Un pipeline de données est un processus qui prend des données d’une ou plusieurs sources de données et les transmet à un ou plusieurs puits de données. Les données peuvent être sous n’importe quelle forme, comme du texte, de l’audio, de la vidéo ou des données binaires. Le processus de données est généralement composé de trois éléments principaux : la source, le processeur et le puits.
Un pipeline de données est un ensemble d’outils et de processus qui extrait, transforme et charge les données d’une ou plusieurs sources vers une destination. Le pipeline peut être utilisé pour déplacer des données entre différents systèmes, ou pour nettoyer et préparer les données en vue de leur analyse. Le terme “pipeline de données” est souvent utilisé en référence au processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Le logiciel ETL est utilisé pour extraire les données des systèmes sources, nettoyer et préparer les données pour l’analyse, et charger les données dans un système de destination.
Dans ce billet de blog, nous allons voir ce que fait chacun de ces composants et comment ils fonctionnent ensemble pour créer un pipeline de données.
Le besoin
Traitement accéléré des données : le temps de traitement des données est très court, et la qualité des données est une préoccupation majeure des dirigeants. Les mauvaises données sont partout, et souvent incomplètes, périmées ou incorrectes. Dans ce monde axé sur les données, nous ne pouvons plus nous permettre de passer des heures sur des outils comme Excel pour corriger ces erreurs.
La pénurie d’ingénieurs en données : les entreprises ne peuvent pas endiguer la marée des demandes de productivité, malgré la pénurie de data scientists qualifiés. Il est donc crucial de disposer de pipelines de données intuitifs pour exploiter les données.
La difficulté à suivre le rythme de l’innovation : De nombreuses entreprises sont freinées par une infrastructure ancienne et rigide, si bien qu’elles sont incapables d’adopter rapidement les nouvelles technologies. Cela peut créer un désavantage concurrentiel sur le marché.
Les données
Une fois les données brutes ingérées, elles doivent être rapidement transformées dans un format prêt à l’emploi. C’est là qu’intervient le flux de données. Un processus de données englobe une série d’actions qui commence par l’ingestion de l’ensemble des données brutes de n’importe quelle source, leur transformation rapide en données prêtes à être utilisées, puis leur chargement dans le système cible requis.
Cela permet aux parties prenantes d’accéder facilement aux informations dont elles ont besoin sans avoir à se soucier des complexités sous-jacentes des données. En outre, cela permet de s’assurer que les données sont traitées de manière cohérente et chargées dans le système cible en temps voulu.
Les pipelines de données sont une partie essentielle de la gestion des données et sont utilisés pour déplacer les données entre différents systèmes et formats. Les pipelines de données peuvent être utilisés pour :
- Extraire des données d’un système source et les charger dans un entrepôt de données
- Transformer les données d’un format à un autre
- Nettoyer et filtrer les données
- Combiner des données provenant de plusieurs sources
Le trajet
L’objectif de tout pipeline de données est d’intégrer les données afin de fournir des informations exploitables aux consommateurs en quasi temps réel. Le développement d’un pipeline de données doit reposer sur un processus reproductible, capable de gérer des tâches par lots ou en continu, et être compatible avec le cloud ou une plateforme Big Data de votre choix, aujourd’hui et à l’avenir.
C’est là que le pipeline de données entre en jeu. Le pipeline de données est un processus qui peut traiter des tâches par lots et en continu, ce qui le rend compatible avec le cloud et les plateformes Big Data. L’objectif du pipeline de données est d’intégrer rapidement et facilement les données afin qu’elles puissent être fournies aux consommateurs en temps quasi réel.
Création d’un pipeline de données
Lors de la création d’un pipeline de données, il y a quelques points à garder à l’esprit :
- Le pipeline de données doit être capable de gérer des tâches par lots et en continu.
- Le pipeline de données doit être compatible avec le cloud et les plateformes Big Data.
- Le pipeline de données doit être capable d’intégrer rapidement et facilement les données.
Avec ces éléments en tête, vous êtes prêt à créer un pipeline de données ! Voici les étapes que vous devrez suivre :
- Ingérer les données de n’importe quelle source.
- Transformer les données dans un format prêt à l’emploi.
- Charger les données dans le système cible requis.
- Traiter les données de manière cohérente.
Charger les données dans le système cible en temps voulu.
Surveillez le pipeline de données pour vous assurer de son bon fonctionnement. Le pipeline de données est une partie essentielle de la gestion des données et peut vous aider à déplacer les données entre différents systèmes rapidement et facilement. En suivant ces étapes, vous pouvez créer un pipeline de données capable de gérer des tâches par lots et en continu, il est compatible avec les plateformes de cloud computing et de Big Data, et intègre les données rapidement et facilement.
Surveillez le pipeline de données pour vous assurer qu’il fonctionne correctement. En suivant ces étapes, vous pouvez créer un pipeline de données capable de gérer des tâches par lots et en continu, compatible avec les plateformes de cloud et de Big Data, et intégrant les données rapidement et facilement.
Pour conclure, les pipelines de données sont un élément essentiel de la gestion des données et peuvent vous aider à déplacer les données entre différents systèmes rapidement et facilement. En suivant ces étapes, vous pouvez créer un pipeline de données compatible avec les plateformes de cloud et de Big Data, qui intègre les données rapidement et facilement, et qui peut gérer des tâches par lots ou en continu. Merci de votre lecture ! J’espère que cet article vous a aidé à comprendre ce que les pipelines de données sont et comment ils fonctionnent.
Si vous avez des questions, n’hésitez pas à laisser un commentaire ci-dessous et je serai heureux d’y répondre.
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