Que sont les pipelines de données ?

Que sont les pipelines de données ?

Un pipeline de données encadre la façon dont les données circulent d'un système à l'autre. Il englobe une série d'étapes qui sont réalisées dans un ordre spécifique, car le résultat de chaque étape informe l'étape suivante.

Ils se composent généralement de trois éléments clés : une source, des étapes de traitement des données et une destination, ou « sink ». Les données peuvent être modifiées au cours du processus de transfert, et certains pipelines peuvent servir simplement à transformer les données. Dans ce cas, la source et la destination sont le même système.

Au cours des dernières années, les pipelines de données ont dû gagner en puissance pour répondre aux besoins en big data des organisations, avec la généralisation des grands volumes de données et leur diversification croissante.

Il faut prendre des mesures pour que les pipelines soient protégés contre toute perte de données afin d'assurer un haut niveau de précision et de qualité, et qu'ils puissent évoluer en fonction des besoins des entreprises. Ils doivent être suffisamment polyvalents pour accueillir des données structurées, non structurées et semi-structurées.

Que sont les pipelines de données cloud ?

Traditionnellement, les pipelines de données étaient déployés dans des centres de données sur site pour gérer la circulation des données entre les systèmes, les sources et les outils locaux. Mais avec l'augmentation rapide du volume et de la complexité des données, les pipelines de données cloud se sont imposés comme une architecture de pipeline particulièrement évolutive, flexible et agile.

Ces solutions déploient des données dans le cloud via des services tels qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Elles sont conçues pour automatiser le déplacement et la transformation des données entre plusieurs sources, systèmes de stockage et outils d'analyse, dans un environnement cloud. Elles permettent, par exemple, de déplacer plus facilement les données d'un site de commerce en ligne ou d'un logiciel de business intelligence vers un data warehouse cloud. 

Les architectures de pipeline modernes doivent permettre la circulation et l'analyse rapides et précises des données dans de grands pipelines de données. Les solutions cloud natives offrent résilience et flexibilité. Elles servent de socle au traitement des données et aux analyses en temps réel, et facilitent l'intégration des données, entre autres avantages.

Comment fonctionne l'architecture de pipeline de données ?

L'architecture du pipeline de données peut être décomposée en cinq composantes ou étapes interconnectées. Chacune alimente la suite pour créer un flux constant de données.

Sources de données

Le pipeline a pour point de départ les sources de données, c'est-à-dire les systèmes internes et externes qui collectent les données métier et client. Dans la plupart des entreprises, différents systèmes et logiciels génèrent des données : plateformes de streaming, outils d'analyse, systèmes de point de vente, etc. Des transactions au comportement des clients, toutes les données peuvent être utiles.

Ingestion des données

L'étape de l'acquisition consiste à collecter les données de vos différentes sources pour les injecter dans le pipeline de données. Les interfaces de programmation d'applications (API) lisent ces données et les importent à des intervalles spécifiques (importation par batch) ou en temps réel (importation en streaming). 

Mais il n'est pas forcément nécessaire d'importer toutes les données. Pour éviter de submerger votre pipeline de données sans intérêt ou inutilisables, les ingénieurs data évaluent la diversité, le volume et la vélocité des données pour importer uniquement les plus utiles. 

Cela peut se faire manuellement ou, comme c'est généralement le cas avec les pipelines de données cloud, de façon automatisée pour un maximum d'efficacité.

Traitement des données

Il est maintenant temps de convertir les données brutes importées dans un format et une structure normalisés. 

À ce stade, les données passent par divers processus : 

• Normalisation des données
• Nettoyage
• Validation
• Agrégation
• Transformation

L'un des principaux objectifs consiste à normaliser les formats de données, réconcilier les divergences et aligner les définitions de variables pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. Cette étape peut également impliquer le filtrage des données non pertinentes et le rapprochement des données encodées. 

En fin de compte, on veut obtenir des informations aussi complètes et précises que possible pour générer des insights valides et fiables. 

Stockage des données

Les données traitées et transformées sont ensuite stockées dans un dépôt durable, accessible et sécurisé. L'emplacement choisi pour le stockage des données dépend de plusieurs critères : accessibilité, coût et évolutivité. 

Les données sont généralement stockées dans un data warehouse ou un data lake centralisé, où elles pourront être exploitées à des fins d'analyse, de business intelligence et de création de rapports.

Analyse des données

Les data scientists et les analystes puisent dans les données de ce dépôt centralisé à l'aide d'un éventail de méthodes et d'outils d'analyse pour en extraire des insights utiles en identifiant des schémas remarquables, des relations, des tendances et des anomalies. 

Pour ce faire, ils emploient notamment des techniques SQL avancées, le machine learning et différentes méthodologies d'analyse statistique. Les informations qu'ils extraient sont présentées sous forme de visualisations : rapports en tableaux, graphiques et cartes thermiques, notamment.

