Introduction à l’orchestration des données : processus et avantages

Piloter une entreprise performante suppose de collecter des données, d’identifier les incohérences, de les traiter, de stocker les données sur une plateforme intégrée, puis de les exploiter pour prendre des décisions éclairées.

Mais imaginez réaliser toutes ces tâches manuellement à chaque nouveau projet. Plus de 40 % des salariés consacrent au moins un quart de leur semaine de travail à la collecte et à la saisie de données. Il n’est donc pas surprenant de voir apparaître des erreurs de saisie ou des problèmes de corruption au passage.

C’est là que l’orchestration des données prend tout son sens. Cet article explique précisément ce qu’est l’orchestration des données et pourquoi elle est essentielle. Nous verrons également quelques outils d’orchestration populaires pour vous aider à démarrer.

Qu’est-ce que l’orchestration des données ?

L’orchestration des données est une méthode ou un ensemble d’outils qui pilotent les activités liées aux données. Parmi ces tâches : la collecte, les contrôles de qualité, les déplacements entre systèmes, l’automatisation des workflows, et bien plus.

En bref, l’orchestration des données consiste à combiner, préparer et mettre à disposition pour analyse des données isolées et réparties sur différents emplacements.

Les data engineers n’ont plus besoin d’écrire des scripts sur mesure pour les tâches ETL. Les outils d’orchestration se chargent de collecter et d’organiser les données pour les rendre immédiatement accessibles aux outils d’analytique.

L’orchestration simplifie les choses en :

• Unifiant des sources de données hétérogènes
• Exécutant les événements des workflows dans le bon ordre
• Transformant les données au format souhaité
• Automatisant les flux de données entre diverses plateformes de stockage

Pourquoi l’orchestration des données est-elle importante ?

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Avant l’orchestration, les data engineers devaient extraire manuellement des données non structurées depuis des API, des feuilles de calcul et des bases de données. Ensuite, ils nettoyaient ces données, en standardisaient le format, puis les envoyaient vers les systèmes cibles. ⁤⁤

Selon une étude récente, 95 % des entreprises jugent ce processus difficile, en particulier avec des données non structurées. L’orchestration des données permet toutefois d’automatiser ces tâches. Le processus prend en charge le nettoyage et la préparation des données et garantit le bon enchaînement des flux entre systèmes.

Nous savons que l’orchestration centralise les données. Mais que faire si vous ne pouvez pas investir dans un système de stockage unique et massif ? Dans ce cas, l’orchestration facilite la récupération des données à leur source, souvent en temps réel. Autrement dit, vous n’avez pas besoin d’un entrepôt géant unique.

L’orchestration améliore aussi la qualité des données. Prenez la transformation : cette étape vise à convertir les données dans un format standard, en assurant cohérence et exactitude dans tous les systèmes concernés.

Autre atout majeur : sa capacité à gérer et traiter les données en temps réel. Tarification dynamique, trading et prédiction boursière, analyse des comportements clients… autant de domaines qui exigent du temps réel et que l’orchestration vient simplifier.

Enfin, l’orchestration est indispensable pour celles et ceux qui gèrent du big data et des flux fréquents, notamment dans les entreprises multi-systèmes de stockage.

Comment fonctionne l’orchestration des données

Trois étapes principales : collecte, préparation et activation. Voyons-les en détail.

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Collecte et préparation des données

Des données prêtes à analyser ne sortent pas toujours toutes faites d’un fichier CSV. Il faut d’abord réunir des données brutes issues de sources variées : sites web, API, bases de données.

La première phase d’orchestration consiste donc à collecter ces données, à en vérifier l’intégrité et l’exactitude, puis à les préparer pour l’étape suivante.

Transformation des données

Différents systèmes peuvent représenter un même champ de données de manières différentes. Par exemple, votre logiciel de gestion de la relation client (CRM) stocke peut-être les identifiants clients en nombres, tandis que la base Finance les enregistre en chaînes de caractères.

Pour éviter ces incohérences, les outils d’orchestration emploient des transformateurs qui standardisent le format et garantissent des données fiables et cohérentes.

Activation des données

Dernière étape : mettre les données au service des opérations. Les données « activées » sont des données affinées, prêtes à l’emploi pour les équipes ou les outils d’analyse.

Vous pouvez les analyser pour détecter des motifs, des tendances et des enjeux au sein de vos équipes marketing, finance, ventes et support client.

Ces enseignements vous permettront de concevoir des contenus personnalisés, de proposer des offres tarifaires sur mesure et d’offrir un service premium à des audiences ciblées.

