Qu’est-ce que le flux de données ?

Découvrez comment les données circulent à travers les systèmes, soutiennent les processus d’entreprise et permettent d’obtenir des informations.

Prise en main

Définition du flux de données

Le terme "flux de données" décrit comment les données se déplacent entre les systèmes, les applications et les processus, et comment les données sont transformées en cours de route.

Principaux points à retenir

Le flux de données fait référence au mouvement des données dans un système.
Une gestion efficace du flux de données permet d’obtenir des informations en temps réel, de prendre des décisions et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
Les diagrammes de flux de données aident à visualiser le déplacement des données et à identifier les inefficacités ou les goulots d’étranglement.
Les data lakehouses combinent les lacs de données et les entrepôts de données pour gérer à la fois les données structurées et non structurées.
Les systèmes modernes de flux de données surpassent les processus traditionnels d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), grâce au traitement en temps réel et à la flexibilité.
La gestion de la relation client, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement et la gestion des états financiers sont des cas d’utilisation courants du flux de données.
Une gestion sécurisée du flux de données permet de garantir la conformité aux réglementations tout en protégeant les informations sensibles.

Comment fonctionne la gestion du flux de données ?

Le flux de données fait référence à la manière dont les données circulent à travers un système, y compris leurs sources, leurs transformations et leurs destinations. Il est essentiel de comprendre clairement le flux de données pour gérer les données de manière à soutenir les objectifs de l’entreprise.

Les composants clés du flux de données sont les suivants :

Sources de données. Ce sont les systèmes et applications qui génèrent des données. On peut citer comme exemples les bases de données, les appareils utilisant l’Internet des objets (IoT) et les systèmes transactionnels.
Destinations des données. Ce sont les systèmes ou applications qui consomment les données. Ils peuvent inclure les outils de reporting, les systèmes de gestion de la relation client (CRM) ou les modèles d’apprentissage automatique.
Transformations des données. Ces processus modifient le format ou la structure des données pour les rendre compatibles avec leur destination ou pour en faciliter l’analyse. Cela peut inclure le nettoyage, l’agrégation et l’encodage des données.
Chemins de flux de données : Il s’agit des itinéraires spécifiques que suivent les données lorsqu’elles se déplacent d’un composant à l’autre. Les chemins de flux de données garantissent que les données atteignent le bon endroit au bon moment.

Les diagrammes de flux de données (DFD) sont une manière courante de visualiser le flux de données. Les DFD illustrent le mouvement des données entre différents composants, facilitant ainsi la compréhension des systèmes complexes. Cartographier le flux de données avec un DFD facilite l’identification des goulots d’étranglement, des inefficacités et des opportunités d’amélioration.

Flux de données dans un environnement de data lakehouse

Le flux de données permet d’utiliser des architectures modernes et hybrides comme le data lakehouse. Un data lakehouse combine les avantages des lacs de données et des entrepôts de données pour créer un système unifié et évolutif qui gère à la fois les données structurées et non structurées.

Pour comprendre ce qu’est un data lakehouse, il convient d’examiner d’abord ses prédécesseurs : les lacs de données et les entrepôts de données. Les entrepôts de données traditionnels sont conçus pour stocker des données structurées, ou des informations organisées en lignes et colonnes, comme des bases de données ou des rapports financiers. Les entrepôts de données sont excellents pour soutenir la business intelligence et l’analyse, mais ils n’ont pas la flexibilité requise pour gérer des données brutes et non structurées comme des vidéos, des images ou des journaux. Les lacs de données, en revanche, peuvent stocker des données non structurées dans leur format d’origine, ce qui en fait l’outil idéal pour les applications de big data et d’apprentissage automatique. Cependant, leur manque de structure intégrée peut rendre l’interrogation et l’analyse des données plus difficiles.

Le data lakehouse comble cette lacune en combinant le stockage évolutif et flexible d’un lac de données avec les capacités d’interrogation structurée et d’analyse d’un entrepôt de données. Cette architecture permet de réaliser toutes les opérations sur les données dans un environnement unique.

