La croissance des données est le résultat direct de la popularité du World Wide Web. L’augmentation du trafic sur les sites Web et les applications Web fait également partie des facteurs. La collecte de données Web a commencé comme un instrument de débogage des applications Web en analysant les fichiers journaux et les sorties erronées. Cependant, cela ne s’est pas limité à cela, car les gens ont commencé à soumettre des informations en ligne en remplissant des formulaires d’inscription ou via de simples interactions Web.
Au cours des années 1990, les organisations ont commencé à réaliser le potentiel de ces données, à explorer d’autres points de contact et à les utiliser pour prendre des décisions commerciales. C’est alors que l’ère des données a commencé. L’époque dans laquelle nous vivons aujourd’hui. Mais rien de tout cela n’a été aussi simple. Les données et leurs processus ont subi d’importantes transformations au fil des ans, chacune d’entre elles étant une exigence de modernisation.
Dans cet article, nous discuterons des systèmes de bases de données conventionnels, des infrastructures de Big Data et de l’importance des pipelines ETL. Nous parlerons également de l’état actuel de la génération de données et de la nécessité d’un traitement et d’une analyse en temps réel. Enfin, nous aborderons l’importance de la sécurité des données et des pipelines ETL dans les applications avancées telles que l’apprentissage automatique.
Commençons par discuter de l’idée derrière la base de données relationnelle, qui a été la principale infrastructure de stockage pendant de nombreuses années.
ETL : Quoi et pourquoi ?
ETL signifie Extraction, transformation et chargement.
Ces trois termes décrivent l’ensemble du cycle de vie des données depuis leur génération jusqu’à leur stockage final dans une infrastructure sécurisée.
Un point de données commence son parcours à partir de la source à partir de laquelle il est chargé. Ces données sont ensuite placées dans un base de données intermédiaire où il va sous nécessaire métamorphoses. Ces transformations incluent la correction des métadonnées et la suppression des doublons. Enfin, il est déplacé vers le serveur central, où plusieurs utilisateurs peuvent y accéder et l’utiliser à différents endroits.
Les organisations se sont de plus en plus appuyées sur les données pour obtenir des informations et prendre des décisions commerciales essentielles au cours de la dernière décennie. Les sources et le volume croissants de données ont entraîné le remodelage de l’infrastructure de stockage des données. Pour faire face à l’augmentation du trafic, les entreprises informatiques sont passées de la maintenance des bases de données aux entrepôts de données et maintenant aux lacs de données. Pourtant, une chose qui est restée constante parmi tout cela est le modèle ETL.
ETL pour SGBDR
UN Système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) est une collection de programmes qui aident à administrer et à maintenir toutes les bases de données organisationnelles.
Semblable à un simple SGBD, RDBMS stocke les données sous forme de tables. Ce dernier offre un avantage supplémentaire en permettant aux utilisateurs de créer des relations entre des tables contenant des données générées à partir de modules similaires.
Ceci est particulièrement utile en raison du volume considérable de données générées quotidiennement. Le stockage de ces données dans une seule table entraîne des problèmes de stockage, de duplication et de performances des requêtes. Un SGBDR est une infrastructure hautement optimisée qui peut générer des données en reliant plusieurs tables, en particulier lors des exécutions Adhoc et des tâches planifiées.
L’avènement du RDBMS a résolu les problèmes de performances et de structuration des données, mais a constitué un défi pour les ingénieurs de bases de données. En raison de la complexité supplémentaire de plusieurs tables et relations, la construction de pipelines ETL était difficile. Un pipeline ETL traditionnel suit les étapes suivantes.
- Connectez le système de base de données à toutes les sources de données disponibles.
- Chargez les données dans une zone de transit.
- Appliquer les transformations et traitements pertinents aux données.
- Transférez les données nettoyées vers la base de données centrale.
Le défi ici est de traiter avec soin les données de chaque source. En effet, différents points de contact nécessitent des pipelines distincts et des méthodologies de traitement uniques. Toutes les tables doivent avoir un schéma bien défini et être facilement accessibles à tous les membres autorisés. Les processus ETL nécessitent également des tests constants pour garantir la qualité des données. Ces tests sont principalement effectués manuellement, ce qui les rend très laborieux et laisse place à l’erreur humaine.
Les ingénieurs ont donc fait ce qu’ils font toujours. Automatisation.
Laissez faire la machine
De nombreux outils d’automatisation ETL sont disponibles aujourd’hui et gèrent le cycle de vie des données. Un outil d’automatisation ETL élimine le besoin de codage manuel. Au lieu de cela, il fournit un moyen pratique de concevoir, d’exécuter et de surveiller les performances des workflows d’intégration ETL. L’utilisation de tels outils garantit des processus fluides et une qualité de données constante et soulage les ingénieurs de données. Certains outils ETL standard incluent :
L’automatisation aide à rationaliser les processus, mais un autre problème nécessite une attention particulière. Vous avez de bonnes affaires en cours, ce qui signifie que vos données ne cessent de croître. Avec des applications plus importantes, les informations sont généralement dispersées sur plusieurs serveurs à plusieurs endroits. Maintenant, ce n’est pas utile ! Se connecter à différents serveurs chaque fois que vous voulez un ensemble de données précieux serait très gênant. Alors les ingénieurs ont pensé, ne serait-ce pas cool si toutes ces données pouvaient arriver à un seul endroit, un entrepôt, c’est exactement ce qu’ils ont fait.
Construire des entrepôts
Un entrepôt de données contient toutes les données provenant d’une organisation et de sources externes. Il agit comme un point d’accès unique pour vos besoins en données. Il améliore également la vitesse et l’efficacité de l’accès aux ensembles de données et permet aux décideurs d’entreprise de générer plus facilement des informations.
