Un workflow données est une séquence structurée de processus qui déplacent, transforment et gèrent les données de leur source à leur destination finale. Il définit la manière dont les données sont collectées, traitées, analysées et stockées, en garantissant l'efficacité, la précision et la cohérence. Les flux de données sont essentiels pour automatiser les tâches répétitives, intégrer de multiples sources de données et permettre une prise de décision fluide fondée sur les données. Qu'il soit utilisé pour l'informatique décisionnelle, l'apprentissage automatique ou le reporting, un workflow données efficace rationalise les opérations, réduit les erreurs et améliore la productivité globale.
La compréhension des flux de données est cruciale pour les organisations qui souhaitent exploiter tout le potentiel de leurs données.
Pourquoi les flux de données sont-ils importants ?
Les entreprises sont de plus en plus numérisées, ce qui rend les données opérationnelles facilement accessibles pour l'support décision en aval. L'automatisation des flux de données permet de préparer les données à l'analyse sans intervention humaine. La logique de Workflow peut être utilisée pour créer un traitement de données basé sur des règles métier, automatisant ainsi les processus manuels afin d'accroître l'efficacité de l'entreprise.
De plus en plus, les emplois sont définis par le rôle d'une fonction dans un processus d'entreprise. Des logiciels tels que Slack ont permis de généraliser les flux de travail au sein des entreprises. De même, les logiciels d'intégration de données ont permis une approche holistique de l'automatisation des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), des pipelines de données et des fonctions de préparation des données.
L'automatisation peut rationaliser les processus d'entreprise afin de sensibiliser aux problèmes et aux opportunités en temps quasi réel.
Classes de Workflow données
Les flux de données peuvent être classés selon les types suivants.
Workflow données séquentielles
Un flux de données séquentiel est formé d'une seule série d'étapes, les données d'une étape alimentant la suivante.
Machine à états
Dans une machine à états, l'état initial est étiqueté et un processus est exécuté qui entraîne un changement d'état qui est également étiqueté de manière appropriée. Par exemple, l'état initial peut être tableau-données. Le processus peut être sum-data. La sortie serait étiquetée data-sum.
Réglé par des règles
Un workflow fondé sur des règles peut être utilisé pour catégoriser les données. Par exemple, une plage de valeurs donnée peut être classée comme faible, modérée ou élevée en fonction de la règle appliquée.
Flux de données parallèles
Les opérations à un seul fil peuvent être accélérées en les divisant en plus petits morceaux et en utilisant une configuration de serveur multiprocesseur pour exécuter chaque fil en parallèle. Cette méthode est particulièrement utile pour les volumes de données. Les threads peuvent être parallélisés sur un serveur SMP ou sur les serveurs d'un serveur en cluster.
Utilisations du Workflow données
Il existe de nombreuses raisons pour une entreprise d'utiliser des flux de données. Les exemples suivants en font partie :
- Recueillir les réactions du marché sur les campagnes de vente et de marketing afin de doubler les tactiques fructueuses.
- Analyser les ventes pour déterminer les tactiques ou les promotions qui fonctionnent le mieux en fonction de la région ou du profil de l'acheteur.
- Analyse du panier de la ménagère dans les points de vente pour obtenir des recommandations sur le réapprovisionnement des stocks.
- Établir des références sectorielles sur les réussites des clients afin de convaincre les prospects de suivre la même voie.
- Utilisez des flux de données pour transmettre des données d'apprentissage haute qualité à des modèles d'apprentissage automatique afin d'obtenir de meilleures prédictions.
- Recueillir et affiner les données du service desk afin d'améliorer la gestion des problèmes et de fournir un retour d'information à l'ingénierie en vue d'améliorations futures du produit.
Étapes du Workflow données
Leworkflow un pipeline de données comprendra probablement de nombreuses étapes de traitement décrites ci-dessous pour convertir une source de données brutes en une source prête pour l'analyse.
Ingestion des données
Un workflow centré sur les données a besoin d'un ensemble de données source à traiter. Cette source de données peut provenir de sources externes telles que les réseaux sociaux ou de systèmes internes tels que les ERP, les CRM ou les logfiles web. Dans une compagnie d'assurance, il peut s'agir des détails des polices d'assurance des bureaux régionaux qui doivent être extraits d'une base de données, ce qui constitue la première étape du traitement.
Masquage des données
Avant que les données ne soient transmises dans le workflow, elles peuvent être rendues anonymes ou masquées pour protéger la vie privée.
Filtrage
Pour que le workflow reste efficace, il peut être filtré pour supprimer toutes les données qui ne sont pas nécessaires à l'analyse. Cela permet de réduire l'espace de stockage en amont, les ressources de traitement et les temps de transfert sur le réseau.
Fusions de données
Une logique basée sur des règles de Workflow peut être utilisée pour fusionner intelligemment plusieurs sources de données.
Transformation des données
Les champs de données peuvent être arrondis et les formats de données peuvent être uniformisés dans le pipeline de données pour faciliter l'analyse.