Le flux de données joue un rôle essentiel dans le bon fonctionnement d’un data lakehouse en prenant en charge ce qui suit :

L’ingestion de données. Les données brutes provenant de diverses sources, telles que les appareils IoT, les systèmes transactionnels ou les API externes, sont injectées dans le data lakehouse, souvent dans leur format d’origine. Cette étape repose sur un flux de données ininterrompu pour garantir que toutes les informations pertinentes sont capturées sans délais.
La transformation des données. Une fois ingérées, les données sont nettoyées, structurées et enrichies afin de pouvoir être analysées. Les chemins de flux de données facilitent ces transformations pour traiter les données de manière efficace et précise.
La consommation de données. Les données transformées sont acheminées vers des destinations telles que des plateformes de business intelligence, des outils d’analyse basés sur l’intelligence artificielle ou des tableaux de bord de visualisation. Ces systèmes dépendent d’un flux de données continu pour fournir des informations exploitables en temps réel.

En intégrant la gestion du flux de données dans un data lakehouse, les organisations peuvent mettre à l’échelle leurs opérations, s’adapter à l’évolution des besoins en matière de données et exploiter tout le potentiel de leurs données sans goulots d’étranglement ni perte d’efficacité. Sans cela, le système risque de connaître des retards, des ensembles de données incomplets ou une analyse imprécise, ce qui peut entraver la prise de décision et l’innovation.

Avantages du flux de données pour les entreprises

Une gestion efficace du flux de données permet de maintenir les données non seulement accessibles, mais aussi exploitables. Des données accessibles et exploitables offrent d’énormes avantages pour les entreprises, notamment :

Des procédures de traitement des données optimisées. Une gestion appropriée du flux de données rationalise la manière dont les données sont collectées, transformées et livrées. Le flux de données garantit une utilisation efficace des ressources tout en réduisant les redondances. En optimisant ces processus, les entreprises peuvent gérer des volumes de données plus importants en réduisant les délais.
Scalabilité. À mesure que les organisations se développent, leurs données augmentent également. La gestion du flux de données soutient la scalabilité en s’adaptant à l’augmentation des volumes et de la complexité des données. Que vous traitiez des données provenant de quelques sources ou que vous intégriez les flux de milliers d’appareils IoT, des systèmes de flux de données bien conçus s’adaptent à vos besoins.
Accès à des informations en temps réel. Avec un flux de données efficace, les entreprises peuvent traiter les données en temps réel et obtenir un accès immédiat aux informations. Les organisations peuvent ainsi réagir plus rapidement aux tendances du marché, aux besoins des clients et aux défis opérationnels, ce qui leur donne un avantage concurrentiel.
Prise de décision améliorée. La combinaison de données structurées et d’informations en temps réel aide les organisations à prendre des décisions plus éclairées. Qu’il s’agisse d’identifier des opportunités d’économies ou d’anticiper le comportement des clients, les décideurs peuvent compter sur des données précises et actualisées pour orienter leurs stratégies.
Efficacité opérationnelle améliorée. L’automatisation des processus de données et la diminution de l’intervention manuelle sur les flux de données réduisent le risque d’erreurs humaines et accélèrent les opérations. L’automatisation des flux de travail permet aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur des tâches répétitives.
Sécurité des données renforcées. La gestion du flux de données aide à réguler l’accès à celles-ci et leur utilisation, protégeant ainsi les informations sensibles en les rendant accessibles uniquement aux personnes autorisées. Cela minimise le risque de violations de données, soutient la conformité et renforce la confiance avec les clients et les partenaires.
Service client amélioré. Grâce à des données pertinentes facilement accessibles, les entreprises peuvent mieux comprendre et répondre aux besoins des clients en personnalisant les recommandations, en résolvant rapidement les problèmes des clients et en prenant d’autres mesures dépendant de données en temps réel pour être efficaces.

Flux de données vs. processus ETL

Les processus ETL sont un pilier de la gestion des données depuis des décennies. L’ETL aide les entreprises à collecter et à préparer les données pour l’analyse en passant par trois étapes principales :

Extraction : Récupération de données à partir de sources telles que des bases de données, des API ou des fichiers.
Transformation : Conversion des données dans un format utilisable, ce qui peut inclure le nettoyage, l’agrégation ou l’enrichissement de celles-ci.

Chargement : Stockage des données transformées dans un système comme un entrepôt de données, où elles peuvent être consultées pour des rapports et des analyses.

La gestion moderne des flux de données s’appuie sur les bases de l’ETL et introduit des améliorations significatives, notamment :

Prise en charge du traitement par lots et en temps réel. Les processus ETL traditionnels fonctionnent souvent selon un calendrier, en traitant les données par lots à intervalles réguliers. En revanche, la gestion des flux de données prend en charge à la fois le traitement par lots et en temps réel, ce qui permet aux entreprises d’agir sur les données au fur et à mesure qu’elles sont générées. C’est essentiel pour des applications telles que la détection des fraudes, la surveillance IoT et la tarification dynamique.

