Les formats de fichiers de données définissent le comportement de vos données : la vitesse à laquelle elles se déplacent, le coût de leur stockage et la facilité avec laquelle elles s’intègrent. Que vous travailliez avec des API, que vous chargiez des data lakes ou que vous échangiez des documents avec des systèmes externes, le choix du format est essentiel.
L’importance des formats de fichiers
- Compression → Coût et performance du stockage
- Gestion des schémas → Flexibilité et contrôle des versions
- Compatibilité des outils → Interopérabilité entre les plateformes
- Efficacité de lecture/écriture → Vitesse d’ingestion, d’interrogation et de transformation
- Lisibilité humaine → Débogage et inspection manuelle
Catégories de formats de base
Formats structurés
- CSV: simple, lisible, omniprésent – mais sans schéma, ni type de données, ni compression.
- JSON: populaire pour les API et les données imbriquées ; plus lourd et plus lent à analyser.
- XML: Verbeux mais très structuré, avec une forte validation du schéma.
Formats semi-structurés / binaires
- Avro: Basé sur les rangées, efficace, évolutif – idéal pour Kafka et le streaming.
- Parquet: Colonnes, hautement compressé – conçu pour l’analyse des données volumineuses.
- ORC: Colonne, excellent avec Hive ; souvent utilisé dans les environnements Hadoop.
Formats d’échange spécifiques à l’industrie
- EDI: norme existante pour l’échange de données entre entreprises.
- EDIFACT (UE/international)
- X12 (États-Unis/détail/logistique)
- HL7 (soins de santé)
- Généralement utilisé dans les domaines de la finance, de la logistique, des soins de santé et de l’approvisionnement.
Comparaison par use cases
Pour l’analyse et l’entreposage de données
- Recommandé : Parquet, ORC
- Également viable : Avro (pipelines d’ingestion)
- Moins efficace : CSV, JSON, XML
Pour les API et les intégrations externes
- Recommandé : JSON, XML, CSV
- Dépend des contraintes du système/des partenaires
Pour les pipelines de flux de données
- Recommandé : Avro (Kafka, Confluent)
- Alternatives : JSON, Protobuf
Pour les échanges B2B, les échanges entre administrations et les échanges dans le domaine de la santé
- Recommandé : EDI, X12, EDIFACT, HL7
- Normalisé par l’industrie ; souvent obligatoire
Comment choisir le bon format
| Facteur | Questions à poser |
| Compression | Dois-je réduire les coûts de stockage ? |
| Évolution des schémas | La structure évoluera-t-elle au fil du temps ? |
| Vitesse de lecture/écriture | Ai-je besoin d’une interrogation rapide ou d’une ingestion rapide ? |
| Support de l’outil | Ce format est-il compatible avec ma pile de données ? |
| Lisibilité | L’homme aura-t-il un jour besoin d’ouvrir ou de déboguer ce système ? |
| Norme industrielle | Mon secteur d’activité impose-t-il un format spécifique ? |
Tableau de comparaison des formats
| Format | Structure | Compression | Schéma | Lisible par l’homme | Meilleur pour |
| CSV | Basé sur les rangs | Aucun | Non | Oui | Importations, exportations, données plates |
| JSON | Emboîtés, plats | Pauvre | Oui | Oui | API, intégrations, semi-structuré |
| XML | Basé sur l’arborescence | Pauvre | Oui | Oui | Systèmes existants, intégrations |
| Avro | Basé sur les rangs | Bon | Oui | Non | Streaming, Kafka |
| Parquet | Basé sur les colonnes | Excellent | Oui | Non | Analyse, entreposage |
| ORC | Basé sur les colonnes | Excellent | Oui | Non | Analyse basée sur Hive/Hadoop |
| EDI | Fixe/varié | N/A | Oui | Non | B2B, logistique, soins de santé |
FAQ sur le format des fichiers de données
Pourquoi est-il si important de choisir le bon format de fichier de données ?
Le format détermine les coûts de stockage, les performances en lecture/écriture, la flexibilité des schémas et l’interopérabilité. Un mauvais choix peut ralentir l’analyse, augmenter les coûts ou limiter la compatibilité avec vos outils de données.
Quels sont les formats de fichiers les plus adaptés à l’analyse et à l’entreposage de données ?
Les formats en colonnes tels que Parquet et ORC sont préférés pour l’analyse des big data en raison de leur compression et de leur efficacité en termes de requêtes. Avro est souvent utilisé dans les pipelines d’ingestion, mais il est moins facile à interroger que Parquet ou ORC.
Quels sont les formats couramment utilisés dans les API et les flux de données ?
Les API s’appuient généralement sur JSON, XML ou CSV pour des raisons de lisibilité et de compatibilité. Pour les pipelines de streaming, Avro (en particulier avec Kafka) ou Protobuf sont meilleurs en raison de l’évolution des schémas et de l’efficacité.
Comment décider du format à utiliser pour mon projet ?
Tenez compte des coûts de stockage, de la vitesse des requêtes, des besoins d’évolution des schémas, du support des outils et des normes industrielles. Par exemple, Parquet convient aux requêtes analytiques, tandis que JSON fonctionne mieux pour les intégrations flexibles, et que l’EDI est souvent obligatoire dans des secteurs tels que la santé ou la logistique.