Exemples courants de pipelines de données

Il existe différentes architectures de pipelines de données, adaptés à différents cas d'usage du fait de leurs attributs spécifiques.

Pipeline de batch

Les pipelines de batch sont, comme leur nom le suggère, utilisés pour traiter les données par lot. Si vous avez besoin de déplacer un grand nombre de points de données d'un système (système de paie, par exemple) vers un data warehouse, vous pouvez utiliser un pipeline de batch.

Les données ne sont pas transférées en temps réel. On attend généralement qu'elles s'accumulent et on les transfère selon un calendrier défini.

Pipeline de streaming

Un pipeline de streaming peut être utilisé pour traiter les données brutes presque instantanément. Le moteur de traitement des flux traite les données en temps réel, au fur et à mesure qu’elles sont générées, ce qui en fait une excellente alternative pour les organisations qui accèdent à des informations en continu, comme les marchés financiers ou les médias sociaux.

Architecture Lambda

L'architecture Lambda offre une approche hybride pour le traitement des données en combinant traitement par batch et en streaming. Si cette approche peut avoir des avantages, notamment en termes d'évolutivité et de flexibilité, ses inconvénients peuvent être plus importants.

Elle est souvent considérée comme inutilement complexe parce qu'elle exige plusieurs couches (batch, vitesse et service). Elle implique donc un temps et une puissance de calcul considérables, sans parler du coût. De plus, comme deux bases de code différentes doivent être synchronisées, elle peut être difficile à maintenir et à déboguer.

Architecture Delta

L'architecture Delta sur Databricks offre une alternative à l'architecture Lambda. Axée sur la simplicité, l'architecture Delta importe, traite, stocke et gère les données au sein du Delta Lake. L'architecture Delta contient moins de code à maintenir, offre une source unique de vérité pour les utilisateurs en aval et facilite la fusion des nouvelles sources de données. Elle réduit également les coûts des tâches en minimisant le nombre de sauts de données et d'échecs, et en réduisant le temps de réalisation des tâches et de création de clusters.

Les avantages des pipelines de données dans les organisations tournées vers l'avenir

« Pipeline de données » est un terme qui englobe différents processus et peut poursuivre des objectifs divers. Les pipelines jouent un rôle décisif dans les entreprises qui comptent sur les données.

Nous allons maintenant aborder les principaux avantages des pipelines de données dans les entreprises modernes :

• Exactitude des données : les pipelines de données automatisent le nettoyage et la normalisation des données. Cela a deux avantages : éliminer les tâches manuelles sujettes aux erreurs et réduire les silos et la redondance. Le résultat : des données cohérentes, fiables et précises, utilisables pour produire des insights tout aussi fiables.
• Intégration de données plus rapide et économique : les pipelines de données normalisent automatiquement les données. Cela réduit considérablement le coût et les efforts associés à la planification et la mise en œuvre de nouvelles intégrations, qui sont ainsi rentabilisées bien plus rapidement.
• Flexibilité, agilité et évolutivité : par nature, un pipeline de données cloud est évolutif et offre une élasticité immédiate face aux variations dynamiques du volume des données. Capable de s'adapter avec agilité aux évolutions des types de données, des sources et des besoins, votre pipeline de données autorise une croissance exponentielle en phase avec les besoins de vos activités et de vos clients.
• Accessibilité et analyse des données en temps réel : dans tous les secteurs, les entreprises modernes ont besoin d'accéder aux données en temps réel, que ce soit pour mettre en œuvre des stratégies de tarification dynamique dans le commerce en ligne, ou pour prendre des décisions médicales stratégiques pour des patients. En offrant un accès en temps réel aux données, les pipelines de données favorisent l'efficacité et la rentabilité des opérations et l'amélioration de l'expérience des utilisateurs finaux.
• Gouvernance et sécurité des données : associé à des politiques de gouvernance, des contrôles de données, des pistes d'audit et des modèles reproductibles, un pipeline de données robuste contribue à la sécurité des données et au respect des normes réglementaires encadrant la manipulation des données.
• Efficacité et précision de la prise de décision : le traitement automatisé des données ne se limite pas à fournir aux équipes des données de qualité pour accélérer la prise de décision. Il a également l'avantage d'uniformiser les opérations et d'éliminer les tâches manuelles, ce qui permet de consacrer plus de temps aux analyses de pointe à grande échelle. Ces atouts se traduisent par une prise de décision plus éclairée et un accès plus rapide aux opportunités.

Pipelines de données et pipelines ETL : comprendre les nuances

Pour dire les choses simplement, l'ETL est un type de pipeline de données, mais les pipelines de données ne sont pas tous des pipelines ETL.

