Un pipeline de données est un système automatisé qui transfère les données depuis des systèmes sources vers une destination en vue de leur analyse. Il apporte une solution à un problème courant pour les entreprises qui s’appuient sur les données : comment traiter et analyser les informations utiles dispersées dans de nombreux systèmes différents. Le pipeline permet de transférer les données de manière fiable et répétée.

Nous allons vous expliquer ci-dessous ce qu’est un pipeline de données, comment il fonctionne, en quoi les approches par lots et en continu diffèrent, et comment les données de paiement s’intègrent dans une configuration de pipeline.

Points clés

• Un pipeline de données remplace les exportations manuelles et les processus ad hoc qui échouent sous la pression.

• Le choix entre les pipelines par lots et les pipelines en continu dépend du degré d’actualité requis pour vos données. Les charges de travail liées à la finance et à l’analyse s’exécutent généralement sans problème en mode par lots.

• Les données de paiement nécessitent une attention particulière lors de la configuration d’un pipeline. Une synchronisation native avec votre prestataire de paiement renforce la sécurité et la fiabilité.

Qu’est-ce qu’un pipeline de données ?

Un pipeline de données est une séquence automatisée d’étapes qui extrait des données d’une ou plusieurs sources, les transforme si nécessaire, puis les charge dans une destination où elles peuvent être analysées ou utilisées pour exécuter des opérations. La destination est généralement un data warehouse, un data lake ou un stockage cloud.

Pourquoi les pipelines de données sont-ils importants pour le reporting et la prise de décision ?

La valeur d’un pipeline de données réside dans ce qu’il est possible de faire lorsque vos données se trouvent à un endroit où vous pouvez les utiliser. Les pipelines de données offrent les avantages suivants :

• Réduction des silos de données : lorsque vos données sont réparties sur plusieurs systèmes — par exemple, les données de revenus se trouvent chez votre prestataire de paiement, les données clients dans votre système de gestion de la relation client (CRM), et les données du service de support dans votre centre d’assistance —, il est difficile de répondre à des questions qui dépassent ces frontières. Un pipeline qui centralise ces sources permet de réaliser des analyses transversales.

• Définitions cohérentes : les pipelines garantissent la cohérence de la structure. Si toutes les équipes puisent leurs données dans les mêmes tables du warehouse, calculées de la même manière, alors des indicateurs tels que le revenu récurrent mensuel (MRR) sont définis de manière cohérente dans tous les rapports, et il n’y a pas de débat sur l’exactitude des chiffres.

• Des processus reproductibles et vérifiables : les pipelines produisent des résultats comparables jour après jour. Cette reproductibilité permet de suivre les indicateurs au fil du temps et d’analyser les anomalies lorsqu’elles surviennent.

• Des cycles de reporting plus courts : les équipes financières qui passaient auparavant plusieurs jours à extraire et à rapprocher les données peuvent réduire considérablement ce cycle lorsque les données sont déjà stockées dans le warehouse, nettoyées et structurées.

Quels sont les composants principaux d’un pipeline de données ?

De nombreux pipelines, quelle que soit leur complexité, sont construits à partir du même ensemble d’éléments de base. Voici les composants qui comptent :

• Sources : origines des données, notamment les bases de données, les interfaces de programmation d’applications (API) software as a service (SaaS), les flux d’événements et les fichiers plats. Plus un pipeline s’alimente à partir d’un grand nombre de sources, plus il est important de suivre le schéma et la fiabilité de chacune d’entre elles, ainsi que la fréquence à laquelle elles évoluent.

• Ingestion : mécanisme permettant d’extraire des données depuis des sources pour les intégrer dans le pipeline. Il peut s’agir de requêtes de base de données planifiées, d’un abonnement à un flux de webhooks ou d’un connecteur tiers. C’est souvent au niveau de l’ingestion que les pipelines rencontrent des problèmes (par exemple, modification des API, expiration des identifiants, défaillance des sources) ; c’est pourquoi il est important de mettre en place des couches d’ingestion efficaces, capables de détecter les défaillances et de s’en remettre.

• Transformations : étape consistant à reformater les données brutes pour les rendre exploitables à des fins d’analyse. Par exemple, les transformations permettent de nettoyer les enregistrements et d’éliminer les doublons, de regrouper des données provenant de plusieurs sources, de calculer des champs dérivés ou d’imposer un schéma cohérent entre des systèmes qui n’en partagent pas un par défaut.

• Orchestration : la couche qui gère les dépendances et la planification. Si la table B dépend du chargement complet de la table A, la couche d’orchestration doit en être informée et faire respecter cet ordre. Des outils tels qu’Apache Airflow, Prefect et data build tool (dbt), permettent de gérer ce type de dépendances.

• Destinations : l’endroit où les données traitées sont stockées. Il s’agit généralement d’un data warehouse dans le cloud, tel que Snowflake ou Redshift, ou d’un service de stockage dans le cloud, tel que S3 ou Google Cloud Storage (GCS). Le choix de la destination détermine le type d’analyse possible en aval.

En quoi les pipelines par lots et en continu diffèrent-ils ?

