Les pipelines de données relient les systèmes et les plateformes, servant d’infrastructure sous-jacente pour le déplacement, le traitement et la transformation des données dans l’architecture d’une organisation.
Imaginez une maison : la plateforme de gestion des données est la fondation, qui prend en charge les fonctions de stockage, de sécurité et d’interrogation.
Les pipelines de données sont la tuyauterie, qui permet une circulation fluide de l’information entre les systèmes et les applications.
Pour les entreprises, les pipelines sont essentiels à l’automatisation des flux de données.
Que vous soyez une petite organisation avec des besoins simples ou une grande entreprise gérant des systèmes distribués, les pipelines de données sont essentiels pour le traitement, l’intégration et la prise de décision en temps réel.
Des pipelines efficaces permettent aux entreprises de traiter les données à travers diverses applications et de les rendre accessibles pour l’analyse, les modèles d’apprentissage automatique et les applications des utilisateurs finaux.
Comprendre le code de l’intégration, des pipelines et des flux de données
Comprendre les différentes méthodes de circulation des données, que ce soit par l’intégration, les pipelines ou les flux, est essentiel pour maintenir des opérations efficaces et obtenir des informations en temps réel.
Qu’il s’agisse de fusionner des sources de données pour une analyse complète, d’automatiser les flux de données entre les systèmes ou de permettre des actions instantanées sur les données, chaque approche offre des avantages distincts en fonction des besoins de l’entreprise.
Voici une analyse de ces méthodes essentielles de circulation des données et des architectures qui prennent en charge les environnements distribués et complexes.
- Intégration des données : Ce processus consiste à extraire des données de sources multiples et à les fusionner dans un format utilisable pour les applications en aval.
Il peut être automatisé ou impliquer un traitement manuel.
Il s’agit par exemple d’unifier des données provenant de diverses bases de données, d’API et de systèmes existants afin de créer une vue unique et cohérente à des fins d’analyse.
- Pipelines de données : Les pipelines se concentrent sur l’automatisation du mouvement des données entre les systèmes.
Contrairement aux flux de données en temps réel, les pipelines privilégient la facilité et l’efficacité dans le déplacement des données, même s’il y a un léger retard.
Par exemple, vous pouvez transférer des données de vente d’une plateforme de commerce électronique vers un système financier pour le traitement quotidien.
- Flux de données : Ces pipelines donnent la priorité au transfert de données en temps réel, ce qui permet aux organisations d’agir instantanément sur la base des informations reçues.
Des performances élevées, une grande évolutivité et une latence minimale sont essentielles.
Pensez aux mises à jour des cours boursiers ou aux transactions par carte de crédit qui nécessitent un traitement immédiat.
- Maillages de données, tissus et gestion : Dans les environnements complexes, où de multiples sources de données sont dispersées sur différents sites ou départements, les maillages et les tissus de données sont essentiels.
Ces architectures permettent aux organisations de créer un mode de gestion des données plus souple et plus évolutif, sans les goulets d’étranglement traditionnels des architectures centralisées.
La gestion des données de référence (MDM) permet d’atteindre des niveaux de cohérence plus élevés, de sorte que les données telles que les dossiers des clients restent uniformes dans tous les systèmes, ce qui est particulièrement important dans des secteurs tels que la finance et les soins de santé.
La technologie des pipelines de données
Par lots ou en fonction des événements ?
Lorsqu’elles choisissent la bonne stratégie en matière de pipeline de données, les entreprises comparent souvent les avantages du traitement par lots et ceux des architectures basées sur les événements.
Chaque approche a ses points forts, en fonction de la manière dont les données doivent être traitées, qu’il s’agisse d’un traitement en masse à intervalles programmés ou de réponses immédiates à des déclencheurs en temps réel.
Le choix entre ces deux méthodes peut avoir un impact significatif sur les performances du système, son évolutivité et sa capacité à répondre aux exigences spécifiques de l’entreprise.
- Traitement par lots : Le traitement par lots permet de transférer des données en masse à des intervalles prédéfinis.