Points clés à considérer pour l’orchestration

L’orchestration ouvre de nombreuses possibilités d’organisation et d’analyse des données. Voici quelques axes que l’orchestration vient fluidifier :

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Automatisation

La vocation première de l’orchestration est d’automatiser les tâches liées à la gestion de volumes importants. En intégration de données, par exemple, les outils d’orchestration automatisent la collecte et la consolidation depuis de multiples sources.

Lors de la transformation, ils convertissent des formats hétérogènes vers un format unique et cohérent. Ils automatisent aussi la circulation des données entre systèmes et pipelines.

En somme, l’orchestration automatise la mise en commun des données, leur standardisation, leur nettoyage pour l’analyse, et le maintien de leur qualité.

Intégration des données

L’intégration consiste à regrouper des données réparties sur plusieurs emplacements dans un référentiel central afin d’obtenir une vue unifiée. L’orchestration facilite cette démarche en collectant les données à intervalles réguliers ou selon des déclencheurs définis.

Par exemple, vous pouvez configurer une règle pour récupérer et intégrer automatiquement les données dès qu’une mise à jour intervient dans le pipeline.

Gestion des flux de données

L’orchestration automatise les workflows en planifiant les tâches à travers les pipelines. Elle assure le bon enchaînement des opérations et le flux des données entre systèmes.

Comment garantir le bon ordre d’exécution ? Les outils d’orchestration permettent de définir des déclencheurs personnalisés pour planifier les tâches.

Par exemple, vous pouvez imposer une séquence fixe (pipeline 1, puis 2, puis 3) ou définir des conditions : si les données respectent tel critère, passer au pipeline 2, sinon diriger vers le pipeline 3.

Gouvernance des données

La gouvernance des données vise à garantir disponibilité, qualité et sécurité des données de l’organisation, selon des exigences qui varient selon le secteur, le domaine et la localisation.

Par exemple : n’extraire et ne conserver que les données nécessaires, puis les supprimer après usage peut constituer une règle de gouvernance.

L’orchestration suit la traçabilité : source des données, contenu stocké, transformations opérées tout au long du cycle de vie. Ces journaux facilitent la conformité aux politiques et réglementations telles que le RGPD et le CCPA.

Validation des données

L’orchestration valide régulièrement la qualité et l’exactitude de vos données. Certains outils intègrent des validateurs pour des contrôles de base.

Par exemple, un validateur de type de données vérifie que les valeurs de la colonne « nom » sont bien stockées en type chaîne. Les outils permettent aussi de définir des règles de validation sur mesure.

Mettre en œuvre l’orchestration des données

Nous avons vu le fonctionnement général. Voici comment lancer la démarche et des conseils pour choisir l’outil adapté.

Planifier et évaluer vos besoins

Première étape : définir vos objectifs. Que souhaitez-vous accomplir ? Planifier des workflows, unifier les données, maintenir leur qualité ?

Commencez par évaluer votre infrastructure actuelle, repérer les incohérences, identifier les tâches les plus chronophages et mesurer la facilité d’accès aux données par vos équipes et outils d’analyse. Est-ce simple ou rencontrez-vous des obstacles ?

Recensez ces irritants et définissez les objectifs d’orchestration qui y répondent.

Choisir les bons outils

Une fois les objectifs clarifiés, identifiez les outils capables d’implanter l’orchestration dans vos systèmes. Quelques critères pour orienter votre choix :

• Optez pour un outil flexible, propice aux mises à jour et déploiements futurs.
• Comme vous devez gérer des données multi-sources, assurez-vous que l’outil s’intègre bien à vos entrepôts, plateformes d’analytique, pipelines, etc.
• Pensez à la croissance de votre activité : choisissez un outil qui saura monter en charge.
• Une interface conviviale avec des éditeurs intégrés facilite la conception de workflows, la planification, la gestion des accès, et plus encore.

Défis courants de l’orchestration des données

L’orchestration s’impose pour accélérer et planifier de nombreuses tâches data. Mais elle apporte son lot d’avantages… et de défis.

Voici quelques points de vigilance lors de sa mise en place.