Architecture plus flexible. Alors que les processus ETL s’appuient généralement sur des flux de travail prédéfinis adaptés aux données structurées, les systèmes de flux de données peuvent gérer un éventail plus large de formats et d’exigences. Ils s’adaptent aux données non structurées comme le texte, les images ou les relevés de capteurs et peuvent s’intégrer à divers systèmes. Cette flexibilité est particulièrement précieuse dans des environnements hybrides comme les data lakehouses.
Enrichissement des données en temps réel. Les systèmes de flux de données intègrent des capacités d’enrichissement directement dans le flux. Par exemple, ils peuvent ajouter un contexte géographique à une transaction ou associer des identifiants de clients à des ensembles de données externes au fur et à mesure que les données circulent dans le système. Cela réduit la latence et garantit que les données sont immédiatement exploitables lorsqu’elles atteignent leur destination.

L’évolution depuis l’ETL vers la gestion des flux de données

Bien que l’ETL reste efficace pour certains scénarios, ses limites sont devenues plus évidentes à mesure que le volume, la variété et la vitesse des données ont augmenté. Les entreprises exigent désormais des systèmes capables de gérer des flux de données en temps réel, des formats non structurés et des environnements dynamiques pour soutenir leurs besoins en constante évolution.

En adoptant une gestion moderne des flux de données, les organisations obtiennent un système qui non seulement traite les données plus efficacement, mais qui s’adapte également à l’évolution des besoins. Bien que les processus ETL restent utiles pour des tâches spécifiques, la gestion des flux de données représente la prochaine génération d’intégration des données, offrant la rapidité, l’adaptabilité et l’intelligence nécessaires pour prospérer dans un monde axé sur les données.

Exemples d’applications de flux de données

La gestion des flux de données favorise l’efficacité, la prise de décision et l’innovation dans toutes les activités de l’entreprise en rationalisant la manière dont les données circulent dans les systèmes. Voici quelques-unes des applications les plus courantes du flux de données :

CRM. La gestion du flux de données clients, comme les coordonnées, les enregistrements de transactions et les demandes de service, permet aux équipes de disposer d’informations à jour pour personnaliser les interactions, résoudre les problèmes et améliorer la satisfaction client. Le flux de données en temps réel peut également assurer la mise à jour dynamique des profils clients et permettre aux employés d’utiliser l’analyse prédictive pour anticiper les besoins des clients.
Gestion de la chaîne logistique. La gestion des flux de données joue un rôle essentiel dans la coordination des mouvements de marchandises, de matériaux et d’informations à travers les chaînes d’approvisionnement. Elle permet de suivre les niveaux de stock, de surveiller les expéditions et d’optimiser la logistique en temps réel, ce qui permet de réduire les délais et d’améliorer la rentabilité. L’intégration de dispositifs IoT, comme des capteurs intelligents, garantit que les données de la chaîne d’approvisionnement circulent en continu entre les systèmes.

Gestion financière. Des données financières précises sont indispensables à la prise de décisions judicieuses par les entreprises. La gestion des flux de données organise des informations telles que les comptes clients, les comptes fournisseurs, la paie et les budgets, offrant aux équipes financières un accès en temps réel à des informations critiques. Les flux de travail automatisés permettent également d’éliminer les erreurs de saisie manuelle, ce qui améliore la conformité et la préparation aux audits.
Gestion des ressources humaines. Pour les équipes RH, la gestion des flux de données signifie que les dossiers des employés, les informations sur les avantages sociaux, l’historique des formations et les mesures des performances doivent être bien organisés et accessibles. Un flux de données en temps réel garantit que les mises à jour sont immédiatement reflétées, ce qui favorise une intégration efficace et le respect continu des réglementations du travail.
Analyse marketing et des campagnes. La gestion des flux de données permet aux équipes marketing de suivre la performance des campagnes en collectant des données provenant de plusieurs canaux, tels que les e-mails, les réseaux sociaux et les sites web. En consolidant ces données en temps réel, les entreprises peuvent ajuster rapidement leurs stratégies, garantissant que les campagnes atteignent le bon public avec le bon message au bon moment.
Intégration des données de santé. Dans le secteur de la santé, la gestion des flux de données est utilisée pour intégrer les informations des patients provenant de diverses sources, y compris les dossiers médicaux électroniques, les systèmes de diagnostic et les dispositifs portables. Cette intégration permet de poser des diagnostics précis, de rationaliser la coordination des soins et de respecter les réglementations en matière de protection de la vie privée, telles que la loi américaine HIPAA (Health Insurance Portability Accountability Act).
Fabrication et IoT. Le flux de données est essentiel dans les environnements de fabrication intelligente où les machines et les capteurs génèrent continuellement des données. Les entreprises utilisent la gestion des flux de données pour surveiller la performance des équipements, prédire les besoins en matière de maintenance et optimiser les plannings de production afin de réduire les temps d’arrêt et le gaspillage.
E-commerce et vente au détail. Dans l’e-commerce, la gestion des flux de données permet un suivi des stocks en temps réel, des recommandations de produits personnalisées et une tarification dynamique. L’intégration des données aux plateformes garantit une expérience client fluide, de la navigation initiale au passage à la caisse.