En matière de transfert de données, le traitement en continu et le traitement par lots ont tous deux leur utilité. Le choix approprié dépend du délai pendant lequel vos données peuvent rester obsolètes avant de poser un réel problème.

Pipelines par lots

Ces opérations transfèrent les données selon un calendrier défini (par exemple, toutes les heures, toutes les nuits ou toutes les semaines). Elles conviennent particulièrement aux charges de travail pour lesquelles la latence n’est pas un facteur déterminant, comme les rapports financiers mensuels, les analyses hebdomadaires de cohortes de clients et les synchronisations nocturnes vers un data warehouse. Le traitement par lots est généralement plus simple à mettre en place et à exploiter. Et pour de nombreux cas d’usage en matière d’analyse, c’est exactement ce dont vous avez besoin.

Pipelines en continu

Ils traitent les données en continu, au fur et à mesure qu’elles sont générées, avec un temps de latence mesuré en secondes ou en millisecondes plutôt qu’en heures. Ils sont conçus pour des cas d’usage où le fait d’agir sur des données obsolètes entraîne des coûts réels, comme la détection des fraudes, le suivi des stocks en temps réel et les tableaux de bord en temps réel.

Avant d’opter pour cette solution de transfert de données, évaluez les capacités de votre équipe. Une infrastructure de streaming est plus coûteuse et plus difficile à dépanner. Si votre équipe chargée des données est réduite, la charge liée à un pipeline de streaming pourrait l’emporter sur les avantages en termes de latence.

Quel est le lien entre pipelines de données, ETL et ELT ?

Si un pipeline de données désigne tout système automatisé qui transfère des données d’une source vers une destination, les modèles ETL (extraction, transformation et chargement) et ELT (extraction, chargement et transformation) constituent deux approches qui structurent ce transfert. Voici comment ils fonctionnent.

ETL

L’ETL consiste à transformer les données avant leur chargement dans la destination. La transformation s’effectue dans une couche intermédiaire, de sorte que seules les données nettoyées et mises en forme parviennent au warehouse. Ce modèle était la norme lorsque le stockage était coûteux et que les warehouses n’étaient pas adaptés au traitement de données brutes à grande échelle.

ELT

Avec l’ELT, ces dernières étapes sont inversées. Les données brutes sont extraites et chargées dans le warehouse, où la transformation s’effectue à l’aide du langage SQL (Structured Query Language) ou d’un outil tel que dbt. Les data warehouses modernes dans le cloud sont suffisamment abordables pour stocker des données brutes et suffisamment puissants pour les transformer au moment de la requête ou dans le cadre d’une tâche planifiée. L’ELT est devenu le modèle le plus courant pour les charges de travail analytiques, en partie parce qu’il préserve les données brutes en vue d’un retraitement et facilite l’audit, la gestion des versions et la modification des transformations.

Tous les pipelines ne rentrent pas parfaitement dans l’une ou l’autre de ces catégories. Certains transfèrent des données sans pratiquement aucune transformation ; ils synchronisent des journaux d’événements bruts depuis une API vers un stockage dans le cloud en vue d’un traitement ultérieur. Cette terminologie est utile pour résumer l’intention architecturale plutôt que comme une taxonomie précise.

Comment un prestataire de paiement s’intègre-t-il à la configuration d’un pipeline de données ?

Les données de paiement comptent généralement parmi les plus précieuses et les plus complexes du warehouse d’une entreprise. Les équipes suivent généralement le même processus lorsqu’elles tentent de les gérer.

Exportations de valeurs séparées par des virgules (CSV)

De nombreuses équipes commencent par exporter des fichiers CSV. Elles téléchargent des rapports, les nettoient, puis les chargent dans le data warehouse. Mais il arrive que les exportations échouent, que les schémas changent ou que quelqu’un oublie de lancer le processus. Il en résulte souvent des données historiques manquantes ou incohérentes.

Connecteurs ETL tiers

Elles se tournent ensuite vers des outils qui extraient les données d’une API de paiement et les chargent dans un warehouse selon un calendrier défini. Ces outils sont relativement fiables, mais ils exposent le fournisseur à un flux de données sensibles. Si une équipe dispose de données financières transitant par un système tiers supplémentaire, cela élargira sa surface d’attaque, soulèvera des questions de conformité et générera des données susceptibles de présenter de légères différences par rapport à celles détenues par son prestataire de paiement.

Synchronisation native via Stripe Data Pipeline

Stripe Data Pipeline permet une synchronisation directe avec Stripe, transférant les données vers un warehouse ou un espace de stockage dans le cloud sans avoir recours à un connecteur tiers. La configuration ne nécessite que quelques clics, aucun code à écrire, et le pipeline inclut les données historiques du compte Stripe de l’utilisateur. Il comprend également des rapports synthétiques sélectionnés et des ensembles de données organisés, tels que des résumés financiers structurés et des tableaux prêts à l’analyse pour évaluer le MRR, la fraude et bien plus encore. Ces éléments sont générés par les propres systèmes de Stripe et ne peuvent pas être reproduits par un connecteur générique.