Corrigé du TP : Conception du pipeline de données¶

Partie 1 : Cartographie des sources de données¶

Tableau descriptif des sources de données¶

Source Type Nature des données Volume approximatif Fréquence de mise à jour Contraintes/Limitations
Système ERP Base de données relationnelle (PostgreSQL) Transactionnelles (commandes, factures, paiements) 500 Go, ~10M transactions/an Temps réel Charge élevée en journée, fenêtre de maintenance limitée
Plateforme e-commerce API REST + logs Comportementales (navigation, recherches, paniers) 50 Go/jour de logs Temps réel (API), batch horaire (logs) Limitation de rate (5000 req/min), format de logs propriétaire
CRM API SOAP Référentielles (clients, contacts, tickets) 50 Go, ~2M clients Quasi temps réel (15 min) Authentification complexe, disponibilité variable (99.5%)
Entrepôts/Logistique Base de données NoSQL (MongoDB) Opérationnelles (stocks, mouvements, livraisons) 200 Go Temps réel Schéma flexible, qualité variable des données
Réseaux sociaux APIs REST (Twitter, Facebook, Instagram) Interactions externes (mentions, commentaires) Variable, ~10 Go/mois Temps réel via webhooks Limitations strictes de rate, changements fréquents des APIs
Outils marketing APIs REST multiples (Google Ads, Facebook Ads, Mailchimp) Campagnes et performances marketing 5-10 Go/mois Quotidien (certaines métriques en temps réel) Formats hétérogènes, historique limité (13-24 mois)
Données météo API externe Contextuelles (température, précipitations par région) < 1 Go/mois Horaire Service payant, couverture géographique limitée
Fichiers plats CSV, Excel Référentielles (catalogues produits, tarifs) 5 Go Hebdomadaire ou mensuelle Formats hétérogènes, mises à jour manuelles, erreurs fréquentes

Diagramme de cartographie des sources¶

+---------------------+     +----------------------+     +-------------------+
|                     |     |                      |     |                   |
|  Système ERP        |     |  Plateforme          |     |  CRM             |
|  (Transactions,     |<--->|  e-commerce          |<--->|  (Clients,       |
|   Produits)         |     |  (Comportements)     |     |   Contacts)      |
|                     |     |                      |     |                   |
+----------+----------+     +-----------+----------+     +--------+----------+
           ^                            ^                         ^
           |                            |                         |
           v                            v                         v
+----------+----------------------------+-------------------------+----------+
|                                                                            |
|                        Pipeline de données                                 |
|                                                                            |
+----+----------------+----------------+----------------+-------------------++
     ^                ^                ^                ^                    ^
     |                |                |                |                    |
     v                v                v                v                    v
+----+------+  +------+-------+  +-----+------+  +-----+-------+  +---------+--------+
|           |  |              |  |            |  |             |  |                  |
| Entrepôts/|  | Réseaux      |  | Outils     |  | Données     |  | Fichiers plats   |
| Logistique|  | sociaux      |  | marketing  |  | météo       |  | (Catalogues,     |
|           |  |              |  |            |  |             |  |  Tarifs)         |
|           |  |              |  |            |  |             |  |                  |
+-----------+  +--------------+  +------------+  +-------------+  +------------------+

Partie 2 : Définition des transformations¶

Catalogue des transformations¶

T1 : Unification des données clients¶

  • Objectif métier : Créer une vue 360° du client à travers tous les canaux
  • Sources en entrée : CRM, ERP (transactions), Plateforme e-commerce (comportements), Outils marketing
  • Logique de transformation :
    • Réconciliation des identifiants clients entre les différentes sources
    • Enrichissement avec données démographiques et comportementales
    • Calcul de métriques d'engagement et de valeur (LTV, fréquence d'achat, etc.)
    • Segmentation des clients selon critères prédéfinis
  • Résultats en sortie : Table unifiée des clients avec attributs enrichis et segments

