L'orchestration des données fait référence au processus de coordination et de gestion du flux de données afin d'assurer une interaction et une intégration transparentes entre les différents systèmes et sources de données. Une orchestration efficace des données améliore l'accessibilité, la qualité et la cohérence données dans l'ensemble de l'écosystème de données.
Pourquoi l'orchestration des données est-elle importante ?
Dans les premiers temps de l'informatique, les programmeurs de systèmes écrivaient des utilitaires pour automatiser des tâches que les opérateurs de la salle des machines effectuaient souvent manuellement. Il s'agissait notamment de monter des bobines de bandes magnétiques, de répondre aux invites de la console de l'opérateur et de lancer des applications. Au fil du temps, les logiciels d'automatisation ont permis aux services informatiques de s'agrandir en éliminant la nécessité d'une intervention manuelle humaine.
Les systèmes d'exploitation exécutent désormais des scripts de démarrage pour préparer les environnements informatiques à accueillir des applications. Les machines virtuelles peuvent émuler le matériel, et les conteneurs ont rendu les machines virtuelles portables entre les plateformes cloud, les systèmes d'exploitation et le matériel. Les logiciels d'orchestration peuvent enchaîner plusieurs tâches et programmer des activités, de sorte que les humains n'ont à se soucier que des défaillances et des exceptions. Cela permet aux services informatiques de faire face à la croissance rapide du volume et de la complexité des applications. Au fur et à mesure que les applications évolueront vers des composants, leur nombre continuera d'augmenter et la nécessité de gérer leur infrastructure deviendra encore plus cruciale.
L'entreposage de données repose sur des données disparates provenant de systèmes opérationnels internes et de flux externes provenant d'Analyse Web et des réseaux sociaux. L'alimentation de l'entrepôt de données avec des données propres nécessite un processus en plusieurs étapes. Les outils d'orchestration permettent d'organiser et de planifier le pipeline de données qui englobe le processus ETL (Extraction, Transformation et Chargement).
Tâches d'orchestration des données pour une application d'entreposage de données
Voici une sélection de tâches qui doivent être orchestrées dans un workflowentreposage de données. DataConnect est une solution d'intégration de données qui fournit des outils permettant de construire visuellement un workfloworchestration de données, comme dans l'exemple ci-dessous.
Tâches de profilage des données
Le profilage des ensembles de données source consiste à analyser les données pour comprendre leur taille, leur variabilité, leur structure et leur contenu. Les sous-tâches peuvent inclure l'identification des enregistrements en double, le regroupement des valeurs de données en plages et le pré-calcul des statistiques Min, Max, Moyenne, Médiane, Mode, Écart type, Somme et Variance.
Étape de nettoyage des données
Le profilage des données permettra d'identifier les délimiteurs de champs, que le processus de nettoyage des données données utilisera pour rendre les champs de données et les enregistrements cohérents en normalisant les types de données et les formats de fichiers.
Étape de filtrage
Les valeurs aberrantes et les données inutiles peuvent être supprimées pour éviter de fausser les résultats de l'analyse.
Étape de transformation des données
Les données ont souvent besoin d'être transformées pour résoudre divers problèmes, notamment les champs de date incohérents, tels que les champs numériques contenant des symboles monétaires et des valeurs numériques exprimées avec un nombre différent de décimales. La transformation des données peut corriger ces incohérences. Les espaces d'entrée et de sortie peuvent être uniformisés. Les données sensibles peuvent être masquées ou obscurcies pour protéger la vie privée des clients.
Étape d'augmentation des données
Les ensembles de données peuvent être enrichis en ajoutant des valeurs calculées et en fusionnant des données connexes provenant de sources multiples. Les lacunes peuvent également être comblées en ajoutant des valeurs par défaut, en extrapolant ou en interpolant les valeurs des champs. Les données provenant de systèmes internes peuvent être combinées avec des données externes de tiers pour fournir un contexte de marché.
Partitionnement des données d'apprentissage automatique
Lorsque les jeux de données sont trop volumineux pour être lus par un seul processus, ils peuvent être divisés en sous-ensembles et placés sur différents appareils pour une ingestion plus rapide grâce à une exécution parallèle. Les données peuvent être partitionnées à l'aide d'une gamme de valeurs clés à forte cardinalité ou de valeurs de hachage pour une distribution aléatoire et uniforme des enregistrements.
Étape de validation des données
La validation des données est la dernière étape avant que le processus d'orchestration ne télécharge les données dans l'entrepôt de données.
Étape de chargement des données
Le chargement des données peut se faire en une seule fois pour les petits volumes et en parallèle pour les grands objets de la base de données. Le processus de chargement parallèle est lui-même un processus d'orchestration dans lequel un processus principal subdivise le travail entre plusieurs processus ou travailleurs, chacun chargeant un sous-ensemble des données sources.
Tâches d'orchestration pour le déploiement applications
L'objectif du déploiement un service ou d'une application informatique est de réduire l'incidence des erreurs. Le développement d'applications modernes utilise des processus d'intégration et de déploiement continus (CD/CI) qui garantissent que des versions logicielles testées sont déployées en toute confiance. Les méthodologies de développement agiles permettent de déployer fréquemment des versions incrémentales plus petites.
Le logiciel d'orchestration utilise une série de scripts pour approvisionner les serveurs en images matérielles virtuelles dans le nuage ou sur site. Des images préconfigurées du système d'exploitation sont récupérées à partir de copies validées vers les serveurs virtuels. Les services d'Support tels que les serveurs d'applications web sont démarrés avant le lancement de l'application.
Les développeurs ont la possibilité d'utiliser des services de conteneurs tels que Google GKE, qui peuvent être utilisés pour fournir rapidement des services en cours d'exécution qui ont été emballés avec toutes les ressources informatiques dont ils ont besoin.
Les avantages de l'orchestration des données
Voici quelques-uns des avantages de l'orchestration :
- Des services informatiques et de pipeline de données plus fiables grâce à l'automatisation.
- La gestion basée sur les exceptions permet d'utiliser efficacement les ressources informatiques limitées.
- Facilite la création de nouveaux processus d'orchestration en utilisant les composants existants.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
