Construire des pipelines de données analytiques avec SQL

Si vous essayez de construire un pipeline de données analytiques, SQL est l'outil parfait pour ce travail. Il aidera votre organisation à construire une base d'analyse de données qui transformera les données en valeur commerciale.

Pourquoi s'intéresser à la construction de pipelines de données avec SQL ? Cela peut sembler être un défi technique, mais un pipeline de données solide est l'un des outils les plus essentiels pour transformer les données brutes en informations exploitables. Sans un pipeline solide, vos données restent cloisonnées et difficiles à analyser, ce qui laisse de précieuses informations commerciales inexploitées.

Imaginez que vous réalisiez manuellement l'ensemble du processus de collecte, de transformation et de chargement des données. Imaginez maintenant que vous automatisiez l'ensemble du processus, ce qui vous permettrait de gagner du temps (et de l'argent) et de minimiser le risque d'erreur humaine. Cela vous semble-t-il utile et mérite-t-il votre attention ? Si c'est le cas, lisez la suite !

L'importance des pipelines de données

Vous avez probablement entendu plus d'une fois que les données sont le nouveau pétrole. Toutes les entreprises disposent de processus, d'outils et d'employés qui génèrent d'énormes quantités d'informations. Bien que la plupart du temps ces données soient disparates, elles peuvent aider à dresser un tableau de la façon dont une entreprise est gérée, de son efficacité, de l'efficacité de ses employés, etc.

Toutes ces données sont générées par différents outils et sont donc généralement stockées dans des endroits différents, propres à chaque application.

Supposons toutefois que l'entreprise souhaite obtenir une meilleure vue d'ensemble d'un certain domaine de son activité. Il se peut qu'un outil ou une application ne dispose pas de toutes les données dont elle a besoin pour ce faire, et elle peut donc décider d'utiliser des données provenant de différentes applications. C'est là qu'interviennent les pipelines de données. En fait, c'est l'un des cas d'utilisation les plus courants des pipelines de données.

Si vous souhaitez mieux comprendre ce qu'est une base de données SQL et le rôle qu'elle joue dans la gestion des données, je vous recommande de consulter l'article Qu'est-ce qu'une base de données SQL? Pour une expérience d'apprentissage plus pratique, notre cours interactif sur la création de structures de base de données répondra à vos besoins.

La valeur ajoutée des pipelines de données

Les pipelines de données, un composant essentiel des services d'ingénierie des données, aident les organisations à collecter et à traiter les données pour en tirer une valeur ajoutée. Les situations les plus courantes dans lesquelles les pipelines de données sont utilisés sont les suivantes :

1. Automatisation du flux de données: Un pipeline de données réduit le besoin d'intervention manuelle en automatisant la collecte de données à partir de différents systèmes. Il traite et stocke le nouvel ensemble de données amélioré, qui sera utilisé dans les systèmes et processus en aval.
2. Assurer la cohérence: L'existence d'un pipeline de données garantit que les mêmes étapes sont toujours utilisées pour traiter et transformer les données. Cela permet de préserver l'intégrité des données et de réduire à zéro les erreurs manuelles.
3. Permettre l'évolutivité: Au fur et à mesure que les données augmentent, un pipeline de données bien construit et évolutif peut automatiquement traiter des volumes croissants de données sans augmentation proportionnelle de l'effort. C'est le contraire de ce qui se passe dans le traitement manuel des données.
4. Amélioration de la qualité des données: Un pipeline de données peut fournir un moyen dynamique et standardisé de nettoyer les données afin de s'assurer que le résultat est précis et fiable.
5. Accélération des connaissances: La mise en place d'un pipeline de données permet à votre organisation d'accélérer le délai de production des informations. Au fur et à mesure que le pipeline reçoit de nouvelles données, il met à disposition de nouvelles informations exploitables, ce qui permet aux parties prenantes de prendre des décisions en temps réel.

Pourquoi choisir SQL pour construire des pipelines de données ?

SQL, qui signifie Structured Query Language (langage de requête structuré), est le principal outil de récupération et de transformation des données. Ce processus a été appelé "ETL" (Extract Transform Load) lorsque les bases de données relationnelles sont devenues plus populaires et que l'entreposage de données a commencé à prendre de l'ampleur.

Le langage SQL est une compétence essentielle pour tout professionnel des bases de données. Il est devenu encore plus important à l'ère des données ; chaque ingénieur en données doit savoir comment concevoir et construire des pipelines de données SQL.