T2 : Agrégation des ventes¶

  • Objectif métier : Fournir une vue consolidée des performances commerciales
  • Sources en entrée : ERP (transactions), Catalogue produits
  • Logique de transformation :
    • Agrégation des ventes par différentes dimensions (temps, produit, région, canal)
    • Calcul des métriques clés (CA, marge, volume, panier moyen)
    • Comparaisons temporelles (vs période précédente, vs année précédente)
    • Enrichissement avec données produits (catégorie, marque, etc.)
  • Résultats en sortie : Tables de faits ventes avec différents niveaux d'agrégation

T3 : Analyse du parcours client¶

  • Objectif métier : Comprendre le comportement de navigation et optimiser le tunnel de conversion
  • Sources en entrée : Logs de la plateforme e-commerce, Données de transactions
  • Logique de transformation :
    • Reconstruction des sessions utilisateurs
    • Identification des parcours types et points de friction
    • Calcul des taux de conversion par étape et segment
    • Attribution multi-touch des conversions
  • Résultats en sortie : Tables de parcours clients, modèles d'attribution, métriques de conversion

T4 : Optimisation des stocks¶

  • Objectif métier : Prévenir les ruptures et optimiser les niveaux de stock
  • Sources en entrée : Données logistiques, Historique des ventes, Prévisions marketing
  • Logique de transformation :
    • Calcul des niveaux de stock optimaux par produit et entrepôt
    • Prédiction des risques de rupture
    • Recommandations de réapprovisionnement
    • Analyse des rotations de stock
  • Résultats en sortie : Alertes de stock, recommandations d'approvisionnement, KPIs logistiques

T5 : Évaluation des performances marketing¶

  • Objectif métier : Mesurer l'efficacité des campagnes marketing et optimiser le ROI
  • Sources en entrée : Outils marketing, Données de transactions, Comportements web
  • Logique de transformation :
    • Consolidation des dépenses et performances par canal
    • Calcul du ROI, CPA, ROAS par campagne et canal
    • Attribution des conversions aux différentes touchpoints
    • Segmentation des campagnes par performance
  • Résultats en sortie : Tableaux de performance marketing, attribution des conversions, recommandations d'optimisation

T6 : Enrichissement contextuel¶

  • Objectif métier : Intégrer des facteurs externes influençant les ventes
  • Sources en entrée : Données météo, Événements (calendrier), Données concurrentielles
  • Logique de transformation :
    • Jointure des données externes avec les données de vente
    • Analyse de corrélation entre facteurs externes et performances
    • Normalisation et indexation des facteurs d'influence
  • Résultats en sortie : Tables de ventes enrichies avec facteurs contextuels, indices d'impact

Diagramme de dépendances entre transformations¶

       +-------------------+
       | T1: Unification   |
       | des données       |
       | clients           |
       +--------+----------+
                |
                v
+---------------+--------------+     +------------------+
| T3: Analyse du parcours      |<----| T6: Enrichissement|
| client                       |     | contextuel       |
+---------------+--------------+     +------------------+
                |                              ^
                v                              |
+---------------+--------------+     +---------+--------+
| T5: Évaluation des          |<----| T2: Agrégation   |
| performances marketing      |     | des ventes       |
+----------------------------+      +------------------+
                                             ^
                                             |
                                    +--------+---------+
                                    | T4: Optimisation |
                                    | des stocks       |
                                    +------------------+

Matrice de classification (complexité vs criticité)¶

Faible complexité Complexité moyenne Haute complexité
Haute criticité T2: Agrégation des ventes T1: Unification des données clients T4: Optimisation des stocks
Criticité moyenne T6: Enrichissement contextuel T5: Évaluation des performances marketing -
Faible criticité - - T3: Analyse du parcours client

Partie 3 : Architecture du pipeline¶

Architecture batch¶

Diagramme d'architecture batch¶

+-------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+
|             |     |                |     |                |     |                |     |                |
|  Sources    |---->|  Extraction    |---->|  Staging       |---->| Transformation |---->|  Data          |
|  de données |     |  (ETL tools)   |     |  (Data Lake)   |     |  (Spark)       |     |  Warehouse     |
|             |     |                |     |                |     |                |     |                |
+-------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+
                                                                                               |
                                                                                               v
                                                                                        +----------------+     +----------------+
                                                                                        |                |     |                |
                                                                                        |  Serving       |---->|  Consommation  |
                                                                                        |  Layer         |     |  (BI, ML, API) |
                                                                                        |                |     |                |
                                                                                        +----------------+     +----------------+

