Comment créer des pipelines de données adaptatifs pour des analyses pérennes

Cet article est une contribution de notre communauté et a été édité par DataCamp pour plus de clarté et d'exactitude.

Envie de partager votre expertise ? Nous serions ravis de vous lire ! Proposez vos articles ou idées via notre formulaire de contribution communautaire.

De nombreuses organisations s'appuient aujourd'hui sur les données pour décider. Elles sont souvent collectées à partir de sources variées, sous des formats hétérogènes. Dans bien des cas, ces données sont stockées et transformées en silo, puis mobilisées pour répondre à des questions ponctuelles. À mesure que les entreprises adoptent une démarche fondée sur les données, les équipes data se heurtent à une question en apparence simple : pouvons-nous évaluer la performance de tous les clients de l'entreprise dans un espace centralisé ? (ou visualiser tous les points de données en un seul endroit ?)

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à réutiliser des techniques que vous maîtrisez déjà et à les assembler pour construire une solution qui permet d'y répondre.

Points clés à prendre en compte

Voici quelques concepts essentiels que nous explorerons dans la suite de l'article.

Data lake

Un vaste référentiel centralisé qui stocke des données structurées, semi-structurées et non structurées, à n'importe quelle échelle. Il offre une solution flexible et économique pour conserver de grands volumes de données de types divers, issues de multiples sources.

Contrairement aux systèmes de stockage traditionnels, un data lake ne requiert pas de modélisation en amont ni de schéma strict : les données y sont stockées telles quelles. Ces données brutes peuvent ensuite être traitées, analysées et transformées selon les besoins, en faisant une ressource précieuse pour la prise de décision basée sur les données et l'analytique avancée.

Vous pouvez comparer un data lake et un data warehouse dans un article dédié.

Data warehouse

Un data warehouse est un grand référentiel centralisé destiné à stocker et gérer des données structurées. Il est conçu pour la business intelligence, le reporting et l'analyse. Les entrepôts de données consolident des informations provenant de plusieurs bases, applications et systèmes, puis les transforment dans un format unifié et cohérent pour des requêtes et analyses efficaces.

Microservices

Les microservices sont une approche architecturale et organisationnelle où un logiciel est composé de petits services indépendants qui communiquent via des API bien définies. Ces services sont détenus par de petites équipes autonomes. Les architectures microservices facilitent la montée en charge et accélèrent le développement, favorisant l'innovation et réduisant le time-to-market des nouvelles fonctionnalités.

Construire un pipeline de données adaptatif

Cette démarche couvre la collecte, le stockage, le traitement, la construction de vues de staging et la production d'analyses à l'échelle.

Image par l'auteur

Étape 1 : collecte des données et prérequis

Dans cette phase initiale, il est essentiel de traiter quelques prérequis avant de se lancer. Examinez minutieusement l'origine et le mode de stockage des données pour bien comprendre leurs sources.

Définissez des stratégies efficaces pour rendre les données collectées exploitables et prêtes pour l'analyse. Le data wrangling joue un rôle clé pour fournir des données propres et utilisables, prêtes pour les traitements ultérieurs. Priorité également à une solution qui intègre sans couture les points de données issus de différents clients tout en préservant l'intégrité et la sécurité des informations.

Le guide de DataCamp, What is Data Analysis, détaille davantage ce processus.

Étape 2 : data lake et data warehouse

Les données sont collectées auprès de divers clients et regroupées dans des S3 Buckets (emplacements de stockage dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)), constituant un data lake où l'information demeure à l'état brut. L'étape suivante consiste à utiliser des processus Extract, Transform, Load (ETL) pour convertir ces données en un jeu structuré s'intégrant naturellement au data warehouse. Celui-ci devient alors un référentiel où schémas et données structurées sont organisés avec rigueur. Toutefois, les données de chaque client restent séparées, au sein de leurs silos respectifs dans l'entrepôt.

Image par l'auteur

Étape 3 : vue de staging (le cœur de l'opération)

Les vues de staging s'appuient sur les relations entre schémas, tables et colonnes dans le data warehouse. Elles offrent une vue métier simplifiée qui masque la complexité et garantit une compréhension cohérente des dimensions et des faits pour l'analyse. Tous les utilisateurs de l'entreprise accèdent ainsi à des données fiables, gérées de manière centralisée, pour obtenir des insights pertinents sur la performance selon différentes dimensions.

Au cœur de l'approche se trouve la création technique de ces vues de staging. Elles contiennent les calculs et attributs nécessaires au reporting et à l'analytique, rendant l'écosystème entier scalable. Toute nouvelle logique ou tout changement s'implémente à ce niveau.

Pour faciliter le diagnostic, les vues de staging sont créées par client et par indicateur de performance, ce qui permet d'identifier et de corriger les problèmes rapidement. Cette approche tranche avec une unique procédure stockée massive, qui rend l'identification des causes plus longue et complexe.

Grâce aux techniques de segmentation et d'agrégation, des indicateurs de performance de haut niveau sont produits à partir des données transactionnelles et de leur combinaison judicieuse. Chaque vue de staging embarque la logique de calcul et les dimensions nécessaires pour fournir la valeur attendue. Le processus est répété pour chaque client, générant une vue dédiée par indicateur et par client, tout en préservant la sécurité des informations sensibles.

Étape 4 : modélisation des données

À l'étape 3, nous avons consolidé toutes les données dans une vue maître unique. Cette vue maître sert de base pour créer des vues spécifiques à chaque client en appliquant des filtres sur des attributs qui leur sont propres. Le fait de regrouper l'ensemble des attributs dimensionnels clients au même endroit simplifie grandement la création de vues.