En tant que langage de programmation, SQL est très polyvalent, fiable et puissant. Lorsqu'il s'agit de construire des pipelines de données, SQL est tout simplement logique ; il est pris en charge par presque toutes les bases de données existantes. Et les pipelines de données avec SQL ne consistent pas seulement à déplacer des données d'un système source A vers un système de destination B, mais aussi à transformer, nettoyer et préparer ces données pour l'analyse. SQL permet de réaliser toutes ces opérations de manière efficace.

Avantages de l'utilisation de SQL dans les pipelines de données

1. SQL est un langage universel. Il est largement utilisé avec les systèmes de base de données les plus répandus, tels que MySQL, PostgreSQL, Oracle et SQL Server. Cela signifie que les compétences SQL que vous développez sur une plateforme de base de données sont transférables (et très demandées).
2. SQL excelle dans la manipulation des données. Le langage SQL est conçu pour l'interrogation, le filtrage, l'agrégation et la jonction de données. Toutes ces opérations sont fondamentales pour transformer les données dans un pipeline de données SQL.
3. SQL s'intègre bien. La plupart des outils et plateformes de données prennent en charge le langage SQL, ce qui facilite l'intégration des différents composants de votre pile de données. Par exemple, l'un des scénarios les plus courants demandés par les parties prenantes de l'entreprise est d'intégrer une base de données avec un outil de Business Intelligence pour générer des tableaux de bord et des visualisations de données. L'un des outils de BI les plus populaires (et gratuits) est Looker, qui s'intègre facilement à SQL.
4. SQL est compatible avec l'automatisation. Les scripts SQL peuvent être automatisés et exécutés selon un calendrier spécifique (par exemple, avec des tâches cron ou des planificateurs de base de données). Cela garantit le bon fonctionnement de votre pipeline de données sans surveillance constante ni dépendance excessive à l'égard des déclencheurs manuels.
5. SQL est rentable. L'utilisation des bases de données existantes de votre organisation est à la fois intelligente et vitale ; elle peut s'avérer moins coûteuse que l'investissement dans un logiciel spécialisé pour le traitement des données.

En utilisant les avantages de SQL, vous pouvez construire des pipelines de données efficaces et évolutifs. Vous pouvez les concevoir pour gérer des transformations de données complexes et fournir des résultats fiables. Et tout cela peut être réalisé à partir de votre infrastructure de données existante.

Le processus ETL : Extraire, Transformer, Charger

Le processus ETL est au cœur de la construction de pipelines de données avec SQL. L'extraction, la transformation et le chargement sont les étapes habituelles d'un pipeline de données SQL :

1. L'extraction est la première étape de la plupart des pipelines de données SQL. L'extraction est la première étape de la plupart des pipelines de données SQL. C'est le moment où vous récupérez les données de différentes sources, telles que les bases de données, les API ou les fichiers plats.
2. Latransformation est généralement la deuxième phase d'un pipeline de données SQL. C'est là que les données sont nettoyées et modifiées pour correspondre au format ou à la structure utilisés dans les tâches ou les systèmes en aval. La phase de transformation peut comporter plusieurs étapes, telles que le filtrage, l'agrégation et d'autres opérations analytiques.
3. Lechargement est l'étape finale du processus ETL. C'est là que les données transformées lors de la phase précédente sont enregistrées dans une base de données cible ou un entrepôt de données en vue d'une analyse ultérieure.

Il est essentiel de comprendre chaque étape de ce processus pour construire un pipeline de données SQL efficace. Examinons un exemple de pipeline de données SQL mis en œuvre dans un processus ETL. Nous passerons en revue chaque étape individuellement.

Étape 1 : Extraire - Mettre la main sur les données

Tout d'abord, nous devons rassembler nos données. En SQL, cela implique souvent l'utilisation d'instructions SELECT pour extraire des données de différentes sources.

Exemple :

SELECT
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email,
  purchase_amount,
  purchase_date
FROM raw_sales_data
WHERE purchase_date >= '2024-01-01';

Cette requête permet d'extraire les informations relatives aux clients et aux achats pour toutes les ventes réalisées depuis le début de l'année 2024.

Mais qu'en est-il si nos données sont réparties dans plusieurs tables ? Pas de problème ! Nous pouvons utiliser les opérations JOIN pour combiner des données provenant de différentes sources :

SELECT
  c.customer_id,
  c.first_name,
  c.last_name,
  c.email,
  o.order_id,
  o.purchase_amount,
  o.purchase_date
FROM customers c
JOIN orders o
  ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.purchase_date >= '2024-01-01';

Cette requête combine les informations sur les clients de la table customers et les détails de la commande dans la table orders Cette requête combine les informations sur les clients de la table avec les détails de la commande de la table

Étape 2 : Transformation - Rendre vos données plus utiles

Maintenant que nous disposons de nos données brutes, il est temps de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse. Il peut s'agir de combiner des données provenant de sources multiples, de nettoyer des valeurs désordonnées ou de calculer de nouvelles mesures.