Les entreprises programment généralement son exécution pendant les heures creuses afin de réduire la charge du système.
Cette approche est utile pour les entreprises qui n’ont pas besoin de mises à jour en temps réel, mais qui souhaitent traiter efficacement de grands ensembles de données, comme le traitement mensuel des salaires.
- Architectures pilotées par les événements : En revanche, les systèmes pilotés par les événements réagissent instantanément aux déclencheurs ou aux actions, ce qui permet un mouvement des données en temps réel.
Ces architectures relient les producteurs et les consommateurs de données, en veillant à ce que les données circulent dès qu’elles sont disponibles.
Un exemple courant est celui des institutions financières qui traitent les transactions de paiement, où les données doivent être partagées et validées instantanément.
Utiliser Lambda, Kappa et les microservices dans vos pipelines
Lors de la conception de pipelines de données modernes, la flexibilité et l’évolutivité sont essentielles.
Les architectures Lambda, Kappa et microservices offrent des solutions complètes pour répondre aux divers besoins en matière de traitement des données.
- Architectures Lambda et Kappa : Ces architectures combinent à la fois le traitement en temps réel et le traitement par lots.
L’architecture Lambda utilise le traitement par lots pour les grands ensembles de données tout en s’appuyant sur le traitement en flux en temps réel pour les tâches plus immédiates.
L’architecture Kappa, quant à elle, se concentre exclusivement sur le traitement en flux.
Ces architectures sont idéales pour les organisations qui doivent traiter des données avec des sensibilités temporelles différentes, comme les entreprises de commerce électronique qui analysent les données clients en temps réel tout en agrégeant des ensembles de données plus importants pour l’analyse des tendances.
- Pipelines basés sur les microservices : Lors de la décomposition de grands systèmes en services indépendants, les pipelines basés sur les microservices offrent flexibilité et évolutivité.
Chaque microservice peut être développé, testé et déployé indépendamment, ce qui facilite la gestion de pipelines complexes par les équipes.
Cette approche est courante dans les environnements cloud-native et est utile pour les grandes entreprises qui cherchent à adopter une approche de développement agile.
Les meilleures plateformes qui permettent aux pipelines de données de fonctionner comme par magie
Lorsqu’il s’agit de construire des pipelines de données efficaces et évolutifs, le choix de la bonne plateforme est la clé du succès.
Des architectures sans serveur qui rationalisent la gestion de l’infrastructure aux plateformes d’intégration avancées et aux outils spécialisés, les meilleures solutions actuelles aident les entreprises à automatiser, à mettre à l’échelle et à optimiser leurs flux de données.
Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des principales plateformes qui facilitent la création et la gestion de pipelines de données pour les organisations de toute taille.
- Architectures sans serveur : Des outils comme AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions prennent en charge des pipelines évolutifs et axés sur les événements.
Les plateformes sans serveur éliminent le besoin de gestion de l’infrastructure, laissant les organisations se concentrer sur le code et la logique métier.
Elles sont parfaites pour les organisations qui cherchent à évoluer sans les tracas liés à la maintenance des serveurs.
- Plateformes d’intégration de données : Des acteurs majeurs comme AWS, Google, IBM et Oracle proposent des outils d’intégration de données complets.
Ces plateformes sont conçues pour gérer la complexité des environnements de données modernes et offrent des fonctionnalités telles que l’intégration par glisser-déposer, l’analyse en temps réel et des fonctions de sécurité intégrées.
- Outils spécifiques aux pipelines de données : Des solutions comme Apache Airflow, AWS Glue, Databricks et StreamSets se concentrent sur l’automatisation de flux de données complexes.
Apache Airflow est largement utilisé pour gérer et planifier les travaux par lots, tandis qu’AWS Glue offre une intégration de données sans serveur.
Databricks est une plateforme analytique unifiée qui simplifie l’analyse des big data en s’intégrant à Apache Spark, et StreamSets permet l’intégration des données en temps réel dans les environnements de cloud hybride.
