Les entreprises sont susceptibles de rencontrer un problème de données lorsqu'elles se développent. Les transactions, les dossiers des clients et les événements liés aux revenus s'accumulent plus vite qu'une équipe ne peut les traiter manuellement. Le traitement automatisé des données recueille, valide, transforme et achemine les données sans que personne n'ait besoin d'extraire manuellement les exportations, de reformater les feuilles de calcul ou de surveiller les pipelines. Il existe une forte demande pour les prises de décisions axées sur les données et l'automatisation. Ce secteur devrait connaître 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 la façon de savoir si vos pipelines sont dignes de confiance.

Points clés

• Le traitement automatisé des données collecte, valide, transforme et stocke les données avec une intervention humaine minimale, en remplaçant les flux de travail manuels qui ne se développent pas de manière évolutive.

• Le traitement par lots, en continu et distribué répond chacun à des besoins de latence et de volume différents. Les équipes utilisent généralement plus d'une approche au sein de leur pile.

• Un prestataire de services de paiement qui synchronise directement les données vers un entrepôt de données ou un stockage infonuagique offre une exhaustivité, une actualisation et une fiabilité des données que les connecteurs tiers sont souvent incapables d'égaler.

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

Le traitement automatisé des données signifie l'utilisation de systèmes pour gérer les tâches liées aux données telles que la collecte, la validation, la transformation et le stockage, avec une intervention humaine minimale. L'entrée peut être un flux d'événements de paiement, un lot de transactions classées dans des catégories ou un flux continu de journaux d'application. La sortie peut transiter vers une table nettoyée dans un entrepôt de données, un rapport rempli automatiquement ou des enregistrements enrichis prêts pour une analyse en aval.

Quels sont les problèmes résolus par le traitement automatisé des données?

Le traitement automatisé des données résout un ensemble précis de types de défaillances liés au traitement d'un grand nombre de nombres. Voici les principaux problèmes que le traitement automatisé des données permet de résoudre :

• Effort manuel : Les humains sont bons pour porter des jugements, mais pas pour exécuter le même processus de transformation sur 50 000 lignes chaque matin sans commettre d'erreur.

• Incohérence des données : Lorsque les mêmes données sont traitées par des personnes différentes à l'aide de méthodes différentes, les résultats sont différents. L'automatisation impose un processus unique et cohérent.

• Cycles de génération de rapports lents : S'il faut 48 heures pour que les données passent de la source au Dashboard, votre équipe prend toujours ses décisions en fonction de renseignements obsolètes. Les pipelines automatisés raccourcissent ce délai pour le faire passer de quelques heures à quelques minutes.

• Pipelines fragiles : Les scripts créés à la main peuvent se casser lorsqu'une source de données modifie son schéma. L'automatisation ciblée est plus durable.

• Exposition de la sécurité : Chaque étape manuelle d'un processus de données est un endroit où des informations sensibles peuvent fuiter. L'automatisation réduit les risques liés à un trop grand nombre de gestionnaires de données.

Comment fonctionne le traitement automatisé des données?

Les pipelines de données automatisés franchissent généralement les mêmes étapes.

Recouvrement

C'est à cette étape que les données entrent dans le pipeline, qu'il s'agisse d'interroger une API selon un calendrier, de consommer un flux d'événements au fur et à mesure de leur création, de lire une base de données ou d'ingérer des fichiers déposés dans le stockage infonuagique. Le mécanisme de collecte déterminera la latence.

Validation et nettoyage

À cette étape, le pipeline vérifie que les données entrantes correspondent aux attentes, en s'assurant que les champs requis sont présents, que les valeurs sont dans le bon format et que les doublons sont supprimés. C'est ici que les données erronées sont repérées avant de corrompre les résultats en aval.

Transformation et enrichissement

C'est ici que les données brutes sont converties dans un format utile pour des tâches telles que l'analyse des résiliations et la production de rapports mensuels. Cela peut signifier de joindre des enregistrements provenant de plusieurs sources, de calculer des champs dérivés, de convertir des devises ou de restructurer les données pour correspondre au schéma d'un entrepôt. C'est généralement là que réside la plus grande partie de la complexité du traitement.

Chargement

À cette étape, les données traitées sont transférées vers leur destination : un compartiment de stockage infonuagique, un outil de création de rapports ou un entrepôt de données tel que BigQuery, Snowflake ou Redshift. Selon l'architecture du pipeline, cela peut se faire en grands lots ou sous forme de flux de plus petites écritures.