Exemple :

SELECT 
  customer_id,
  UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
  LOWER(email) AS email,
  ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
  COUNT(order_id) AS number_of_orders,
  ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
  MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
FROM raw_sales_data
GROUP BY
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email;

Cette requête prend les noms des clients et les standardise en majuscules. Elle s'assure également que les adresses électroniques sont toutes en minuscules. À la fin, elle calculera quelques indicateurs utiles comme le montant total dépensé, le nombre de commandes, la valeur moyenne de la commande et la date du dernier achat.

Voici une autre transformation qui classera les clients en fonction de leurs dépenses (en supposant que la colonne total_spent soit déjà disponible) :

SELECT 
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Value'
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Value'
    ELSE 'Low Value'
  END AS customer_category
FROM raw_sales_data;

Cette requête ajoute une nouvelle colonne qui classe les clients en fonction de leurs dépenses totales.

Étape 3 : Chargement - Stockage des données traitées

Maintenant que nous disposons des données dans le format souhaité, la dernière étape consiste à charger les données transformées vers leur destination - généralement un entrepôt de données distinct ou une base de données analytique.

Exemple:

INSERT INTO customer_analytics (
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  number_of_orders,
  average_order_value,
  last_purchase_date,
  customer_category
)
SELECT *,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Spending’
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Spending’
    ELSE 'Low Spending'
  END AS customer_category
FROM (
  SELECT
    customer_id,
    UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
    LOWER(email) AS email,
    ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
    MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
  FROM raw_sales_data
  GROUP BY
    customer_id,
    first_name,
    last_name,
    email
) AS temp;

Et c'est tout ! Vous avez nettoyé, agrégé et enrichi vos données d'origine. Vous les avez ensuite déplacées dans un nouvel ensemble de données qui est maintenant prêt à être analysé. Vous avez fait tout cela en utilisant la puissance de SQL - et dans le processus, vous avez également construit un pipeline de données SQL.

Automatisation de votre pipeline de données SQL

La construction d'un pipeline de données SQL offre déjà une grande valeur, mais la vraie magie se produit lorsque vous l'automatisez. La plupart des systèmes de bases de données et des solutions d'entreposage de données modernes offrent des capacités de planification intégrées. Vous pouvez facilement configurer une tâche pour exécuter votre pipeline de données SQL tous les soirs, ce qui garantit que des données fraîches sont prêtes à être analysées le matin.

Exemple :

Voici un exemple en pseudo-code de la manière dont vous pourriez planifier votre pipeline :

CREATE JOB daily_customer_pipeline
SCHEDULE = EVERY DAY STARTING AT '00:00'
AS
BEGIN
  EXECUTE extract_raw_data;
  EXECUTE transform_customer_data;
  EXECUTE load_customer_analytics;
END;

Cette tâche exécute l'ensemble du pipeline quotidiennement, ce qui permet de maintenir les données à jour sans intervention manuelle.

Techniques avancées pour les pipelines de données SQL

Une fois que vous avez maîtrisé les principes de base, vous pouvez explorer des techniques plus avancées. Parmi les possibilités d'amélioration de vos pipelines de données SQL, citons les suivantes

1. Chargement incrémentiel

Au lieu de traiter toutes les données à chaque exécution de votre pipeline, le chargement incrémental vous permet de ne traiter que les données nouvelles ou mises à jour. Si les données de votre base de données augmentent, vos pipelines de données deviendront plus lents ou consommeront plus de ressources. C'est pourquoi le chargement incrémentiel est un concept essentiel lors de la création de pipelines de données. Vous devez vous assurer que vos coûts restent bas et que vos pipelines fonctionnent rapidement !

Exemple:

INSERT INTO customer_analytics
SELECT *
FROM transformed_customer_data
WHERE last_update_date > (
  SELECT MAX(last_update_date)
  FROM customer_analytics
);

Cette requête de chargement incrémental ne traitera et n'insérera que les lignes qui ont été mises à jour depuis la dernière exécution du pipeline.

2. Gestion des erreurs et journalisation

Les pipelines robustes doivent avoir une bonne gestion des erreurs. Cela permet de s'assurer que les problèmes sont détectés et traités rapidement pendant l'exécution du pipeline et qu'ils nécessitent le moins d'intervention manuelle possible.

Exemple:

BEGIN TRY
  -- Your pipeline code here
END TRY
BEGIN CATCH
  INSERT INTO error_log (error_message, error_timestamp)
  VALUES (ERROR_MESSAGE(), GETDATE());
END CATCH;

Cette configuration permet de détecter les erreurs pendant l'exécution du pipeline et de les enregistrer pour un examen ultérieur.

