Flux de données
Un flux de données est une série de tâches, de processus et d'étapes qui transforment des données brutes en informations significatives ou en résultats utiles. Il implique généralement la collecte, le traitement, l'analyse, la visualisation et l'interprétation des données. Les flux de données sont essentiels dans les domaines de la gestion des données des données tels que l'analyse des données.
Pourquoi les flux de données sont-ils importants ?
Les flux de données automatisent les processus d'entreprise en plusieurs étapes. Les flux de travail centrés sur les données, tels que les pipelines de préparation des données, rendent les données opérationnelles fraîches disponibles pour l'analyse des données.
L'utilisation d'une technologie d'intégration de données pour gérer les flux de travail vous permet d'augmenter le volume d'intégrations sans frais de gestion importants. Grâce à la numérisation des fonctions de l'entreprise, de nombreuses données sont disponibles pour support prise de décision fondée sur des faits. La plupart de ces données sont collectées dans des entrepôts de données et des systèmes de big data tels que les lacs de données. Les flux de données peuvent être utilisés pour rendre ces données exploitables.
Les modèles d'apprentissage automatique pilotés par l'intelligence artificielle (IA) peuvent fournir de nouveaux niveaux d'information, mais ils ont besoin de données propres pour fournir des résultats précis, de sorte qu'ils avantage également de flux de données automatisés.
Types de flux de données
Les types de flux de données ci-dessous peuvent être automatisés à l'aide d'une technologie d'intégration.
flux de données séquentiel
Un flux de données séquentiel consiste en une série d'étapes de préparation des données. Il peut s'agir, par exemple, d'appliquer un filtre, de transformer des données, de fusionner une source secondaire et de charger des données dans un entrepôt de données.
Machine à états
Dans un flux de données, l'état initial des données peut être marqué comme non séquentiel, et l'action peut être une opération de tri, aboutissant à un état final des données séquentiel.
Réglé par des règles
Un exemple de flux de données piloté par des règles est la limitation de l'analyse à des tranches d'âge. Dans ce cas, des règles peuvent être créées pour regrouper les valeurs d'âge dans des fourchettes distinctes afin d'en faciliter la visualisation et l'analyse.
Flux de données parallèles
Lorsque l'on traite de gros volumes de données, les opérations multithread sont utiles pour raccourcir les temps de traitement. Les données sources peuvent déjà être partitionnées sur la base de plages de valeurs, et le flux de travail s'exécute sur un cluster à plusieurs nœuds, ce qui facilite la parallélisation de l'opération en plusieurs threads afin de maximiser le débit.
flux de données Steps
Voici quelques étapes typiques d'un flux de données qui préparent les données pour l'analyse.
Connexion aux sources de données
Les données sources pour l'analyse peuvent provenir de systèmes opérationnels tels que la gestion de la relation client (CRM) et la gestion de la Chaîne d'approvisionnement (SCM), de journaux de sites web, de lacs de données et de flux de réseaux sociaux .
Acquisition de données
L'ingestion de données données ou l'extraction de données est réalisée par un script personnalisé, des outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) ou une solution d'intégration de données. Après l'extraction d'un système source, les fichiers de données sont stockés dans un dépôt tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données en vue d'une préparation ultérieure.
Filtrage
Les données non pertinentes pour une analyse peuvent être filtrées afin de réduire l'espace de stockage et les temps de transfert sur le réseau.
Fusions de données
Lorsque des éléments de données apparentés existent dans différents fichiers sources, ils peuvent être fusionnés. Cette étape peut également être utilisée pour supprimer les enregistrements en double.
Suppression des valeurs nulles
Les valeurs par défaut, l'extrapolation ou l'interpolation peuvent remplacer les champs nuls.
Transformation des données
Les incohérences dans les données, telles que l'épellation des noms des États ou l'utilisation de leurs abréviations, peuvent être rendues cohérentes à l'aide d'une approche fondée sur des règles.
Chargement des données
La dernière étape d'un flux de données consiste souvent à charger les données dans un dépôt données tel qu'un entrepôt de données.
Les avantages des flux de données
Voici quelques-uns des avantages des flux de données :
- L'automatisation des flux de travail permet de disposer d'un plus grand nombre de données opérationnelles pour support prise de décision.
- Les entreprises sont plus efficaces lorsqu'elles élaborent des flux de travail réutilisables qui peuvent être utilisés à plusieurs reprises dans le cadre de différents projets, tâches ou scénarios.
- Les flux de travail rendent les processus d'entreprise plus fiables car ils sont moins sujets aux erreurs que les processus manuels.
- Les flux de travail automatisés favorisent une meilleure gouvernance données, car les politiques peuvent être appliquées automatiquement.
- Les flux de données améliorent la qualité des données en supprimant les incohérences et les lacunes.
- Les résultats commerciaux sont plus prévisibles lorsque les décisions sont fondées sur une analyse solide des données.
La plateforme de données Actian et les flux de données
La plateforme de données Actian offre un emplacement unifié pour élaborer et maintenir tous les projets d'analyse. DataConnect, la technologie d'intégration de données intégrée, permet d'automatiser les flux de données. La technologie d'intégration des données réduit les coûts opérationnels en planifiant et en gérant les flux de données. La base de données Vector fait partie intégrante de la plateforme de données, fournissant des analyses à grande vitesse sans les réglages requis par les entrepôts de données traditionnels.
