Outils DataOps : Gouvernance des données & Sécurité

Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, les organisations collectent et traitent plus de données que jamais auparavant. Gérer ces données efficacement 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 visant à améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l’analyse des données. Les outils DataOps sont importants pour automatiser et coordonner les différentes parties du pipeline de données pour soutenir les pratiques DataOps.

Dans cet article, nous plongerons dans les bases des outils DataOps, explorerons certaines options open-source et commerciales populaires, et discuterons de leurs capacités clés. 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 obtenir de meilleurs résultats. Cela s’applique aussi bien aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux analystes commerciaux.

Qu’est-ce que les outils DataOps ?

Les outils DataOps sont des solutions logicielles qui facilitent la mise en œuvre des pratiques DataOps. Ils aident à automatiser et 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 un large éventail de fonctionnalités, notamment :

• Ingérer et intégrer des données
• Transformation et préparation des données
• Gestion de la qualité des données
• Sécurité et gouvernance des données
• Orchestration des flux de travail
• 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 de confiance pour l’analyse et la prise de décision.

Outils DataOps open-source

Les outils DataOps open-source ont gagné en popularité en raison de leur flexibilité, de leur rentabilité et de leur développement basé sur la communauté. 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 permet de créer des workflows dynamiques entre différents systèmes et technologies grâce à ses nombreux opérateurs et à 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, ce qui permet de le surveiller et de résoudre les problèmes facilement.

Apache NiFi

Apache NiFi est une plate-forme d’intégration et de traitement des données robustes permettant l’ingestion, la transformation et la distribution de données en temps réel. NiFi facilite la création de flux de données avec son interface de 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 vers diverses destinations telles que des bases de données ou des files d’attente de messages. La programmation basée sur les flux et les fonctionnalités de provenance des données de NiFi en font un choix parfait pour gérer des tâches d’intégration de données complexes.

Great Expectations

Great Expectations est un cadre de gestion de la qualité des données qui vous aide à définir, valider et documenter des attentes en matière de qualité des données. Il fournit un moyen déclaratif de spécifier les règles de qualité des données et génère des rapports complets sur la qualité des données. 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 d’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 détecter les problèmes de qualité des données rapidement.

Outils DataOps commerciaux

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

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric est une plate-forme complète d’intégration et de gouvernance des données permettant une DataOps de bout en bout. Il dispose de nombreux connecteurs pour l’importation des données et d’outils puissants pour la transformation des données. De plus, il comprend des fonctionnalités intégrées pour garantir la qualité et la gouvernance des données.

Vous pouvez utiliser Talend Data Fabric pour créer un pipeline de données. Ce pipeline peut extraire des données à partir de diverses applications cloud. Vous pouvez ensuite transformer les données à l’aide d’outils visuels ou de codage. Ensuite, vous pouvez vérifier la qualité des données à l’aide de 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 combinant les capacités d’intégration, de qualité, de gouvernance et de sécurité des données. Elle tire parti de l’IA et de l’apprentissage automatique 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 des données par lots et en temps réel.

Vous pouvez utiliser Informatica pour fusionner des données de différents systèmes de bases de données et vérifier la qualité des données. Ensuite, vous pouvez envoyer les données propres à un entrepôt de données cloud pour analyse. Les fonctionnalités basées sur l’IA d’Informatica, telles que la gestion automatique des variations de schéma et la traçabilité des données, augmentent la productivité et garantissent la fiabilité des données.

DataKitchen

DataKitchen est une plateforme DataOps axée sur l’activation des processus DataOps de bout en bout. Elle fournit un ensemble d’outils pour l’orchestration des pipelines de données, les tests et le déploiement, ainsi que des fonctionnalités de collaboration et de gouvernance. Avec DataKitchen, vous pouvez définir des « recettes » réutilisables qui encapsulent les étapes de traitement des données et les dépendances.

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

Capacités clés des outils DataOps

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

1. Intégration des données : Les outils DataOps permettent une intégration transparente des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers, des API et des plateformes de streaming. Ils fournissent des connecteurs et des adaptateurs pour collecter des données de nombreuses sources et convertir ces données dans un format cohérent pour un traitement ultérieur.
2. Transformation des données : Les outils DataOps offrent des capacités puissantes de transformation des données pour nettoyer, enrichir et façonner les données. Ils prennent en charge diverses techniques de transformation, y compris la mise en correspondance, le filtrage, l’agrégation et les jointures de données. Ces transformations peuvent être définies à l’aide d’interfaces graphiques, de SQL ou de langages de programmation comme Python ou Scala.
3. Gestion de la qualité des données : Assurer la qualité des données est un aspect crucial 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 les anomalies et gérer les incohérences des données. Ils offrent des capacités de profilage des données pour comprendre les caractéristiques des données et identifier les problèmes de qualité en amont.
4. 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 les erreurs de manière élégante. Ils fournissent des interfaces visuelles pour concevoir et surveiller les workflows, facilitant ainsi la gestion des pipelines de données de bout en bout.
5. 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 changements et de gérer différentes versions du code de pipeline.
6. Surveillance et alertes : Les outils DataOps offrent des fonctionnalités de surveillance et d’alerte pour suivre la santé et les performances des pipelines de données. Ils fournissent des tableaux de bord et des métriques pour visualiser la progression des pipelines, détecter les goulets d’étranglement et recevoir des alertes en cas d’échecs ou d’anomalies. Cela permet de résoudre les problèmes de manière proactive et de garantir la fiabilité des workflows de données.

Conclusion

Les outils DataOps sont essentiels pour mettre en œuvre les pratiques DataOps et favoriser la réussite axée sur les données. Que vous optiez pour des outils open-source ou commerciaux, ces outils offrent les fonctionnalités nécessaires pour automatiser, coordonner les pipelines de données, garantir la qualité des données et promouvoir la collaboration entre les équipes de données.

En utilisant des outils DataOps, les organisations peuvent rationaliser leurs workflows de données, réduire les efforts manuels et fournir des données fiables plus rapidement. À mesure que les données deviennent de plus en plus critiques pour le succès des entreprises, adopter les outils DataOps n’est plus un choix, mais une nécessité.

Lors de la sélection des outils DataOps, considérez les besoins spécifiques de votre organisation, la pile technologique existante et le budget. Évaluez la facilité d’utilisation, l’évolutivité, les capacités d’intégration et le support communautaire de l’outil. Il est également essentiel de s’assurer que l’outil s’aligne sur vos objectifs DataOps et peut s’adapter à l’évolution de votre paysage de données.

En plus des outils DataOps mentionnés dans cet article, il vaut la peine d’explorer DataSunrise, une solution conviviale et flexible pour la sécurité, l’audit et la conformité des bases de données. DataSunrise offre une gamme d’outils pour protéger les données sensibles, surveiller les activités des bases de données et garantir la conformité réglementaire. Pour en savoir plus sur DataSunrise et sur comment il peut compléter votre stratégie DataOps, visitez notre équipe pour une démo en ligne.

Adopter les outils DataOps est un pas important vers l’optimisation de vos workflows de données et la réussite axée sur les données. En automatisant et orchestrant les pipelines de données, en garantissant la qualité des données et en favorisant la collaboration, les outils DataOps permettent aux organisations de tirer pleinement parti de leurs actifs de données et de prendre des décisions éclairées en toute confiance.

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