Description des composants (architecture batch)¶

  1. Extraction

    • Outils ETL pour extraire les données des différentes sources
    • Planification des extractions selon les fenêtres optimales
    • Validation des données extraites (schéma, complétude)
    • Journalisation des opérations d'extraction

  2. Staging (Data Lake)

    • Stockage des données brutes dans leur format d'origine
    • Organisation en zones (raw, validated, curated)
    • Partitionnement par date d'ingestion et source
    • Métadonnées et catalogage des datasets

  3. Transformation (Spark)

    • Traitement distribué des transformations définies
    • Exécution des jobs par ordre de dépendance
    • Gestion des erreurs et reprise sur échec
    • Monitoring des performances et optimisation

  4. Data Warehouse

    • Modèle dimensionnel (faits et dimensions)
    • Historisation des changements (SCD)
    • Agrégats précalculés pour les requêtes fréquentes
    • Indexation et optimisation des performances

  5. Serving Layer

    • APIs d'accès aux données transformées
    • Vues métier adaptées aux différents cas d'usage
    • Contrôle d'accès et sécurité
    • Cache pour les requêtes fréquentes

  6. Consommation

    • Outils BI pour visualisation et reporting
    • Notebooks pour data scientists
    • Applications métier consommant les APIs
    • Alertes et notifications automatisées

Architecture temps réel (near real-time)¶

Diagramme d'architecture temps réel¶

+-------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+
|             |     |                |     |                |     |                |
|  Sources    |---->|  Capture des   |---->|  Stream        |---->|  Processing    |
|  de données |     |  changements   |     |  (Kafka)       |     |  (Flink/Spark) |
|             |     |  (CDC)         |     |                |     |                |
+-------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+
                                                                         |
                          +----------------------------------------------+
                          |
                          v
+----------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+
|                |     |                |     |                |     |                |
|  State Store   |<--->|  Serving       |---->|  Consommation  |     |  Batch Layer   |
|  (Redis/Cassandra)|  |  Layer         |     |  (Temps réel)  |<--->|  (Historique)  |
|                |     |                |     |                |     |                |
+----------------+     +----------------+     +----------------+     +----------------+

Description des composants (architecture temps réel)¶

  1. Capture des changements (CDC)

    • Capture des modifications dans les sources (inserts, updates, deletes)
    • Conversion en événements avec métadonnées (timestamp, opération)
    • Filtrage des changements pertinents
    • Gestion des sources sans CDC natif

  2. Stream (Kafka)

    • Bus de messages distribué et résilient
    • Topics organisés par domaine et type d'événement
    • Partitionnement pour le parallélisme
    • Rétention configurable des messages

  3. Processing (Flink/Spark Streaming)

    • Traitement continu des flux d'événements
    • Fenêtres temporelles pour les agrégations
    • Enrichissement avec données de référence
    • Détection de patterns complexes

  4. State Store (Redis/Cassandra)

    • Stockage de l'état courant des entités
    • Accès à faible latence pour le processing
    • Persistance et réplication pour la résilience
    • TTL configurable selon les besoins

  5. Serving Layer

    • APIs temps réel pour les données actuelles
    • WebSockets pour les mises à jour push
    • Agrégations précalculées en temps réel
    • Intégration avec la couche batch pour les requêtes historiques

  6. Consommation (Temps réel)

    • Dashboards temps réel
    • Alertes et notifications immédiates
    • Applications réactives
    • Systèmes de décision automatisés

  7. Batch Layer (Historique)

    • Persistance à long terme des événements
    • Retraitement historique si nécessaire
    • Réconciliation avec les données temps réel
    • Analyses complexes sur l'historique complet

