Pipelines de données

Que sont les pipelines de données ?

Les pipelines de données sont utilisés pour déplacer des données d’une source vers une destination, telle qu’un lac de données ou un entrepôt de données. 

Quels sont les composants d’un pipeline de données ?

Un pipeline de données se définit par une source de données, une étape de traitement (la transformation des données) et une destination (l’emplacement de stockage de données). La source de données est l’endroit d’où proviennent les données. Parmi les sources de données courantes, on peut citer les bases de données, les systèmes CRM, les capteurs IoT, etc. L’étape de traitement ou de transformation des données comprend toutes les opérations qui modifient les données, y compris le transport, la traduction, le tri, la consolidation, la déduplication, la validation et l’analyse. La dernière étape d’un pipeline de données, le stockage des données, définit l’emplacement où les données transformées sont stockées afin que les utilisateurs puissent y accéder. Les emplacements de stockage de données les plus courants sont les entrepôts de données, les lacs de données et les datamarts.

Les pipelines ETL sont considérés comme une sous-catégorie des pipelines de données. La principale différence entre un pipeline ETL et un pipeline de données est que les pipelines ETL proposent plus de modes de transformation des données que les pipelines de données. Par exemple, un pipeline ETL peut combiner des données métriques spécifiques afin d’en faciliter l’analyse. Les pipelines ETL peuvent également transférer des données selon un calendrier défini – par exemple, durant les périodes de faible trafic réseau plutôt en temps réel –, ce qui permet aux données d’être transférées à intervalles réguliers plutôt qu’en continu.

Solutions, produits ou services HPE connexes

Quels sont les types de pipelines de données ?

Pipelines en temps réel

Les pipelines en temps réel sont souvent utilisés dans les secteurs liés à l’analyse financière ou dans les entreprises qui traitent des données directement issues de services de streaming (par exemple, analytique ou prévisions météorologiques). Ce système traite les données instantanément grâce à une architecture capable de prendre en charge des millions d’événements à grande échelle pour en extraire des connaissances extrêmement fiables.

Pipelines open source

Les pipelines open source sont un système économique utilisé par les petites entreprises et le grand public pour déplacer, traiter et stocker des données. Les outils utilisés pour faire fonctionner ce type de pipeline sont plus abordables que ceux qui permettent d’exploiter les systèmes de pipeline de données en temps réel ou basés sur le cloud. Ouverts au public, ces systèmes nécessitent une personnalisation intentionnelle dans tous les cas d’utilisation.

Pipelines cloud

Comme leur nom l’indique, les pipelines cloud servent à utiliser, transformer et analyser des données basées sur le cloud. Conçus pour éliminer le besoin d’une infrastructure de stockage sur site, ils permettent aux entreprises de collecter et d’analyser des données au sein d’une structure reposant sur le cloud. En raison de la nature de ce service, les pipelines cloud-native incluent souvent des offres de sécurité très complètes.

Pipelines de traitement par lots

Les pipelines de traitement par lots comptent parmi les options les plus populaires en matière de systèmes de stockage de pipeline de données. Souvent utilisés pour déplacer et stocker d’énormes quantités de données de manière cohérente, les systèmes de pipeline de traitement par lots sont souvent exploités par les entreprises souhaitant traduire et déplacer les données à stocker et analyser à un rythme plus lent que les systèmes en temps réel, eu égard au volume considérable de données traitées.

Pipelines de streaming

Les pipelines de streaming sont, avec les pipelines de traitement par lots, les deux formes les plus courantes de pipeline de données. Les pipelines de streaming permettent aux utilisateurs d’ingérer des données structurées et non structurées à partir d’une variété de sources de données.

Qu’est-ce que l’architecture du pipeline de données ?

L’architecture du pipeline de données fait référence aux systèmes qui connectent les sources de données, les systèmes de traitement de données, les outils d’analyse et les applications.

L’architecture du pipeline de données garantit que toutes les données pertinentes sont collectées, permettant ainsi aux data scientists d’extraire des informations des données en vue de cibler les comportements, de promouvoir l’efficacité des parcours clients et d’amplifier les expériences des utilisateurs. Les pipelines de données prennent des données brutes, les acheminent vers un site de stockage approprié et les transforment en informations exploitables. L’architecture est dynamiquement structurée en couches, en commençant par l’admission des données pour finir par une supervision en continu.

Les données brutes consistent essentiellement en un ensemble de points de données, bien trop nombreux pour permettre l’extraction d’informations. L’architecture des pipelines de données recouvre le système créé pour capturer, structurer et déplacer les données dont on cherche à extraire des informations, ainsi que pour les analyser en vue d’une compréhension et d’une exploitation plus approfondies. Ce processus fait souvent appel à l’automatisation, à des logiciels et à des solutions de stockage de données.

Les emplacements de stockage sont déterminés en fonction du format des données collectées. L’envoi de données vers le bon emplacement de stockage est une étape critique dans l’architecture du pipeline de données, avec des options pour stocker les données maîtresses dans un système de stockage structuré tel qu’un entrepôt de données ou vers des données moins structurées dans un lac de données. Les analystes de données peuvent extraire des informations à partir de données peu structurées contenues dans des lacs de données, ou analyser les données maîtresses regroupées dans un emplacement de stockage central. Sans le placement des données dans un environnement de stockage approprié, il ne peut pas y avoir de supervision pratique au sein de l’architecture, ce qui limite davantage les applications futures. 

HPE et les pipelines de données

HPE Ezmeral est une plateforme hybride d’analytique et de science des données conçue pour favoriser la modernisation axée sur les données et permettre aux entreprises de libérer le potentiel de leurs données où qu’elles se trouvent. HPE Ezmeral donne aux services analytiques de HPE GreenLake les moyens d’aider les clients à unifier, moderniser et analyser toutes leurs données de l’edge au cloud.

HPE Ezmeral permet de libérer le potentiel des données et d’innover plus rapidement avec des avantages en termes de choix, d’efficacité et de flexibilité que n’offrent pas les solutions de niche et/ou basées sur le cloud. La solution parvient à ce résultat :

En fournissant une plateforme logicielle unifiée 100 % open source et conçue pour les applications cloud-native ou non cloud-native (héritées) fonctionnant sur tout type d’infrastructure : sur site ou dans un environnement de cloud hybride ou multicloud.

En unifiant les données et en modernisant les applications avec la première data fabric intégrée du secteur à être optimisée pour l’analytique haute performance. Elle accélère l’extraction d’informations en combinant des fichiers, des objets, des flux d’événements et des bases de données NoSQL dans une infrastructure logique et un système de fichiers uniques pour fournir un accès global aux données synchronisées.

En relevant les défis de l’opérationnalisation des modèles ML à l’échelle de l’entreprise avec une solution conjuguant la vitesse et l’agilité du DevOps avec une expérience de type cloud qui accélère vos charges de travail.

En offrant une expérience cohérente à l’échelle de toutes les équipes via une plateforme unique qui exploite une large gamme d’outils d’analyse et de ML. L’automatisation intégrée et l’expérience cloud-native simplifient la connexion des utilisateurs et de leurs outils aux données, aux moteurs de calcul et au stockage appropriés, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur la valorisation des données.

En apportant liberté et flexibilité grâce à des outils et à des frameworks open source intégrés dans un lac de données hybride unifié. Un magasin d’applications intégré ou HPE Ezmeral Marketplace permet la création rapide de moteurs et d’environnements rationalisés et personnalisés fondés sur des solutions full-stack validées par des partenaires éditeurs de logiciels indépendants (ISV) de confiance.