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Pipeline Data Management 

Pipeline Data Management

Le volume, la variété et la vélocité des données augmentent année après année. Comme tous les autres composants des architectures Data, les pipelines de données ont beaucoup évolué pour prendre en charge les big data et être capable d’identifier, traiter et mettre à disposition des données qui sont dans des formats très différents, structurés, non structurés et semi-structurés.

Un pipeline de données prend en charge l’ingestion des différentes sources de données (collecte), comprend plusieurs étapes de traitement et de transformation, puis permet le flux des données vers la destination qui va les exploiter. L’ETL est une catégorie de pipeline de données dont la destination est généralement un data warehouse. Historiquement, il est utilisé pour le traitement par lots. Une nouvelle génération de streaming ETL prend aujourd’hui en charge les traitements temps réel. En fonction du lieu où sont traitées les données (dans le cloud par exemple), le débit attendu, les quantités et les types de traitements qui doivent être effectués, la nécessité ou pas qu’ils soient en continu, (…) ; Smartpoint vous recommande les outils les plus appropriés et met en place votre data pipeline.

Quelle que soit la source, un Data Pipeline permet de capter et de transformer les données dans un format cohérent pour qu’elles soient consommées par les utilisateurs ou les applications, au moment où ils en ont besoin. C’est un processus automatisé qui permet aussi de réduire drastiquement les risques d’erreur et de gagner du temps… car on réduit d’autant les manipulations de données.

Nabil NAGHBAL, Expert en intégration de données, Smartpoint

Nos consultants

Nos consultants vous aident à réconcilier des années de collecte de données de sources multiples, comme autant de référentiels jusqu’alors isolés et difficilement exploitables.

  • Préparation des données pour améliorer la qualité, la fiabilité, la protection (anonymisation)`et la gouvernance
  • Ingestion de données multi-sources via ETL ou pipeline de données dynamique (streaming) issues d’IoT, d’applicatifs ou de containeurs
  • Nettoyage, mapping et traitements (batch, temps réel, big data) pour les exploiter dans des data lakes, des data warehouses ou via des outils de Business Intelligence
  • Mise à disposition des données par API et des microservices réutilisables aux applications qui vont les utiliser (cloud, hybride, on premise)

Nos solutions technologiques

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