Le futur de la gestion du flux de données

Une gestion efficace des flux de données devient de plus en plus cruciale pour les opérations quotidiennes alors que les entreprises gèrent des volumes de données croissants. Les organisations ont besoin que les données circulent sans entrave entre les systèmes afin de prendre des décisions éclairées, de fonctionner efficacement et de maintenir un avantage concurrentiel.

Les outils modernes de gestion des flux de données vont désormais au-delà de l’optimisation et du contrôle de base pour inclure des fonctionnalités telles que le traitement en temps réel, l’analyse avancée et l’automatisation assistée par l’IA. Avec ces fonctionnalités, les entreprises peuvent obtenir des informations plus approfondies et réagir plus rapidement aux changements qui surviennent dans leur environnement.

Les tendances émergentes dans la gestion du flux de données incluent :

La gestion des données assistée par l’IA. L’IA transforme la gestion des flux de données en automatisant le nettoyage et la classification des données et en prédisant les tendances basées sur des modèles en temps réel. Ces améliorations aideront les entreprises à améliorer la prise de décision et à rationaliser encore plus les opérations dans les années à venir.
Fabriques de données. Cette couche intégrée relie les processus à travers les plateformes et les utilisateurs pour un accès et un partage de données sans faille. Microsoft Fabric est un exemple de fabrique de données qui fournit des services de données de bout en bout, prend en charge l’analyse en temps réel et aide les entreprises à accéder facilement aux données provenant de systèmes divers sans compromettre les performances.

Plateformes low-code et sans code. Ces plateformes permettent à tout le monde, même à ceux qui n’ont pas de connaissances approfondies en codage, de créer et de gérer des flux de données. Les plateformes low-code et sans code élargissent le potentiel d’innovation d’une organisation et réduisent le temps de réponse aux besoins changeants de l’entreprise.
Sécurité et confidentialité des données améliorées. Alors que des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données de l’Union européenne (RGPD) et la California Consumer Privacy Act (CCPA) évoluent, la gestion sécurisée des flux de données devient une priorité élevée pour les entreprises. Les outils qui surveillent, auditent et contrôlent l’accès aux données aideront les organisations à rester conformes à ces réglementations tout en protégeant les informations sensibles.

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Les flux de données sont utilisés pour collecter, transformer et unifier des données provenant de plusieurs sources à des fins d’analyse et de reporting. Ils aident à rationaliser la préparation des données, à réduire la redondance et à améliorer la qualité des données.
La destination de stockage d’un flux de données détermine le type de flux de données. Un flux de données qui charge des données dans des tables Microsoft Dataverse est classé comme un flux de données standard, tandis qu’un flux de données qui charge des données dans des tables analytiques est classé comme un flux de données analytique.
Les trois modes de flux de données incluent simplex (circulant dans une seule direction), half-duplex (circulant dans les deux directions, mais pas simultanément) et full-duplex (circulant dans les deux directions simultanément).
Le flux de données est contrôlé par des systèmes d’intégration, des protocoles et des outils qui gèrent le déplacement des données, les transformations et la sécurité. Les plateformes de données unifiées comme Microsoft Fabric peuvent aider à rationaliser le contrôle et l’accès. En savoir plus sur Fabric.
La gestion du flux de données implique d’utiliser des outils d’intégration de données, d’établir des politiques de gouvernance des données et de surveiller le mouvement des données pour en garantir l’exactitude et l’efficacité. Cela inclut également l’automatisation des tâches de traitement des données pour réduire l’intervention manuelle et minimiser les erreurs.
Vous pouvez vérifier le flux de données à l’aide d’outils de surveillance qui suivent le mouvement des données, détectent les goulots d’étranglement et garantissent que les données atteignent leur destination prévue.