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Ingénierie des données
Automatisez et orchestrez les flux de données au sein de votre organisation.
Utilisez les métadonnées pour automatiser les pipelines
Démarrer
Déployer un lac de données
Établissez des capacités de stockage de données de base en utilisant des solutions de stockage adaptées aux données structurées et non structurées. Cela vous permet de collecter et de stocker des données provenant de différentes sources et de les rendre accessibles pour un traitement et une analyse ultérieurs. Le stockage des données est un élément essentiel d'une stratégie d'ingénierie des données. Une architecture de stockage de données bien conçue permet aux entreprises de stocker, de gérer et d'accéder à leurs données de manière efficace et rentable. AWS propose une variété de services de stockage de données pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises.
Par exemple, vous pouvez établir des capacités de stockage de données de base en utilisant Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour le stockage d'objets, Amazon Relational Database Service RDS (Amazon) pour les bases de données relationnelles et Amazon Redshift pour l'entreposage de données. Ces services vous aident à stocker les données de manière sécurisée et rentable, et à les rendre facilement accessibles pour un traitement et une analyse ultérieurs. Nous vous recommandons également de mettre en œuvre les meilleures pratiques de stockage des données, telles que le partitionnement et la compression des données, afin d'améliorer les performances et de réduire les coûts.
Développer des modèles d'ingestion de données
Pour automatiser et orchestrer les flux de données, établissez des processus d'ingestion de données pour collecter des données provenant de diverses sources, notamment des bases de données, des fichiers etAPIs. Vos processus d'ingestion de données doivent favoriser l'agilité de l'entreprise et prendre en compte les contrôles de gouvernance.
L'orchestrateur doit être capable d'exécuter des services basés sur le cloud et de fournir un mécanisme de planification automatique. Il devrait offrir des options pour les liens conditionnels et les dépendances entre les tâches, ainsi que des capacités de sondage et de gestion des erreurs. En outre, il doit s'intégrer parfaitement aux systèmes d'alerte et de surveillance pour garantir le bon fonctionnement des pipelines.
Voici quelques mécanismes d'orchestration populaires :
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L'orchestration basée sur le temps démarre un flux de travail selon un intervalle récursif et à une fréquence définie.
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L'orchestration basée sur les événements lance un flux de travail en fonction de l'occurrence d'un événement tel que la création d'un fichier ou d'une demande. API
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Le sondage met en œuvre un mécanisme dans lequel une tâche ou un flux de travail appelle un service (par exemple, via unAPI) et attend une réponse définie avant de passer à l'étape suivante.
La conception de l'architecture moderne met l'accent sur l'exploitation des services gérés qui simplifient la gestion de l'infrastructure dans le cloud et réduisent la charge de travail des développeurs et des équipes d'infrastructure. Cette approche s'applique également à l'ingénierie des données. Nous vous recommandons d'utiliser des services gérés, le cas échéant, pour créer des pipelines d'ingestion de données afin d'accélérer vos processus d'ingénierie des données. Voici deux exemples de ces types de services : Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (AmazonMWAA) et AWS Step Functions :
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Apache Airflow est un outil d'orchestration populaire pour la création, la planification et le suivi des flux de travail par programmation. AWS propose Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow (AmazonMWAA) en tant que service géré qui permet aux développeurs de se concentrer sur la création plutôt que sur la gestion de l'infrastructure pour l'outil d'orchestration. Amazon MWAA facilite la création de flux de travail à l'aide de scripts Python. Un graphe acyclique dirigé (DAG) représente un flux de travail sous la forme d'un ensemble de tâches de manière à montrer les relations et les dépendances de chaque tâche. Vous pouvez en avoir DAGs autant que vous le souhaitez, et Apache Airflow les exécutera en fonction des relations et des dépendances de chaque tâche.
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AWS Step Functionsaide les développeurs à créer un flux de travail visuel à faible code pour automatiser les processus informatiques et commerciaux. Les flux de travail que vous créez avec Step Functions sont appelés machines à états, et chaque étape de votre flux de travail est appelée état. Vous pouvez utiliser Step Functions pour créer des flux de travail pour la gestion intégrée des erreurs, le transfert de paramètres, les paramètres de sécurité recommandés et la gestion des états. Cela réduit la quantité de code que vous devez écrire et gérer. Les tâches exécutent le travail en se coordonnant avec un autre AWS service ou une application que vous hébergez sur site ou dans un environnement cloud.
