Pipeline Data : étapes, outils, fonctionnement

Voici l'essentiel à savoir sur ces outils, de leur définition à leur utilisation en passant par les étapes de leur implémentation. Il faut savoir qu'il est possible de maîtriser les pipelines de données grâce à une formation en gestion de projet data.

Qu'est-ce qu'un pipeline data ?

Pour mieux comprendre la notion de pipeline data, il convient de rappeler la définition d'un pipeline et d'une donnée informatique. Également appelé « chaîne de traitement », le pipeline est un élément du processeur où les instructions sont découpées en plusieurs tâches afin d'être exécutées. En ce qui concerne la donnée, elle est la représentation d'une information dans un programme. Elle peut être conservée et classée sous forme de texte, d'image ou de son.

Le concept de pipeline data décrit ou explique la façon dont la donnée circule entre les bases et les outils qui composent le système d'information d'une entreprise. Concrètement, le pipeline data est chargé d'organiser le transfert de plusieurs données d'un système vers un autre. En plus de son rôle de transporteur, l'outil transforme et sécurise les données.

‍

‍

Les quatre grandes étapes du pipeline data

Le fonctionnement d'un pipeline data se décompose en quatre principales étapes, qui font appel à différentes technologies et méthodes d'analyse de données.

La collecte et l'extraction des données brutes

Dans un premier temps, les données sont collectées ou extraites via des sources de données de l'entreprise. Ces dernières peuvent être entre autres des fichiers Excel, des chemins de fichiers (HDFS), des files d'attente (JMS), des applications ou des bases de données. À ce niveau du parcours, les données sont encore à l'état brut : elles ne sont ni organisées ni classées. De plus, elles n'ont subi aucune transformation ou traitement. De ce fait, elles ne peuvent pas encore être exploitées, quand bien même elles constituent une matière première très intéressante.

La gouvernance des données collectées et extraites

Dès que la phase de la collecte et de l'extraction est achevée, les données doivent être organisées. L'étape de la gouvernance vise à organiser et classer les données entre elles. L'objectif de ce mécanisme est de donner du sens aux données selon le contexte et les besoins de l'entreprise. La qualité et la sécurité des données sont ensuite vérifiées afin d'obtenir des informations sûres et confidentielles. La qualité des données nécessite toutefois la mise en place d'une stratégie de Data Qualité Monitoring.

La transformation des données

La transformation des données est l'étape au cours de laquelle les données subissent un traitement en vue de les convertir en une information lisible dans des formats de reporting adéquats. Les données erronées, invalides ou superflues sont éliminées. Les données essentielles qui ont été conservées sont enrichies, conformément à une série de règles et règlements fixés par les besoins en données de l'entreprise. Voici les 4 types de règles fondamentales permettent de garantir la qualité et l'accessibilité des données conservées lors de la phase de traitement :

• La normalisation consiste à déterminer les données importantes et à sélectionner la façon dont elles seront formatées et ensuite stockées.‍
• Le déboulonnage,  qui vise à signaler tous les doublons détectés aux gestionnaires de données. Après le signalement, les doublons sont immédiatement supprimés du système.‍
• La vérification, procédé à une comparaison des données traitées entre elles, en vue d'écarter celles qui sont inutilisables. Les tâches de vérification permettent par ailleurs de signaler les anomalies trouvées dans les systèmes, applications ou données.‍
• Le classement, afin donc de classer ou de regrouper toutes les données catégorie par catégorie. Cette opération importante fait gagner du temps, puisqu'un traitement unique est appliqué à toutes les données appartenant à une même catégorie. Les différentes phases de transformation des données convergent à une finalité précise : réduire une masse de matériau inexploitable en données traitables et utiles.

Le partage des données

L'état brut et la mauvaise qualité des données ne permettent pas qu'elles soient partagées entre les utilisateurs. Les données ayant subi avec succès la phase de transformation, elles sont donc aptes à faire objet de partage. Elles sont le plus souvent envoyées dans une application endpoint ou dans un entrepôt de données Cloud.

‍

Les principaux modèles de pipelines data

Dans le domaine de la data science, on compte une multitude de types de pipelines de données. L'ETL, le Cloud et l'ELT se révèlent toutefois comme les pipelines data les plus importants.

L'ETL

Le sigle ETL décrit le cheminement de la donnée : Extract, Transform, Load. En langue française, cela voudra dire « Extraire, Transformer et Charger ». L'ETL permet de réaliser l'extraction des données à partir des sources de données (n'importe quel fichier, base, application…) pour le transférer vers un Data Warehouse. Pour être plus explicite, il extrait des données à partir de connecteurs, leur applique certaines transformations et les charge enfin dans une base de destination qu'est le Data Warehouse.

