Data Pipeline pour un traitement efficace et polyvalent des données 

Le pipeline de données constitue la base du travail basé sur les données et représente donc de plus en plus le centre des entreprises axées sur les données qui travaillent avec des partenaires.

Ce flux efficace de données d'un système à l'autre, comme par exemple dans le cas d'une application SaaS vers un entrepôt de données (DWH), rend possible une analyse pertinente des données. 

Pour que cela se fasse sans problème, les pipelines de données sont d'une grande importance.

Pipeline de données : Définition

Le pipeline de données est un processus qui permet de collecter des données brutes provenant de différentes sources et de les stocker ensuite dans un entrepôt de données, tel qu'un data-lake ou un data warehouse, pour d'autres opérations d'analyse.

Avant d'alimenter une archive de données, les informations sont généralement préparées. 

Il s'agit d'effectuer des transformations de données, telles que le filtrage, l'enrichissement et le regroupement de données, afin de garantir un regroupement et une normalisation appropriés des données. 

Les étapes suivantes sont automatisées :

• Extraction
• Transformation
• Matching
• Validation
• Chargement de données pour des analyses et des visualisations supplémentaires

Cela est particulièrement important lorsque la destination de l'ensemble de données est une base de données relationnelle. Ce type de référentiel de données dispose d'un schéma défini qui nécessite un rapprochement - c'est-à-dire une comparaison des colonnes et des types de données - afin de mettre à jour les données existantes avec les nouvelles données. 

Pipelines de données dans le contexte commercial

Les pipelines de données sont un élément essentiel des projets de science des données et des tableaux de bord de business intelligence. 

Ils servent de "système d'acheminement" pour collecter et préparer les données provenant de différentes sources telles que les API, les bases de données SQL et NoSQL et les fichiers. 

Toutefois, ces données ne peuvent pas être utilisées directement et nécessitent une préparation structurée par des data scientists ou des ingénieurs de données afin de répondre aux exigences du cas d'application métier. 

Le type de traitement de données requis par un pipeline de données est déterminé par un mélange d'analyse exploratoire des données et d'exigences commerciales définies. 

Une fois que les données ont été filtrées, rassemblées et résumées de manière appropriée, elles peuvent être stockées et mises à disposition pour être utilisées. 

Des pipelines de données bien organisés constituent la base d'une multitude de projets de données, comme par ex : 

• Analyse exploratoire des données
• Visualisations de données
• Tâches de l'apprentissage automatique

Comme le pipeline de données fonctionne simultanément avec de nombreux flux de données, il peut être utilisé de manière très efficace.

Voici comment se déroule le Data Pipeline

Trois étapes clés constituent l'architecture du pipeline de données :

1. Enregistrement des données : 

Il existe différentes sources à partir desquelles les données peuvent être collectées, qui présentent des structures différentes. 

Lors de l'utilisation de données en streaming, les sources brutes sont souvent connues en tant que producteurs, fournisseurs ou expéditeurs. 

Bien que les entreprises puissent prendre la décision de n'extraire les données que lorsqu'elles sont prêtes à être traitées, il est recommandé de stocker d'abord les données brutes dans un entrepôt de données dans le cloud. Cela permet de mettre à jour les données historiques lorsque les tâches de traitement des données doivent être ajustées.

2. Transformation des données : 

Au cours de cette étape, diverses tâches sont effectuées afin de transférer les données dans le format requis du référentiel de données cible. 

L'automatisation et la gouvernance sont utilisées pour faciliter les flux de travail répétitifs, tels que la création de rapports d'activité, et pour garantir que les données sont continuellement nettoyées et transformées. 

Un flux de données peut par exemple se présenter sous un format JSON imbriqué, qui est décomposé lors de la transformation des données afin d'en extraire les champs pertinents pour l'analyse.

3. Stockage des données

Après la transformation, les données sont sauvegardées dans une archive de données afin de les rendre accessibles à différents groupes d'intérêt. 

Dans le cas des données en streaming, ces informations transformées sont généralement connues en tant qu'utilisateurs, abonnés ou destinataires. L'accès à ces données est donc simple et rapide pour toutes les parties concernées.

Avantages du pipeline de données dans le système

L'un des avantages des pipelines de données est qu'ils considèrent les données comme des flux de données et permettent donc des schémas flexibles. 

Peu importe que les données proviennent d'une source statique (comme une base de données de fichiers plats) ou d'une source en temps réel (comme les transactions d'une solution e-business). 

Le pipeline de données est conçu pour traiter toutes ces sources simultanément et les transmettre à un système en aval. 

