Les pipelines de données constituent le cadre central de la gestion des flux de données entre plusieurs systèmes, ce qui les rend indispensables.
En automatisant le mouvement des données, les pipelines permettent aux organisations d’intégrer diverses sources de données, garantissant ainsi que les informations essentielles sont disponibles pour la prise de décision.
Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’analyse en temps réel, l’apprentissage automatique et l’IA générative (genAI), la complexité des pipelines de données s’accroît.
Pourquoi les pipelines de données sont au cœur des systèmes modernes
Les pipelines de données sont l’infrastructure qui prend en charge l’intégration des données dans diverses applications commerciales.
Ils facilitent le transfert des données, garantissant que l’information circule efficacement et en toute sécurité dans l’ensemble de l’organisation.
En automatisant le mouvement des données, les pipelines réduisent les manipulations manuelles, diminuent le risque d’erreur et améliorent l’efficacité opérationnelle.
L’essentiel dont vous avez besoin
Les pipelines de données remplissent plusieurs fonctions clés pour gérer le mouvement des données entre les systèmes.
Voici les principales fonctions :
- Réplication des données : Garantit la cohérence des données entre les différents systèmes.
- Migration de données : Transfère les données d’un système à un autre, souvent lors de la mise à jour d’une plate-forme.
- Synchronisation des données : Elle permet d’assurer la cohérence des données entre plusieurs systèmes, en répercutant les modifications apportées dans un système sur tous les autres.
- Intégration des données : Combine des données provenant de sources multiples pour les rendre accessibles à des fins d’analyse et d’établissement de rapports.
- Flux de données : Traitez des transferts de données évolutifs en temps réel, en répondant à des exigences strictes en matière de performances et de temps de latence.
Technologies et architectures de pointe pour les pipelines de données
Les pipelines de données s’appuient sur différents cadres et architectures technologiques, chacun adapté à des cas d’utilisation spécifiques.
Les architectures de traitement par lots gèrent le mouvement des données sur une base programmée, ce qui est idéal pour les scénarios où la disponibilité immédiate des données n’est pas essentielle.
Les architectures axées sur les événements aident les systèmes à réagir à des événements spécifiques ou à des changements de données, ce qui permet un traitement dynamique des données.
Les architectures Lambda et Kappa combinent le traitement en temps réel et le traitement par lots, Lambda prenant en charge les deux et Kappa se concentrant sur le traitement continu des données.
Les pipelines basés sur les microservices décomposent les tâches de traitement des données en services plus petits et indépendants qui peuvent être développés et mis à l’échelle séparément, ce qui est idéal pour les environnements agiles.
Garder les données propres et fiables
Le maintien de l’intégrité des données est essentiel pour garantir l’exactitude et la fiabilité des données traitées.
L’intégrité des données consiste à préserver l’exactitude et la cohérence des données tout au long du processus.
Des mécanismes complets de validation et de contrôle des erreurs permettent de détecter et de corriger les incohérences à un stade précoce du processus.
Dans les secteurs réglementés, le maintien de l’intégrité des données est obligatoire et a un impact sur la conformité et l’exactitude des rapports.
Choisir les bonnes plateformes et les bons outils
Les pipelines de données peuvent être déployés dans différents environnements.
Les architectures sans serveur comme AWS Lambda et Azure Functions sont populaires en raison de leur évolutivité et de leur rentabilité.
Les pipelines peuvent également être intégrés aux entrepôts de données et aux lacs de données.
Les entrepôts sont optimisés pour les données structurées et les analyses traditionnelles, tandis que les lacs gèrent de grands volumes de données non structurées, ce qui les rend adaptés à l’analyse des big data et à l’apprentissage automatique.
Certaines organisations déploient les pipelines en tant que services autonomes, sur site ou dans le cloud, ce qui offre un meilleur contrôle sur la configuration et les performances, mais nécessite davantage de ressources de gestion.
Les meilleurs outils et plateformes pour construire des pipelines de données efficaces
Voici quelques-uns des meilleurs outils et plateformes pour créer des pipelines de données efficaces :
- Les plateformes SaaS : IFTTT et Microsoft PowerAutomate offrent des interfaces conviviales et des connecteurs prédéfinis pour des flux de travail simples.
