Pipelines de données

Comprendre la science des données

Sara Billen

Curriculum Manager

$$ Collecte et ingestion de données avec une seule source

Comprendre la science des données

$$ Collecte et ingestion de données avec trois sources

$$

Et ensuite ?

Plusieurs sources de données :

  • Archives publiques
  • API
  • Bases de données

Différents types de données :

  • Données non structurées
  • Données sous forme de tableau
  • Données en temps réel p.ex., tweets
Comprendre la science des données

Qu'est-ce qu'un pipeline de données ?

  • Déplace les données vers des étapes définies
  • Collecte et stockage automatisés
    • Programmé toutes les heures, tous les jours, toutes les semaines, etc.
    • Déclenché par un événement
  • Surveillé à l'aide d'alertes générées
  • Indispensable pour les projets Big Data
  • Les ingénieurs de données travaillent à la personnalisation des solutions
  • Extract Transform Load (ETL)

Pipeline de données

Comprendre la science des données

Étude de cas : maison intelligente

Données Source Fréquence
Conditions météorologiques API du Service météorologique national Toutes les 30 minutes
Tweets dans votre région API Twitter Flux en temps réel
Température intérieure Thermostat intelligent pour maison connectée Toutes les 5 minutes
État des lumières Ampoules connectées Chaque minute
État des serrures Serrures de porte intelligentes Toutes les 15 secondes
Consommation d’énergie Compteur intelligent Hebdomadaire
Comprendre la science des données

Extraction

Phase d’extraction

Source Fréquence
API météo nationale Toutes les 30 minutes
API Twitter flux en temps réel
Thermostat intelligent pour maison Toutes les 5 minutes
Ampoules connectées Chaque minute
Serrures de porte intelligentes Toutes les 15 secondes
Compteur intelligent Hebdomadaire
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Transformation

Phase de chargement

Comprendre la science des données

Transformation

Avec toutes les données qui arrivent, comment pouvons-nous les organiser et les rendre faciles à utiliser ?

$$ Exemples de transformations :

  • Regroupement de sources de données en un seul ensemble de données
  • Conversion de structures de données pour les adapter aux schémas de bases de données
  • Suppression des données non pertinentes

La préparation et l'exploration des données n'ont pas lieu à ce stade

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Chargement

Phase de chargement

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Automatisation

Automatiser

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Passons à la pratique !

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