Automatisation des données

Avec l’augmentation du volume de données, de leurs sources et de leurs types, les entreprises ont de plus en plus besoin d’outils et de stratégies pour les aider à transformer ces données et à en tirer des insights commerciaux. Le traitement des données brutes et désordonnées en données propres et de qualité est une étape cruciale pour y parvenir. Les sections suivantes traitent de l’automatisation des données et de son utilisation. Elles examinent aussi les bonnes pratiques de mise en œuvre des méthodes d’automatisation des données au sein d’une organisation.

Qu’est-ce que l’automatisation des données ?

L’automatisation des données est une technique de gestion de données de plus en plus populaire. L’automatisation des données permet à une organisation de collecter, télécharger, transformer, stocker, traiter et analyser des données à l’aide de technologies, sans intervention humaine. En automatisant les tâches répétitives et fastidieuses telles que l’ingestion, la transformation, la validation, le nettoyage, l’intégration et l’analyse des données, l’automatisation aide les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données et à prendre plus rapidement et plus facilement des décisions data-driven.

Quelques exemples d’automatisation des données 

Le processus ETL (extraction, transformation et chargement) constitue un exemple courant d’automatisation des données. L’ETL permet aux ingénieurs d’extraire des données de différentes sources et de les transformer en une ressource utilisable et fiable. Il permet aussi de les charger dans les systèmes auxquels les utilisateurs finaux peuvent accéder et qu’ils peuvent utiliser en aval pour résoudre leurs problématiques métier. 

L’automatisation des données peut être appliquée à différents types de données, y compris les données structurées et non structurées. Elle peut également être utilisée pour différentes sources de données :bases de données internes et externes, données basées dans le cloud et données provenant d’applications tierces, de services Web et d’API. Les pipelines de données peuvent être automatisés de différentes manières. Par exemple, ils peuvent être :

• programmés : la façon la plus courante d’automatiser les processus de données consiste à les programmer pour qu’ils s’exécutent à des moments précis, ou selon une cadence spécifique. Par exemple, de nombreuses organisations ont un pipeline de données « nocturne », automatiquement lancé toutes les nuits, pour traiter l'ensemble des données collectées au cours de la journée ;
• déclenchés : les processus de données peuvent être lancés automatiquement lorsque certaines conditions sont réunies ou que des événements spécifiques du système se produisent. Par exemple, un pipeline de données qui ingère de nouvelles données à partir de fichiers stockés dans le cloud peut être automatisé pour être lancé à l’arrivée de tout nouveau fichier. Cette technique permet de s’assurer que le pipeline de données ne s’exécute que lorsqu’il en a besoin et qu’il ne consomme pas inutilement de précieuses ressources.
• en streaming : un pipeline de streaming peut être utilisé pour traiter des données brutes presque instantanément. Le moteur de traitement des flux traite les données en temps réel, au fur et à mesure qu’elles sont générées, ce qui en fait une excellente alternative pour les entreprises accédant à des informations à partir d’un point de streaming, comme les marchés financiers ou les réseaux sociaux.
   

Quels sont les avantages de l’automatisation des données ?

La viabilité à long terme d’un pipeline de données repose sur l’automatisation. Son adoption peut en effet considérablement améliorer les processus d’analyse des données et permettre aux organisations de libérer tout le potentiel de leurs assets. Plus précisément, l’automatisation des données présente les nombreux avantages suivants : 

• Amélioration de la qualité des données : le traitement manuel de grandes quantités de données expose une entreprise au risque d’erreur humaine. L’automatisation des données réduit les erreurs humaines, car les données sont chargées de manière cohérente et structurée.
• Réduction des coûts : utiliser des ressources informatiques pour des tâches d’analyse de données est souvent moins coûteux que le temps de travail d’un collaborateur. 
• Amélioration de la capacité à générer des insights : une stratégie d’automatisation des données appropriée permet aux data engineers de se concentrer sur des tâches plus productives telles que l’obtention d’insights, plutôt que sur le nettoyage des données. L’automatisation des données permet également aux data scientists de travailler avec des données complètes, de haute qualité et à jour. 
• Amélioration de la productivité : l’automatisation permet un traitement et une analyse efficaces des données, réduisant ainsi le temps et les efforts que les collaborateurs doivent consacrer à des tâches répétitives ou banales. 
• Amélioration de la vitesse d’analyse : le traitement de larges volumes de données provenant de sources disparates n’est pas facile pour un être humain. Les ordinateurs, eux, peuvent gérer efficacement cette tâche complexe et fastidieuse. Les données peuvent ensuite être normalisées et validées avant d’être chargées dans un système unifié. 
   

