Un pipeline de données est une série de processus qui déplacent des données d’une ou plusieurs sources vers une destination, souvent à des fins de stockage, de transformation ou d’analyse. Il automatise le Flow des données, en veillant à ce qu’elles soient collectées, nettoyées, formatées et livrées de manière cohérente là où elles sont nécessaires, que ce soit dans un data warehouse, un data lake, un tableau de bord ou un modèle de machine learning.
Les pipelines de données sont à la base des systèmes modernes d’analyse et de BI. Ils permettent d’obtenir des informations en temps réel, des rapports planifiés et des opérations de données évolutives.
Composants clés d’un pipeline de données
Un pipeline de données typique comprend les étapes suivantes :
- Source : L’origine des données (par exemple, bases de données, API, outils SaaS, dispositifs IoT).
- Ingestion : Le processus d’extraction de données à partir de sources à l’aide de connecteurs ou d’API.
- Traitement : Nettoyage, transformation et enrichissement des données (ETL ou ELT)
- Stockage : Chargement des données dans un système cible (par exemple, data warehouse, data lake ou outil d’analyse).
- Consommation : Fournir des données à utiliser dans des tableaux de bord, des rapports, des modèles ML ou d’autres applications.
Types de pipelines de données
- Pipelines de traitement par lots : Traitez les données à intervalles réguliers (par exemple, toutes les heures ou tous les jours).
- Pipelines en temps réel/en continu : Traiter les données en continu au fur et à mesure qu’elles arrivent
- Pipelines hybrides : Combinez le traitement par lots et la diffusion en continu pour plus de flexibilité
L’importance des pipelines de données
À mesure que les volumes de données augmentent et que les besoins en matière d’analyse deviennent plus complexes, le traitement manuel des données devient insoutenable. Les pipelines de données aident à :
- Automatisation des tâches répétitives telles que l’extraction et la transformation des données
- Réduction des erreurs grâce à une logique et des processus normalisés
- Améliorer l’actualité en conservant des données fraîches pour les tableaux de bord et les rapports
- Permettre l’évolutivité pour les ensembles de données complexes ou de grande taille
- Support de la conformité par l’enregistrement et le contrôle des Data Flow
Data Pipeline vs. ETL
| Aspect | Pipeline de données | Processus ETL |
|---|---|---|
| Définition | Un vaste système pour déplacer et gérer les données | Type spécifique de pipeline pour la transformation des données |
| Champ d’application | Comprend l’ingestion, la transformation, le stockage et la livraison. | L’accent est mis sur les étapes d’extraction, de transformation et de chargement. |
| Flexibilité | Supporte les flux de travail en temps réel et par lots | Traditionnellement par lots |
| Outils | Airflow, Kafka, dbt, Fivetran | Informatica, Talend, SSIS |
Outils courants pour la création de pipelines de données
| Outil | Use cases |
|---|---|
| Flux d’air Apache | Orchestrer les flux de travail complexes et par lots |
| Apache Kafka | Pipelines de données en continu et en temps réel |
| dbt | Transformations basées sur SQL dans les flux de travail ELT |
| Fivetran | Pipelines ELT gérés pour les sources en nuage |
| Talend | Conception et exécution ETL/ELT |
Comment ClicData s’intègre dans les pipelines de données
ClicData agit à la fois comme une couche de destination et de traitement dans votre pipeline de données. Il vous permet de :
- Intégrez des données provenant de centaines de sources (SQL, applications SaaS, fichiers plats, API).
- Transformer et normaliser les données à l’aide d’outils ou de formules sans code
- Visualisez instantanément des informations grâce à des tableaux de bord et des rapports.
- Automatiser les pipelines avec des mises à jour programmées et des alertes
Que vous utilisiez ClicData comme plateforme analytique centrale ou comme couche visuelle au-dessus de l’infrastructure existante, elle s’intègre en douceur dans les pipelines de données modernes pour permettre une BI rapide et en libre-service.