3. Contrôles de la qualité des données

La mise en œuvre de contrôles de qualité des données permet de maintenir l'intégrité de votre pipeline.

Exemple:

SELECT 
  COUNT(*) AS total_rows,
  COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers,
  AVG(total_spent) AS avg_total_spent,
  MIN(last_purchase_date) AS earliest_purchase,
  MAX(last_purchase_date) AS latest_purchase
FROM customer_analytics;

L'exécution de cette requête après l'achèvement de votre pipeline fournit un instantané des données nouvellement générées, ce qui vous aide à repérer les problèmes potentiels.

Meilleures pratiques pour les pipelines de données SQL

1. Commencez petit et augmentez la taille de votre pipeline. Commencez toujours par un pipeline de données SQL simple. Vous pouvez le complexifier au fur et à mesure que vous vous assurez que les résultats obtenus à chaque étape sont corrects.
2. Surveillez les performances de la base de données: Gardez un œil sur les temps d'exécution des requêtes, les temps d'exécution des pipelines et l'utilisation des ressources ; optimisez si nécessaire. Utilisez la commande EXPLAIN pendant l'exécution de vos requêtes pour comprendre comment elles sont exécutées. Il s'agit d'un sujet plus avancé, mais vous devez en être conscient lorsque vous construisez vos pipelines.
3. Gérer les erreurs avec élégance: Comme nous l'avons vu précédemment, il est important d'implémenter la journalisation des erreurs et les notifications dans vos pipelines de données. Ne laissez pas une seule erreur arrêter l'ensemble de votre pipeline.
4. Utilisez le contrôle de version: Ce point est rarement mentionné, mais il en vaut la peine. Traitez vos scripts SQL comme du code, c'est-à-dire utilisez le contrôle de version pour suivre vos modifications de code et collaborer avec vos collègues.
5. Documentez tout: assurez-vous d'ajouter des commentaires à votre code et de maintenir une documentation externe. Votre futur moi (et vos collègues) vous en seront reconnaissants.
6. Testez minutieusement: Développez des tests pour votre pipeline. Incluez des tests unitaires pour les transformations individuelles et des tests d'intégration pour l'ensemble du pipeline.
7. Restez conforme: Assurez-vous que lorsque vous travaillez avec des données PII (personnellement identifiables ou sensibles), vous respectez les réglementations en matière de confidentialité des données telles que le GDPR ou le CCPA.

Applications réelles des pipelines de données SQL

Les pipelines de données SQL sont utilisés dans d'innombrables scénarios réels, tels que :

1. Le commerce électronique: Suivi du comportement des clients, gestion des stocks, génération de rapports de vente, suivi des performances de vente de différents articles, etc.
2. Finance: Presque tous les pipelines dans le monde de la finance sont des pipelines de données. Il s'agit généralement d'agréger des données de transaction, de calculer des mesures de risque de prêt, de générer des rapports réglementaires, etc.
3. Soins de santé: Il est important d'avoir une vue d'ensemble de l'état d'un patient. Les pipelines de données SQL combinent les données des patients provenant de différents systèmes pour une analyse et des rapports complets.
4. Marketing: Dans le secteur du marketing, les pipelines sont utilisés pour analyser les performances des campagnes, la segmentation des clients et la personnalisation des recommandations.

En savoir plus sur SQL et les pipelines de données

La création de pipelines de données analytiques avec SQL peut transformer la façon dont votre organisation traite les données. En maîtrisant ces techniques, vous ne vous contentez pas de déplacer des données, vous créez un cadre solide pour obtenir des informations précieuses. Vous fournissez des informations qui peuvent aider votre entreprise à prendre plus rapidement de meilleures décisions.

N'oubliez pas que la clé de la création de pipelines de données efficaces avec SQL est la pratique. Commencez modestement. Expérimentez différentes techniques et approches de transformation tout en gérant les performances des requêtes et des pipelines. Puis construisez progressivement des pipelines plus complexes au fur et à mesure que vous vous sentez plus à l'aise avec le processus. Enfin, veillez à trouver un équilibre entre les performances et les coûts. N'ayez pas peur de faire des erreurs - ce sont souvent les meilleures leçons !

Tout au long de votre parcours, continuez à explorer les nouvelles fonctionnalités SQL et les meilleures pratiques. Le monde des données est en constante évolution et l 'avenir d'un ingénieur en données est prometteur. Rester à jour avec les technologies actuelles vous aidera à construire des pipelines plus efficaces et plus performants.

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