Un flux de données est une séquence structurée de processus qui déplacent, transforment et gèrent les données de leur source à leur destination finale. Il définit la manière dont les données sont collectées, traitées, analysées et stockées, en garantissant l'efficacité, la précision et la cohérence. Les flux de données sont essentiels pour automatiser les tâches répétitives, intégrer de multiples sources de données et permettre une prise de décision fluide fondée sur les données. Qu'il soit utilisé pour l'informatique décisionnelle, l'apprentissage automatique ou le reporting, un flux de données efficace rationalise les opérations, réduit les erreurs et améliore la productivité globale.
La compréhension des flux de données est cruciale pour les organisations qui souhaitent exploiter tout le potentiel de leurs données.
Pourquoi les flux de données sont-ils importants ?
Les entreprises sont de plus en plus numérisées, ce qui rend les données opérationnelles facilement accessibles pour l'support décision en aval. L'automatisation des flux de données permet de préparer les données à l'analyse sans intervention humaine. La logique de flux peut être utilisée pour créer un traitement des données basé sur des règles métier, automatisant ainsi les processus manuels afin d'accroître l'efficacité de l'entreprise.
De plus en plus, les emplois sont définis par le rôle d'une fonction dans un processus d'entreprise. Des logiciels tels que Slack ont permis de généraliser les flux de travail au sein des entreprises. De même, les logiciels d'intégration de données ont permis une approche holistique de l'automatisation des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), des pipelines de données et des fonctions de préparation des données.
L'automatisation peut rationaliser les processus d'entreprise afin de sensibiliser aux problèmes et aux opportunités en temps quasi réel.
flux de données Classes
Les flux de données peuvent être classés selon les types suivants.
flux de données séquentiel
Un flux de données séquentiel est formé d'une seule série d'étapes, les données d'une étape alimentant la suivante.
Machine à états
Dans une machine à états, l'état initial est étiqueté et un processus est exécuté qui entraîne un changement d'état qui est également étiqueté de manière appropriée. Par exemple, l'état initial peut être tableau-données. Le processus peut être sum-data. La sortie serait étiquetée data-sum.
Réglé par des règles
Un flux de travail fondé sur des règles peut être utilisé pour catégoriser les données. Par exemple, une plage de valeurs donnée peut être classée comme faible, modérée ou élevée en fonction de la règle appliquée.
Flux de données parallèles
Les opérations à un seul fil peuvent être accélérées en les divisant en plus petits morceaux et en utilisant une configuration de serveur multiprocesseur pour exécuter chaque fil en parallèle. Cette méthode est particulièrement utile pour les volumes de données. Les threads peuvent être parallélisés sur un serveur SMP ou sur les serveurs d'un serveur en cluster.
flux de données Uses
Il existe de nombreuses raisons pour une entreprise d'utiliser des flux de données. Les exemples suivants en font partie :
- Recueillir les réactions du marché sur les campagnes de vente et de marketing afin de doubler les tactiques fructueuses.
- Analyser les ventes pour déterminer les tactiques ou les promotions qui fonctionnent le mieux en fonction de la région ou du profil de l'acheteur.
- Analyse du panier de la ménagère dans les points de vente pour obtenir des recommandations sur le réapprovisionnement des stocks.
- Établir des références sectorielles sur les réussites des clients afin de convaincre les prospects de suivre la même voie.
- Utilisez des flux de données pour transmettre des données d'apprentissage haute qualité à des modèles d'apprentissage automatique afin d'obtenir de meilleures prédictions.
- Recueillir et affiner les données du service desk afin d'améliorer la gestion des problèmes et de fournir un retour d'information à l'ingénierie en vue d'améliorations futures du produit.
flux de données Steps
Le flux de travail d'un pipeline de données comprendra probablement de nombreuses étapes de traitement décrites ci-dessous pour convertir une source de données brutes en une source prête pour l'analyse.
ingestion de données
Un flux de travail centré sur les données a besoin d'un ensemble de données sources à traiter. Cette source de données peut provenir de sources externes telles que les réseaux sociaux ou de systèmes internes tels que les ERP, les CRM ou les logfiles web. Dans une compagnie d'assurance, il peut s'agir des détails des polices d'assurance des bureaux régionaux qui doivent être extraits d'une base de données, ce qui constitue la première étape du traitement.
Masquage des données
Avant que les données ne soient transmises dans le flux de travail, elles peuvent être rendues anonymes ou masquées pour protéger la vie privée.
Filtrage
Pour que le flux de travail reste efficace, il peut être filtré pour supprimer toutes les données qui ne sont pas nécessaires à l'analyse. Cela permet de réduire l'espace de stockage en amont, les ressources de traitement et les temps de transfert sur le réseau.
Fusions de données
Une logique basée sur des règles de flux de travail peut être utilisée pour fusionner intelligemment plusieurs sources de données.
Transformation des données
Les champs de données peuvent être arrondis et les formats de données peuvent être uniformisés dans le pipeline de données pour faciliter l'analyse.