La cible de ce transfert n'est pas nécessairement un entrepôt de données, mais peut être un autre système, comme SAP ou Salesforce.

Pipeline de données et pipeline ETL : La différence

Les termes de pipeline de données et de pipeline ETL (Extract-Transform-Load) sont souvent utilisés comme synonymes - mais c'est faux.

Les pipelines ETL constituent une sous-catégorie des pipelines de données. 3 caractéristiques le montrent particulièrement bien :

• Les pipelines ETL suivent une séquence spécifique. Les données sont alors extraites, transformées et stockées dans un référentiel de données. Mais il existe aussi d'autres possibilités de concevoir des pipelines de données. La situation a notamment évolué avec l'introduction d'outils cloudnatifs. Dans ces cas, les données sont d'abord enregistrées, puis chargées dans l'entrepôt de données en nuage. Ce n'est qu'ensuite que les transformations sont effectuées.
• Les processus ETL ont tendance à inclure le traitement par lotsMais comme nous l'avons déjà mentionné, le champ d'application des lignes de données est plus large. Elles peuvent également intégrer le traitement des flux de données.
• En fin de compte, bien que ce soit plutôt rare il n'est pas obligatoire que les pipelines de données, en tant que système global, exécutent des transformations de données comme les pipelines ETL. Pourtant, rares sont les pipelines de données qui n'utilisent pas de transformations de données pour faciliter le processus d'analyse des données.

Transformation d'extraction de charge pour le data lake

Au cours des dernières années, le Processus ELT comme une variante alternative au Processus ETL est établie. 

Dans le processus ETL, les données sont d'abord préparées, ce qui peut toutefois entraîner la perte de certaines informations. À l'origine, ce processus est issu du domaine du data warehousing, où les informations structurées sont d'une grande importance.

Le processus ELT s'y oppose, car les données sont d'abord transférées vers une autre infrastructure avant d'être traitées. Cela permet de conserver autant que possible la forme et le contenu originaux, ce qui est particulièrement important dans le domaine de la science des données pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique précis.

Le processus ELT est surtout utilisé dans le domaine des Big Data et des Data Lakes, car les données non structurées peuvent également être traitées efficacement de cette manière. L'ETL et l'ELT sont généralement aussi appelés "ingestion de données", ce qui englobe l'ingestion de données.

Types de pipelines de données

Il existe deux principaux types de pipelines de données : le traitement par lots (batch processing) et les données en continu (streaming processing).

Traitement par lots / Batch Processing : efficace mais lent

Le traitement par lots est un processus par lequel de grandes quantités de données sont chargées dans un référentiel à des intervalles de temps prédéfinis en dehors des heures de pointe. 

Dans ce cas, les charges de travail d'autres systèmes ne sont pas affectées, car le traitement par lots travaille généralement avec de gros volumes de données qui peuvent surcharger l'ensemble du système. 

Le traitement par lots est le pipeline de données optimal lorsqu'il n'y a pas de besoin direct d'analyser un ensemble de données spécifique, mais qu'il est plutôt associé au processus d'intégration de données ETL. Cela signifie "extraire, transformer et charger". 

Les travaux de traitement par lots consistent en une séquence de commandes dans laquelle la sortie d'une commande devient l'entrée de la commande suivante. Par exemple, une commande peut lancer une capture de données, la commande suivante peut déclencher le filtrage de certaines colonnes et la commande suivante peut traiter une agrégation. 

Cette série de commandes se poursuit jusqu'à ce que les données soient entièrement transformées et écrites dans le référentiel de données.

Données de streaming / Stream Processing : Actuel mais coûteux

Contrairement au traitement par lots, les données à actualiser en continu font appel à des données dites de flux. 

Par exemple, les applications ou les systèmes de points de vente ont besoin d'informations en temps réel pour renouveler les stocks et l'historique des ventes de leurs articles. Cela permet aux commerçants d'informer les consommateurs de la disponibilité d'un produit ou non. 

Une action individuelle, telle qu'une vente, est appelée "événement", tandis que les opérations connexes, telles que l'ajout d'un article à la caisse, sont généralement catégorisées comme "sujet" ou "flux de données". Ces événements sont ensuite transmis via des systèmes de communication ou des médiateurs de messages, tels que le logiciel open source Apache Kafka.

Comme les événements de données sont traités immédiatement après leur survenue, les systèmes de traitement en continu présentent une latence plus faible que les systèmes par lots. 

Ils sont toutefois considérés comme moins fiables, car les messages peuvent être rejetés par inadvertance ou rester en attente pendant une longue période. 