Quels sont les défis courants de l’automatisation des données ?

Si l’automatisation des données présente de nombreux avantages, elle peut aussi avoir certaines limites. En voici quelques-unes :

• Coût de l’investissement initial : la mise en œuvre d’outils ou de systèmes d’automatisation des données implique souvent des coûts d’investissement initial ou des frais d’abonnement. Cependant, une fois l’automatisation des données mise en place, elle permet à l’organisme d’économiser de l’argent à long terme. 
• Évolution des rôles de l’équipe : lorsque les data engineers n’ont plus besoin de se concentrer sur des tâches manuelles, ils peuvent se consacrer à des projets plus importants et pertinents. Les collaborateurs qui se concentraient auparavant sur ces tâches peuvent voir leur rôle évoluer vers de nouveaux domaines. Ils sont par exemple en mesure de déterminer la façon d’exploiter efficacement les solutions d’automatisation et de vérifier que les systèmes sont correctement configurés. Préparez-vous à examiner comment les rôles au sein de l’équipe peuvent évoluer et comment vous pouvez modifier ou élargir les fonctions des collaborateurs. 
• Courbe d’apprentissage : l’introduction d’un nouvel outil ou d’une nouvelle technologie s’accompagne souvent d’une courbe d’apprentissage. L’automatisation des données ne fait pas exception à la règle. Il se peut que les collaborateurs aient besoin d’un certain temps pour se familiariser avec les outils d’automatisation des données et pour apprendre à les utiliser le plus efficacement possible. 
• L’intervention humaine est toujours nécessaire pour le dépannage : bien que l’automatisation puisse rationaliser l’intégration des données et réduire l’effort manuel, les tâches critiques du workflow peuvent nécessiter une intervention humaine. Par exemple, en cas de défaillance d’un pipeline, une intervention peut être nécessaire pour comprendre ce qui s’est passé et savoir comment y remédier.
   

Quelles sont les stratégies d’automatisation des données ?

Avant de se lancer dans l’automatisation des données, il est conseillé de créer un plan d’action aligné sur les objectifs de l’entreprise. Voici quelques-unes des étapes les plus utilisées par les entreprises pour développer une stratégie d’automatisation des données :  

• Identifier les processus à automatiser en priorité : évaluez les processus de données qui prennent le plus de temps à vos équipes en charge des données. Pensez aux processus tels que les pipelines qui s’exécutent fréquemment et impliquent un grand nombre d’étapes manuelles. Ce sont peut-être ceux qui font gagner le plus de temps à vos data engineers et qui seront les plus rentables s’ils sont automatisés. Définissez les processus à automatiser en premier.
• Sélectionner les tâches spécifiques à automatiser : après avoir choisi d’automatiser tel ou tel processus, examinez attentivement les étapes manuelles liées à ce processus ou pipeline. Les tâches manuelles qu’il est préférable d’automatiser apparaissent souvent rapidement. Évaluez la complexité de l’automatisation, dans le détail de chaque tâche.Comprenez les exigences technologiques pour l’automatisation des tâches identifiées.
• Choisir les bons outils d’automatisation : une fois que vous avez compris les exigences spécifiques de votre processus, utilisez-les pour évaluer et choisir le bon outil d’automatisation du traitement des données. Au-delà de vos exigences spécifiques, d’autres fonctionnalités sont importantes lors de la sélection d’un outil d’automatisation (voir la section suivante). Le but est de garantir la mise en œuvre des meilleures pratiques et de rendre l’automatisation de vos données « pérenne ».
• Adopter une approche progressive de l’automatisation : il n’est pas nécessaire d’automatiser complètement un pipeline de données ou un processus qui sont actuellement manuels. Vous pouvez commencer par automatiser quelques étapes du pipeline et les évaluer. N’oubliez pas que l’automatisation des données nécessite un changement d’état d’esprit et une courbe d’apprentissage pour vos praticiens. La mise en œuvre progressive de l’automatisation peut donc faciliter cette transition. Cette approche réduit également le risque de changer la façon dont les processus de données critiques se déroulent. Au fur et à mesure que votre équipe acquiert de l’expérience et que vous constatez les avantages de l’automatisation, vous pouvez passer à d’autres parties d’un processus ou travailler à l’automatisation de pipelines et de processus supplémentaires.
   