Là où les pipelines de données brillent
Un exemple courant est celui de l’intégration des employés, où les données sont transférées entre les systèmes RH, financier et informatique.
Lorsqu’un nouvel employé est enregistré dans le système des ressources humaines, ses données peuvent être transmises automatiquement aux services financiers pour l’établissement de la paie et aux services informatiques pour la création d’un compte.
Ces pipelines sont souvent transactionnels, déplaçant de petites quantités de données à travers plusieurs systèmes pour compléter un processus.
Les entreprises ayant des besoins plus complexes, tels que le traitement des données de capteurs IoT ou les workflows avancés de science des données, ont besoin de pipelines capables de gérer plusieurs sources de données et des transformations sophistiquées.
Par exemple, une entreprise du secteur de l’énergie utilise les données IoT pour surveiller et analyser la santé des équipements en temps réel, en les combinant avec les données historiques pour prévoir les besoins futurs en matière de maintenance.
Les pipelines avancés sont construits pour traiter des ensembles de données massifs et les transformer en informations exploitables.
Comment les pipelines de télémétrie influencent le DevOps et la surveillance informatique
Les pipelines de télémétrie collectent des données en temps réel telles que les journaux, les mesures et les traces provenant de l’ensemble des systèmes informatiques, ce qui permet de mieux comprendre les performances des applications, les erreurs et les événements de sécurité.
En surveillant continuellement ces données, les équipes de développement peuvent garantir le bon fonctionnement des applications et de l’infrastructure.
Les pipelines de télémétrie sont essentiels pour améliorer la visibilité, automatiser les actions de réponse et réduire les temps d’arrêt dans les environnements informatiques à grande échelle.
Alimenter l’avenir de l’apprentissage automatique et de la GenAI
Les pipelines de données sont essentiels aux opérations d’IA, car ils relient l’infrastructure de données sous-jacente, comme les bases de données vectorielles et les lacs de données, aux grands modèles de langage (LLM).
Les pipelines aident les entreprises à intégrer les données d’entreprise aux outils d’IA générative.
Par exemple, les pipelines soutiennent la génération augmentée par extraction (RAG) en fournissant des données pertinentes aux systèmes d’IA en temps réel, ce qui aide les modèles d’IA à fournir des réponses et des informations plus précises sur la base des données actuelles.
Gérer les données d’apprentissage automatique à grande échelle
Les modèles d’apprentissage automatique s’appuient sur de grandes quantités de données qui doivent être traitées, nettoyées et introduites dans les modèles de manière fiable.
Les pipelines de données jouent un rôle clé dans les MLOps, en aidant les équipes à automatiser le développement, le test et le réentraînement des modèles.
Des politiques strictes de gouvernance des données doivent être suivies pour s’assurer que les informations sensibles sont traitées de manière appropriée.
Des entreprises comme IBM, Microsoft et Talend proposent des plateformes qui intègrent la gouvernance de l’IA, garantissant que les pipelines sont conçus pour respecter les normes de conformité tout en s’adaptant aux grands ensembles de données.
Comment personnaliser les pipelines pour chaque scénario
Il est essentiel de comprendre comment les données circulent au sein d’une organisation, en particulier dans les secteurs hautement réglementés tels que la finance ou la santé.
Les outils de suivi des données permettent de suivre l’évolution des données dans le temps, de leur source d’origine à leur destination finale.
Des plateformes telles que Collibra, SAP et IBM fournissent des outils permettant de retracer l’historique des données, ce qui aide les organisations à garantir la conformité, à améliorer l’auditabilité et à maintenir la confiance dans les données qu’elles utilisent pour prendre des décisions.
ETL vs. ELT
- ETL (Extract-Transform-Load) : Les processus ETL traditionnels impliquent la transformation de données brutes avant leur chargement dans un entrepôt.
L’ETL est encore largement utilisé dans les scénarios où le prétraitement est essentiel pour garantir l’intégrité des données.
Les pipelines ETL sont utiles aux entreprises qui s’appuient sur des données structurées et propres pour le reporting et l’analyse, comme une banque qui compile des données de transaction dans un format prêt pour l’analyse.