• Sécurité : à mesure que les données circulent dans le processus, mettez en place des mesures telles que le chiffrement SSL/TLS, des contrôles d’accès, l’authentification multifacteur, etc.
• Streaming en temps réel : la demande de données en temps réel augmente. Votre orchestration doit donc acheminer rapidement les données entre pipelines avec une latence minimale.
• Gestion des ressources : en exécution parallèle, plusieurs processus peuvent réclamer les mêmes ressources de calcul ou la même infrastructure. Prioriser les tâches et allouer les ressources au bon moment peut s’avérer délicat.
• Compétences : il vous faudra recruter ou former des professionnels des données expérimentés pour installer et configurer outils et méthodes d’orchestration.
• Silos de données : il est courant que les données Finance ne soient pas accessibles au Marketing, et que les RH ne partagent pas avec la Tech. Ces accès limités freinent les interactions entre pipelines de données.

Stratégies pour une orchestration efficace

Cas d’usage de l’orchestration des données

Toutes les entreprises orientées données utilisent aujourd’hui des outils et techniques d’orchestration pour gérer efficacement le big data. Quelques exemples :

Environnements hybrides

Beaucoup d’organisations disposent de données dans le cloud et de ressources de calcul sur site — ou l’inverse. Des délais apparaissent car les outils on‑premise doivent interagir avec les données hébergées. L’orchestration comble cet écart en facilitant la communication et la coopération comme si tout évoluait dans le même environnement.

Streaming en temps réel

80 % du temps de visionnage de Netflix provient de son système de recommandation. Ce système s’appuie sur Netflix Maestro, un orchestrateur de workflows qui exécute des traitements de données à très grande échelle.

E‑commerce

Lorsque les données de comportement client, d’inventaire, de transactions financières, d’affichages publicitaires et de recommandations produit sont éparpillées, il est difficile d’en tirer des enseignements. Les acteurs du e‑commerce utilisent donc l’orchestration pour unifier ces données et dégager des insights actionnables.

Panorama des outils d’orchestration populaires

Les outils d’orchestration automatisent et rationalisent les tâches associées à l’orchestration des données. De la collecte à l’activation, ils réduisent les erreurs humaines et améliorent l’efficacité et la vitesse.

L’offre est pléthorique ; nous avons sélectionné pour vous quelques outils phares :

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Apache Airflow

Apache Airflow est un outil open source pour créer, planifier et superviser des workflows ou pipelines en Python. Les workflows y sont modélisés sous forme de graphes acycliques orientés (DAG) afin d’organiser les tâches et leurs dépendances.

Décryptage des DAG :

• Orienté : les tâches sont reliées selon un chemin défini. Par exemple, la tâche 1 dépend de la tâche 2 : elle ne s’exécute qu’après la fin de la tâche 2.
• Acyclique : absence de boucles dans les dépendances. Si la tâche 1 dépend de la tâche 2 et la tâche 2 de la tâche 1, on crée une boucle sans fin. L’architecture évite ces situations pour garantir l’exécution fluide.

Grâce à une interface simple, vous pouvez naviguer rapidement entre les DAG et suivre l’état et les journaux des tâches.

Prefect

Prefect est un autre outil d’orchestration basé sur Python pour construire et automatiser des workflows entre pipelines de données. Avec Prefect, vous décomposez des enchaînements complexes en sous‑flux organisés.

Prefect permet l’exécution de tâches à l’exécution (runtime), le pilotage de workflows en environnements hybrides, la mise en cache de résultats fréquemment produits, et plus encore.

Keboola

Une plateforme cloud pour concevoir et exécuter des pipelines sans effort. Les extracteurs Keboola permettent de récupérer des données depuis n’importe quelle source et de les charger facilement dans la plateforme. Une fois ingérées, vous utilisez les transformations de l’outil pour les standardiser.

Le composant « Applications » de Keboola exécute des tâches poussées de manipulation et de transformation des données.

Dragster

Dragster est un orchestrateur open source qui simplifie la création et la maintenance des pipelines. Inspiré d’Airflow, il permet de créer des DAG de workflows via un langage spécifique au domaine (DSL) en Python.

Les développeurs peuvent ainsi définir aisément leurs dépendances et transformations.

Conclusion

L’orchestration des données simplifie la construction de workflows automatisés en prenant en charge la collecte, la transformation et les transferts nécessaires au maintien des pipelines. Les entreprises gèrent ainsi plus facilement le big data, exécutent des tâches ETL et montent en puissance sur les déploiements ML.

Dans ce tutoriel, nous avons passé en revue l’essentiel pour démarrer avec l’orchestration, une pratique largement adoptée par les data engineers. Pour aller plus loin :

• Introduction to Data Pipelines
• Introduction to Airflow in Python
• Understanding Modern Data Architecture