Les entreprises dépendent fortement de données propres et structurées pour réaliser leurs objectifs. décisions éclairées Cependant, les données brutes, qu'elles proviennent de bases de données, d'API ou de fichiers plats, sont souvent désordonnées, incohérentes et difficiles à exploiter. Pour résoudre ce problème, la préparation des données joue un rôle essentiel. Il s'agit d'une étape essentielle du processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) qui permet de transformer les données brutes dans un format adapté à l'analyse et à la gestion. prise de décision Dans cet article, nous explorerons le concept de mise en scène des données, son importance et les meilleures pratiques pour les gérer efficacement.
Qu'est-ce que la mise en scène des données ?
La préparation des données consiste à préparer et à transformer des données brutes provenant de diverses sources dans un format facilement exploitable à des fins d'analyse ou de reporting. Elle comprend plusieurs étapes pour nettoyer, valider et organiser les données avant leur chargement dans un entrepôt de données ou une autre base de données pour une utilisation ultérieure.
Pourquoi Stage Data ?
La préparation des données, qu'elle soit effectuée dans une zone de préparation externe ou interne, joue un rôle crucial dans le pipeline de données pour plusieurs raisons importantes. Voici ses principaux avantages :
- Amélioration de la qualité des données.
- Transformation et normalisation des données.
- Optimisation des performances.
- Gestion des erreurs et contrôles de qualité des données.
- Flexibilité et évolutivité .
- Chargement des données plus rapide.
- Accès aux données plus facile.
- Séparation des données brutes et traitées.
- Données gouvernance et la conformité.
La préparation des données est essentielle pour garantir que les données brutes, non traitées, sont transformées en un format standardisé de haute qualité, prêt à être analysé. Elle améliore les performances, la gestion des erreurs et évolutivité tout en garantissant l'intégrité des données et la conformité aux règles métier. En définitive, la préparation des données permet aux organisations de fournir des données propres, précises et bien structurées aux décideurs, leur permettant ainsi d'obtenir de meilleures informations et des décisions plus fiables. Cela se traduit par des produits de données de meilleure qualité, car les ensembles de données utilisés par les équipes sont plus précis et présentent une structure plus performante et plus logique.
Qu'est-ce qu'une zone de préparation des données ?
Une zone de stockage intermédiaire est un emplacement de stockage temporaire où les données brutes sont stockées et traitées avant leur chargement dans leur destination finale, comme un entrepôt de données ou un lac de données . Elle sert d'étape intermédiaire dans le pipeline d'intégration des données, permettant l'extraction, la transformation et le nettoyage des données avant leur stockage permanent.
Mise en scène externe
La mise en scène externe signifie que la zone de mise en scène des données est un emplacement ou un environnement distinct, en dehors de l'entrepôt de données principal ou du lac de données. Cet emplacement externe, généralement un environnement de base de données cloné, est l'endroit où les données brutes sont temporairement stockées avant leur transformation et leur chargement dans le stockage final. La mise en scène externe est généralement utilisée pour faciliter l'extraction et le traitement initial des données avant leur transfert vers le système de stockage interne principal.
Mise en scène interne
Une organisation peut opter pour le stockage interne plutôt que le stockage externe. Il s'agit d'un processus dans lequel les données déjà extraites de sources externes subissent une transformation, une validation et une préparation supplémentaires avant d'être chargées dans le système de stockage final. C'est là que la plupart des nettoyage des données , l’enrichissement et les transformations complexes se produisent.
Quel rôle joue une zone de préparation des données dans les entrepôts de données ?
La zone de stockage des données (DSA) joue un rôle essentiel dans l'architecture globale de l'entrepôt de données. Elle sert de zone de stockage temporaire où les données brutes provenant de plusieurs systèmes sources sont collectées, stockées et traitées avant d'être chargées dans l'entrepôt de données de production à des fins d'analyse. La DSA constitue une étape intermédiaire cruciale entre l'extraction des données de différentes sources et leur chargement dans l'entrepôt.
7 étapes de la mise en scène des données
Les étapes spécifiques impliquées dans le processus de préparation des données peuvent varier en fonction de l’architecture, des outils et des exigences de l’organisation, mais en général, elles suivent une séquence logique qui garantit que les données sont correctement préparées et nettoyées pour une analyse ultérieure.
