Data pipeline : définition, utilité et étapes clés

Le volume de données stockées à l’échelle mondiale double environ tous les quatre ans selon IDC. Face à cette expansion colossale et à l’émergence de nouvelles technologies qui révolutionnent les pratiques professionnelles, telles que les Intelligences Artificielles (IA) génératives, les entreprises doivent être capables de collecter, de transformer et d’exploiter ces mégadonnées en temps réel.

Pour s’assurer de disposer des bonnes informations, au bon endroit et au bon moment, un élément clé de l’architecture data intervient : le pipeline de données. Alimenter un tableau de bord, entraîner un modèle IA ou automatiser un processus métier : toutes ces actions reposent sur une circulation fluide de la donnée, assurée de manière rapide et sécurisée par le data pipeline.

Qu’est-ce qu’un data pipeline ? Quelle est son utilité ? Comment le mettre en place et avec quels outils ? Freelance-Informatique vous présente ce processus crucial pour les organisations data-driven !

Qu’est-ce qu’un data pipeline ?

Un data pipeline, ou pipeline de données, est un ensemble de processus automatisés permettant de collecter, de transformer et d’acheminer des données depuis diverses sources vers des environnements de stockage où elles peuvent être analysées et exploitées.

L’acheminement de l’information à travers un pipeline de données comprend plusieurs étapes essentielles :

• L’ingestion des données ou data ingestion : la collecte des données brutes à partir de diverses sources, telles que des bases de données SQL ou NoSQL (Structured Query Language ou Not Only Structured Query Language), des fichiers ou des API (Application Programming Interfaces) ;
• La transformation des données : le nettoyage, la normalisation, l’agrégation et l’enrichissement des informations pour les rendre cohérentes et adaptées à l’analyse ;
• Le chargement des données : le stockage de la data dans des environnements dédiés.

Ces étapes peuvent être exécutées dans le cadre de différentes architectures, en fonction des besoins spécifiques de l'organisation et des outils utilisés. L’ingénieur data est chargé de concevoir les data pipelines : sa discipline, le data engineering, a pour objet de préparer des données fiables et exploitables, à disposition des autres métiers de la donnée.

Pourquoi mettre en place un data pipeline ?

Une gestion rapide, efficace et fiable de la donnée : c’est l’objectif du data pipeline. IDC affirme qu’en 2025, 88 % à 97 % des données mondiales ne seront pas stockées, mais collectées, traitées et analysées en temps réel.

Un gain de productivité grâce à l’automatisation

L'automatisation des pipelines de données permet de réduire considérablement les tâches manuelles répétitives effectuées par l’équipe data, et notamment par le Data Engineer, libérant un temps précieux pour se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée.

En fournissant instantanément une donnée précise, nettoyée et vérifiée aux départements métiers, la mise en place d’un data pipeline décuple l’efficacité de la prise de décision et permet de fournir rapidement des recommandations concrètes et activables aux décisionnaires.

Selon Redwood, une entreprise manufacturière aurait réduit de 40 % le temps de traitement de ses données grâce à l’automatisation, offrant aux ingénieurs la possibilité de se consacrer à l’innovation de produit en leur épargnant les tâches de collecte et de validation manuelle de l’information.

Une amélioration de la qualité et de la fiabilité des données

Les pipelines de données automatisés intègrent des mécanismes de détection des erreurs, améliorant la qualité et la cohérence de l’information. Le traitement de la data permet la correction de doublons, d'incompatibilités de formats ou de valeurs aberrantes qui pourraient fausser la prise de décision opérationnelle ou les recommandations formulées par les analystes Big Data.

Fiabiliser la donnée, c’est aussi la sécuriser : face à une recrudescence des cyberattaques, qui touchent aujourd’hui une entreprise française sur deux selon le CESIN (Club des Experts de la Sécurité de l’Information et du Numérique), la mise en place des data pipelines mène à l’intégration des mesures de cybersécurité dès la conception de l’architecture.

À la clé ? Une conformité garantie à la réglementation en vigueur : RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), ISO/CEI 27001, NIS 2 (Network and Information Security).

Quelques exemples d’utilisation des data pipelines

Le marché mondial des data pipelines connaît une très forte expansion : entre 2025 et 2032, il devrait présenter un taux de croissance annuel moyen de près de 20 %, selon Fortune Business Insights. Ce processus crucial se démocratise dans tous les secteurs, afin de répondre à des besoins spécifiques :

• Les entreprises e-commerce intègrent des données provenant de diverses sources, telles que les transactions, les catalogues de produits et les comportements des clients. Elles sont à l’origine des recommandations fournies par le Data Analyst Marketing et de la production de supports de data visualisation à destination des équipes marketing ;
• Les plateformes de médias sociaux ou de streaming vidéo, comme Instagram ou Netflix, collectent et analysent les interactions des utilisateurs en temps réel, donnant lieu à une personnalisation accrue des contenus proposés et à une expérience utilisateur améliorée ;
• Les institutions médicales analysent des données issues de sources multiples, telles que les dossiers de suivi électroniques et les dispositifs de surveillance médicale, afin d'améliorer les soins procurés aux patients et d’aboutir à de nouvelles avancées dans le domaine de la recherche.

