Pipelines

Si votre rôle implique d'interagir avec les données, vous avez nécessairement rencontré un pipeline de données, que vous l'ayez su ou non.

Actuellement, de nombreuses organisations emploient un éventail de plateformes et de technologies cloud pour mener à bien leurs opérations, et les pipelines de données jouent un rôle clé dans l'accès aux informations qu'elles contiennent.

Nous allons examiner différents types de pipelines de données, comment ils sont utilisés et quelles sont les bonnes pratiques à suivre pour en mettre un en œuvre dans votre organisation.

Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?

Un pipeline de données encadre la façon dont les données circulent d'un système à l'autre. Il englobe une série d'étapes qui sont réalisées dans un ordre spécifique, car le résultat de chaque étape informe l'étape suivante.

Ils se composent généralement de trois éléments clés : une source, des étapes de traitement des données et une destination, ou « sink ». Les données peuvent être modifiées au cours du processus de transfert, et certains pipelines peuvent servir simplement à transformer les données. Dans ce cas, la source et la destination sont le même système.

Au cours des dernières années, les pipelines de données ont dû gagner en puissance pour répondre aux besoins en big data des organisations, avec la généralisation des grands volumes de données et leur diversification croissante.

Il faut prendre des mesures pour que les pipelines soient protégés contre toute perte de données afin d'assurer un haut niveau de précision et de qualité, et qu'ils puissent évoluer en fonction des besoins des entreprises. Ils doivent être suffisamment polyvalents pour accueillir des données structurées, non structurées et semi-structurées.

Exemples courants de pipelines de données

Il existe différentes architectures de pipelines de données, adaptés à différents cas d'usage du fait de leurs attributs spécifiques.

Pipeline de batch

Les pipelines de batch sont, comme leur nom le suggère, utilisés pour traiter les données par lot. Si vous avez besoin de déplacer un grand nombre de points de données d'un système (système de paie, par exemple) vers un data warehouse, vous pouvez utiliser un pipeline de batch.

Les données ne sont pas transférées en temps réel. On attend généralement qu'elles s'accumulent et on les transfère selon un calendrier défini.

Pipeline de streaming

Un pipeline de streaming peut être utilisé pour traiter les 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 organisations qui accèdent à des informations en continu, comme les marchés financiers ou les médias sociaux.

Architecture Lambda

L'architecture Lambda offre une approche hybride pour le traitement des données en combinant traitement par batch et en streaming. Si cette approche peut avoir des avantages, notamment en termes d'évolutivité et de flexibilité, ses inconvénients peuvent être plus importants.

Elle est souvent considérée comme inutilement complexe parce qu'elle exige plusieurs couches (batch, vitesse et service). Elle implique donc un temps et une puissance de calcul considérables, sans parler du coût. De plus, comme deux bases de code différentes doivent être synchronisées, elle peut être difficile à maintenir et à déboguer.

Architecture Delta

L'architecture Delta sur Databricks offre une alternative à l'architecture Lambda. Axée sur la simplicité, l'architecture Delta importe, traite, stocke et gère les données au sein du Delta Lake. L'architecture Delta contient moins de code à maintenir, offre une source unique de vérité pour les utilisateurs en aval et facilite la fusion des nouvelles sources de données. Elle réduit également les coûts des tâches en minimisant le nombre de sauts de données et d'échecs, et en réduisant le temps de réalisation des tâches et de création de clusters.

Comment créer un pipeline de données

Les modalités de création et d'implémentation d'un pipeline de données dépendent souvent des besoins de l'entreprise. Dans la plupart des cas, ce sont les data engineers qui se chargent de développer un pipeline de données de production. On peut écrire du code pour accéder aux sources de données via une API, effectuer des transformations et transférer des données vers les systèmes cibles.

Toutefois, sans automatisation, il faut un investissement conséquent en termes de temps, de code et de ressources d'ingénierie et d'opérations. Les Delta Live Tables (DLT) facilitent la définition de pipelines de bout en bout. Plutôt que d'assembler manuellement une diversité de tâches de traitement de données, vous pouvez spécifier la source de données, la logique de transformation et l'état de destination des données. Les DLT maintiennent automatiquement toutes les dépendances éventuelles, ce qui réduit considérablement le temps passé à les ajuster manuellement.

L'importance des pipelines de données dans les organisations tournées vers l'avenir

« Pipeline de données » est un terme qui englobe différents processus et peut poursuivre des objectifs divers. Les pipelines jouent un rôle décisif dans les entreprises qui comptent sur les données.

Ce sont eux qui acheminent les données vers la destination voulue, assurent la cohérence des formats et maintiennent des niveaux élevés de qualité des données. Sans les bons pipelines, des informations importantes se retrouvent rapidement dans des silos, et des données sont inutilement dupliquées dans toute l'organisation.

Questions fréquentes sur les pipelines de données

Quelle est la différence entre l'ETL et un pipeline de données ?

Pour dire les choses simplement, l'ETL est un type de pipeline de données, mais les pipelines de données ne sont pas tous des pipelines ETL.

ETL signifie « extraction, transformation, chargement (load) », trois processus interdépendants impliqués dans l'intégration des données. Ces processus servent à extraire les données d'une base de données pour les déplacer dans une autre, comme un data warehouse cloud, afin qu'elles y soient exploitées à des fins d'analyse, dans des visualisations et dans des rapports. Les tâches ETL sont effectuées à l'aide d'un pipeline de données à l'implémentation spécifique.

Certains pipelines de données n'impliquent aucune transformation et n'implémentent pas nécessairement d'ETL. Par exemple, la dernière étape d'un pipeline peut consister à activer un autre workflow ou un autre processus.

Quels outils peut-on utiliser pour créer un pipeline de données ?

Vous trouverez un large éventail d'outils et d'applications, à commencer par Apache Spark™, pour créer et maintenir des pipelines de données, faciliter la gestion des données et prendre en charge la Business Intelligence. Comme ces applications nécessitent une grande part d'optimisation manuelle, elles représentent un cas d'usage de choix pour les organisations qui possèdent l'expertise nécessaire pour créer et personnaliser leurs propres pipelines.

En attendant, une solution telle que les Databricks Delta Live Tables (DLT) offre un certain degré d'automatisation tout en réduisant la complexité. Cette solution facilite la création et la gestion de pipelines de données en batch et en streaming, qui délivrent avec une grande fiabilité des données de haute qualité sur la plateforme lakehouse Databricks.Les DLT simplifient le développement et la gestion de l'ETL pour les équipes de data engineering grâce au développement déclaratif, et apportent une visibilité détaillée qui soutient la supervision et la restauration en cas de problème. Enfin, ces pipelines de données intelligents intègrent des tests automatiques de qualité des données pour éviter que des données de mauvaise qualité ne dégradent votre travail.