Passons en revue quelques scénarios courants dans lesquels les pipelines de données peuvent être appliqués.
1. Processus ETL (extraction, transformation et chargement)
Un processus ETL est un type de pipeline de données qui extrait des informations brutes des systèmes sources (tels que des bases de données ou des API), les transforme selon des exigences spécifiques (par exemple, en agrégeant des valeurs ou en convertissant des formats) puis charge le résultat transformé dans un autre système tel qu’un entrepôt ou une base de données pour une analyse plus approfondie. Les processus ETL permettent aux entreprises de stocker leurs enregistrements historiques de manière organisée tout en les rendant facilement accessibles pour des informations ultérieures.
2. Entreposage et analyse des données
Pour soutenir une prise de décision efficace au sein d’une entreprise, il faut stocker de grands volumes d’informations transactionnelles historiques et en temps réel dans des entrepôts de données. Ces référentiels font office de hubs centraux où les analystes peuvent rapidement interroger de grandes quantités d’informations agrégées sans affecter les performances des systèmes opérationnels. Les pipelines de données sont chargés d’ingérer, de nettoyer et de transformer les données provenant de différentes sources vers ces entrepôts tout en préservant la qualité des données.
3. Science des données et machine learning
Les data scientists dépendent fortement de jeux de données de qualité pour entraîner leurs modèles de machine learning. Ces jeux de données nécessitent souvent un prétraitement approfondi, qui comprend l’extraction de caractéristiques, la normalisation, l’encodage de variables catégorielles et d’autres tâches. Les pipelines de données jouent un rôle essentiel dans l’automatisation de ces tâches, permettant aux praticiens de machine learning de se concentrer sur le développement de modèles plutôt que sur le traitement des informations brutes.
4. Moteur de recommandation e-commerce
De nombreuses entreprises de commerce électronique utilisent des moteurs de recommandation pour suggérer des produits ou des services susceptibles d’intéresser les clients en fonction de leur historique de navigation, de leur historique d’achat et d’autres facteurs. Pour ce faire, ils ont besoin d’un pipeline de données robuste capable d’ingérer les journaux d’activité des utilisateurs, les informations du catalogue de produits, les profils des clients, etc. Le pipeline traite ces données brutes et les ingère dans des systèmes de machine learning, tels que le filtrage collaboratif ou le filtrage basé sur le contenu, afin de générer des recommandations personnalisées pour chaque utilisateur.
5. Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux
Une agence de marketing peut utiliser des techniques d’analyse des sentiments sur des plateformes de réseau social comme X ou Facebook pour mesurer l’opinion publique concernant des marques ou des produits spécifiques. Un pipeline de données efficace est nécessaire pour collecter les tweets ou les publications mentionnant les mots clés cibles (par exemple, les noms de marque), prétraiter le texte (suppression des mots vides, racinisation), effectuer une classification des sentiments à l’aide de modèles de traitement automatique du langage naturel tels que LSTM ou BERT, puis agréger les résultats en informations exploitables pour les décideurs.
6. Détection des fraudes dans les transactions financières
Les banques et les institutions financières s’appuient souvent sur des systèmes analytiques avancés alimentés par des pipelines de données complexes pour détecter les activités frauduleuses dans les jeux de données transactionnels. Ces pipelines impliquent généralement l’ingestion d’enregistrements de transactions en temps réel et de modèles de fraude historiques, le nettoyage des entrées bruitées ou incomplètes, l’extraction de caractéristiques pertinentes telles que le montant, le lieu ou l’heure des transactions, l’entraînement de modèles de machine learning supervisés comme des arbres de décision, des machines à vecteurs de support ou des réseaux de neurones pour détecter les fraudes potentielles, et le déclenchement d’alertes en cas de transactions suspectes.
7. Traitement des données IdO
Les appareils IdO génèrent de grandes quantités de données qui doivent être traitées rapidement. Par exemple, un projet de ville intelligente peut recueillir des données à partir de capteurs surveillant les tendances de circulation, les niveaux de qualité de l’air et les taux de consommation d’énergie de la ville. Un pipeline de données évolutif et efficace est essentiel pour ingérer ces données en flux à grande vitesse, les prétraiter en filtrant les informations non pertinentes ou en agrégeant les relevés de capteurs sur des intervalles de temps, appliquer des algorithmes analytiques tels que la détection d’anomalies ou la modélisation prédictive sur le jeu de données prétraité, et enfin visualiser les données afin de fournir des informations aux responsables de la ville.
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