Les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes de données à mesure que leur activité se développe. Les transactions, les dossiers clients et les événements liés aux revenus s’accumulent plus vite que ce qu’une équipe peut traiter manuellement. Le traitement automatisé des données collecte, valide, transforme et achemine les données sans que personne n’ait besoin d’extraire manuellement des fichiers, de reformater des feuilles de calcul ou de surveiller les pipelines. Il existe une demande importante pour la prise de décision pilotée par les données et l’automatisation, ce secteur devant afficher un taux de croissance annuel composé de plus de 30 % entre 2023 et 2027.

Ci-dessous, nous expliquons ce qu’est le traitement automatisé des données, les principaux modèles de traitement et comment vous assurer que vos pipelines sont fiables.

Points clés

• Le traitement automatisé des données collecte, valide, transforme et stocke les données avec un minimum d’intervention humaine, remplaçant ainsi les processus manuels impossibles à faire évoluer à grande échelle.

• Le traitement par lots, en continu et distribué répond chacun à des besoins différents en matière de latence et de volume. Les équipes utilisent généralement plusieurs approches au sein de leur suite d’outils.

• Un prestataire de paiement qui synchronise les données directement avec un data warehouse ou un stockage cloud offre une exhaustivité, une actualisation et une fiabilité des données que les connecteurs tiers ne peuvent souvent pas égaler.

Qu’est-ce que le traitement automatisé des données ?

Le traitement automatisé des données consiste à s’appuyer sur des systèmes pour gérer des tâches liées aux données, telles que la collecte, la validation, la transformation et le stockage, avec un minimum d’intervention humaine. Les données entrantes peuvent être un flux d’événements de paiement, un lot de transactions catégorisées ou un flux continu des logs. Les données sortantes peuvent quant à elles alimenter un tableau nettoyé au sein d’un data warehouse, un rapport complété automatiquement ou des enregistrements enrichis prêts pour une analyse en aval.

Quels problèmes le traitement automatisé des données résout-il ?

Le traitement automatisé des données remédie à un ensemble précis de défaillances liées à la gestion des volumes de données à grande échelle. Voici les principaux problèmes qu’il permet de résoudre :

• L’effort manuel : Les humains excellent pour exercer leur jugement, mais ils ne sont pas faits pour appliquer la même procédure de transformation sur 50 000 lignes chaque matin sans commettre d’erreur.

• L’incohérence des données : Lorsque les mêmes données sont traitées par des personnes différentes utilisant des méthodes distinctes, elles produisent des résultats divergents. L’automatisation impose un processus unique et homogène.

• La lenteur des cycles de reporting : Si les données mettent 48 heures pour passer de la source au tableau de bord, votre équipe prend systématiquement des décisions basées sur des informations obsolètes. Les pipelines automatisés réduisent ce délai à quelques heures ou minutes.

• La fragilité des pipelines : Les scripts développés manuellement peuvent cesser de fonctionner dès qu’une source de données modifie son schéma. Une automatisation conçue sur mesure s’avère beaucoup plus robuste.

• L’exposition des données : Chaque étape manuelle d’un processus de données constitue une faille potentielle par laquelle des informations sensibles peuvent fuiter. L’automatisation réduit les risques liés à la multiplication des intermédiaires.

Comment fonctionne le traitement automatisé des données ?

Les pipelines de données automatisés passent généralement par les mêmes étapes.

La collecte

C’est l’étape où les données entrent dans le pipeline, qu’il s’agisse d’interroger une interface de programmation d’application (API) selon un calendrier défini, de consommer un flux d’événements au fur et à mesure de leur génération, de lire une base de données ou d’ingérer des fichiers déposés dans un espace de stockage cloud. Le mécanisme de collecte détermine la latence.

La validation et le nettoyage

À ce stade, le pipeline vérifie que les données entrantes correspondent aux attentes, en s’assurant que les champs obligatoires sont présents, que les valeurs adoptent le bon format et que les doublons sont supprimés. C’est ici que les données erronées sont interceptées avant qu’elles ne corrompent les résultats en aval.

La transformation et l’enrichissement

C’est à cette étape que les données brutes sont converties dans un format utile pour des tâches telles que l’analyse de l’attrition et le reporting mensuel. Cela peut impliquer de croiser des enregistrements provenant de plusieurs sources, de calculer des champs dérivés, de convertir des devises ou de restructurer des données pour les faire correspondre au schéma d’un data warehouse. C’est généralement là que réside la majeure partie de la complexité du traitement.