FAQ Pipelines de données
Comment concevoir une architecture de pipeline de données qui s’adapte à des volumes de données croissants ?
La conception d’un pipeline de données évolutif commence par des composants modulaires qui peuvent être optimisés et remplacés de manière indépendante. Utilisez des files d’attente de messages comme Apache Kafka ou des services natifs du cloud comme AWS Kinesis pour gérer les pics d’ingestion de données. Mettez en œuvre des cadres de traitement distribués tels qu’Apache Spark pour les transformations. Le stockage doit être découplé du calcul (par exemple, en utilisant Snowflake ou Delta Lake) pour évoluer indépendamment. Surveillez toujours le débit, la latence et les taux d’erreur, et adoptez l’infrastructure en tant que code pour répliquer rapidement les environnements au fur et à mesure que vous évoluez.
Quels sont les goulets d’étranglement les plus courants dans les pipelines de données en temps réel et comment les atténuer ?
Les pipelines en temps réel souffrent souvent d’un décalage au niveau de l’ingestion, d’une surcharge de transformation et des limites du système en aval. Pour l’ingestion, le micro-batching par lots peut atténuer les pics tout en préservant les performances en temps quasi réel. Pour le traitement, poussez les transformations légères en amont et réservez les agrégations complexes aux analyses en aval. Pour éviter les conflits d’écriture au niveau du stockage, utilisez des stratégies de partitionnement et des formats optimisés pour l’écriture comme Apache Parquet. La surveillance à l’aide d’outils tels que Prometheus et Grafana permet d’identifier rapidement les goulets d’étranglement.
Comment garantir la qualité et la fiabilité des données dans les pipelines automatisés ?
La qualité des données dans les pipelines automatisés nécessite une validation à plusieurs étapes. Mettez en œuvre l’application des schémas pour détecter les changements structurels provenant des systèmes sources. Ajoutez la détection des anomalies pour repérer les plages de valeurs inattendues ou les variations de volume. Utilisez le traitement idempotent pour que la ré-exécution d’un travail ne crée pas de doublons. Le stockage des métadonnées et de l’historique à l’aide d’outils tels que OpenLineage ou DataHub vous permet de remonter à l’origine des problèmes. Des tests de régression réguliers pour les transformations empêchent les erreurs logiques silencieuses de se propager.
Quelles sont les meilleures pratiques de sécurité à mettre en œuvre dans les pipelines de données des entreprises ?
Sécurisez les pipelines en chiffrant les données en transit (TLS) et au repos (AES-256). Mettez en place un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour l’orchestration des pipelines et les systèmes de stockage, en veillant à ce que seules les autorisations nécessaires soient accordées. Utilisez des gestionnaires de secrets (par exemple, HashiCorp Vault) pour éviter de coder en dur les informations d’identification. Enregistrez tous les accès et toutes les modifications à des fins de conformité, et intégrez des analyses de sécurité automatisées pour les dépendances dans le code de votre pipeline. Pour les charges de travail sensibles, envisagez le masquage ou la symbolisation des données avant le traitement.
Comment optimiser les pipelines de données pour les charges de travail de machine learning et d’analyse avancée ?
Les pipelines prêts pour le ML doivent fournir des ensembles de données propres et riches en fonctionnalités avec une latence minimale. Intégrer des magasins de caractéristiques pour réutiliser les caractéristiques conçues dans les modèles, en assurant la cohérence entre la formation et l’inférence. Supportez à la fois les backfills historiques et les mises à jour en temps réel afin que les modèles puissent s’adapter à des modèles changeants. Utilisez des ensembles de données versionnés pour assurer la reproductibilité et automatisez les déclencheurs de recyclage sur la base de la détection de la dérive des données. Dans la mesure du possible, placez le calcul et le stockage au même endroit afin de réduire les goulets d’étranglement des E/S, en particulier lors de l’apprentissage de modèles de grande taille.