- ELT (Extract-Load-Transform) : L’ELT a gagné en popularité à mesure que les entrepôts de données et les lacs basés sur le Cloud sont devenus plus puissants.
Dans ce modèle, les données brutes sont d’abord chargées dans le stockage, puis transformées selon les besoins.
Une approche ELT offre plus de flexibilité, permettant aux scientifiques des données d’explorer et de manipuler de grands ensembles de données sans avoir besoin d’un traitement initial.
Solutions d’analyse en temps réel et de diffusion en continu
Les transformations en transit sont utilisées pour les scénarios dans lesquels les données doivent être transformées alors qu’elles sont encore en mouvement, comme la détection de la fraude en temps réel dans les systèmes de paiement ou le traitement des données de capteurs provenant d’appareils connectés.
La possibilité de filtrer, d’agréger et d’enrichir les données en temps réel permet aux entreprises de réagir rapidement aux événements et aux transactions en cours.
Il est essentiel de comprendre comment les données circulent au sein d’une organisation, en particulier dans les secteurs hautement réglementés tels que la finance ou la santé.
Les outils de traçabilité des données permettent de suivre l’évolution des données dans le temps, de leur source d’origine à leur destination finale.
Des plateformes telles que Collibra, SAP et IBM fournissent des outils permettant de retracer le cheminement des données, ce qui aide les organisations à garantir la conformité, à améliorer l’auditabilité et à maintenir la confiance dans les données qu’elles utilisent pour prendre des décisions.
Le secret de la réussite d’un pipeline de données
Les outils de gestion des pipelines de données surveillent en permanence l’état des pipelines afin de détecter les anomalies, de corriger les erreurs et de s’assurer que les données arrivent dans leur forme correcte.
Des outils tels qu’Apache Airflow, Databricks et Monte Carlo offrent une surveillance de bout en bout des processus de pipeline, aidant ainsi les entreprises à éviter des erreurs de données coûteuses.
La surveillance des données en temps réel est un autre impératif pour les organisations qui s’appuient sur des informations à la seconde près pour prendre des décisions.
En mettant en œuvre des outils d’observabilité, tels qu’Acceldata ou Unravel, les entreprises peuvent détecter les problèmes de performance dans leurs pipelines avant qu’ils ne se transforment en problèmes graves.
Une surveillance proactive est essentielle pour maintenir l’intégrité des données et assurer le bon déroulement des opérations dans l’ensemble de l’organisation.
Les outils pilotés par l’IA font progresser le domaine de la gestion des pipelines de données en automatisant les corrections des problèmes courants tels que les changements de schéma ou les surcharges de données.
Des outils comme AnswerRocket intègrent l’IA générative aux DataOps traditionnels, permettant aux pipelines de s’auto-réparer lorsqu’ils sont confrontés à des perturbations.
La technologie de l’IA réduit les interventions manuelles et améliore l’efficacité de la maintenance des systèmes de données à haute performance.
Se préparer à la prochaine vague d’innovation
Alors que les organisations intensifient leurs investissements dans l’IA, l’apprentissage automatique et l’analytique, leurs pipelines de données doivent évoluer pour gérer la croissance massive des volumes de données et de leur complexité.
La capacité à intégrer de nouveaux ensembles de données, à gérer le traitement en temps réel et à se conformer aux exigences réglementaires sera au premier plan des futures innovations en matière de pipeline.
Avec des outils comme Apache Kafka et AWS Kinesis, les entreprises peuvent garder une longueur d’avance en construisant des pipelines flexibles et évolutifs.
La demande d’amélioration de l’observabilité, de l’évolutivité et des performances des pipelines va continuer à croître, d’autant plus que les entreprises s’appuient de plus en plus sur des informations basées sur l’IA.
Le Edge Computing, la technologie 5G et les architectures de données décentralisées vont encore transformer la façon dont les pipelines sont construits et maintenus, rendant l’avenir de la gestion des données encore plus dynamique et complexe.