Tableau comparatif des deux approches¶

Critère Architecture Batch Architecture Temps Réel
Latence Élevée (heures/jours) Faible (secondes/minutes)
Complexité Modérée Élevée
Coût d'infrastructure Modéré Élevé
Résilience Élevée (possibilité de rejeu) Modérée (risque de perte de messages)
Cohérence des données Forte Variable (eventual consistency)
Volumétrie supportée Très élevée Modérée à élevée
Facilité de développement Plus simple Plus complexe
Facilité de débogage Plus simple Plus complexe
Cas d'usage adaptés Reporting, analyses historiques, ML Monitoring, alertes, décisions temps réel
Maturité technologique Très mature En évolution rapide

Justification des choix architecturaux¶

Pour le contexte de l'entreprise e-commerce, nous recommandons une architecture hybride (Lambda) combinant:

  1. Pipeline batch pour:

    • Analyses historiques complètes
    • Rapports quotidiens/hebdomadaires
    • Entraînement des modèles ML
    • Agrégations complexes et transformations lourdes

  2. Pipeline temps réel pour:

    • Monitoring des ventes en cours
    • Détection des fraudes
    • Personnalisation en temps réel
    • Alertes sur ruptures de stock
    • Suivi des campagnes marketing actives

Cette approche hybride permet de:

  • Bénéficier de la fiabilité et exhaustivité du batch
  • Répondre aux besoins de réactivité avec le temps réel
  • Implémenter progressivement (commencer par le batch puis ajouter le temps réel)
  • Réconcilier les vues temps réel et batch pour une cohérence globale

Partie 4 : Modélisation des données cibles¶

Schéma du modèle de données cible (approche data warehouse)¶

+----------------+       +----------------+       +----------------+
| DIM_CLIENT     |       | DIM_PRODUIT    |       | DIM_TEMPS      |
+----------------+       +----------------+       +----------------+
| client_id (PK) |       | produit_id (PK)|       | date_id (PK)   |
| source_id      |       | sku            |       | date           |
| nom            |       | nom            |       | jour           |
| prenom         |       | description    |       | mois           |
| email          |       | categorie      |       | trimestre      |
| telephone      |       | sous_categorie |       | annee          |
| adresse        |       | marque         |       | jour_semaine   |
| ville          |       | prix_base      |       | est_weekend    |
| code_postal    |       | cout           |       | est_ferie      |
| pays           |       | poids          |       | saison         |
| segment        |       | dimensions     |       +----------------+
| date_creation  |       | date_creation  |             |
| ltv            |       | est_actif      |             |
+--------+-------+       +--------+-------+             |
         |                        |                     |
         |                        |                     |
         v                        v                     v
+--------+-----------------------+------------------------+
| FAIT_VENTE                     |                        |
+----------------------------------+                      |
| vente_id (PK)                    |                      |
| client_id (FK)                   |                      |
| produit_id (FK)                  |                      |
| date_id (FK)                     |                      |
| canal_id (FK)                    |<---------------------+
| promotion_id (FK)                |        +----------------+
| quantite                         |        | DIM_CANAL      |
| prix_unitaire                    |        +----------------+
| montant_total                    |        | canal_id (PK)  |
| remise                           |        | nom            |
| marge                            |        | type           |
| statut_commande                  |        | description    |
+----------------------------------+        +----------------+
         |
         |                                  +----------------+
         +--------------------------------->| DIM_PROMOTION  |
                                            +----------------+
                                            | promotion_id(PK)|
                                            | nom            |
                                            | type           |
                                            | reduction      |
                                            | date_debut     |
                                            | date_fin       |
                                            +----------------+

Organisation des zones (approche data lake)¶

Data Lake
|
+-- raw/                 # Données brutes non modifiées
|   +-- erp/             # Organisé par source
|   |   +-- orders/      
|   |   |   +-- YYYY-MM-DD/  # Partitionnement par date
|   |   +-- products/
|   |   +-- ...
|   +-- ecommerce/
|   +-- crm/
|   +-- ...
|
+-- validated/           # Données validées et nettoyées
|   +-- customers/       # Organisé par domaine
|   +-- sales/
|   +-- products/
|   +-- ...
|
+-- curated/             # Données transformées et enrichies
|   +-- customer_360/    # Vues métier
|   +-- sales_performance/
|   +-- product_analytics/
|   +-- marketing_attribution/
|   +-- ...
|
+-- consumption/         # Données prêtes à être consommées
    +-- dashboards/      # Organisé par cas d'usage
    +-- ml_features/
    +-- api_serving/
    +-- ...

