Le pipeline de données est un concept permettant aux entreprises d’optimiser le transfert de données, tout en les optimisant et en les sécurisant. Aujourd’hui, la donnée a une très grande valeur dans de multiples domaines et il est important de connaître les concepts permettant de mettre en valeur ces données. Découvrez ce qu’est un pipeline de données et quelles sont les solutions actuelles disponibles pour mettre en place ce système au sein de votre entreprise.
Pipeline de données, une définition simple
Un pipeline de données est un concept informatique faisant référence aux étapes de transport des données d’une source vers une cible. Parmi ces étapes, on retrouve :
· La collecte des données ;
· L’organisation des données ;
· La transformation des données ;
· Le transfert de ces données vers un ou plusieurs systèmes.
Un pipeline de données a pour objectif principal d’appliquer toutes ces étapes à chaque donnée de manière cohérente, pour permettre une transmission des données transformée et sécurisée.
Ce type de procédé peut offrir de nombreux avantages aux entreprises en leur faisant gagner un temps précieux par la systématisation du transfert des données.
Le fonctionnement d’un pipeline de données
Un pipeline de données permet ainsi le trajet des données entre deux ou plusieurs systèmes. Pour ce faire, un pipeline réalise 4 actions principales indissociables pour le trajet complet de données au sein d’une entreprise.
1. La collecte et l’extraction des données brutes
Une entreprise doit pouvoir collecter l’ensemble des données provenant de diverses sources et prenant diverses formes que ce soient des tableaux Excel, des chemins de fichiers (HDFS) ou encore des fichiers ou sujets (Kafka)… A ce stade, les données ne sont ni classées ni structurées et encore moins traitées.
2. L'organisation des données
Une fois la collecte réalisée, les données doivent être organisées. Cette action est aussi nommée la gouvernance des données. C’est dans cette étape que les données sont classées et organisées entre elles, pour leur donner du sens en fonction du contexte et des besoins de l’entreprise.
Par la même occasion, la qualité et la sécurité des données y sont contrôlées afin d’obtenir par la suite, des informations fiables et confidentielles. Pour assurer cette qualité, il faut mettre en place une surveillance de la qualité des données aussi appelé Data Quality Monitoring.
3. La transformation des données
Cette étape consiste à traiter les données pour les convertir en information lisible dans des rapports adéquats. Les données non-essentielles ou tronquées sont ainsi supprimées et les données restantes suivent un traitement suivant certaines règles essentielles dont :
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- La normalisation : définir les données importantes et choisir la manière dont celles-ci seront reportées et ensuite stockées ;
- Le dédoublonnage : les données doubles sont signalées et les doublons supprimés ;
- La vérification : la vérification est faite de façon automatisée et vise à comparer les données entres elles, afin d’éliminer les données inutilisables et reporter des anomalies dans les systèmes ;
- Le classement : le classement permet ainsi de regrouper toutes les données en catégories et de traiter chaque catégorie de la même manière, afin de gagner du temps et d’obtenir des données traitables et de qualité.
4. Le partage des données
Après transformation, les données sont partagées dans un ou plusieurs clouds, pour ensuite être redistribuées vers des systèmes cibles adéquats.
Les avantages d’un pipeline de données
Vous devez commencer à comprendre ce qu’est un pipeline de données et comment celui-ci fonctionne, mais concrètement, pourquoi utiliser un pipeline de données dans votre entreprise ? Voici les grands avantages de ce concept informatique.
1. Simple et efficace
Le processus de fonctionnement reste complexe, néanmoins, son utilisation ainsi que sa navigation est abordable pour tout type d’utilisateur. De plus, la construction d’un pipeline de données peut se faire par un ingénieur en informatique via l’utilisation du langage Java Virtual Machine (JVM), langage informatique très courant dans le domaine.
2. Compatibilité avec les applications
Le pipeline de donnée est réalisé pour que son utilisation soit accessible aux utilisateurs et puisse entrer en corrélation avec les stratégies marketing numériques actuelles. Le pipeline de données est compatible avec un grand nombre d’applications et permet ainsi d’éviter l’installation de surplus de logiciels pouvant surcharger les machines informatiques.
3. Flexibilité des métadonnées
Le pipeline de données permet de séparer les enregistrements manuels et automatiques, permettant ainsi à l’utilisateur de pouvoir garder une main mise sur les métadonnées. Vous pourrez ainsi retrouver facilement la source des données, le créateur, les balises ou encore les modifications récentes, si cela est nécessaire dans votre situation.
4. Composants intégrés
Les composants intégrés aux pipelines de données vous permettront ainsi de garder un réel contrôle sur vos données et vous permettra de faire entrer ou sortir quelconques données du pipeline via des opérateurs de flux. Il est également possible pour les plus aguerris de personnaliser les options d’accessibilité pour une plus haute automatisation du système.
Savoir différencier Pipeline de donnée et Pipeline ETL
Un pipeline ETL est un sous ensemble du Pipeline de données qui permet d’extraire, transformer et charger des données. Cependant, la principale différence entre pipeline de données et pipeline ETL est que ce dernier n’utilise qu’un seul système, afin d’extraire, de transformer et charger les données.
Le temps de chargement des données est plus long avec un ETL qu’un pipeline de données, car ce dernier peut être exécuté en tant réel alors que l’ETL, n’utilisant qu’un seul système, ne peut exécuter les commandes qu’en heures, c’est pour cela que les systèmes ETL fonctionnent souvent par lot au sein d’un pipeline de données, permettant ainsi de réduire le temps d’exécution des commandes.
De plus, un pipeline ETL ne peut charger les données que vers un entrepôt de données spécifique, alors qu’un pipeline de données lui, peut charger les données vers des cibles sélectives et spécifiques, par exemple, un pipeline de données peut charger les données vers le compartiment S3 (Simple Storage Service) d’Amazon, ou connecter les données à un système informatique ne faisant pas partie d’Amazon, ce qui n’est pas le cas avec un pipeline ETL.
Solutions de pipeline de données disponibles
Un pipeline de données peut compléter un système ou une application déjà installée, voici ici les stratégies dans lesquelles implémenter un concept de pipeline de données.
1. Le Cloud
Le Cloud est très utilisé aux seins des entreprises pour gérer et transmettre les données et son utilisation est quasiment systématique dans les solutions de pipeline de données. Néanmoins, à la vue du coût de ce système, beaucoup d’entreprises optent pour une stratégie de multi-Clouds, permettant ainsi de combiner plusieurs systèmes Clouds tout en faisant baisser le coût relatif et en optimisant la sécurité du système.
2. Open source
L’open source est une solution idéale pour les petites entreprises souhaitant diminuer le coût, néanmoins, la sécurité de ce système reste faible et la dépendance avec les fournisseurs très grande. De plus, l’utilisation de ces outils nécessite une réelle expertise dans le domaine, afin de pouvoir adapter et modifier l’open source pour une meilleure expérience utilisateur.
3. L'utilisation du lot
Le traitement par lots est une alternative offerte aux entreprises pour transporter une grande quantité de données à intervalle de temps rapproché. Ce processus permet ainsi aux analystes de combiner un grand nombre de données marketing et permettre d’obtenir un modèle de décision fiable et rapide.
Le pipeline de données devient donc une réelle valeur ajoutée pour les entreprises et permet d’optimiser le système informatique autour du nouvel or noir : la donnée.
Le concept et les solutions actuellement disponibles pour mettre en place un pipeline de données dans une entreprise sont importants pour accroître la qualité d’information disponible au sein de vos services. Ryax vous aide au quotidien à exploiter vos données pour en retirer le plein potentiel !
La Ryax Team.