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Mettre en place un Data Pipeline efficace

Qu’est-ce qu’un Data pipeline ? 

Un Data pipeline est un ensemble d’éléments de traitement de données connectés en série, où la sortie d’un élément est l’entrée du suivant. Les pipelines de données se composent de trois éléments clés :

  • une ou plusieurs sources de données
  • une ou plusieurs étapes de traitement
  • une ou plusieurs destinations.

Les éléments d’un pipeline peuvent être exécutés en parallèle ou en différentes séquences temporelles. 

Les pipelines de données impliquent souvent de nombreuses parties prenantes, partageant des responsabilités et ayant un rôle désigné pour garantir un traitement de données de bonne qualité et sans faille.

Pourquoi mettre en place un Data pipeline ? 

L’objectif du Data pipeline est de pouvoir répondre avec efficacité et agilité aux enjeux business de votre entreprise. Une fois les données centralisées dans votre Data Lake, vos équipes marketing et data peuvent directement et facilement commencer à traiter les données brutes, les nettoyer, les réconcilier, les transformer, et même appliquer des modèle de  Machine Learning, à des visées d’analyses, de visualisations ou  d’activations marketing avancées.

Ainsi, vous le pipeline vous permettra de répondre à des besoins complexes du business, auxquels des outils basiques ne pourraient pas répondre.

Quels outils utiliser pour mettre en place un Data pipeline ? 

L’utilisation de Notebooks est une solution viable pour mettre en place votre pipeline. En effet, les instances notebooks s’intègrent facilement dans l’architecture cloud de l’entreprise et permettent une grande flexibilité.

Dans les notebooks (Jupyter, Datatab, etc), il est possible d’utiliser les langages SQL, et Python, et des librairies telles que pandas ou scikit learn.

Ces pipelines peuvent ensuite être automatisés de façon simple et efficace pour permettre un traitement de données quotidien, hebdomadaire ou encore mensuel, en fonction du besoin business évidemment.

Guillaume Coulomb
Co-founder @On train

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