Outils DataOps

Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, les organisations collectent et traitent plus de données que jamais auparavant. Gérer efficacement ces données est crucial pour en tirer des informations précieuses et prendre des décisions commerciales éclairées. C’est là que DataOps entre en jeu – une pratique collaborative de gestion des données qui vise à améliorer la qualité et à réduire le temps de cycle des analyses de données. Les outils DataOps sont importants pour automatiser et coordonner différentes parties du pipeline de données pour soutenir les pratiques DataOps.

Dans cet article, nous plongerons dans les bases des outils DataOps, explorerons quelques options open-source et commerciales populaires et discuterons de leurs principales capacités. Si vous travaillez avec des données, il est important de connaître les outils DataOps.

Si vous travaillez avec des données, il est important de connaître les outils DataOps. Ces outils peuvent vous aider à améliorer vos processus de données et à obtenir de meilleurs résultats. Cela s’applique aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux analystes commerciaux.

Que sont les outils DataOps ?

Les outils DataOps sont des solutions logicielles qui facilitent la mise en oeuvre des pratiques DataOps. Ils aident à automatiser et à rationaliser le cycle de vie des données, de l’ingestion et la transformation à l’analyse et au reporting. En utilisant les outils DataOps, les organisations peuvent améliorer la qualité des données, accroître l’efficacité et favoriser la collaboration entre les équipes de données et les parties prenantes.

Les outils DataOps englobent une large gamme de fonctionnalités, y compris :

Ingestion et intégration des données
Transformation et préparation des données
Gestion de la qualité des données
Sécurité et gouvernance des données
Orchestration des workflows
Surveillance et alertes

En tirant parti de ces capacités, les outils DataOps permettent aux organisations de construire des pipelines de données robustes et fiables qui fournissent des données fiables pour l’analyse et la prise de décision.

Outils DataOps open-source

Les outils DataOps open-source ont gagné une popularité significative en raison de leur flexibilité, de leur rentabilité et de leur développement communautaire. Voici quelques outils DataOps open-source notables :

Apache Airflow

Apache Airflow est un puissant outil d’orchestration qui vous permet de définir, planifier et surveiller des pipelines de données complexes. Airflow vous permet de créer des workflows dynamiques à travers différents systèmes et technologies en utilisant ses nombreux opérateurs et son design flexible.

Vous pouvez utiliser Airflow pour créer un pipeline de données. Airflow peut être utilisé pour créer un pipeline de données. Ce pipeline peut collecter des données de diverses sources telles que des bases de données et des API.

Vous pouvez transformer les données en utilisant SQL ou Python. Enfin, vous pouvez stocker les données traitées dans un entrepôt de données. L’interface en ligne d’Airflow montre une image du pipeline, le rendant simple à surveiller et à résoudre les problèmes.

Apache NiFi

Apache NiFi est une plateforme robuste d’intégration et de traitement des données qui permet l’ingestion, la transformation et la distribution de données en temps réel. NiFi facilite la création de flux de données avec son interface glisser-déposer et sa large gamme de processeurs. Il aide également à suivre l’origine des données.

NiFi peut aider à collecter des données en temps réel à partir de dispositifs IoT. Il peut également nettoyer et améliorer les données. De plus, il peut envoyer les données à diverses destinations telles que des bases de données ou des files d’attente de messages. Les fonctionnalités de programmation basée sur les flux et de provenance des données de NiFi en font un choix parfait pour gérer des tâches complexes d’intégration de données.

Great Expectations

Great Expectations est un cadre de gestion de la qualité des données qui vous aide à définir, valider et documenter les attentes en matière de qualité des données. Il fournit un moyen déclaratif de spécifier les règles de qualité des données et génère des rapports de qualité des données complets. Avec Great Expectations, vous pouvez définir des attentes telles que des contrôles de type de données, des plages de valeurs et des contraintes d’unicité.

Par exemple, vous pouvez affirmer qu’une colonne dans une table de base de données ne doit contenir que des valeurs entières positives. Great Expectations peut vérifier les données par rapport aux attentes et fournir des rapports sur tout problème, vous aidant à trouver des problèmes de qualité des données tôt.

Outils DataOps commerciaux

Tandis que les outils open-source offrent une grande flexibilité, les outils DataOps commerciaux fournissent des fonctionnalités de niveau entreprise, un support et des capacités d’intégration. Voici quelques outils DataOps commerciaux notables :

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric est une plateforme complète d’intégration et de gouvernance des données qui permet une DataOps de bout en bout. Il dispose de nombreux connecteurs pour l’importation de données. Il a aussi des outils puissants pour la transformation des données. De plus, il comprend des fonctions intégrées pour garantir la qualité des données et la gouvernance.

Vous pouvez utiliser Talend Data Fabric pour créer un pipeline de données. Ce pipeline peut extraire des données de diverses applications cloud. Vous pouvez ensuite apporter des modifications aux données en utilisant des outils visuels ou du code.

De plus, vous pouvez vérifier la qualité des données en utilisant des fonctionnalités intégrées de profilage et de nettoyage. L’environnement collaboratif de Talend et ses fonctionnalités de contrôle de version facilitent le travail d’équipe et les pratiques de développement agile.