Dictionnaire de données pour les principales entités¶

DIM_CLIENT¶

Attribut Type Description Source Règles de transformation
client_id INT Identifiant unique du client Généré Clé de substitution
source_id VARCHAR Identifiant dans le système source CRM -
nom VARCHAR Nom de famille du client CRM Nettoyage, standardisation
prenom VARCHAR Prénom du client CRM Nettoyage, standardisation
email VARCHAR Adresse email CRM Validation format, lowercase
telephone VARCHAR Numéro de téléphone CRM Format international
adresse VARCHAR Adresse postale CRM Standardisation
ville VARCHAR Ville CRM Standardisation
code_postal VARCHAR Code postal CRM Validation format
pays VARCHAR Pays CRM Code ISO-2
segment VARCHAR Segment client (VIP, Standard, etc.) Dérivé Règles de segmentation basées sur comportement et valeur
date_creation DATE Date de création du compte CRM -
ltv DECIMAL Valeur vie client estimée Calculé Somme des achats historiques + prédiction future

FAIT_VENTE¶

Attribut Type Description Source Règles de transformation
vente_id INT Identifiant unique de la vente Généré Clé de substitution
client_id INT Référence au client DIM_CLIENT Jointure avec dimension
produit_id INT Référence au produit DIM_PRODUIT Jointure avec dimension
date_id INT Référence à la date DIM_TEMPS Jointure avec dimension
canal_id INT Référence au canal de vente DIM_CANAL Jointure avec dimension
promotion_id INT Référence à la promotion DIM_PROMOTION Jointure avec dimension
quantite INT Nombre d'unités vendues ERP -
prix_unitaire DECIMAL Prix unitaire ERP -
montant_total DECIMAL Montant total de la vente ERP quantite * prix_unitaire - remise
remise DECIMAL Montant de la remise ERP -
marge DECIMAL Marge réalisée Calculé montant_total - (quantite * cout_unitaire)
statut_commande VARCHAR Statut de la commande ERP Standardisation des valeurs

Document de gouvernance des données¶

Conventions de nommage¶

  1. Tables

    • Préfixe DIM_ pour les dimensions
    • Préfixe FAIT_ pour les tables de faits
    • Noms en majuscules, mots séparés par des underscores
    • Noms au singulier

  2. Attributs

    • Noms en minuscules
    • Mots séparés par des underscores
    • Pas d'abréviations sauf standards (id, ref, num)
    • Suffixe _id pour les identifiants
    • Préfixe is_ ou est_ pour les booléens

  3. Fichiers dans le data lake

    • Format: {domaine}{entité}{YYYYMMDD}_{incrément}.{extension}
    • Exemple: sales_transactions_20250101_001.parquet

Gestion des métadonnées¶

  1. Métadonnées techniques

    • Schéma des données (structure, types)
    • Volumétrie (nombre d'enregistrements, taille)
    • Horodatage (création, dernière modification)
    • Lignage (sources, transformations appliquées)
    • Qualité (complétude, validité, unicité)

  2. Métadonnées business

    • Définitions métier des entités et attributs
    • Propriétaire de la donnée
    • Classification de sensibilité
    • Règles de calcul des métriques dérivées
    • Cas d'usage associés

  3. Outil de catalogage

    • Catalogue central accessible à tous les utilisateurs
    • Interface de recherche et navigation
    • Documentation collaborative
    • Intégration avec les outils d'analyse

Politiques de rétention et d'archivage¶

  1. Données brutes (raw)

    • Rétention complète: 13 mois
    • Archivage froid: 5 ans supplémentaires
    • Purge après période légale de conservation

  2. Données validées et curées

    • Rétention active: 3 ans
    • Archivage froid: 7 ans supplémentaires
    • Agrégation progressive des données anciennes

  3. Données de consommation

    • Rétention selon cas d'usage (typiquement 1-3 ans)
    • Régénération possible depuis les couches inférieures