Accélérez le traitement des données
Le traitement des données est une étape cruciale pour comprendre les grandes quantités de données collectées par les organisations modernes. Pour démarrer avec le traitement des données, AWS propose des services gérés tels que AWS Glue, qui fournissent de puissantes fonctionnalités d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Organisations peuvent utiliser ces services pour commencer à traiter et à transformer les données brutes, notamment en nettoyant, en normalisant et en agrégeant les données afin de les préparer à l'analyse.
Le traitement des données commence par des techniques simples telles que l'agrégation et le filtrage pour effectuer les transformations initiales des données. À mesure que les besoins en matière de traitement des données évoluent, vous pouvez mettre en œuvre des ETL processus plus avancés qui vous permettent d'extraire des données de diverses sources, de les transformer en fonction de vos besoins spécifiques et de les charger dans un entrepôt de données ou une base de données centralisé pour une analyse unifiée. Cette approche garantit que les données sont exactes, complètes et disponibles pour analyse en temps opportun.
En utilisant des services AWS gérés pour le traitement des données, les entreprises peuvent bénéficier d'un niveau supérieur d'automatisation, d'évolutivité et de rentabilité. Ces services automatisent de nombreuses tâches de traitement des données de routine, telles que la découverte de schémas, le profilage des données et la transformation des données, et libèrent de précieuses ressources pour des activités plus stratégiques. De plus, ces services évoluent automatiquement pour prendre en charge l'augmentation des volumes de données.
Fournir des services de visualisation des données
Trouvez des moyens de mettre les données à la disposition des décideurs qui utilisent la visualisation des données pour interpréter les données de manière significative et rapide. Grâce aux visualisations, vous pouvez interpréter les modèles et renforcer l'engagement d'un ensemble diversifié de parties prenantes, quelles que soient leurs compétences techniques. Une bonne plateforme permet aux équipes d'ingénierie des données de fournir des ressources qui fournissent une visualisation des données rapidement et avec peu de frais généraux. Vous pouvez également fournir des fonctionnalités de libre-service en utilisant des outils qui peuvent facilement interroger les banques de données sans avoir besoin d'expertise en ingénierie. Envisagez d'utiliser des outils intégrés capables de fournir des informations commerciales sans serveur via des visuels de données et des tableaux de bord interactifs, et qui peuvent utiliser le langage naturel pour interroger les données principales.
Avance
Mettre en œuvre un traitement des données en temps quasi réel
Le traitement des données est un élément essentiel de tout pipeline d'ingénierie des données, qui permet aux entreprises de transformer les données brutes en informations pertinentes. Outre le traitement par lots traditionnel, le traitement des données en temps réel est devenu de plus en plus important dans l'environnement commercial rapide d'aujourd'hui. Le traitement des données en temps réel permet aux entreprises de réagir aux événements au fur et à mesure qu'ils se produisent et améliore la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Valider la qualité des données
La qualité des données a un impact direct sur l'exactitude et la fiabilité des informations et des décisions dérivées des données. La mise en œuvre de processus de validation et de nettoyage des données est essentielle pour garantir l'utilisation de données fiables et de haute qualité à des fins d'analyse.
La validation des données consiste à vérifier l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence des données en les comparant à des règles et critères prédéfinis. Cela permet d'identifier les divergences ou les erreurs dans les données et de garantir qu'elles sont adaptées à l'objectif. Le nettoyage des données implique l'identification et la correction de toute inexactitude, incohérence ou duplication des données.
En mettant en œuvre des processus et des outils de qualité des données, les organisations peuvent améliorer la précision et la fiabilité des informations dérivées des données, ce qui se traduit par une meilleure prise de décision et une meilleure efficacité opérationnelle. Cela améliore non seulement les performances de l'organisation, mais accroît également la confiance des parties prenantes dans les données et les analyses produites.
Prouvez les services de transformation des données
La transformation des données prépare les données pour les analyses avancées et les modèles d'apprentissage automatique. Cela implique l'utilisation de techniques telles que la normalisation, l'enrichissement et la déduplication des données pour garantir que les données sont propres, cohérentes et prêtes à être analysées.
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La normalisation des données implique d'organiser les données dans un format standard, d'éliminer les redondances et de garantir la cohérence des données entre les différentes sources. Cela facilite l'analyse et la comparaison des données provenant de sources multiples et permet aux entreprises de mieux comprendre leurs opérations.
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L'enrichissement des données consiste à améliorer les données existantes avec des informations supplémentaires provenant de sources externes telles que les données démographiques ou les tendances du marché. Cela fournit des informations précieuses sur le comportement des clients ou les tendances du secteur qui peuvent ne pas être apparentes uniquement à partir de sources de données internes.
