Entreprise : Comprendre l'Architecture de Pipeline de Données

Vous ne savez pas comment optimiser l'architecture de pipeline de données de votre entreprise ? Vous n'avez jamais entendu de "pipeline de données" ?

Choisir la bonne architecture de pipeline de données pour votre entreprise peut vous aider à améliorer votre captation de marché en temps réel et faciliter l'analyse prédictive. Une bonne structure de pipeline aidera également à réduire les frictions tout en favorisant la cohérence des données.

En informatique, un pipeline de données est un ensemble d'éléments de traitement de données connectés en série où la sortie d'un élément est l'entrée de l'élément suivant. Ce concept permet aux entreprises d'optimiser le transfert de données tout en optimisant et en sécurisant les données. Aujourd'hui, les données sont très précieuses dans de nombreux domaines, il est donc important de comprendre le concept de données augmentées.

Dans cet article, nous aborderons :

• Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?
• Comment une bonne architecture de pipeline de données peut aider les entreprises ?
• Exemple d'architecture de pipeline de données ;
• Pipelines de données vs pipelines ETL.

Découvrons en détail l'architecture des pipelines de données.

Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?

Un pipeline de données est le processus par lequel les données voyagent. En règle générale, un cycle complet se produit entre le "site cible" et le "pool de données" servant le processus de prise de décision de l'équipe ou les algorithmes dans les capacités d'intelligence artificielle (IA). Un flux typique ressemble à ceci :

• récolter ;
• ingérer ;
• préparer ;
• calculer :
• introduire.
  

Cependant, gardez à l'esprit qu'un pipeline de données peut avoir plusieurs sources / cibles et que parfois les étapes peuvent se dérouler simultanément.

Les pipelines de Big Data sont des processus opérationnels qui savent comment gérer la collecte, le traitement et la mise en œuvre des données à grande échelle. L'idée est que plus il y a de "capture de données", plus le taux d'erreur est faible lorsque l'on cherche à prendre des décisions commerciales critiques.

Certaines applications populaires des pipelines Big Data incluent :

• l'analyse prédictive : par exemple, les algorithmes sont capables de faire des prédictions basées sur le marché boursier ou la demande de produits. Ces fonctions nécessitent une "formation aux données" à l'aide d'ensembles de données historiques, permettant au système de comprendre les modèles de comportement humain pour prédire les résultats futurs potentiels.

• la capture du marché en temps réel : cette approche comprend le sentiment actuel des consommateurs, qui, par exemple, peut parfois changer. Ainsi, l'agrégation de grandes quantités d'informations provenant de plusieurs sources, telles que la collecte de données sur les réseaux sociaux, les données du marché du commerce électronique et les données publicitaires des moteurs de recherche concurrents. En couvrant ces points de données uniques à grande échelle, ils sont en mesure de prendre de meilleures décisions, ce qui se traduit par une plus grande part de marché.

En tirant parti d'une plateforme de collecte de données, les workflows de pipeline de Big Data peuvent gérer :

• Évolutivité - La quantité de données a tendance à fluctuer fréquemment et le système doit avoir la capacité d'activer/désactiver les ressources sur commande.

• Fluidité - Lors de la collecte de données à grande échelle à partir de sources multiples, les opérations de traitement de données volumineuses nécessitent des méthodes de traitement des données dans de nombreux formats différents (par exemple, JSON, CSV, HTML) et une expertise dans le nettoyage, la mise en correspondance, la synthèse, le traitement et la structuration des données de site cible non structurées.

• Gestion simultanée des demandes - Les demandes simultanées sont des lignes courtes et rapides qui sont servies en même temps et en un temps record.

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Comment une bonne architecture de pipeline de données peut aider les entreprises ?

Voici quelques moyens clés par lesquels une bonne architecture de pipeline de données peut contribuer à simplifier les processus métier quotidiens.