Vous trouverez ci-dessous les 7 étapes clés pour extraire, transformer et charger (ETL) dans un processus de zone de préparation de données typique.
1. Extraction de données
Les données sont collectées à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des API, des fichiers ou des systèmes externes. Cette étape vise à collecter des données brutes provenant de plusieurs sources et à les transférer vers la zone de préparation.
2. Profilage des données
Le profilage des données consiste à analyser les données brutes afin d'en comprendre la structure, la qualité, le contenu et les relations. Cette étape est cruciale pour identifier les problèmes de qualité des données, tels que les valeurs manquantes, les incohérences ou les anomalies. Elle vise à évaluer la qualité des données et à les préparer aux étapes suivantes.
3. nettoyage des données
Dans cette étape, les problèmes de données identifiés lors de la phase de profilage (tels que les valeurs manquantes, les doublons ou les formats incohérents) sont traités. nettoyage des données Ces techniques peuvent inclure le remplissage des valeurs manquantes, la standardisation des formats ou la correction des erreurs. Cette étape vise à améliorer la qualité et cohérence des données, garantissant que seules des données précises et fiables avancent dans le pipeline.
4. Transformation des données
La transformation des données consiste à convertir les données brutes en un format épuré et structuré, conforme au schéma et aux règles métier de l'entrepôt de données ou du lac de données final. Cette étape vise à appliquer les règles métier, les calculs, les agrégations et les mappages de données qui préparent les données à l'analyse.
5. Validation des données
Après la transformation, les données sont validées pour garantir qu'elles répondent aux règles métier et cohérence Exigences. Cette étape peut impliquer la vérification de l'intégrité des données, par exemple en s'assurant de la validité des relations entre clés étrangères ou de la conformité des données aux attentes. Par exemple, la validation d'un champ calculé est correcte. L'objectif de cette étape est de vérifier l'exactitude et la cohérence des données, ainsi que leur conformité aux règles métier requises pour un traitement et une analyse ultérieurs.
6. Intégration des données
L'étape d'intégration des données désigne le processus de combinaison et de fusion de données provenant de sources multiples, souvent disparates, dans un format ou une structure unifiés. Cette étape vise à garantir l'harmonisation des données brutes et non structurées issues de diverses sources et leur préparation en vue d'une analyse ou d'un traitement ultérieur dans le système cible.
7. Chargement des données
Une fois les données nettoyées, transformées et validées, elles sont prêtes à être chargées dans l'environnement de production, tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données. Cette étape implique souvent le traitement par lots ou le chargement des données transformées vers leur destination finale. L'objectif est de transférer les données de la zone de préparation vers l'environnement de production (entrepôt de données), où elles peuvent être utilisées pour le reporting, l'analyse et la gestion des données. informatique décisionnelle .
Meilleures pratiques pour la gestion des données mises en scène
Vous trouverez ci-dessous quelques bonnes pratiques à suivre pour gérer les données mises en scène.
- Mettre en œuvre des conventions de nommage cohérentes : pour organiser le processus de préparation, adoptez une convention de nommage cohérente pour les ensembles de données, les tables et les colonnes. Cela facilite le suivi et la gestion des données tout au long de leur parcours dans le pipeline.
- Construire des systèmes évolutif : utiliser des outils et des processus facilement adaptables pour gérer d'importants flux de données. À mesure qu'une organisation se développe, la quantité de données à traiter et à conserver dans l'environnement de préproduction augmente également.
- Séparer la zone de préparation des systèmes opérationnels : Assurez-vous que la zone de préparation est isolée des systèmes de production. Cela permet de protéger les données et les systèmes opérationnels des perturbations causées par les tâches de traitement des données.
- Utiliser le chargement incrémentiel : au lieu de charger toutes les données en une seule fois, utilisez des techniques de chargement incrémentiel pour importer uniquement les données nouvelles ou mises à jour. Cela améliore l'efficacité et réduit le temps nécessaire aux processus de préparation.
