Qu'est-ce que le traitement des données ?

Que vous travailliez sur une petite feuille de calcul ou que vous traitiez de grandes quantités de données, le processus est standard et reproductible. On l'appelle le cycle de traitement des données.

Ce processus est souvent appelé cycle de traitement des données et constitue la base des frameworks d'intégration de données courants comme l'ETL (extraction, transformation et chargement). Comprendre ce cycle est essentiel pour créer des workflows de données efficaces et fiables.

1. Collecte : recueillir les données brutes. C'est là que le cycle commence. Vous collectez les données brutes provenant de différentes sources, qui peuvent être des journaux de sites Web, des enquêtes menées auprès de clients, des relevés de capteur ou des transactions financières. Cette étape peut également impliquer des techniques spécialisées comme la capture des données modifiées (CDC), qui permet de diffuser efficacement les modifications directement depuis les bases de données sources.
2. Préparation/nettoyage : transformer les données brutes. Souvent appelée "prétraitement des données", cette étape essentielle consiste à nettoyer et à structurer les données brutes. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, la correction des erreurs, la suppression des doublons et la conversion des données dans un format compatible avec l'outil de traitement, c'est-à-dire le moteur spécifique conçu pour analyser l'ensemble de données.
3. Entrée : transmettre les données préparées à l'outil de traitement. Les données nettoyées et préparées sont intégrées au système de traitement. Ce système représente l'environnement plus large (par exemple, un service cloud, un programme informatique ou un modèle d'IA) qui héberge la logique de traitement spécifique définie à l'étape précédente.
4. Traitement : exécuter des algorithmes. C'est à cette étape que les calculs, les manipulations et les transformations sont effectués. L'ordinateur ou le système exécute des algorithmes et des règles spécifiques pour obtenir le résultat souhaité, comme trier des données, effectuer des calculs mathématiques ou fusionner différents ensembles de données.
5. Résultat/interprétation : présenter les résultats. Les résultats du traitement sont présentés dans un format pratique et lisible. Ce résultat peut être un rapport, un graphique, une base de données mise à jour, une alerte envoyée à un utilisateur ou l'entraînement d'un modèle d'IA.
6. Stockage : archiver les données traitées. Enfin, les données d'entrée brutes et les informations traitées qui en résultent sont stockées de manière sécurisée pour une utilisation ultérieure, un audit ou une analyse plus approfondie. Il s'agit d'une étape essentielle pour garantir la gouvernance des données et conserver un historique.

La façon dont nous traitons les données évolue constamment, sous l'effet de la nécessité d'accroître la vitesse, le développement à plus grande échelle et l'automatisation.

Le traitement des données moderne s'éloigne des applications monolithiques pour se tourner vers des architectures plus agiles et modulaires. Cela implique souvent l'utilisation de conteneurs, qui regroupent les applications et leurs dépendances pour faciliter la portabilité, et de microservices, qui décomposent les applications complexes en fonctions plus petites et indépendantes.

Ces technologies fonctionnent souvent en parallèle de l'informatique sans serveur, où les fournisseurs de services cloud gèrent l'infrastructure dans son intégralité. Ensemble, ils permettent de créer des architectures basées sur des événements. Dans ce modèle, les jobs de traitement ne s'exécutent pas en permanence, mais sont déclenchés uniquement lorsqu'un événement spécifique se produit, comme l'arrivée de nouvelles données dans un bucket de stockage. Cette approche permet de réduire les coûts et de faire évoluer automatiquement les systèmes pour répondre à toute demande.

L'intelligence artificielle et le machine learning sont intégrés directement dans le pipeline de traitement pour automatiser les vérifications de la qualité des données et détecter les anomalies. Cette automatisation basée sur l'IA peut simplifier l'étape de préparation, qui est traditionnellement la plus chronophage.

Avec l'essor des appareils IoT et la génération massive de données à la source, l'edge computing rapproche la puissance de traitement des données de l'endroit où elles sont créées (l'arête). Cela permet de traiter immédiatement et localement les données critiques, comme les systèmes de surveillance dans une usine. La latence et les coûts de transmission de toutes les données brutes vers un cloud central sont ainsi réduits.