Informatica Intelligent Data Platform

Informatica Intelligent Data Platform est une plate-forme DataOps unifiée qui combine les capacités d’intégration, de qualité, de gouvernance et de sécurité des données. Il exploite l’IA et le machine learning pour automatiser les tâches de gestion des données et fournir des recommandations intelligentes. Avec Informatica, vous pouvez construire des pipelines de données de bout en bout qui gèrent à la fois le traitement de données par lot et en temps réel.

Vous pouvez utiliser Informatica pour fusionner des données de diverses bases de données. Vous pouvez aussi l’utiliser pour vérifier la qualité des données. Ensuite, vous pouvez envoyer les données propres à un entrepôt de données cloud pour analyse. Les fonctionnalités alimentées par l’IA d’Informatica, telles que la gestion automatisée des schémas et la traçabilité des données, augmentent la productivité et garantissent la confiance dans les données.

DataKitchen

DataKitchen est une plate-forme DataOps qui se concentre sur la mise en place de processus DataOps de bout en bout. Elle fournit une suite d’outils pour l’orchestration, le test et le déploiement des pipelines de données, ainsi que des fonctionnalités de collaboration et de gouvernance. Avec DataKitchen, vous pouvez définir des “recettes” réutilisables qui encapsulent les étapes et les dépendances du traitement des données.

Ces recettes peuvent être contrôlées en version, testées et déployées dans différents environnements. Le cadre de tests de DataKitchen vous permet de valider la qualité des données et de garantir la fiabilité de vos pipelines de données.

Principales Capacités des Outils DataOps

Bien que les outils DataOps varient dans leurs fonctionnalités spécifiques et leurs cas d’utilisation cibles, ils offrent généralement les capacités clés suivantes :

Intégration des Données : Les outils DataOps permettent l’intégration transparente des données provenant de sources diverses, telles que des bases de données, des fichiers, des API et des plateformes de streaming. Ils fournissent des connecteurs et des adaptateurs pour recueillir des données de diverses sources et les convertir en un format cohérent pour un traitement ultérieur.
Transformation des Données : Les outils DataOps offrent des capacités puissantes de transformation des données pour nettoyer, enrichir et structurer les données. Ils prennent en charge diverses techniques de transformation, y compris le mapping des données, le filtrage, l’agrégation et les jointures. Ces transformations peuvent être définies en utilisant des interfaces graphiques, SQL ou des langages de programmation comme Python ou Scala.
Gestion de la Qualité des Données : Assurer la qualité des données est un aspect critique de DataOps. Les outils DataOps fournissent des fonctionnalités de gestion de la qualité des données pour valider les données par rapport à des règles prédéfinies, détecter des anomalies et gérer les incohérences de données. Ils offrent des capacités de profilage des données pour comprendre les caractéristiques des données et identifier les problèmes de qualité en amont.
Orchestration des Workflows : Les outils DataOps permettent l’orchestration de workflows de données complexes, vous permettant de définir des dépendances, de planifier des tâches et de gérer gracieusement les échecs. Ils fournissent des interfaces visuelles pour concevoir et surveiller les workflows, rendant plus facile la gestion des pipelines de données de bout en bout.
Collaboration et Contrôle de Version : Les outils DataOps favorisent la collaboration entre les équipes de données en fournissant des capacités de contrôle de version pour les pipelines de données, les modèles et les artefacts. Ils permettent à plusieurs utilisateurs de travailler sur le même projet simultanément, de suivre les modifications et de gérer différentes versions du code du pipeline.
Surveillance et Alertes : Les outils DataOps offrent des fonctionnalités de surveillance et d’alertes pour suivre la santé et la performance des pipelines de données. Ils fournissent des tableaux de bord et des mesures pour visualiser l’avancement du pipeline, détecter les goulots d’étranglement et recevoir des alertes sur les échecs ou les anomalies. Cela permet une résolution proactive des problèmes et garantit la fiabilité des workflows de données.

Conclusion

Les outils DataOps sont essentiels pour mettre en œuvre des pratiques DataOps et conduire au succès axé sur les données. Vous pouvez choisir entre des outils open-source ou commerciaux. Ces outils ont les fonctionnalités nécessaires pour automatiser et coordonner des pipelines de données. Ils aident également à maintenir la qualité des données et à promouvoir le travail d’équipe parmi les équipes de données.

En tirant parti des outils DataOps, les organisations peuvent rationaliser leurs workflows de données, réduire les efforts manuels et livrer des données fiables plus rapidement. Alors que les données deviennent de plus en plus critiques pour le succès des entreprises, l’adoption des outils DataOps n’est plus un choix mais une nécessité.

Lors de la sélection des outils DataOps, tenez compte des besoins spécifiques de votre organisation, de la pile technologique existante et du budget. Évaluez la facilité d’utilisation de l’outil, sa capacité de mise à l’échelle, ses capacités d’intégration et le soutien communautaire. Il est également essentiel de s’assurer que l’outil est en adéquation avec vos objectifs DataOps et peut s’adapter à votre paysage de données en évolution.

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Adopter des outils DataOps est une étape significative vers l’optimisation de vos workflows de données et la réussite axée sur les données. En automatisant et en orchestrant les pipelines de données, en assurant la qualité des données et en favorisant la collaboration, les outils DataOps permettent aux organisations de tirer parti de tout le potentiel de leurs actifs de données et de prendre des décisions éclairées en toute confiance.

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