- Surveiller la qualité des données : Surveillez en permanence la qualité des données dans la zone de préparation. Des règles de validation automatisées et des outils de profilage des données peuvent aider à identifier rapidement les problèmes, tels que les données manquantes ou corrompues, afin de prendre des mesures correctives.
- Mettre en œuvre le contrôle des versions : En ce qui concerne les mesures correctives, il est essentiel de mettre en place un système de contrôle des versions. Suivez les modifications apportées aux données afin de pouvoir revenir aux versions précédentes en cas de modifications indésirables ou de corruption des données.
- Optimisation des performances : utilisez l'indexation, le partitionnement ou le traitement parallèle pour garantir une préparation rapide et efficace des données. Par exemple, le partitionnement de grands ensembles de données dans la zone de préparation peut accélérer les requêtes et les transformations.
- Assurer la sécurité et la conformité des données : chiffrez les données sensibles dans la zone de transit et respectez les réglementations de confidentialité en vigueur. Si nécessaire, appliquez le masquage des données pour protéger les données personnelles tout en autorisant leur traitement.
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La mise en scène des données est une étape cruciale dans toute entreprise moderne. pipeline de données Elle permet aux entreprises de préparer les données brutes pour l'analyse en garantissant leur nettoyage, leur transformation et leur validation. La préparation assure non seulement la qualité des données, mais améliore également les performances et évolutivité du processus ETL. En suivant les meilleures pratiques et en mettant en œuvre des architectures de staging robustes, les organisations peuvent optimiser leurs pipelines de données et en extraire davantage de valeur. Avec une approche appropriée, le staging des données devient un outil indispensable pour créer des solutions efficaces, fiables et de haute performance flux de travail de données.
La plateforme d'intelligence des données d'Actian utilise des technologies avancées métadonnées gestion pour simplifier la recherche, l'exploration, gouvernance , et la conformité, le tout sur une seule plateforme unifiée.
FAQ sur la mise en scène des données
Jetons un œil aux réponses à certaines questions fréquemment posées concernant le processus de mise en scène des données.
Quel est un exemple de zone de préparation de données ?
Amazon S3 est un exemple de lac de données, mais les compartiments S3 qu'il contient peuvent servir de zones de stockage intermédiaire où les données brutes provenant de diverses sources, telles que les journaux, les bases de données transactionnelles ou les API externes, sont temporairement stockées avant tout traitement. Ces données sont ensuite nettoyées, validées et transformées à l'aide d'outils comme AWS Glue ou Apache Spark. Après les transformations nécessaires, les données nettoyées sont chargées dans un entrepôt de données comme Amazon Redshift pour analyse et reporting approfondis.
Quels sont les défis potentiels rencontrés lors du processus de préparation des données ?
Lors du processus de préparation des données, la gestion des problèmes de qualité, tels que les valeurs manquantes, les doublons ou les formats incohérents, peut s'avérer complexe. De plus, adapter la zone de préparation pour accueillir de grands ensembles de données tout en garantissant un traitement efficace peut solliciter les ressources. La latence des données est un autre problème, car le délai entre l'extraction et le chargement peut retarder l'obtention d'informations, notamment dans les environnements de production. analyses des données en temps réel Enfin, le maintien de la sécurité et de la conformité des données est essentiel, en particulier lorsqu’il s’agit d’informations sensibles, car un cryptage et un contrôle d’accès appropriés doivent être appliqués tout au long du processus de préparation.
Quelle est la différence entre les couches de préparation de données et un lac de données ?
La principale différence entre les couches de staging et un lac de données réside dans leur finalité et leur mode de traitement des données. Une couche de staging est une zone de stockage temporaire et structurée où les données brutes sont stockées, nettoyées, transformées et validées avant d'être chargées dans un environnement de production tel qu'un entrepôt de données. Elle se concentre sur la préparation des données pour un traitement ultérieur. En revanche, un lac de données est une solution de stockage à long terme qui stocke de grandes quantités de données brutes, non structurées, semi-structurées et structurées provenant de diverses sources, généralement destinées à des analyses ultérieures, au machine learning ou au traitement du Big Data. Si la couche de staging fait partie du pipeline ETL pour la préparation des données, un lac de données sert de plateforme centrale. dépôt pour divers types de données qui peuvent être analysés ultérieurement.