Traitement des données

Étapes clés du traitement des données

Un pipeline de données robuste passe généralement par six étapes clés, chacune jouant un rôle essentiel pour la fiabilité, la facilité d’utilisation et les performances.

1. Collecte de données: Les organisations modernes collectent des données à partir d’un large éventail de sources, notamment des capteurs IoT, des API externes, des journaux système et des saisies des utilisateurs comme des formulaires ou des données de clics. Ces données peuvent être structurées ou non, mais le type et le volume des données entrantes doivent être anticipés lors de la conception de votre pipeline.
2. Préparation des données : Avant de pouvoir être traitées, les données doivent être nettoyées et normalisées. Cela implique de corriger les erreurs, de renseigner les champs ou valeurs manquants et de normaliser les formats de données. Ce processus comprend aussi l’identification et la suppression des doublons.
3. Saisie des données : Une fois préparées, les données sont importées dans un système de traitement via des formats et des protocoles pris en charge, tels que CSV pour les données tabulaires, JSON pour les données hiérarchiques et XML pour les documents structurés. Selon le cas d’usage, l’ingestion peut se faire par lots planifiés ou en flux temps réel.
4. Traitement des données : Le cœur du pipeline de données est l’étape de transformation. Des techniques comme ETL (extraire, transformer, charger) et ELT (extraire, charger, transformer) sont utilisées pour restructurer, filtrer ou agréger les données. C’est aussi là que des opérations comme le tri ou l’agrégation de jeux de données peuvent avoir lieu afin de faire ressortir des informations pertinentes.
5. Sortie des données : Une fois les données traitées, elles peuvent être livrées à des systèmes ou à des utilisateurs dans des formats prêts pour le reporting, comme des graphiques, diagrammes, tableaux de bord ou plateformes d’analyse pour guider la prise de décision.
6. Stockage et archivage des données : La dernière étape du traitement des données est le stockage. Les données traitées sont stockées pour un accès immédiat et une conservation à long terme. Le stockage à court terme est généralement optimisé pour les performances et utilisé pour l’analyse ou des produits de données actifs. Le stockage à long terme peut être moins coûteux et utilisé pour la conformité ou la consultation historique.

Méthodes de traitement des données

Le choix entre un traitement par lots et en temps réel dépend de l’étendue et de la nature des données qu’une organisation collecte, ainsi que de la vitesse à laquelle elle doit en tirer des informations utiles. Tout pipeline de traitement des données doit prendre en compte des aspects comme les exigences en matière de données, la complexité du système et les cas d’usage finaux.

Traitement par lots: Modèle traditionnel utilisé pour de grands jeux de données traités à des intervalles planifiés. C’est idéal pour des transformations de données fiables et à grande échelle, pour des données qui n’ont pas besoin d’être traitées en temps réel, ou pour des organisations qui cherchent à optimiser les coûts. Les ingénieurs data utilisent couramment des outils comme Apache Spark™, Apache Hadoop et Google Dataflow pour exécuter des tâches comme la facturation ou les rapprochements financiers, ou pour développer des analyses à partir de jeux de données à grande échelle.

Traitement en temps réel : Cette méthode gère les données à mesure qu’elles arrivent. Le pipeline ingère et traite les données en continu, ce qui permet d’obtenir des informations et des tendances quasi en temps réel à partir de ces nouvelles données. C’est une approche essentielle pour des cas d’usage comme la détection de fraude, la surveillance des systèmes et l’automatisation basée sur des événements. Des technologies comme Apache Kafka et Spark Structured Streaming gèrent des flux d’événements à grande échelle avec une faible latence.

Bonnes pratiques pour un traitement des données efficace

Si vous créez ou gérez des pipelines de données, quelques pratiques clés font la différence entre un système fragile et un système qui évolue proprement et de façon fiable. En bref, les pipelines de données doivent suivre un ensemble de bonnes pratiques qui favorisent la fiabilité, l’évolutivité et la facilité de maintenance.

Automatisation des flux de travail : L’automatisation des pipelines de données est essentielle pour réduire les erreurs humaines et garantir la cohérence et l’évolutivité. L’automatisation peut vous aider à planifier des tâches, gérer les dépendances et configurer des chaînes de traitement pour prendre en charge différents environnements ou jeux de données. Par ailleurs, l’intégration avec le CI/CD permet aux équipes de déployer du code d’automatisation pour la transformation et l’orchestration des données.

Supervision et journalisation : Les pipelines de données doivent être observables pour permettre aux utilisateurs de consigner et de surveiller les flux de données, repérer les pannes et diagnostiquer d’éventuels goulots d’étranglement. Des outils comme Prometheus, Grafana et ELK Stack fournissent des indicateurs, des tableaux de bord et des fonctions d’alerte qui soutiennent une réponse proactive aux incidents, le tout pour favoriser la santé globale du système.