- Des solutions complètes : AWS, Google, IBM et Oracle proposent des plateformes dotées de capacités de transformation étendues pour répondre aux besoins de données plus complexes.
- Plateformes de pipeline de données : Apache Airflow et AWS Glue offrent des fonctions avancées d’automatisation des flux de travail et de traitement des erreurs.
- Plates-formes de flux de données : Apache Kafka et AWS Kinesis prennent en charge l’ingestion et le traitement des données en temps réel, ce qui est idéal pour les applications de traitement des données en continu.
Optimiser les pipelines de données grâce à l’IA générative
Les applications d’IA générative s’appuient sur des pipelines de données pour fonctionner efficacement.
Les pipelines relient divers magasins de données à de grands modèles de langage (LLM), ce qui permet à l’IA de générer du contenu et de fournir des recommandations intelligentes basées sur des données étendues.
Pour que la genAI produise des résultats significatifs, des pipelines de données de haute qualité sont essentiels pour garantir l’exactitude et la fiabilité des données.
La mise en œuvre de pipelines complets pour la genAI présente des défis.
Les organisations ont besoin de pipelines qui prennent en charge le cycle de vie complet des opérations d’apprentissage automatique (MLOps) et intègrent les capacités de gouvernance de l’apprentissage automatique.
La complexité des pipelines de genAI augmente également la demande d’infrastructures évolutives et d’outils de gestion de données avancés.
Transformer les données comme un pro
Les transformations de données sont au cœur de tout pipeline, car elles permettent de convertir des données brutes en un format utilisable.
Les transformations simples impliquent des opérations telles que le mappage et le nettoyage d’enregistrements individuels.
Les transformations complexes comprennent l’agrégation, la jonction et l’enrichissement des données, ce qui est essentiel lorsque l’on combine des données provenant de sources multiples.
ETL ou ELT ?
Choisir la bonne stratégie de transformation
Le choix entre ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) dépend des besoins de l’organisation.
L’ETL pré-traite les données avant de les charger dans un magasin de données, ce qui est idéal pour des analyses immédiates.
L’ELT charge d’abord les données brutes, ce qui permet des transformations à la demande, ce qui est avantageux dans les scénarios où les volumes de données sont importants et variés.
DataOps, observabilité et performance dans les pipelines de données
Des pratiques DataOps efficaces sont essentielles pour gérer la complexité des pipelines de données.
L’exactitude des données est une priorité absolue, qui nécessite des mécanismes complets de validation et de traitement des erreurs.
La gestion de la cohérence des performances et de l’idempotence des transformations est également importante pour un traitement fiable des données.
Des performances et une qualité élevées sont essentielles pour les pipelines, en particulier ceux qui prennent en charge les modèles d’apprentissage automatique et l’IA générative.
Le suivi de mesures clés telles que le débit, la latence et les taux d’erreur est nécessaire pour optimiser les performances.
Stratégies pour améliorer la fiabilité des DataOps et des pipelines
L’observabilité des données est essentielle pour améliorer le DataOps et garantir la fiabilité du pipeline.
Les systèmes de surveillance et d’alerte en temps réel offrent une visibilité sur l’état et les performances du pipeline.
Les outils de surveillance assurent le suivi des mesures, ce qui aide les entreprises à résoudre les problèmes de manière proactive et à maintenir des pipelines fiables.
Préparer l’avenir
À mesure que les investissements dans l’analytique et l’IA augmentent, la demande de pipelines de données qui connectent diverses sources s’accroît.
Les entreprises doivent développer des pipelines évolutifs et flexibles qui gèrent différents types de données, soutenus par des mesures de gouvernance et de sécurité solides.
Les entreprises doivent trouver un équilibre entre l’autonomie des équipes et la gouvernance centralisée de l’accès aux données et de la santé des pipelines.
Des directives claires et des mécanismes de contrôle permettent de maintenir la sécurité, la fiabilité et l’alignement sur les objectifs de l’entreprise.