Pour comprendre ce qu'est un pipeline ETL, détaillons ses composants : extraction, transformation et chargement. Ces trois processus interdépendants sont nécessaires à l'importation des données. Ils servent en effet à extraire les données d'une base de données pour les déplacer dans une autre, comme un data warehouse cloud, afin qu'elles y soient exploitées à des fins d'analyse, dans des visualisations et dans des rapports. Le pipeline de données ETL fournit le cadre nécessaire pour accomplir ces tâches.

Certains pipelines de données n'impliquent aucune transformation et n'implémentent pas nécessairement d'ETL. Par exemple, la dernière étape d'un pipeline peut consister à activer un autre workflow ou un autre processus.

Comment créer un pipeline de données

Les modalités de création et d'implémentation d'un pipeline de données dépendent souvent des besoins de l'entreprise. Dans la plupart des cas, ce sont les data engineers qui se chargent de développer un pipeline de données de production. On peut écrire du code pour accéder aux sources de données via une API, effectuer des transformations et transférer des données vers les systèmes cibles.

Toutefois, sans automatisation, il faut un investissement conséquent en termes de temps, de code et de ressources d'ingénierie et d'opérations. Les pipelines DLT permettent de définir facilement des pipelines de bout en bout. Plutôt que d'assembler manuellement différentes tâches de traitement de données, vous pouvez spécifier la source de données, la logique de transformation et l'état de destination des données. Les DLT maintiennent automatiquement toutes les dépendances éventuelles, ce qui réduit considérablement le temps passé à les ajuster manuellement.

Outre les avantages de l'automatisation, voici quelques bonnes pratiques à suivre pour développer un pipeline de données performant :

Définissez des objectifs stratégiques

Fixez les objectifs principaux de vos projets de pipeline de données ainsi que les indicateurs clés de performance que vous utiliserez pour évaluer leur performance. Vous aurez ainsi une vision claire du projet, qui vous permettra de choisir les bons modèles de données et orientera la flexibilité, la complexité, et l'évolutivité de votre pipeline. 

Réunissez les bonnes ressources

De quels outils et quelles technologies de pipeline de données avez-vous besoin pour développer et maintenir une architecture robuste ? Quels sont vos besoins en main-d'œuvre et en budget ? Déterminez et affectez des ressources en fonction des objectifs et des besoins de votre pipeline de données (pensez notamment au volume et à la variété des données).

Identifiez vos sources de données et établissez vos méthodes d'importation 

Les données peuvent provenir de différentes sources : bases de données internes, stockage cloud, flux de données en temps réel, etc. Localisez les sources de données potentielles, déterminez les formats et les volumes qu'elles produisent, et choisissez les méthodes qui permettront d'extraire les données et de les injecter dans votre pipeline.

Par exemple, votre pipeline utilisera-t-il l'importation par batch ou en temps réel ? Quelle couche de communication faudra-t-il mettre en place ? Quel sera le rôle des outils et technologies choisis dans le processus d'importation ?

Établissez une stratégie de traitement des données

Quelles méthodes allez-vous utiliser pour transformer les données brutes en données structurées prêtes à analyser ? À ce stade, il est essentiel de choisir les bonnes approches de transformation des données, en particulier pour le nettoyage, le formatage et l'enrichissement. Vous allez également déterminer les mesures que vous prendrez pour réduire les redondances et filtrer les données inutiles. 

Adoptez une approche stratégique du stockage

L'emplacement choisi pour le stockage des données traitées dépendra de plusieurs facteurs, dont le volume de données, les besoins d'accessibilité et les cas d'utilisation. Tenez compte de ces critères pour sélectionner la solution de stockage (data warehouse, data lake, etc.) et sa localisation (dans le cloud ou sur site). Demandez-vous également où stocker vos données les plus précieuses pour une accessibilité maximale.

Établissez le workflow des données

Les pipelines de données incluent un grand nombre de dépendances. Pour favoriser l'efficacité opérationnelle et réduire le risque de goulets d'étranglement, élaborez un plan détaillant la séquence des opérations au sein de votre pipeline. Définissez l'ordre des tâches et les dépendances associées, sans oublier les protocoles de gestion des erreurs et de récupération des données.

Élaborez un cadre de supervision et de gouvernance

L'intégrité et la pérennité de votre pipeline de données reposent sur une supervision continue destinée à maintenir la sécurité, la fiabilité, l'efficacité et les performances des processus. Suivez les données au fil de leur circulation dans le pipeline afin de repérer les goulets d'étranglement, les pertes d'efficacité et les vulnérabilités potentielles. En mettant en place un cadre de surveillance, vous pourrez identifier et atténuer plus rapidement les risques, et ainsi accroître la valeur du pipeline de données à long terme.