Chargement des données
La dernière étape d'un Workflow données concerne souvent le chargement des données dans un entrepôt de données.
Les avantages des flux de données
Voici quelques-uns des avantages des flux de données :
- L'utilisation de flux de données automatisés rend les données opérationnelles facilement disponibles pour support prise de décision sur la base d'informations récentes.
- Le développement de scripts de gestion des données manuelle gestion des données est évité grâce à la réutilisation de fonctions de traitement des données prédéfinies, ce qui libère un temps précieux pour les développeurs.
- Les processus de workflow données élaborés à l'aide d'une technologie d'intégration de données en libre-service sont plus fiables et moins sujets aux erreurs que les processus manuels ou développés en interne .
- Les politiques de gouvernance données peuvent être appliquées dans le cadre d'un workflow données.
- Les flux de données automatisés améliorent la qualité globale des données en les nettoyant au fur et à mesure qu'elles progressent dans le pipeline.
- Une entreprise qui met à disposition des données à des fins d'analyse par défaut prend des décisions plus sûres parce qu'elles sont fondées sur des faits.
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.
FAQ
Un workflow données est une séquence définie d'étapes qui déplacent, transforment, valident et préparent les données lorsqu'elles circulent des sources vers les systèmes de stockage, les plateformesanalyse ou les modèles d'intelligence artificielle.
Les flux de données garantissent que les données sont systématiquement ingérées, nettoyées, enrichies et fournies aux utilisateurs et systèmes en aval. Ils réduisent le travail manuel, améliorent la qualité des données et fournissent des pipelines fiables pour l'analyse et l'apprentissage automatique.
Les composants de base comprennent l'ingestion de données, la transformation (ETL/ELT), l'enrichissement, les contrôles de qualité, l'orchestration, le stockage, la capture des métadonnées et la livraison aux outils bi, aux applications ou aux pipelines d'IA.
Un workflow typique workflow traitement des données implique la collecte de données brutes à partir de diverses sources, leur nettoyage et leur transformation afin d'en garantir l'exactitude, et leur structuration en vue de l'analyse. Ce processus comprend le traitement des valeurs manquantes, la suppression des doublons, la normalisation des formats et la résolution des incohérences. Une fois les données nettoyées, elles peuvent être enrichies en les fusionnant avec d'autres jeux de données ou en appliquant des règles spécifiques à un domaine. Enfin, les données préparées sont stockées ou introduites dans des outils analytiques pour la visualisation, la production de rapports ou les applications d'apprentissage automatique.
Les flux de données préparent des données précises, structurées et fiables pour les tableaux de bord analytiques, les modèles prédictifs et les systèmes d'apprentissage automatique. Ils garantissent que les informations et les prévisions reposent sur des données cohérentes et bien gérées.
L'exploitation d'un workflow données nécessite des outils pour l'ingestion de données, la transformation, le stockage et l'automatisation. Les outils courants comprennent Apache Airflow, Talend et Informatica pour l'orchestration du workflow , ainsi que SQL, Python ou R pour la manipulation des données. Les services basés sur le cloud comme AWS Glue, Google Dataflow et Microsoft Azure Data Factory aident à rationaliser le traitement et l'intégration des données. En outre, des outils de visualisation tels que Tableau ou Power BI permettent aux utilisateurs finaux d'interpréter les données traitées.
ELT (Extract, Load, Transform) est un type spécifique de workflow données qui charge d'abord les données brutes dans un système de stockage avant de les transformer pour l'analyse. En revanche, un workflow données est un concept plus large qui englobe divers processus de gestion des données, notamment le mouvement, la transformation, la validation et l'intégration. Alors que l'ELT est un pipeline structuré principalement utilisé dans les environnements big data et cloud, un workflow données peut impliquer plusieurs étapes, outils et méthodologies au-delà de l'ELT. En fait, les PUNR ne sont qu'une approche parmi d'autres dans le cadre plus large du workflow données.
Oui, les flux de données peuvent être entièrement automatisés à l'aide d'outils d'orchestration des workflow et de systèmes de planification. L'automatisation minimise l'intervention manuelle en déclenchant des processus de données sur la base de calendriers prédéfinis ou d'événements en temps réel. Cela garantit que les données sont collectées, traitées et livrées efficacement avec un minimum de retards et d'erreurs. Les flux de travail automatisés améliorent l'évolutivité et la fiabilité, facilitant la gestion de grands volumes de données dans différents systèmes.
Les flux de données rationalisent le traitement des données en automatisant les tâches répétitives et en réduisant les erreurs manuelles. Ils permettent une intégration transparente des données provenant de sources multiples, garantissant ainsi la cohérence et la fiabilité de la prise de décision. En structurant le flux de données, les organisations peuvent optimiser les performances, réduire le temps de traitement et améliorer l'accessibilité des données. En fin de compte, des flux de données bien conçus améliorent la productivité en permettant aux équipes de se concentrer sur l'obtention d'informations plutôt que sur la gestion manuelle des données.