Le chargement

À ce stade, les données traitées sont acheminées vers leur destination : un compartiment de stockage cloud, un outil de reporting ou un data warehouse comme BigQuery, Snowflake ou Redshift. Selon l’architecture du pipeline, cette opération peut s’effectuer par grands lots ou sous forme de flux d’écritures plus restreints.

Quels sont les principaux types de traitement automatisé des données ?

Le modèle de traitement idéal dépend de la rapidité avec laquelle vous avez besoin des données et du volume que vous transférez. Les équipes finissent généralement par en utiliser plusieurs.

Voici les principales catégories de traitement automatisé des données :

Le traitement par lots

Le traitement par lots gère les données par blocs planifiés, que ce soit de manière horaire, nocturne ou hebdomadaire. C’est le modèle le plus ancien et le plus courant pour les tâches qui ne requièrent pas d’informations en temps réel, telles que le reporting financier de fin de mois, l’analyse de cohortes de manière hebdomadaire et les tâches nocturnes d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Il est moins coûteux à exécuter et plus simple à analyser que le traitement en continu.

Le traitement en continu

Le traitement en continu traite les données au fur et à mesure de leur génération, ce qui réduit la latence à quelques secondes ou millisecondes. Cela est indispensable pour la détection de la fraude avant la finalisation d’une transaction, ou pour alimenter des tableaux de bord en temps réel. Toutefois, les pipelines en continu sont plus complexes à concevoir, à tester et à exploiter que leurs équivalents par lots.

Le traitement distribué

Le traitement distribué est un choix d’architecture qui s’applique à grande échelle tant au traitement par lots qu’au traitement en continu. Lorsque les volumes de données dépassent les capacités d’une seule machine, les frameworks distribués répartissent la charge de travail en parallèle sur de nombreux nœuds. La plupart des équipes n’ont pas besoin de cette architecture avant de manipuler des ensembles de données de très grande taille.

Comment savoir si votre traitement automatisé des données fonctionne correctement ?

Une automatisation qui produit des résultats erronés est bien pire qu’un processus manuel. Voici comment vous assurer que votre traitement automatisé des données fonctionne correctement :

• L’actualisation des données : Les données arrivent-elles à l’heure prévue ? Un pipeline qui devait s’exécuter à 6 h 00 mais qui ne l’a pas fait doit déclencher une alerte avant que ce manque n’impacte une décision commerciale.

• L’exhaustivité : Tous les enregistrements attendus sont-ils bien arrivés ? Un volume quotidien de transactions qui ne génère que 500 lignes alors qu’il en produit habituellement 50 000 indique une défaillance en amont.

• La précision : Les valeurs sortantes correspondent-elles aux attentes ? Mettez en place des contrôles statistiques pour signaler toute anomalie lorsque les moyennes ou les totaux s’écartent sensiblement des normes historiques.

• La traçabilité : Pouvez-vous identifier la provenance d’une donnée spécifique et les transformations qu’elle a subies ? Lorsqu’un chiffre semble erroné sur un tableau de bord, la traçabilité est l’outil qui vous permet d’en diagnostiquer la cause première.

Comment Stripe Data Pipeline facilite -t-il le traitement automatisé des données ?

Stripe Data Pipeline est le connecteur natif de Stripe permettant de transférer directement vos données Stripe vers votre data warehouse ou votre stockage cloud. Cela inclut les transactions, les versements, les litiges, les clients, les remboursements ainsi que d’autres ensembles de données. Il fonctionne sans code : il vous suffit de connecter votre destination, de configurer les données que vous souhaitez synchroniser, et le pipeline gère le reste.

Voici les raisons majeures d’utiliser le pipeline natif de Stripe pour vos données Stripe plutôt que de les acheminer via un intermédiaire :

• L’exhaustivité des données : Stripe Data Pipeline inclut l’historique des données depuis la création du compte, et non à partir du moment où vous activez le connecteur. Il intègre également des rapports financiers prédéfinis et des ensembles de données organisés auxquels les connecteurs tiers n’ont pas accès.

• La fiabilité : Le pipeline étant développé et maintenu par Stripe, les modifications de schéma apportées au modèle de données sous-jacent n’interrompent pas votre connexion. Les connecteurs tiers doivent analyser l’API de Stripe par rétro-ingénierie et s’adapter continuellement aux évolutions.

• Une exposition réduite des données : Avec un outil ETL tiers, vos données Stripe transitent par l’infrastructure d’un fournisseur supplémentaire. Cela représente de nouveaux identifiants à gérer, des conditions d’utilisation supplémentaires à évaluer et un point de défaillance potentiel de plus.