Pipeline de données : une invention contemporaine qui assure la stabilité

Si vous dirigez une entreprise au XXIe siècle, vous avez probablement envisagé d'employer un data scientist. Si ce n'est pas le cas, attribuez-le à la jeunesse relative du domaine : la science des données a rejoint le vocabulaire de l'entreprise en 2001. C'est à ce moment-là que William S. Cleveland l'a établie comme une branche des statistiques. Puis, en 2009, Hal Varian (le meilleur économiste de Google) a fait un constat prospectif. Il a fait valoir que la capture de vastes volumes de données et la valorisation de celles-ci révolutionneraient les entreprises contemporaines.

De nos jours, les analyses telles que saras analytics développent des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux complexes. Ces algorithmes aident dans ce qui suit :

• Améliorer la capacité de prédiction de la fraude
• Déterminez les motivations et les préférences du consommateur à un niveau détaillé. En conséquence, cela contribue à la reconnaissance de la marque, à la réduction de la charge financière et à l'expansion de la marge de revenus.
• Prévoyez la demande future des consommateurs pour assurer une répartition optimale des stocks.
• Rendre l'expérience client plus personnalisée.

Les pipelines de données sont un élément essentiel pour obtenir de tels résultats. Cette section traite de l'importance des pipelines de données, de leurs avantages et de la manière de concevoir votre pipeline de données.

Un pipeline de données est un terme technique qui fait référence à une série de flux de données. Un pipeline de données est un ensemble de procédures qui transportent des données brutes d'un emplacement à un autre. Une source peut être une base de données transactionnelle dans le contexte de l'informatique décisionnelle, tandis que la destination est souvent un lac de données ou un entrepôt de données. L'objectif est l'endroit où les données sont évaluées à des fins d'intelligence d'affaires.

Tout au long de ce voyage de la source à la destination, les données sont transformées pour les préparer à l'analyse.

Pourquoi un pipeline de données est-il nécessaire ?

La diffusion du cloud computing a conduit les entreprises contemporaines à utiliser une suite d'applications pour effectuer diverses opérations. Pour l'automatisation du marketing, l'équipe marketing peut utiliser une combinaison de HubSpot et Marketo ; l'équipe commerciale peut utiliser Salesforce pour gérer les prospects. L'équipe produit peut utiliser MongoDB pour stocker les informations sur les clients. Il en résulte une fragmentation des données entre plusieurs technologies et la formation de silos de données.

Même les informations commerciales essentielles peuvent être difficiles à obtenir lorsque des silos de données existent, comme votre marché le plus lucratif. Même si vous collectez manuellement des données provenant de plusieurs sources et que vous les intégrez dans une feuille Excel pour analyse, vous risquez de rencontrer des erreurs telles que la redondance des données. De plus, le travail nécessaire pour effectuer cette tâche manuellement est inversement proportionnel à la complexité de votre architecture informatique. Le problème devient exponentiellement plus compliqué lorsque des données en temps réel provenant de sources telles que des données en continu sont incluses.

En agrégeant les données de plusieurs sources différentes en une seule destination. De plus, ils garantissent une qualité constante des données, ce qui est essentiel pour générer des informations commerciales fiables.

Composants d'un pipeline de données

Pour mieux comprendre comment un pipeline de données prépare des ensembles de données volumineux pour l'analyse, examinons les principaux composants d'un pipeline de données typique. Il s'agit notamment des éléments suivants :

1) Origine

Ce sont les endroits à partir desquels un pipeline obtient des données. Les systèmes de gestion de bases de données tels que RDBMS et CRM ne sont que quelques exemples. D'autres incluent des systèmes ERP, des outils de gestion des médias sociaux et même des capteurs dans les gadgets et appareils de l'Internet des objets.

2) La destination finale

C'est le terminus du pipeline de données, où il sort toutes les données qu'il a extraites. La destination d'un pipeline de données est souvent un lac de données ou un entrepôt de données, où il est conservé pour analyse. Ce n'est pas toujours le cas, cependant. Par exemple, les données peuvent être rapidement fournies dans des outils analytiques pour la visualisation des données.

3) Flux d'informations

Au fur et à mesure que les données se déplacent de la source à la destination, elles changent. Ce mouvement de données est appelé flux de données. ETL, ou extraction, transformation et chargement, est l'une des méthodologies de flux de données les plus utilisées.

4) Processus

Le workflow concerne l'ordre dans lequel les tâches sont exécutées dans un pipeline de données et leur interdépendance. Lorsqu'un pipeline de données s'exécute, il est déterminé par ses dépendances et son séquencement. En règle générale, les opérations en amont doivent être exécutées de manière satisfaisante avant que les travaux en aval puissent commencer.

5) Surveillance

Un pipeline de données nécessite une surveillance continue pour garantir l'exactitude et l'intégrité des données. De plus, la vitesse et l'efficacité d'un pipeline sont vérifiées, d'autant plus que le volume de données augmente.

Les avantages d'un pipeline de données robuste

Said, un pipeline de données est un ensemble de procédures qui transportent des données brutes d'un endroit à un autre. Une source peut être une base de données transactionnelle dans le contexte de l'informatique décisionnelle. La destination est l'endroit où les données sont évaluées à des fins d'informatique décisionnelle. Tout au long de ce voyage de la source à la destination, les données sont transformées pour les préparer à l'analyse. Il y a plusieurs avantages à cette méthode; voici nos six meilleurs.

1 – Des modèles reproductibles

Lorsque le traitement des données est considéré comme un réseau de pipelines, un modèle mental émerge dans lequel les canaux individuels sont considérés comme des exemples de modèles dans une architecture plus étendue qui peuvent être réutilisés et adaptés pour de nouveaux flux de données.

2 – Réduction du temps nécessaire pour intégrer des sources de données supplémentaires

Avoir une compréhension claire de la façon dont les données doivent circuler dans les systèmes d'analyse simplifie la planification de l'apport de nouvelles sources de données et minimise le temps et les dépenses associés à leur intégration.

3 – Confiance dans la qualité des données

En considérant les flux de données comme des pipelines qui doivent être surveillés et également utiles aux utilisateurs finaux, vous pouvez augmenter la qualité des données et réduire la probabilité que des failles de pipeline ne soient pas découvertes.

4 – Confiance dans la sécurité du pipeline

La sécurité est intégrée dans le pipeline dès le départ en établissant des modèles reproductibles et une connaissance commune des outils et des architectures. Les méthodes de sécurité efficaces sont facilement adaptables à de nouveaux flux de données ou sources de données.

5 – Développement itératif

Considérez vos flux de données comme des pipelines pour permettre une croissance incrémentielle. Vous pouvez démarrer rapidement et gagner de la valeur en commençant par une modeste tranche de données d'une source de données à un utilisateur.

6 – Adaptabilité et adaptabilité

Les pipelines fournissent un cadre pour répondre de manière flexible aux changements dans les sources ou les besoins de vos utilisateurs de données.

L'extension, la modularisation et la réutilisation de Data Pipeline est un problème plus important qui est très important dans l'ingénierie des données.

Lorsqu'ils sont mis en œuvre de manière stratégique et adéquate, les pipelines de données ont le potentiel de modifier fondamentalement la façon dont une entreprise est gérée. Une fois mise en œuvre, la technologie apporte des avantages immédiats à l'entreprise et ouvre la porte à de nouvelles pratiques commerciales qui n'étaient pas disponibles auparavant.