1/ L'intégration des données

Les données peuvent provenir de nombreuses sources différentes, telles que les médias sociaux, les moteurs de recherche, les marchés boursiers, les médias d'information, l'activité des consommateurs sur le marché, etc. Les pipelines de données fonctionnent comme un entonnoir, rassemblant tout en un seul endroit.

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2/ Réduire les frottements

Les pipelines de données réduisent les frictions et le "temps de connaissance" en réduisant la quantité de travail nécessaire pour nettoyer et préparer les données pour l'analyse initiale.

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3/ Division des données

Une architecture de pipeline de données intelligemment mise en œuvre permet de garantir que seules les parties prenantes concernées ont accès à des informations spécifiques, aidant ainsi chaque partie prenante à rester sur la bonne voie.

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4/ Cohérence des données

Les données sont disponibles dans de nombreux formats différents, à partir d'une variété de sources. L'architecture du pipeline de données sait créer de la cohérence et est capable de copier, déplacer et transférer des données entre différents dépositaires ou systèmes.

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Exemple d'architecture de pipeline de données

L'architecture du pipeline de données doit prendre en compte des facteurs tels que les volumes de collecte attendus, les sources et les destinations des données, ainsi que le type de traitement susceptible de se produire.

Voici trois exemples prototypes d'architectures de pipeline de données :

• Pipeline de données en continu : ce pipeline de données est conçu pour davantage d'applications en temps réel. Par exemple, une agence de voyages en ligne qui collecte des données sur les tarifs, les offres groupées et les campagnes publicitaires des concurrents. Ces informations sont traitées, formatées puis transmises aux systèmes concernés pour une analyse plus approfondie et une prise de décision.

• Pipeline de données basé sur les lots : il s'agit d'une architecture plus simple et directe. Il consiste généralement en un système ou une source qui génère un grand nombre de points de données et les livre ensuite à une destination (c'est-à-dire une "installation" de stockage et d'analyse de données). Un bon exemple est une institution financière qui collecte des quantités massives de données sur les volumes d'achat de vente et de négociation des investisseurs sur le Nasdaq. Ces informations sont envoyées pour analyse, puis utilisées pour informer la gestion du portefeuille.

• Pipeline de données hybride : ce type d'approche est populaire dans les très grandes entreprises permettant d'avoir des informations en temps réel ainsi que l'analyse par lots. De nombreuses entreprises qui choisissent cette approche préfèrent conserver les données dans leur format d'origine pour une polyvalence future accrue en termes de nouvelles requêtes et potentielles modifications structurelles du pipeline.

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Pipelines de données vs pipelines ETL

L'ETL ou les pipelines d'extraction, de transformation et de chargement sont souvent utilisés à des fins d'entreposage et d'intégration.

Il est souvent utilisé comme moyen de collecter des données à partir de différentes sources, de les convertir dans un format plus courant/accessible et de les télécharger sur le système cible.

Les pipelines ETL nous permettent souvent de collecter, enregistrer et préparer des données pour un accès et une analyse rapide.

Les pipelines de données consistent davantage à créer un processus système dans lequel les données peuvent être collectées, formatées et téléchargées sur le système cible.

Un pipeline de données est davantage un protocole qui garantit que toutes les parties de la "machine" fonctionnent comme prévu.

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Désormais, vous savez ce qu'est un pipeline de données et à quoi ça sert. Grâce aux connaissances acquises sur cet article, vous pouvez optimiser l'architecture des pipelines de données de votre business en ligne.

Trouver et mettre en œuvre la bonne architecture de pipeline de données pour votre entreprise est extrêmement important pour votre succès en tant qu'entreprise.

Que vous choisissiez une approche continue, par lots ou hybride, vous souhaitez tirer parti d'une technologie capable d'automatiser et de personnaliser une solution pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise Web.

Peu importe la solution d'architecture que vous choisissez, il est primordial de travailler avec un proxy résidentiel pour optimiser ce processus.

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