  4. Stratégie d'archivage

    • Compression accrue pour les données archivées
    • Stockage sur média moins coûteux
    • Métadonnées conservées pour faciliter la récupération si nécessaire

Partie 5 : Évaluation et optimisation¶

Analyse des risques et points critiques¶

Point critique Impact potentiel Probabilité Criticité Mécanismes de mitigation
Latence d'extraction ERP Retard dans la disponibilité des données de vente Élevée Haute Extraction incrémentale, fenêtres optimisées, CDC
Qualité des données sources Décisions basées sur des données erronées Moyenne Haute Validation à l'ingestion, monitoring de qualité, alertes
Pics de charge (Black Friday) Saturation des ressources, retards Moyenne Haute Scaling automatique, priorisation des traitements, tests de charge
Dépendances entre transformations Effet cascade des échecs Élevée Moyenne Conception modulaire, mécanismes de reprise, isolation des échecs
Cohérence temps réel vs batch Incohérences dans les rapports Moyenne Moyenne Réconciliation périodique, marquage clair des sources
Évolution des schémas sources Rupture du pipeline Moyenne Haute Schémas évolutifs, tests de non-régression, alertes sur changements

Catalogue de solutions d'optimisation¶

Optimisations de performance¶

  1. Partitionnement intelligent

    • Partitionnement des tables par date et autres dimensions clés
    • Élagage des partitions lors des requêtes
    • Équilibrage de la taille des partitions

  2. Stratégies de jointure optimisées

    • Pré-jointure des tables fréquemment utilisées ensemble
    • Diffusion (broadcast) des petites tables
    • Optimisation de l'ordre des jointures

  3. Parallélisation et distribution

    • Ajustement du niveau de parallélisme selon la charge
    • Distribution équilibrée des données entre workers
    • Localité des données pour minimiser les transferts réseau

  4. Optimisation du stockage

    • Formats colonnaires (Parquet, ORC) pour les requêtes analytiques
    • Compression adaptée au pattern d'accès
    • Encodage des colonnes à faible cardinalité

Optimisations de résilience¶

  1. Mécanismes de reprise

    • Checkpointing des états intermédiaires
    • Idempotence des transformations
    • Journalisation détaillée pour diagnostic

  2. Circuit breakers

    • Isolation des composants défaillants
    • Dégradation gracieuse des fonctionnalités
    • Retry avec backoff exponentiel

  3. Redondance

    • Réplication des données critiques
    • Déploiement multi-zone ou multi-région
    • Failover automatique

Optimisations de coût¶

  1. Tiering des données

    • Stockage à chaud pour données récentes/fréquentes
    • Stockage à froid pour données historiques
    • Archivage profond pour données rarement accédées

  2. Scaling dynamique

    • Ajustement automatique des ressources selon la charge
    • Arrêt des clusters en période d'inactivité
    • Réservations pour charges prévisibles

  3. Optimisation des requêtes

    • Matérialisation des vues fréquentes
    • Caching des résultats intermédiaires
    • Limitation des scans complets

Tableau des métriques de performance avec valeurs cibles¶

Métrique Description Valeur cible Seuil d'alerte
Fraîcheur des données Délai entre création en source et disponibilité Batch: < 24h
Temps réel: < 2 min		 Batch: > 36h
Temps réel: > 5 min
Temps d'exécution Durée totale du pipeline batch < 4h > 6h
Taux de succès % d'exécutions réussies > 99.5% < 98%
Débit d'ingestion Volume de données ingérées par minute > 500 MB/min < 200 MB/min
Latence de requête Temps de réponse moyen des requêtes analytiques < 3s > 10s
Utilisation CPU % d'utilisation CPU des clusters 60-80% > 90% ou < 30%
Utilisation mémoire % d'utilisation mémoire des clusters 70-85% > 95%
Coût par TB Coût infrastructure par TB de données traitées < 20€/TB > 30€/TB
Qualité des données % de données respectant les règles de qualité > 99% < 95%
Disponibilité % de temps où le pipeline est opérationnel > 99.9% < 99.5%

Estimation préliminaire des ressources requises¶

Infrastructure de calcul¶

  • Environnement de développement:

    • 1 cluster Spark: 1 master + 3 workers (4 vCPU, 16 GB RAM chacun)
    • 1 serveur Airflow: 4 vCPU, 16 GB RAM
    • Environnements de développement: 4 vCPU, 16 GB RAM par développeur

  • Environnement de production:

    • Cluster Spark batch: 1 master + 10 workers (8 vCPU, 32 GB RAM chacun)
    • Cluster Spark Streaming: 1 master + 6 workers (8 vCPU, 32 GB RAM chacun)
    • Cluster Kafka: 3 brokers (8 vCPU, 32 GB RAM chacun)
    • Serveur Airflow: 8 vCPU, 32 GB RAM
    • Base de données métier: 16 vCPU, 64 GB RAM

Stockage¶

  • Data Lake:

    • Zone raw: ~10 TB (croissance ~2 TB/an)
    • Zone validated: ~5 TB (croissance ~1 TB/an)
    • Zone curated: ~3 TB (croissance ~0.8 TB/an)
    • Zone consumption: ~1 TB (croissance ~0.3 TB/an)

  • Data Warehouse:

    • Taille initiale: ~2 TB
    • Croissance annuelle: ~0.5 TB/an

Réseau¶

  • Bande passante interne: 10 Gbps minimum
  • Bande passante externe: 1 Gbps minimum
  • Latence intra-cluster: < 2ms

Ressources humaines¶

  • 1 Data Architect (temps partiel)
  • 2 Data Engineers (temps plein)
  • 1 DevOps/SRE (temps partiel)
  • Support ponctuel des équipes métier pour validation

Partie 6 : Document d'architecture¶

Résumé exécutif¶

Ce document présente l'architecture du pipeline de données conçu pour l'entreprise de commerce en ligne. L'objectif est de centraliser, transformer et exposer les données critiques pour optimiser les opérations marketing, améliorer la chaîne logistique et renforcer les capacités d'analyse prédictive.

L'architecture proposée adopte une approche hybride (Lambda) combinant un pipeline batch pour les analyses approfondies et un pipeline temps réel pour les besoins de réactivité. Cette solution permet de répondre à l'ensemble des besoins identifiés tout en offrant un bon équilibre entre performance, coût et complexité.

Le pipeline intègre des données de multiples sources (ERP, e-commerce, CRM, logistique, etc.), les transforme selon les besoins métier identifiés, et les expose via différentes interfaces adaptées aux cas d'usage. Une attention particulière est portée à la qualité des données, la scalabilité et la résilience du système.

Vision d'ensemble de l'architecture¶

L'architecture globale suit le pattern Lambda avec trois couches principales:

  1. Couche Batch: Traitement périodique (quotidien) de l'ensemble des données pour des analyses complètes et précises.
  2. Couche Speed: Traitement en temps réel des événements pour les besoins de faible latence.
  3. Couche Serving: Exposition unifiée des données batch et temps réel aux consommateurs.

Cette architecture est complétée par des composants transverses:

  • Gouvernance et Métadonnées: Gestion de la qualité, lignage, et documentation
  • Monitoring et Alerting: Surveillance de la santé et des performances du pipeline
  • Sécurité et Conformité: Protection des données et respect des réglementations

Description détaillée des composants¶

1. Ingestion des données¶

  • Connecteurs sources: Adaptateurs spécifiques pour chaque type de source
  • Validation à l'entrée: Contrôles de schéma et qualité basique
  • Journalisation: Traçabilité complète des données ingérées
  • Gestion des erreurs: Circuit breakers et mécanismes de retry

2. Stockage des données¶

  • Data Lake: Stockage hiérarchisé (raw, validated, curated, consumption)
  • Data Warehouse: Modèle dimensionnel pour analyses structurées
  • Stockage temps réel: Solutions in-memory pour données actives

3. Traitement des données¶

  • Orchestration: Airflow pour les workflows batch
  • Processing batch: Spark pour transformations complexes
  • Processing temps réel: Spark Streaming / Flink pour traitement continu
  • Qualité des données: Validation à chaque étape du pipeline

4. Exposition des données¶

  • APIs: REST et GraphQL pour accès programmatique
  • Vues métier: Interfaces adaptées aux différents profils utilisateurs
  • Intégration BI: Connexion avec outils de visualisation
  • Feature store: Alimentation des modèles ML

Patterns de conception utilisés¶

1. Lambda Architecture¶

Combinaison de traitements batch et temps réel pour équilibrer exactitude et fraîcheur.