Le modèle de conception ETL pour un entrepôt ne s’éloigne pas beaucoup d’une base de données ordinaire. Suivant le même pipeline, les systèmes de gestion de base de données exécutent des tâches planifiées sur plusieurs serveurs. Ils chargent les données par lots conformément aux règles et clauses définies.
Toutes les données sont d’abord acheminées vers la base de données intermédiaire, qui est normalisée pour garantir un format cohérent dans tout l’entrepôt. Une fois la normalisation et les contrôles de qualité terminés, les données de plusieurs tables sont jointes en fonction des besoins de l’entreprise et transférées vers l’entrepôt.
Construire un entrepôt de données offre plusieurs avantages à une organisation :
- La cohérence des données: Il crée une norme pour le format des données dans toute l’entreprise. Cela permet aux employés de l’intégrer plus facilement dans leur cas d’utilisation métier.
- Point de vue unique : Il offre aux chefs d’entreprise une vue unique de l’ensemble de l’organisation. Ils peuvent interroger les données de leur choix quand ils le souhaitent à des fins d’analyse ou à d’autres fins.
- Fait tomber les silos : Les silos de données au sein d’une organisation agissent comme un obstacle au fonctionnement de l’entreprise. Les entrepôts de données unifient toutes les données, ce qui permet à plusieurs équipes d’observer et d’analyser plus facilement les données de différentes parties de l’organisation.
Nous avons donc une automatisation ETL et des entrepôts. Est-ce tout? Si seulement c’était si simple. Jusqu’à présent, les organisations ne s’intéressaient qu’aux données relationnelles (dans des tableaux), mais il y avait bien d’autres pistes à explorer. Cela a amené de nouveaux défis, tels que le volume et le type de données. Les données sont générées en grande quantité, et tout cela n’est pas structuré.
Où RDBMS échoue
Les systèmes de bases de données conventionnels sont conçus pour gérer uniquement des données structurées. Les données structurées font référence à un groupe d’informations où chaque point de données a un format défini. Ici, plusieurs points de données peuvent être liés les uns aux autres, comme dans les tableaux.
Cependant, les données sont générées par le biais d’images, de vidéos, de clips audio et de fichiers texte. Ces données sont appelées données non structurées. Elles contiennent des informations essentielles pour les entreprises et nécessitent une base de données spécialisée structurée et un modèle de conception ETL pour l’ingestion. C’est ainsi que le concept de Big Data a été introduit.
Big Data : allez grand ou rentrez chez vous
Les géants de l’entreprise tels que Google ou Microsoft génèrent des données sur de nombreux fronts. Par exemple, ils traitent le trafic des utilisateurs du site Web et les téléchargements d’images et de vidéos sur les plates-formes cloud. Ils aident également à diffuser des flux audio et vidéo lors des diffusions en direct.
Toutes ces informations sont un cauchemar à gérer pour les bases de données traditionnelles, c’est pourquoi les ingénieurs ont imaginé l’infrastructure Big Data. Le Big Data permet aux utilisateurs de vider toutes leurs données dans un lac de données central. Cela se fait à l’aide de divers outils, de différents pipelines et de techniques informatiques multi-nœuds, mais nous en reparlerons plus tard.
Le Big Data est un concept relativement récent défini par les concepts suivants :
- Volume: Les données sont générées en téraoctets chaque jour. Les concepts de Big Data se spécialisent dans le traitement de telles quantités en vrac.
- Rapidité: L’utilisation des appareils IoT augmente de façon exponentielle. Avec plus d’appareils et donc plus d’utilisateurs, les gens interagissent en ligne chaque seconde, ce qui signifie que les données sont générées chaque seconde. Les infrastructures de Big Data utilisent des pipelines ETL robustes spécialement conçus pour gérer de tels cas.
- Variété: Les données varient en types, y compris les informations structurées, semi-structurées et non structurées.
- Véracité: Avec la multiplicité des sources de données et le volume et la vitesse de génération, il est vital de garantir l’exactitude des données et de maintenir leur qualité tout au long du cycle de vie. Le Big Data nécessite une attention particulière à l’exactitude et à la qualité, car si des données erronées pénètrent dans le lac, il devient difficile de les déboguer.
- Variabilité: Les données peuvent être utilisées pour plusieurs applications, telles que l’analyse du trafic utilisateur, la prédiction du taux de désabonnement ou l’analyse des sentiments.
La règle générale est que si les exigences de votre entreprise et l’état des données remplissent les conditions ci-dessus, vous avez besoin d’un modèle ETL différent. De nombreux fournisseurs de cloud, dont AWS et Azure, proposent des services pour créer des lacs de données.
Ces services offrent une configuration fluide et une interface facile à gérer ; Cependant, Apache Hadoop reste l’outil de création de lac de données le plus courant.
Apache Hadoop est une architecture de lac de données fournie avec de nombreux outils qui facilitent l’ingestion de données, le traitement, la création de tableaux de bord, l’analyse et l’apprentissage automatique.
Certains de ses composants clés sont :
HDFS
Le Système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) est un système de stockage spécialisé pour Hadoop. HDFS stocke les données de manière tolérante aux pannes en les répliquant sur plusieurs nœuds. Cela permet une protection contre la perte de données en cas de défaillance de l’un des nœuds. HDFS offre également une intégration facile avec des outils tels que Spark pour les processus de données.
Sqoop
HDFS n’est qu’un système de fichiers et nécessite un pipeline ETL pour collecter et stocker des données. apache Sqoop permet aux utilisateurs de se connecter à…