Qu’est-ce qu’un outil d’automatisation des données ?

Un outil d’automatisation des données est une technologie pouvant être utilisée pour automatiser les processus de données. L’ETL en est un exemple. Plusieurs entreprises conçoivent des outils d’automatisation des données, mais il peut être difficile de trouver l’outil adapté à vos besoins. Voici quelques critères de sélection d'un outil d’automatisation des données : 

• L’évolutivité : l’outil d’automatisation doit être capable de monter en charge rapidement pour répondre aux exigences croissantes du traitement des données.
• L’observabilité : l’outil doit offrir des fonctions de journalisation et de surveillance pour garantir l’intégrité et l’exactitude des données, tout en permettant un dépannage rapide en cas de problème.
• La sécurité : l’outil doit être doté de solides fonctionnalités de sécurité, telles que le chiffrement, les contrôles d’accès, l’authentification et l’audit.
• L’intégration : l’outil doit s’intégrer de manière transparente à d’autres outils et systèmes de données, tels que les data warehouses, les lacs de données, les plateformes d’analytique et les outils de visualisation, créant ainsi des workflows d’automatisation de bout en bout. Il doit également s’adapter à divers formats, workflows et sources de données. 
• La facilité d’utilisation :  l’outil doit permettre aux utilisateurs de configurer, concevoir et gérer facilement les workflows d’automatisation des données, sans nécessiter de compétences techniques ou de codage approfondies. 

Automatisation des données sur la plateforme Lakehouse de Databricks

La plateforme Lakehouse de Databricks est un ensemble unifié d’outils pour le data engineering, la gestion de données, la Data Science et le machine learning. Elle combine les meilleurs aspects d’un data warehouse, d’un repository centralisé pour les données structurées, et d’un data lake utilisé pour héberger de grandes quantités de données brutes. 

La plateforme Lakehouse de Databricks inclut Databricks Workflows, un outil d’orchestration unifié pour le traitement des données, le machine learning et les charges de travail analytiques au sein de la plateforme Lakehouse Databricks. Databricks Workflows aide les équipes à automatiser leurs processus en définissant les tâches qui composent un travail, ainsi que les graphes orientés acycliques (DAG) qui définissent l’ordre d’exécution et les dépendances entre ces tâches. Databricks Workflows permet de planifier des tâches, de les déclencher ou de les exécuter en continu lors de la construction de pipelines pour les données en streaming et en temps réel. Cet outil offre également des capacités de monitoring avancées et une allocation efficace des ressources pour les tâches automatisées.

De son côté, Delta Live Tables (DLT) simplifie l’ETL et le traitement des données en streaming. De plus, il facilite la construction et la gestion de pipelines de données fiables en batchs et en streaming fournissant des données de haute qualité sur la plateforme Lakehouse de Databricks. DLT aide les équipes de data engineering à simplifier le développement et la gestion ETL grâce au développement de pipelines déclaratifs, de tests de données automatiques et à une visibilité approfondie pour le monitoring et la restauration. DLT comprend également un support intégré pour les interfaces Auto Loader, SQL et Python qui prennent en charge l’implémentation déclarative des transformations de données.

 

Ressources supplémentaires

Démo de Databricks Workflows →

Démo de Delta Live Tables →

Streaming de données avec Delta Live Tables et Databricks Workflows