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La déduplication consiste à identifier et à supprimer les entrées de données dupliquées, et à s'assurer que les données sont exactes et exemptes d'erreurs. Cela est particulièrement important lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, où même un faible pourcentage de duplication peut fausser les résultats de l'analyse.
En utilisant des techniques avancées de transformation des données, les entreprises s'assurent que leurs données sont de haute qualité, précises et prêtes à être analysées de manière plus complexe. Cela se traduit par une meilleure prise de décision, une efficacité opérationnelle accrue et un avantage concurrentiel sur le marché.
Favoriser la démocratisation des données
Promouvoir une culture de démocratisation des données en rendant les données accessibles, compréhensibles et utilisables pour tous les employés. La démocratisation des données aide les employés à prendre des décisions fondées sur les données et contribue à la culture axée sur les données de l'organisation. Cela implique de supprimer les silos et de créer une culture dans laquelle les données sont partagées et utilisées par tous les employés pour orienter la prise de décision.
Dans l'ensemble, la démocratisation des données consiste à créer une culture dans laquelle les données sont valorisées, accessibles et compréhensibles par tous les membres de l'organisation. En permettant la démocratisation des données, les organisations favorisent une culture axée sur les données qui stimule l'innovation, améliore la prise de décision et, en fin de compte, mène au succès commercial.
Excel
Fournir une orchestration basée sur l'interface utilisateur
Pour créer des organisations agiles et utilisant des approches efficaces, il est important de planifier une plate-forme d'orchestration moderne qui soit utilisée par les ressources de développement et d'exploitation de tous les secteurs d'activité. L'objectif est de développer, déployer et partager des pipelines de données et des flux de travail sans dépendre d'une seule équipe, d'une seule technologie ou d'un seul modèle de support. Cela est possible grâce à des fonctionnalités telles que l'orchestration basée sur l'interface utilisateur. Des fonctionnalités telles que drag-and-drop l'interaction permettent aux utilisateurs peu expérimentés de créer DAGs et de définir des flux de données automatiques. Ces composants peuvent ensuite générer du code exécutable qui orchestre les pipelines de données.
DataOps aide à surmonter les complexités de la gestion des données et garantit un flux de données fluide entre les organisations. Une approche axée sur les métadonnées garantit la qualité et la conformité des données conformément aux mandats de votre organisation. L'investissement dans des ensembles d'outils tels que les microservices, la conteneurisation et les fonctions sans serveur améliore l'évolutivité et l'agilité.
En s'appuyant sur les équipes d'ingénierie des données pour générer de la valeur à partir des données et en laissant les tâches d' day-to-dayinfrastructure à l'automatisation, les entreprises peuvent atteindre l'excellence en matière d'automatisation et d'orchestration. La surveillance en temps quasi réel et l'enregistrement des tâches de gestion des flux de données permettent de prendre des mesures correctives immédiates et d'améliorer les performances et la sécurité du pipeline de flux de données. Ces principes permettent d'atteindre l'évolutivité et les performances tout en garantissant un modèle de partage de données sécurisé et en préparant les entreprises à réussir dans le futur.
Intégrer DataOps
DataOps est une approche moderne de l'ingénierie des données qui met l'accent sur l'intégration des processus de développement et d'exploitation afin de rationaliser la création, les tests et le déploiement de pipelines de données. Pour mettre en œuvre les DataOps meilleures pratiques, les entreprises utilisent l'infrastructure en tant que code (IaC) et des outils d'intégration et de livraison continues (CI/CD). Ces outils prennent en charge la création, les tests et le déploiement automatisés de pipelines, ce qui améliore considérablement l'efficacité et réduit les erreurs. DataOps les équipes travaillent avec les équipes d'ingénierie des plateformes pour créer ces automatisations, afin que chaque équipe puisse se concentrer sur ce qu'elle fait le mieux.
La mise en œuvre de DataOps méthodologies contribue à créer un environnement collaboratif pour les ingénieurs de données, les scientifiques des données et les utilisateurs professionnels, et permet le développement, le déploiement et la surveillance rapides des pipelines de données et des solutions d'analyse. Cette approche permet une communication et une collaboration plus fluides entre les équipes, ce qui se traduit par une innovation plus rapide et de meilleurs résultats.
Pour tirer pleinement parti des avantages de DataOps, il est important de rationaliser les processus d'ingénierie des données. Ceci est réalisé en utilisant les meilleures pratiques des équipes d'ingénierie des plateformes, notamment la révision du code, l'intégration continue et les tests automatisés. En mettant en œuvre ces pratiques, les organisations s'assurent que les pipelines de données sont fiables, évolutifs et sécurisés, et qu'ils répondent aux besoins des parties prenantes commerciales et techniques.