Les différentes architectures de data pipelines

En fonction des cas d’usage, de la nature des données, des délais d’exploitation et de la complexité du traitement de l’information, les Data Engineers optent pour différents types d’architectures afin de concevoir le data pipeline.

Le traitement par lot

Le traitement par lot, aussi appelé batch processing, consiste à collecter et à traiter des volumes importants de données à intervalles réguliers, par exemple toutes les heures, uniquement la nuit ou une fois par jour.

Ce type d’architecture est adéquat lorsque :

• Les données ne subissent aucun changement en temps réel ;
• Les résultats ne doivent pas être obtenus instantanément ;
• La volumétrie des données est importante, mais stable.

Le batch processing peut être utilisé pour la génération de rapports BI (Business Intelligence) quotidiens, pour la migration ou la synchronisation de données ou encore pour des calculs comptables à réaliser en fin de mois. Facile à mettre en place et moins coûteux que le flux de données en continu, ce système est fréquemment adopté par les entreprises, notamment pour le reporting de données.

Le flux de données en continu

Le flux de données en continu, aussi appelé streaming, traite la data en temps réel, à la seconde où elle est générée, contrairement au traitement par lot qui accumule puis traite l’information.

Grâce à sa très faible latence qui permet d’exploiter les données pour fournir immédiatement des analyses et réaliser instantanément des actions, le flux de données en continu est privilégié pour :

• La détection de fraudes bancaires ;
• Les systèmes de recommandation en ligne, tels que les plateformes de streaming vidéo ou les réseaux sociaux ;
• La surveillance d’équipements industriels par l’intermédiaire de capteurs IoT (Internet of Things) ;
• Les objets connectés ;
• Le suivi logistique et la gestion de stocks.

D’après le Data Streaming Report publié par Confluent en 2023, plus de 80 % des entreprises qui utilisent le streaming de données déclarent que cette approche a un impact direct sur leur capacité à prendre des décisions plus rapides.

L’ETL

L’ETL (Extract, Transform, Load) est l’architecture classique des pipelines de données. Cette dernière consiste à traiter les données selon trois étapes clés :

• Extraire les données depuis différentes sources ;
• Transformer les données pour les nettoyer, les enrichir et les mettre en forme ;
• Charger les données transformées dans un entrepôt ou un système cible.

Cette méthode est souvent utilisée dans le cadre du traitement par lot. Traditionnelle, elle reste majoritaire pour la conception des pipelines de données, bien que l’adoption de solutions ELT (Extract, Load, Transform) progresse avec la démocratisation du streaming de données et la migration vers le cloud.

L’ELT

L’ELT reprend les mêmes étapes que l’ETL, mais dans un ordre différent. La transformation est effectuée après le chargement, directement dans le système de destination, qui est la plupart du temps un entrepôt de données, aussi appelé data warehouse.

Cette méthode est idéale dans un contexte cloud, car elle :

• Réduit la latence ;
• Permet de déléguer la puissance de calcul à l’entrepôt de données ;
• Facilite le traitement de grands volumes d’informations ;
• Fait preuve d’une grande évolutivité ;
• Offre la possibilité de transformer les données brutes pour les besoins métiers, puis de revenir à la data originale.

Gartner prévoit que 80 % des entreprises opteront pour des architectures de données cloud-natives au cours de l’année 2025, selon une étude citée par Smartpoint.

Les 4 étapes du data pipeline

L’acheminement de la data au sein du pipeline de données suit quatre étapes clés, de la collecte des informations à leur stockage, en passant par leur transformation. Partir d’une donnée brute pour parvenir à une ressource fiable et qualifiée : c’est le processus que met en œuvre le data pipeline.

Étape 1 : l’identification des sources de données

La première étape consiste à recenser toutes les sources de données pertinentes, collectées par les diverses applications utilisées par l’organisation, en vue de leur extraction. Il peut notamment s’agir :

• Des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, etc.) ;
• Des API fournies par des services externes ;
• Des outils SaaS (Software as a Service) ;
• Des fichiers CSV, JSON ou XML ;
• Des flux de données en temps réel ;
• Des services cloud tels que Google Cloud Storage (GCS) ou Amazon Web Services (AWS).

La structure, le format et la fréquence de mise à jour des informations issues de chaque source sont déterminants dans le choix du mode de traitement et de l’espace de stockage adaptés : batch processing, streaming de données, ETL ou ELT.

Étape 2 : la gouvernance des données

Une fois le travail d’identification des sources effectué, une stratégie de gouvernance de la donnée est établie pour assurer sa qualité, sa sécurité et sa conformité. Souvent définie par le Data Owner et appliquée par le Data Steward, la gouvernance implique :

• La définition de politiques de gestion des données, en établissant des règles en matière d'identités et d’accès (IAM ou Identity and Access Management) ;
• La mise en place de mécanismes de contrôle : audits, mesures de traçabilité ;
• La conformité aux réglementations, comme le RGPD pour les données personnelles stockées et manipulées par l’entreprise.