Mettez en place une couche fiable de consommation de données

C'est dans la couche de consommation que les utilisateurs finaux accèdent aux données traitées et les analysent pour obtenir des insights. Identifiez chaque outil du pipeline qui permettra de rationaliser la consommation de données, en pensant aux outils de business intelligence, aux API et aux outils de reporting, et déterminez de quelle façon ils se connecteront à vos données.

Optimisez vos pipelines de données en optant pour une architecture serverless

Autre piste à envisager lors du développement de votre pipeline de données : l'architecture serverless. Ce modèle consiste à utiliser des infrastructures exploitées et gérées par des fournisseurs de cloud. 

Avec les pipelines DLT serverless, par exemple, vous vous concentrez sur l'acquisition et la transformation des données, sans vous charger de la configuration et du déploiement de l'infrastructure. Les ressources de vos pipelines seront gérées par Databricks qui fournit automatiquement des ressources informatiques optimisées pour maximiser l'utilisation, le débit et la latence, à un coût inférieur à celui du DLT classique.

Quelle est l'importance de la gestion des pipelines de données ?

Plus vous accumulez de données au fil de la croissance de votre entreprise, plus il devient difficile de les gérer. Un pipeline de données complexe, chaotique et piloté manuellement donnera des workflows médiocres et des données redondantes, inutiles ou inexactes. À grande échelle, ces problèmes d'efficacité peuvent entraîner d'importantes pertes de revenus.

Pour toutes ces raisons, les outils de gestion des pipelines de données sont indispensables pour orchestrer et superviser les données. Ils veillent à ce qu'elles circulent efficacement dans vos systèmes tout en restant précises, fiables et accessibles.

L'orchestration rationalise et optimise les workflows en automatisant les tâches répétitives et en consolidant les systèmes en silos. L'orchestration des données joue un rôle essentiel au sein de votre stratégie d'orchestration globale, car elle automatise la collecte, l'agrégation et l'organisation des informations provenant de différents centres de données. Grâce à cette normalisation, les utilisateurs ont accès à des données de haute qualité, à la fois cohérentes, complètes, valides, précises, uniques et à jour. 

Bien pensé, un pipeline de données vous donne également un aperçu de vos données à chaque étape. Des outils efficaces de gestion de pipeline peuvent fournir des informations clés sur l'origine de vos données les plus précieuses (ou inutiles), mais aussi sur les goulets d'étranglement et les failles de vos processus.

Quels sont les meilleurs outils de pipeline de données ?

Vous trouverez un large éventail d'outils et d'applications, à commencer par Apache Spark™, pour créer et maintenir des pipelines de données, faciliter la gestion des données et prendre en charge la Business Intelligence. Comme ces applications nécessitent une grande part d'optimisation manuelle, elles représentent un cas d'usage de choix pour les organisations qui possèdent l'expertise nécessaire pour créer et personnaliser leurs propres pipelines.

Une solution comme Databricks DLT réduit la complexité et offre aux utilisateurs des outils d'automatisation. Elle facilite la création et la gestion de pipelines de données en batch et en streaming, qui délivrent avec une grande fiabilité des données de haute qualité sur la plateforme lakehouse Databricks. Les DLT simplifient le développement et la gestion de l'ETL pour les équipes de data engineering grâce au développement déclaratif, et apportent une visibilité détaillée qui soutient la supervision et la restauration en cas de problème. Enfin, ces pipelines de données intelligents intègrent des tests automatiques de qualité des données pour éviter que des données de mauvaise qualité ne dégradent votre travail.

Quels que soient les aspects à orchestrer et surveiller dans vos pipelines de données et au-delà, des orchestrateurs comme Databricks Workflows sont indispensables pour définir, gérer et automatiser les workflows complexes qui simplifient l'acquisition des données.

L'avenir des pipelines de données

Comment vont évoluer les pipelines de données ? 

Ils devront être capables de gérer des transformations de plus en plus complexes, à des échelles toujours plus vastes et à très grande vitesse, toujours en optimisant les coûts. Dans les grandes entreprises, l'utilisation de SQL et des DataFrames pour exprimer les transformations impose des processus coûteux de recalcul en raison de l'évolution constante des données d'entrée. Pour résoudre ce problème, de plus en plus d'entreprises se tournent vers l'intelligence des données. 

Enzyme sert précisément à cela. La couche d'optimisation automatise le processus ETL en déployant la meilleure technique d'optimisation. Elle conserve et analyse les matérialisations de résultats de requêtes à jour et applique un modèle de coût pour identifier les meilleures techniques. Cette approche rationalise et optimise la transformation des données pour les besoins d'analyse en aval.

Les data scientists et les entreprises qui tiennent à exploiter des données de haute qualité tout en améliorant les performances ont tout intérêt à se tenir informés de ces tendances pour optimiser leurs pipelines de données, aujourd'hui et demain.