Chargement des données
La dernière étape d'un flux de données consiste souvent à charger les données dans un entrepôt de données.
Les avantages des flux de données
Voici quelques-uns des avantages des flux de données :
- L'utilisation de flux de données automatisés rend les données opérationnelles facilement disponibles pour support prise de décision sur la base d'informations récentes.
- Le développement de scripts de gestion des données manuelle gestion des données est évité grâce à la réutilisation de fonctions de traitement des données prédéfinies, ce qui libère un temps précieux pour les développeurs.
- Les processus de flux de données élaborés à l'aide d'une technologie d'intégration de données vendues sont plus fiables et moins sujets aux erreurs que les processus manuels ou élaborés en interne .
- La gouvernance données : les politiques peuvent être mises en œuvre dans le cadre d'un flux de données.
- Les flux de données automatisés améliorent la qualité globale des données en les nettoyant au fur et à mesure qu'elles progressent dans le pipeline.
- Une entreprise qui met à disposition des données à des fins d'analyse par défaut prend des décisions plus sûres parce qu'elles sont fondées sur des faits.
flux de données FAQs
Pour plus d'informations sur les flux de données, consultez les FAQ ci-dessous.
Que comprend un flux de travail typique de traitement des données ?
Un flux de travail typique de traitement des données implique la collecte de données brutes à partir de diverses sources, leur nettoyage et leur transformation afin d'en garantir l'exactitude, et leur structuration en vue de l'analyse. Ce processus comprend le traitement des valeurs manquantes, la suppression des doublons, la normalisation des formats et la résolution des incohérences. Une fois les données nettoyées, elles peuvent être enrichies en les fusionnant avec d'autres ensembles de données ou en appliquant des règles spécifiques à un domaine. Enfin, les données préparées sont stockées ou introduites dans des outils analytiques pour la visualisation, la production de rapports ou les applications d'apprentissage automatique.
De quels outils avez-vous besoin pour faire fonctionner un flux de données?
L'exploitation d'un flux de données nécessite des outils pour l'ingestion de données, la transformation, le stockage et l'automatisation. Les outils courants comprennent Apache Airflow, Talend et Informatica pour l'orchestration des flux, ainsi que SQL, Python ou R pour la manipulation des données. Les services basés sur le cloud comme AWS Glue, Google Dataflow et Microsoft Azure Data Factory aident à rationaliser le traitement et l'intégration des données. En outre, des outils de visualisation tels que Tableau ou Power BI permettent aux utilisateurs finaux d'interpréter les données traitées.
Quelle est la différence entre un ELT et un flux de données?
ELT (Extract, Load, Transform) est un type spécifique de flux de données qui charge d'abord les données brutes dans un système de stockage avant de les transformer pour l'analyse. En revanche, un flux de données est un concept plus large qui englobe divers processus de gestion des données, notamment le mouvement, la transformation, la validation et l'intégration. Alors que l'ELT est un pipeline structuré principalement utilisé dans les environnements big data et cloud, un flux de données peut impliquer de multiples étapes, outils et méthodologies au-delà de l'ELT. En fait, l'ELT n'est qu'une approche parmi d'autres dans le cadre plus large du flux de données.
Les flux de données peuvent-ils être automatisés ?
Oui, les flux de données peuvent être entièrement automatisés à l'aide d'outils d'orchestration des flux et de systèmes de planification. L'automatisation minimise l'intervention manuelle en déclenchant des processus de données sur la base de calendriers prédéfinis ou d'événements en temps réel. Cela garantit que les données sont collectées, traitées et livrées efficacement avec un minimum de retards et d'erreurs. Les flux de travail automatisés améliorent l'évolutivité et la fiabilité, facilitant la gestion de grands volumes de données dans différents systèmes.
Comment les flux de données améliorent-ils l'efficacité ?
Les flux de données rationalisent le traitement des données en automatisant les tâches répétitives et en réduisant les erreurs manuelles. Ils permettent une intégration transparente des données provenant de sources multiples, garantissant ainsi la cohérence et la fiabilité de la prise de décision. En structurant le flux de données, les organisations peuvent optimiser les performances, réduire le temps de traitement et améliorer l'accessibilité des données. En fin de compte, des flux de données bien conçus améliorent la productivité en permettant aux équipes de se concentrer sur l'obtention d'informations plutôt que sur la gestion manuelle des données.
La plateforme de données Actian et les flux de données
La plateforme de données Actian offre un emplacement unifié pour la création et la maintenance de tous les projets d'analyse. DataConnect, la technologie d'intégration de données intégrée, permet d'automatiser les flux de données et de réduire les coûts opérationnels en planifiant et en gérant les flux de données de manière centralisée. Toute défaillance dans le traitement des données est enregistrée et les exceptions sont levées pour garantir que les décisions reposent sur des données de haute qualité.
La base de données analytique Vector utilisée par la plateforme de données Actian permet des analyses à grande vitesse sans les réglages requis par les entrepôts de données traditionnels, grâce à l'utilisation de la technologie des requête parallèles et du stockage des données en colonnes.