Quels sont les principaux types de traitement automatisé des données?

Le bon modèle de processus dépend de la rapidité à laquelle vous avez besoin de données et de la quantité que vous en déplacez. En général, les équipes finissent par en utiliser plus d'un.

Ce sont les principaux types de traitement automatisé des données.

Traitement par lot

Le traitement par lot gère les données par blocs planifiés, que ce soit toutes les heures, toutes les nuits ou toutes les semaines. C'est le modèle le plus ancien et c'est toujours le plus courant pour les charges de travail qui ne nécessitent pas de renseignements en temps réel, comme les rapports financiers de fin de mois, l'analyse de cohorte hebdomadaire et les tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) de nuit. C'est moins coûteux à exécuter et plus facile à analyser que la diffusion en continu.

Traitement en continu

Le traitement en continu gère les données au fur et à mesure de leur création, ce qui signifie que la latence chute à des secondes ou à des millisecondes. Cela est nécessaire pour la détection de fraude avant qu'une transaction ne soit finalisée, ou pour les tableaux de bord en temps réel. Toutefois, les pipelines de diffusion en continu sont plus difficiles à concevoir, à tester et à exploiter que les équivalents par lots.

Traitement distribué

Le traitement distribué est un choix architectural qui s'applique à la fois aux lots et au continu à grande échelle. Lorsque les volumes de données dépassent ce qu'une seule machine peut gérer, les frameworks distribués répartissent le travail sur de nombreux nœuds en parallèle. La plupart des équipes n'en ont pas besoin tant qu'elles ne travaillent pas avec des ensembles de données très volumineux.

Comment savez-vous si votre traitement automatisé des données fonctionne?

Une automatisation qui produit des résultats erronés est pire qu'un processus manuel. Voici comment vous assurer que le traitement automatisé de vos données fonctionne :

• Actualisation : Les données arrivent-elles à l'heure prévue? Un pipeline qui devait s'exécuter à 6 h, mais qui ne l'a pas fait, devrait alerter quelqu'un avant que cette lacune n'affecte une décision d'entreprise.

• Exhaustivité : Tous les dossiers attendus sont-ils arrivés? Un chargement quotidien de transactions qui produit 500 lignes alors qu'il en produit habituellement 50 000 est le signe que quelque chose a été rompu en amont.

• Exactitude : Les valeurs des résultats correspondent-elles aux attentes? Mettez en œuvre des contrôles statistiques qui signalent lorsque les moyennes ou les totaux s'écartent sensiblement des normes historiques.

• Lignage : Pouvez-vous tracer d'où provient une donnée précise et quelles transformations elle a subies? Lorsqu'un chiffre sur un tableau de bord semble erroné, la traçabilité est ce qui vous permet de diagnostiquer la cause première.

Comment Stripe Data Pipeline prend-il en charge le traitement automatisé des données?

Stripe Data Pipeline est le connecteur natif de Stripe qui permet de transférer directement les données de Stripe vers votre entrepôt de données ou votre stockage infonuagique. Cela comprend les transactions, les virements, les contestations, les clients, les remboursements et les ensembles de données supplémentaires. Il ne nécessite aucun code : vous pouvez vous associer à votre destination, configurer les données que vous souhaitez synchroniser et le pipeline s'occupe du reste.

Voici les principales raisons pour lesquelles il est préférable d'utiliser le pipeline natif de Stripe pour les données de Stripe plutôt que de les acheminer par un intermédiaire :

• Exhaustivité des données : Stripe Data Pipeline inclut les données historiques jusqu'à la création du compte, au lieu d'à partir du moment où vous activez le connecteur. Il comprend également des rapports financiers prédéfinis et des ensembles de données sélectionnés que les connecteurs tiers ne révèlent pas.

• Fiabilité : Puisque le pipeline est construit et géré par Stripe, les changements de schéma apportés au modèle de données sous-jacent ne rompront pas votre connexion. Les connecteurs tiers doivent effectuer une ingénierie inverse de l'API de Stripe et se tenir au courant des modifications.

• Réduction de l'exposition en matière de sécurité : Avec un outil de l'ETL tiers, vos données Stripe transitent par l'infrastructure d'un autre fournisseur. Il s'agit d'un autre ensemble d'identifiants à gérer, d'un autre ensemble de conditions de service à évaluer et d'un autre point de défaillance potentiel.