Étape 3 : la transformation des données

La transformation des données consiste à rendre l’information exploitable par les outils d’analyse et de reporting utilisés par l’équipe data et les directions métiers. Ce traitement englobe :

• Le nettoyage : suppression des doublons, détection des valeurs incohérentes, comparaison des informations ;
• La normalisation : uniformisation du format de la data provenant de sources disparates ;
• L’enrichissement : ajout d’informations complémentaires pour affiner les analyses, par exemple à l’aide d’une source additionnelle de données.

Étape 4 : le stockage des données

Après avoir été collectées et traitées, les données peuvent être stockées dans une architecture choisie par le Data Engineer en fonction des besoins de performance et d’évolutivité du système, mais aussi des contraintes de coûts :

• Les entrepôts de données ou data warehouses, espaces de stockage accueillant des données structurées, permettant une prise de décision immédiate ;
• Les lacs de données ou data lakes, gisements de données brutes, consacrés à la conservation de la data pour une utilisation ultérieure.

Les data warehouses correspondent généralement à un système de streaming de données dans un environnement cloud, permettant des analyses très rapides et une réactivité hors pair. Les data lakes peuvent quant à eux stocker de grandes quantités de données, structurées ou non.

Quels outils utiliser pour créer un data pipeline ?

Pour créer, orchestrer et maintenir les data pipelines, les Data Engineers ont de nombreuses ressources à disposition, couvrant divers besoins tels que l’ingestion des données, leur transformation ou leur automatisation.

Parmi les solutions les plus connues, on peut citer :

• Apache Airflow : cet outil open source permet de planifier et de gérer des pipelines complexes. Très utilisé pour orchestrer des tâches ETL, il offre une grande flexibilité, mais nécessite des compétences en Python et en DevOps ;
• Fivetran : cette solution SaaS d’ingestion automatisée propose des connecteurs préconfigurés pour extraire automatiquement des données depuis plus de 300 sources comme Salesforce, HubSpot ou Google Ads ;
• Data Build Tool : grâce à cette application, il est possible de modéliser, de transformer et de documenter les données directement dans un data warehouse ;
• Apache Kafka : il s’agit d’une plateforme conçue pour gérer de vastes flux de données en temps réel ;
• Talend : cette solution low code d’intégration des données propose des fonctionnalités dédiées à l’optimisation de la qualité, à la transformation, à la gouvernance et à la sécurisation des données ;
• AWS Glue : cet outil automatise l’extraction, la transformation et le chargement des données dans le cloud Amazon. Il est intégré dans certains services proposés par Amazon Web Services comme S3 ou Redshift ;
• Google Cloud Dataflow : cette application proposée par Google permet de créer des pipelines de données avec un système de traitement par lot ou en flux continu ;
• Azure Data Factory : édité par Microsoft, ce logiciel est dédié à l’orchestration des flux de données entre différents services Azure ou vers des systèmes tiers.

FAQ sur le data pipeline

Quelle est la différence entre le data pipeline et l’ETL ?

Un data pipeline est un terme générique qui désigne l’ensemble du processus d’acheminement, de transformation et de stockage des données, qu’il soit effectué en temps réel ou par lot. L’ETL est un type spécifique de pipeline où les informations sont extraites, transformées, puis chargées dans un système cible.

L’ETL est donc une sous-catégorie de pipeline, généralement utilisée dans le cadre du traitement par lot. Son alternative, l’ELT, est quant à elle davantage employée dans des contextes cloud, ayant recours au streaming de données.

Un data pipeline doit-il obligatoirement être cloud-based ?

Non, un data pipeline ne doit pas forcément être basé sur le cloud. Il peut très bien être déployé on-premise, ou sur site, notamment dans des secteurs sensibles où la souveraineté des données est cruciale, tels que la banque, la santé ou la défense. Le cloud offre cependant de nombreux avantages en termes d’évolutivité et d’automatisation.

Le choix entre cloud et on-premise dépend principalement des contraintes réglementaires et du volume de données à traiter. Beaucoup d’organisations optent pour des architectures hybrides, combinant cloud et infrastructure locale.

Est-il possible de faire appel à un freelance pour créer un data pipeline ?

Oui, de nombreux travailleurs indépendants sont spécialisés dans le domaine de la data. Une société peut faire appel à un expert pour concevoir, déployer et optimiser son pipeline de données dans le cadre d’une mission freelance.

Exerçant généralement le métier de Data Engineer, ces professionnels peuvent être contactés par l’intermédiaire d’une plateforme freelance comme Freelance-Informatique. Ils interviennent pour des tâches ponctuelles, telles qu’une migration ou un audit, ou travaillent en entreprise pendant quelques mois pour assurer la mise en place d’une architecture complète.