Qu'est-ce qu'un pipeline de données ? De l'ETL aux plateformes de données modernes.

La plupart des organisations produisent des données dans des dizaines de systèmes différents. Les fiches clients vivent dans un CRM, les données financières dans le logiciel de comptabilité, les données opérationnelles dans les applications internes, et de nouvelles informations arrivent en continu via des API et des plateformes tierces.

Un pipeline de données est le processus qui rassemble tout cela. Il extrait les données de leur source, les prépare pour l’analyse et les met à disposition des personnes et des systèmes qui en ont besoin : tableau de bord, modèle d’IA ou autre application métier.

Chaque pipeline a ses particularités, mais tous suivent le même schéma général.

L’objectif n’est pas simplement de déplacer des données d’un endroit à un autre. C’est de transformer l’information collectée par différents systèmes en quelque chose que les équipes peuvent utiliser pour décider ou pour automatiser leur travail.

Deux termes reviennent souvent dès qu’on parle de pipelines de données : ETL et ELT.

ETL signifie Extract, Transform, Load (extraire, transformer, charger). Traditionnellement, les données étaient transformées avant d’être chargées dans une base de reporting.

Les plateformes modernes privilégient plutôt l’ELT. Les données sont extraites de la source, chargées dans un data lake ou un entrepôt de données, puis transformées ensuite.

Ce changement reflète le fonctionnement des plateformes de données actuelles. Le stockage est devenu relativement peu coûteux : il est donc raisonnable de conserver d’abord les données brutes et d’appliquer les transformations plus tard, au fil de l’évolution des besoins de reporting.

Se connecter à une source de données n’est plus la partie difficile.

La plupart des applications courantes disposent déjà d’API, et des outils comme Airbyte, Fivetran, ou même les assistants de code IA peuvent générer l’essentiel du code d’extraction avec très peu d’effort.

Ce qui exige encore de l’ingénierie, c’est la logique métier.

Ces règles sont propres à chaque organisation, et c’est là que se concentre l’essentiel de la personnalisation.

C’est aussi là que les couches de données bronze, silver et gold prennent tout leur sens. Les données brutes sont conservées, nettoyées pour devenir plus fiables, puis transformées en jeux de données prêts pour le reporting, sur lesquels l’entreprise peut s’appuyer.

Tous les pipelines n’ont pas besoin de se mettre à jour en temps réel.

L’une des décisions de conception les plus courantes consiste à choisir la fréquence à laquelle les nouvelles données doivent être traitées.

Pour beaucoup d’organisations, un traitement par lots quotidien est largement suffisant.

Si les rapports ne sont consultés qu’une fois par jour, le matin, actualiser les données toutes les heures ajoute généralement du coût sans apporter beaucoup de valeur.

Le streaming devient utile lorsque les données doivent être traitées en continu, par exemple toutes les quelques minutes ou après un certain nombre d’événements. Le temps réel va encore plus loin : l’information est mise à jour à chaque événement.

Un compte bancaire en est un bon exemple. Quand vous payez avec votre carte, votre solde se met à jour immédiatement. Attendre la fin de la journée ne serait pas viable, car le système doit connaître le montant disponible avant la transaction suivante.

Certaines entreprises ajustent aussi la vitesse de traitement de leurs données pendant les périodes de forte activité. Un e-commerçant peut se contenter d’un reporting quotidien la majeure partie de l’année, puis accélérer la fréquence de traitement lors d’événements comme le Black Friday, quand l’activité commerciale évolue beaucoup plus vite.

Il n’existe pas une seule « meilleure » architecture de pipeline.

La bonne conception dépend de l’entreprise, des systèmes concernés et de la rapidité avec laquelle les équipes ont besoin de l’information.

Pour beaucoup d’organisations, le plus grand défi n’est pas de déplacer les données. C’est de décider comment les structurer, quelles règles métier appliquer et à quelle fréquence les mettre à jour.

Ce sont ces décisions qui transforment un ensemble de systèmes cloisonnés en une plateforme de reporting sur laquelle on peut compter.

Jinka fournit des services de data engineering et d’infrastructure analytique à des clients en Amérique du Nord, en Europe et en APAC. Cet article se veut un panorama général et ne constitue pas un conseil d’implémentation spécifique.