Avantages:

  • Répond à différents besoins de latence
  • Permet la réconciliation des vues
  • Facilite l'évolution progressive

Inconvénients:

  • Complexité de maintenance de deux pipelines
  • Risque d'incohérences temporaires
  • Coût d'infrastructure plus élevé

2. Médiation¶

Découplage des sources et consommateurs via des formats intermédiaires standardisés.

Avantages:

  • Isolation des changements
  • Évolutivité facilitée
  • Réutilisation des transformations

Inconvénients:

  • Overhead de transformation
  • Complexité additionnelle

3. Data Vault¶

Modélisation flexible pour le stockage historisé des données.

Avantages:

  • Adaptabilité aux changements
  • Traçabilité complète
  • Séparation structure/business logic

Inconvénients:

  • Complexité des requêtes
  • Performance potentiellement impactée

4. Event Sourcing¶

Capture de tous les changements sous forme d'événements immuables.

Avantages:

  • Auditabilité complète
  • Possibilité de replay
  • Adaptabilité aux nouveaux cas d'usage

Inconvénients:

  • Volume de données important
  • Complexité de requêtage

Considérations de performance, scalabilité et résilience¶

Performance¶

  • Optimisation des formats de stockage (Parquet, ORC)
  • Stratégies de partitionnement adaptées aux patterns d'accès
  • Matérialisation des vues fréquemment accédées
  • Caching multi-niveau

Scalabilité¶

  • Architecture distribuée horizontalement scalable
  • Découplage des composants pour scaling indépendant
  • Auto-scaling basé sur métriques d'utilisation
  • Partitionnement des données pour distribution équilibrée

Résilience¶

  • Tolérance aux pannes via réplication
  • Circuit breakers pour isolation des défaillances
  • Retry patterns avec backoff exponentiel
  • Monitoring proactif et self-healing

Compromis acceptés et leurs implications¶

  1. Fraîcheur vs Exactitude

    • Compromis: Accepter une légère latence pour garantir l'exactitude
    • Implication: Certaines décisions opérationnelles peuvent être retardées
    • Mitigation: Pipeline temps réel pour cas critiques, indicateurs de fraîcheur explicites

  2. Généricité vs Performance

    • Compromis: Architecture générique pour flexibilité au détriment d'optimisations spécifiques
    • Implication: Performance sous-optimale pour certains cas d'usage
    • Mitigation: Optimisations ciblées pour cas critiques, évolution progressive

  3. Coût vs Disponibilité

    • Compromis: Haute disponibilité sans redondance complète
    • Implication: Risque de dégradation temporaire en cas d'incident majeur
    • Mitigation: Priorisation des composants critiques, procédures de reprise efficaces

  4. Complexité vs Time-to-market

    • Compromis: Architecture évolutive mais implémentation progressive
    • Implication: Fonctionnalités avancées différées
    • Mitigation: Roadmap claire, MVP fonctionnel, itérations rapides

Roadmap d'implémentation progressive¶

Phase 1: Fondations (Mois 1-3)¶

  • Mise en place de l'infrastructure Data Lake
  • Implémentation des connecteurs pour sources principales
  • Développement du pipeline batch core
  • Mise en place du monitoring basique

Phase 2: Consolidation (Mois 4-6)¶

  • Extension à toutes les sources de données
  • Implémentation des transformations principales
  • Développement des APIs d'exposition
  • Renforcement du monitoring et alerting

Phase 3: Temps réel (Mois 7-9)¶

  • Implémentation de la couche streaming
  • Développement des cas d'usage temps réel prioritaires
  • Intégration batch/temps réel
  • Optimisations de performance

Phase 4: Avancé (Mois 10-12)¶

  • Implémentation des fonctionnalités avancées
  • Automatisation complète
  • Optimisations fines
  • Documentation et formation utilisateurs
In [ ]: