Nos practices

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

Les news

differences choisir databricks snowflake

Data Cloud Platforms, comparatif entre Snowflake et Databricks.

Comment choisir la bonne solution pour vous ? Déjà, ces produits ne sont pas – en théorie – comparables en termes d’usages. Snowflake est un Data Warehouse dans le cloud (SaaS) qui permet de collecter et de consolider les données dans un endroit centralisé à des fins d’analyse (Business Intelligence). Il est opérable avec les principaux clouders (Azure, […]

Lire la suite
1
ETL FIVETRAN VS STITCH

ETL, zoom sur Fivetran vs Stitch

Vous cherchez un outil d’intégration de données ? Smartpoint vous propose une rapide comparaison entre deux outils d’ETL qui ont actuellement le vent en poupe. Les entreprises stockent leurs données dans différents endroits en interne mais aussi désormais de plus en plus dans le cloud. Pour disposer d’une vision unifiée de vos activités et être en […]

Lire la suite
0
data fabrics pipeline de données

Data Fabric, une des dernières innovation dans l’ingénierie de la data.

Data Fabric, une des dernières innovations dans l’ingénierie de la data promise à un bel avenir ! Selon Gartner, une Data Fabric permettrait de réduire les temps d’intégration et de déploiement de 30% … et la maintenance de 70%. Concrètement, il s’agit d’une architecture qui permet de collecter des jeux de données (assets) et des databases. La […]

Lire la suite
0