Validation : Les problèmes de qualité peuvent s’amplifier au fil du parcours des données dans le pipeline. Des contrôles de validation des données entrantes pour détecter des valeurs manquantes ou nulles, des doublons ou des contraintes de schéma permettent d’assurer une bonne qualité des données tout au long du processus.

Assurer la traçabilité et la reproductibilité des données : La traçabilité des données suit leur origine, leurs évolutions et leur parcours. Cette transparence favorise la conformité et est essentielle pour le débogage et la collaboration.

Données sécurisées : La protection des données et la conformité sont essentielles au traitement des données. Les organisations doivent appliquer des bonnes pratiques comme le chiffrement des données au repos et en transit, un contrôle d’accès granulaire, le masquage ou la tokenisation des champs sensibles, et la tenue de journaux d’audit des accès et des modifications.

Défis du traitement des données

Malgré l’abondance d’outils, le traitement de données à grande échelle présente plusieurs défis opérationnels et stratégiques.

1. Volume et vitesse des données : La gestion de données à grande vitesse provenant de millions de sources peut saturer les réseaux et le stockage. Des techniques telles que le partitionnement des données, l’équilibrage de charge et la mise à l’échelle automatique peuvent aider à maintenir les performances du système sous de fortes charges.
2. Qualité et cohérence des données : Une mauvaise qualité des données fragilise la prise de décision et la précision des modèles. Garantir des schémas cohérents, appliquer des règles de validation et utiliser des outils de profilage des données sont essentiels pour détecter et corriger les problèmes tôt dans le pipeline.
3. Confidentialité, conformité et gouvernance : À mesure que les organisations traitent des volumes croissants de données sensibles, la conformité aux réglementations telles que GDPR, HIPAA et CCPA devient incontournable. Les données doivent être sécurisées, soumises à un contrôle d’accès et auditables. La mise en place d’un cadre de gouvernance des données garantit que le pipeline de traitement respecte les politiques organisationnelles et légales tout au long de son cycle de vie.

Tendances futures du traitement des données

À mesure que les exigences envers l’infrastructure de données évoluent, de nouveaux paradigmes et technologies apparaissent pour permettre un traitement plus flexible et plus intelligent.

Déclaratif: Une approche déclarative vous permet de définir l’état final souhaité de vos données, pas les étapes précises pour y parvenir. Le système détermine la meilleure façon d’optimiser les performances, de gérer les nouvelles tentatives et l’orchestration afin que les équipes n’aient pas à s’occuper des transformations de bas niveau.

Traitement des données serverless : Les architectures serverless permettent aux équipes d’exécuter des transformations sans gérer l’infrastructure sous-jacente.

Pipelines optimisés par AI : Les flux de traitement des données s’appuient de plus en plus sur AI pour automatiser la détection de schémas, corriger les anomalies de données et même recommander des transformations. Ces avancées font évoluer le rôle des ingénieurs des données, de la maintenance des pipelines à la conception et à l’optimisation stratégiques.

Data Mesh et architectures décentralisées : Le modèle Data Mesh promeut une approche décentralisée où les équipes métier possèdent et mettent à disposition leurs propres produits de données. Cette architecture réduit les silos de données, améliore l’évolutivité et permet un développement en parallèle.

Conclusion

Le traitement des données est la pierre angulaire de toute architecture de données moderne. Qu’il s’agisse de permettre des analyses en temps réel, de soutenir l’informatique décisionnelle ou d’alimenter des modèles d’apprentissage automatique, des chaînes de traitement efficaces et évolutives sont essentielles.

Databricks Lakeflow simplifie les pipelines complexes grâce à une approche déclarative, en unifiant l’ingestion, la transformation et l’orchestration au sein de la Databricks Data Intelligence Platform. Vous disposez de connecteurs prêts pour la production pour les bases de données et les systèmes d’entreprise, avec une fonction de capture des changements de données intégrée pour fluidifier l’intégration des données en temps réel. Et avec Lakeflow Declarative Pipelines, vous définissez le résultat attendu, tandis que Lakeflow gère l’orchestration, les nouvelles tentatives et l’optimisation en arrière-plan.

Elle prend en charge les charges de travail batch et streaming et automatise la gestion des dépendances, tandis que Lakeflow Jobs facilite l’automatisation des flux de travail avec une observabilité intégrée. Et le calcul serverless vous permet de créer et d’orchestrer des pipelines à grande échelle, et d’aider votre équipe à se concentrer sur son travail sans se soucier de l’infrastructure.

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