Par ailleurs, la vue maître peut stocker plusieurs années d'historique, tout en pouvant être restreinte facilement à quelques mois pour répondre aux besoins précis de chaque client. Cette flexibilité nous permet de livrer exactement les données attendues, pour une analytique plus pertinente et plus efficace.

Le modèle en étoile (modèle multidimensionnel utilisé pour organiser les données) est le modèle retenu. Il décompose efficacement l'information en deux composantes : la table de faits et les tables de dimensions.

Les données numériques de la table de faits se lient naturellement aux tables de dimensions via des clés primaires, créant des relations faciles à comprendre. Cette configuration permet d'exécuter des requêtes rapides et aisées, en filtrant et agrégeant selon différentes dimensions. L'analyse devient plus fluide, sans avoir à gérer des jointures complexes entre de multiples tables.

La structure dénormalisée du modèle en étoile garantit l'indépendance des tables de dimensions, avec à la clé des performances de requête très élevées. Le moteur de base de données récupère les données sans traitements lourds, ce qui améliore les temps de réponse, y compris pour les requêtes analytiques complexes.

En bref, le modèle en étoile est un allié de poids : il simplifie et accélère l'analyse des données. En organisant les données en tables de faits et de dimensions, il accélère les requêtes, fluidifie l'exploration et ouvre la voie à des insights utiles pour la décision.

Image par l'auteur

Efficacité et flexibilité

La vraie force de cette approche réside dans son efficacité remarquable et sa flexibilité inégalée. C'est ici que le concept de microservices est mis à profit.

Lorsque des changements sont nécessaires, qu'il s'agisse de recalculs ou de corrections de données, il suffit de mettre à jour la logique de l'indicateur de performance dans le script de staging. Ce processus transforme également le diagnostic et les modifications en tâches fluides et ultra-rapides, réduisant drastiquement les interruptions potentielles.

Pour saisir toute la portée de cette approche, imaginez qu'un indicateur de performance d'un client présente une valeur incohérente. Avec une méthode traditionnelle, il faudrait engager une longue traque de la cause racine, impliquant recalculs, relances de code et validations successives.

Avec l'approche actuelle, on gagne un niveau d'efficacité sans équivalent et on rationalise le diagnostic.

Nous pouvons désormais identifier rapidement l'indicateur précis à l'origine de l'écart, examiner sa logique en détail et valider sans délai la table de calculs associée. Résultat : l'origine des erreurs se détecte aisément et les correctifs s'appliquent avec une grande rapidité. Grâce à cette méthode, le temps de résolution est considérablement réduit : nous passons moins de temps sur des étapes longues et fastidieuses, et plus sur la correction effective des problèmes.

Application et reporting

Pour évaluer les niveaux de performance — qu'ils soient satisfaisants, insuffisants ou à améliorer — nous nous appuyons sur des objectifs. Pour cela, on peut développer une interface applicative reliée à la table maître. Cette interface conviviale recueille, au niveau des attributs, les objectifs saisis par les utilisateurs et les stocke dans une table dédiée. En reliant la table maître à une application qui accepte des entrées directement basées sur les données du data warehouse, on démontre le potentiel fondamental de cette approche pour bâtir des solutions.

La table des objectifs est ensuite combinée avec la table Performance Master, offrant une vue holistique des indicateurs de performance et de leurs objectifs respectifs. Cette intégration permet de mesurer précisément l'atteinte des cibles.

Construire des rapports à partir de ces données vient compléter la solution, en fournissant des insights puissants pour guider la décision.

Conclusion

L'approche décrite permet de rassembler toutes les données et ouvre la voie pour répondre à la grande question : pouvons-nous évaluer la performance de tous les clients de l'entreprise en un lieu centralisé ?

Et ce n'est pas tout ! Cette solution n'est pas un projet éphémère : c'est une base robuste et pérenne qui ouvre de nombreuses perspectives. Imaginez plusieurs rapports s'appuyant tous sur ce socle commun.

Vient ensuite l'étape stimulante : transmettre ce savoir pour constituer un collectif de professionnels capables d'en exploiter tout le potentiel. Construire une solution ne suffit pas : pour la rendre vraiment scalable et durable, il faut autonomiser les équipes et développer la culture des données nécessaire pour faire tourner cette mécanique sans faille.

À l'image de la méthodologie Six Sigma, qui vise l'amélioration continue des processus, nous perfectionnons sans cesse nos pratiques, rationalisons les flux et veillons à maintenir ce niveau d'exigence.

En somme, nous ne bâtissons pas seulement une solution : nous enclenchons une transformation qui portera le progrès et l'excellence pour les années à venir.

Bien souvent, les questions les plus simples exigent une infrastructure data sophistiquée. La data science, au fond, consiste à exploiter les données pour avoir un impact réel sur votre organisation. Avec cette solution puissante entre vos mains, vous pourrez libérer tout le potentiel de vos données et générer une transformation tangible.

Prêt à aller plus loin en data engineering et analytique ? Inscrivez-vous au cours Streamlined Data Ingestion with pandas de DataCamp pour acquérir des compétences pratiques en optimisation de la collecte, de l'ingestion et de la transformation des données. Vous pouvez aussi découvrir le parcours de carrière Data Engineer in Python pour développer les compétences recherchées par les entreprises et, quand vous serez prêt, passer la Data Engineer Certification.