L'ETL est une approche traditionnelle pour bâtir un pipeline data. Elle a été largement plébiscitée au cours des années 1970. Même si l'ETL est utilisé jusqu'à présent, il devient de plus en plus anachronique à l'ère du Cloud. De plus, il possède deux inconvénients. En effet, les outils de l'ETL sont difficiles d'accès aux petites et moyennes entreprises en raison des moyens financiers importants qu'ils nécessitent. De plus, les pipelines de données ETL sont extrêmement complexes à implémenter.

Le Cloud

À l'inverse de l'ETL qui est une approche classique des pipelines de données, le Cloud se présente comme un outil moderne.

Le Cloud désigne l'usage de ressources informatiques en ligne, via internet et sur un mode entièrement décentralisé. De nos jours, la grande partie des applications et des services sont directement accessibles via le Cloud.

Le plus grand avantage de l'hébergement qu'il permet de s'affranchir des contraintes liées à l'utilisation des infrastructures physiques pour stocker des données. Les différents utilisateurs, entreprises comme particuliers, ont la possibilité d'ajouter ou d'effacer des ressources de stockage en quelques clics seulement.

L'ELT

Si le Cloud a modernisé le marché des outils ETL, une nouvelle famille d'outils se popularise de plus en plus : les ELT (Extract-Load-Transform). Ces outils novateurs ont introduit une nouvelle approche en matière de pipelines data. Concrètement, cette approche tendancielle consiste à partager la donnée et la charger dans sa base de destination sans pour autant la transformer. En d'autres termes, la séquence utilisée dans les pipelines de données classiques est inversée. Lorsqu'il est correctement mis en œuvre, un pipeline data ELT permet l'intégration de la donnée en continu, avec un minimum d'intervention manuelle et de codes custom.

Formation en projet data pour maîtriser les pipelines de données

Les pipelines data sont devenus une réelle valeur ajoutée pour les entreprises. Elles leur permettent d'optimiser leur système informatique et d'avoir un avantage sur la concurrence.

De plus en plus d'entreprises recherchent des personnes qualifiées pour améliorer leur système de traitement de données.

Si une personne a des prérequis en Machine Learning, Big data et souhaite avoir la maîtrise des pipelines de données, elle peut suivre une formation data fullstack pour acquérir les compétences suivantes :

• Conception et implémentation des pipelines de données de bout en bout ;
• Analyse des données et apprentissage automatique ;
• Création et mise en œuvre de workflows de machine learning ;
• Maîtrise des techniques de visualisation des résultats et création de rapports.

Les modules enseignés couvrent les données structurées, les données non structurées et les données en streaming. L'établissement de formation en projet data occupe le premier rang en France. Les enseignants sont des professionnels de la data, de la cybersécurité et divers métiers. En plus de fournir la meilleure expérience pédagogique possible, ils prodigueront de précieux conseils pour permettre aux futurs Data Scientists de réussir leur carrière.

‍

Les avantages du pipeline data

L'utilisation des pipelines de données est bénéfique sous plusieurs angles. Voici les principaux avantages de l'usage d'un pipeline data.

Permet de transformer de grandes quantités de données

Le pipeline data n'est pas essentiellement un moyen de transport de données d'un système à un autre. Il est également conçu dans le but de rendre facile l'extraction, la transformation, la validation et l'intégration de données.

Cet outil est capable de traiter un nombre considérable de flux d'informations parallèles en un temps réduit.

Facilite l'analyse des données

Le pipeline data constitue une plateforme fiable pour gérer et exploiter des données. Grâce à lui, les entreprises peuvent analyser leurs données avec une intégration aux instruments de visualisation pour obtenir des informations utilisables.

Un gage d'efficacité et de cohérence

Les pipelines data sont des outils adaptés pour faire migrer ou transformer des données avec des capacités de performances au-dessus de la moyenne. Ils garantissent également la cohérence des données collectées à partir d'une diversité de sources. C'est aussi un élément efficace pour gérer correctement la charge croissante de données et maintenir l'exactitude de ces dernières.

Quels sont les métiers qui utilisent le pipeline data ?

En pratique, le pipeline de données est nécessaire pour accomplir de multiples tâches en entreprise. Tous les processus opérationnels ou commerciaux qui requièrent une agrégation, un nettoyage, une transformation et une distribution automatisée de données ont besoin de cet outil. Le pipeline data est utile pour générer des rapports de gestion ou des tableaux de bord. De même, l'usage de cet outil est important pour les systèmes de surveillance et d'alerte opérationnelle, les magasins de données, les analystes d'affaires et les équipes de data science. Il est donc important d'effectuer une formation en projet data afin de mieux maîtriser cet outil.