers. Ce sont les solutions idéales pour les analyses rétrospectives et les traitements périodiques des données. La data est collectée sur une période définie, puis traitée par lots. Des traitements qui peuvent être planifiés pour s’exécuter à heures précises ou selon des déclencheurs spécifiques.

Stream-base Data Pipeline, un processus en temps réel

Contrairement au batch, ce mode permet de traiter les données en continu au fur et à mesure de leur arrivée. Cette méthode est adaptée aux situations dans lesquelles une analyse rapide ou des actions en temps réel sont nécessaires, comme dans la surveillance des données en direct ou le traitement des flux d’événements.

L’architecture de pipeline de données lambda

Un pipeline de données lambda combine à la fois les modes batch et streaming. Avec un système lambda, les données sont traitées en temps réel par un flux de données en streaming. Mais elles sont également stockées dans un système de stockage à long terme afin d’être traitées ultérieurement en mode batch.

Le modèle ETL : Extract, Transform, Load

Il s’agit d’un modèle traditionnel conçu pour extraire des données à partir de sources hétérogènes, les transformer en un format approprié et les charger dans une destination centralisée. Il peut s’agir d’une base de données ou d’un entrepôt de données. Ces pipelines sont souvent utilisés dans les environnements d’entreprise afin d’intégrer et analyser des données issues de différentes sources.

Le modèle ELT : Extract, Load, Transform

Les pipelines ELT procèdent à l’inverse de l’ETL. Les données brutes sont d’abord chargées puis transformées. Cette méthode est particulièrement efficace pour la prise en charge de données volumineuses. C’est également l’approche la plus adaptée lorsque la transformation peut être distribuée sur des systèmes de stockage de données modernes.

8 étapes clés pour une architecture de data pipeline efficace et robuste

Votre architecture doit s’adapter aux besoins spécifiques de l’entreprise. Vous devez vous assurer de choisir les bonnes technologies et de mettre en place les meilleures pratiques de conception. 

1. Définissez clairement vos objectifs, en tenant compte des exigences spécifiques en matière de données, de la fréquence des mises à jour des données et de la vitesse souhaitée de traitement et d’analyse des données.
2. Identifiez les différentes sources de données possibles et comment s’y connecter. Vous devez également connaître les formats dans lesquels la data sera présentée.
3. Déterminez la stratégie d’ingestion de vos données : quelle couche de communication sera utilisée pour les collecter ? Quels seront les outils tiers utilisés ? Les données devront-elles être stockées en cours d’acheminement ? Seront-elles recueillies par lot ou en temps réel ? 
4. Définissez le plan et la stratégie de traitement de vos données.
5. Choisissez la destination de stockage finale de la data : data warehouse ou data lake ? En cloud ou on premise ? 
6. Définissez les séquences d’enchaînement des processus dans le pipeline de données
7. Mettez en place un cadre de surveillance et une politique de gouvernance des données.
8. Concevez l’interface utilisateur en fonction des besoins et de la stratégie d’exploitation des données. 

 

Outils et technologies pour la création et la gestion de vos pipelines de données

De nombreux outils sont utilisés dans le domaine de l’ingénierie des données. Leurs fonctionnalités répondent à des besoins spécifiques dans la création et la gestion de Data Pipeline. 

• Apache Spark est un moteur d’analyse intégré pour le traitement de données Big Data. Il dispose d’une vaste gamme de langages et de bibliothèques.
• Apache Kafka est une plateforme distribuée de streaming qui gère la publication, l’abonnement, le stockage et le traitement des flux de données.
• Apache Airflow est une plateforme de gestion de workflows programmable. Elle permet de définir des pipelines complexes avec des dépendances et des déclencheurs.
• AWS Glue est un service entièrement géré qui prend en charge plusieurs sources et destinations de données comme S3, Redshift ou RDS. Grâce à un crawler automatisé pour la découverte et la classification des données, et un générateur de scripts ETL en Python ou Scala, il simplifie le processus de gestion des données.
• Google Cloud Dataflow est également un service entièrement géré. Il propose un modèle de programmation unifié et un environnement d’exécution sans serveur pour le traitement des données en batch et en streaming.
• Hevo est une plateforme de pipeline de données No code qui vous aide à intégrer, nettoyer, enrichir et rassembler en temps réel des données provenant de plusieurs sources. Elle prend en charge plus de 100 intégrations prêtes à l’emploi, notamment dans des bases de données, des applications SaaS ou le stockage cloud.

 

Quelques exemples d’utilisation de pipeline de donnée

De nombreuses entreprises utilisent des pipelines de données pour gérer et analyser leurs données. Les pipelines de Netflix collectent des quantités de données massives sur les habitudes de visionnage et les évaluations des contenus. Les algorithmes d’Intelligence Artificielle peuvent alors générer des recommandations personnalisées. On retrouve ce même système pour les recommandations musicales chez Spotify. Le géant du e-commerce Amazon utilise également des pipelines de données sophistiquées qui lui permettent d’ajuster dynamiquement ses prix et ses offres.

L’entreprise Uber a adopté un modèle tarifaire qui s’ajuste en fonction de différents facteurs, comme la demande, ou le trafic et d’autres facteurs. Des données collectées et traitées en temps réel via des pipelines de données, qui permettent de mettre à jour les algorithmes de tarification. Chez Airbnb, les data pipelines ingèrent les données de réservation. Ils vont alors leur appliquer des algorithmes d’Intelligence Artificielle pour détecter des activités frauduleuses ou des comportements suspects.

Quel avenir pour le data pipeline ?

Dans le contexte du Big Data et alors que la prise de décision basée sur la data se normalise, l’utilisation de data pipelines est vouée à se développer dans tous les secteurs. L’essor de l’Internet des objets (IoT), des applications en temps réel et des besoins croissants en analyses instantanées, va contraindre les pipelines de données à évoluer dans la prise en charge du traitement en temps réel à grande échelle.

Grâce à l’intelligence artificielle, ils devraient évoluer vers plus d’adaptabilité et d’autonomie, en apprenant à partir des données historiques. Pour réduire les coûts, les contraintes d’évolutivité et la complexité opérationnelle, les entreprises vont se tourner de plus en plus vers des architectures sans serveur pour leurs pipelines de données. 

Avec l’accélération de la digitalisation des entreprises, la demande pour les métiers de la data et de l’Intelligence Artificielle a considérablement augmenté. Les formations de l’IA School délivre une formation qualifiante de niveau Bac +5 (Niveau 7) permettant aux étudiants d’accéder aux métiers de la Data Science et de l’IA.