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Pipeline Data Management 

Pipeline Data Management

Le volume, la variété et la vélocité des données augmentent année après année. Comme tous les autres composants des architectures Data, les pipelines de données ont beaucoup évolué pour prendre en charge les big data et être capable d’identifier, traiter et mettre à disposition des données qui sont dans des formats très différents, structurés, non structurés et semi-structurés.

Un pipeline de données prend en charge l’ingestion des différentes sources de données (collecte), comprend plusieurs étapes de traitement et de transformation, puis permet le flux des données vers la destination qui va les exploiter. L’ETL est une catégorie de pipeline de données dont la destination est généralement un data warehouse. Historiquement, il est utilisé pour le traitement par lots. Une nouvelle génération de streaming ETL prend aujourd’hui en charge les traitements temps réel. En fonction du lieu où sont traitées les données (dans le cloud par exemple), le débit attendu, les quantités et les types de traitements qui doivent être effectués, la nécessité ou pas qu’ils soient en continu, (…) ; Smartpoint vous recommande les outils les plus appropriés et met en place votre data pipeline.

Quelle que soit la source, un Data Pipeline permet de capter et de transformer les données dans un format cohérent pour qu’elles soient consommées par les utilisateurs ou les applications, au moment où ils en ont besoin. C’est un processus automatisé qui permet aussi de réduire drastiquement les risques d’erreur et de gagner du temps… car on réduit d’autant les manipulations de données.

Nabil NAGHBAL, Expert en intégration de données, Smartpoint

Nos consultants

Nos consultants vous aident à réconcilier des années de collecte de données de sources multiples, comme autant de référentiels jusqu’alors isolés et difficilement exploitables.

  • Préparation des données pour améliorer la qualité, la fiabilité, la protection (anonymisation)`et la gouvernance
  • Ingestion de données multi-sources via ETL ou pipeline de données dynamique (streaming) issues d’IoT, d’applicatifs ou de containeurs
  • Nettoyage, mapping et traitements (batch, temps réel, big data) pour les exploiter dans des data lakes, des data warehouses ou via des outils de Business Intelligence
  • Mise à disposition des données par API et des microservices réutilisables aux applications qui vont les utiliser (cloud, hybride, on premise)

Nos solutions technologiques

Les news

ingestion data solutions 2024
28 février 2024

Stratégies d’ingestion de la data et solutions 2024

Découvrez les meilleures pratiques et solutions leaders pour l'ingestion de données en 2024. Que vous utilisiez ETL, ELT, Reverse ETL ou Streaming Data Ingestion, cet article vous guide à travers les stratégies clés et les solutions pour optimiser vos architectures de données et choix de stockage.

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ETL FIVETRAN VS STITCH
13 juin 2022

ETL, zoom sur Fivetran vs Stitch

Vous cherchez un outil d’intégration de données ? Smartpoint vous propose une rapide comparaison entre deux outils d’ETL qui ont actuellement le vent en poupe. Les entreprises stockent leurs données dans différents endroits en interne mais aussi désormais de plus en plus dans le cloud. Pour disposer d’une vision unifiée de vos activités et être en […]

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EXPERT INGÉNIEUR CONSULTANT ETL OPEN SOURCE PIPELINE DONNEES
18 juillet 2023

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Les enjeux du traitement des données en temps réel

  • Amélioration de la prise de décision : Accès à des informations fraîches et précises pour des décisions rapides et pertinentes.
  • Détection d’anomalies et prévention des incidents : Identification en temps réel des problèmes potentiels et prise de mesures correctives immédiates.
  • Optimisation des processus et des opérations : Meilleure compréhension des performances et des contre-performances pour une optimisation continue.
  • Personnalisation de l’expérience client : Pour une expérience consommateur plus fluide et hypra ciblée en fonction des interactions en temps réel.
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