Pour faire face à ce problème, les médiateurs de messages utilisent des procédures de confirmation dans lesquelles un utilisateur confirme au médiateur que le message a été traité avec succès afin de le retirer de la file d'attente.

Cas d'utilisation et outils d'un pipeline de données

La gestion des données devient de plus en plus pertinente en raison de l'augmentation des Big Data. Les pipelines de données remplissent différentes fonctions, ce qui se reflète par exemple dans les 3 cas d'application suivants dans le contexte de l'entreprise :

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique met l'accent sur l'utilisation de données et d'algorithmes afin d'imiter le processus d'apprentissage des humains et d'améliorer ainsi continuellement la précision. 

Les algorithmes sont entraînés à l'aide de méthodes statistiques afin d'établir des classifications ou des prévisions et d'obtenir des informations essentielles dans le cadre de projets d'exploration de données, comme par exemple dans le cadre de l'analyse de données. Gestion des documents avec l'IA de Konfuzio.

Exemples d'articles relatifs à ce domaine :

• IDP : Intelligent Document Processing Définition et applications
• Text Mining Wiki - Définitions et exemples d'utilisation
• Process Mining : les principales définitions et outils

Analyse exploratoire des données

Les data scientists utilisent les l'analyse exploratoire des données (EDA), pour examiner des ensembles de données et saisir leurs principales caractéristiques. 

Des méthodes de visualisation des données sont souvent utilisées à cet effet. 

L'EDA aide à traiter les sources de données de manière optimale afin de trouver les réponses nécessaires et de mettre en évidence des modèles et des anomalies. En outre, il est possible de tester des hypothèses et de vérifier des suppositions.

Visualisations de données

La visualisation des données permet de présenter des informations à l'aide d'éléments graphiques courants tels que des diagrammes, des tracés, des infographies et même des animations. 

Ces représentations visuelles de données permettent de communiquer des relations complexes et des données riches en connaissances d'une manière facilement compréhensible.

Pipeline de données : Exemples

Le Data Pipeline a une large gamme d'applications, par exemple :

• API de traitement des documents: Une application possible de Document AI dans une entreprise allemande est la mise en œuvre d'une API de traitement de documents qui permet d'extraire et de traiter automatiquement des documents à partir de différentes sources telles que des e-mails, des PDF ou des scans. À l'aide de modèles d'apprentissage automatique, l'API peut reconnaître des informations importantes telles que les noms, les adresses ou les numéros de commande et les restituer dans un format structuré. En mettant en œuvre une API de traitement des documents, les entreprises peuvent optimiser leur processus d'échange de données et réduire le traitement manuel des documents. L'API peut apporter une valeur ajoutée considérable, en particulier pour les grands volumes de données ou les documents complexes, et contribuer à améliorer l'efficacité et la précision du traitement des données. En outre, les données extraites peuvent être directement intégrées dans d'autres systèmes ou processus afin de garantir un échange de données transparent au sein de l'entreprise.
• Lecteur de fichiers dans le DWH : Un scénario d'application courant consiste à importer et à reformater facilement un fichier pour l'intégrer ensuite dans un entrepôt de données. Par exemple, il est possible d'importer un fichier Excel à l'aide de Python, d'effectuer des processus de transformation et de l'enregistrer ensuite dans une base de données Oracle à l'aide de SQL. 
• Information sur le produit API : Une autre orientation est offerte par l'API Product Information, qui permet de réunir, au moyen d'un outil ETL, des informations provenant du PIM et de l'ERP et de les mettre à disposition via une API. Qu'il s'agisse d'un fichier ou d'une API REST, la réunion de sources de données et leur livraison à différents canaux offrent souvent une valeur ajoutée considérable à l'entreprise.
• Streaming d'événements IoT : Un autre exemple de pipeline complexe est le transfert de données d'un appareil périphérique de l'internet des objets vers le cloud. Grâce à l'utilisation du streaming d'événements, les données sont transmises en temps réel et stockées dans une base de données non structurée. De plus, des analyses on-stream sont effectuées afin de garantir la qualité des données. En raison des grandes quantités de données et des exigences élevées en matière de traitement des données, un haut niveau d'expertise et de surveillance est ici nécessaire.

Conclusion : les pipelines de données sont polyvalents et efficaces

Utilisez les pipelines de données pour rendre votre entreprise plus flexible et en même temps plus efficace. 

Les possibilités de batch streaming et de stream processing permettent de choisir la bonne méthode de traitement des données en fonction des données.

Grâce aux vastes possibilités d'application, vous pouvez utiliser les data pipelines à différents endroits et profiter ainsi de leurs avantages de manière transversale.