Meilleures pratiques pour l'utilisation de la méthode Medallion dans les environnements ETL et ELT pour les lacs de données et les environnements Lakehouse
- Claude Paugh
- il y a 4 jours
- 6 min de lecture
Introduction
Dans un environnement de gestion des données en constante évolution, les organisations se tournent de plus en plus vers les data lakes et les lakehouses pour stocker et traiter de vastes volumes d'informations. La méthode Medallion s'est imposée comme un framework populaire pour la gestion des données lors des processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) et ELT (Extraction, Chargement, Transformation). Cet article de blog explore les meilleures pratiques pour mettre en œuvre la méthode Medallion dans ces environnements, en soulignant les différences entre le chargement de données dans un data lake et dans un lakehouse.
Comprendre la méthode du médaillon
La méthode Medallion est une approche structurée de gestion des données qui catégorise les données en trois niveaux distincts : Bronze, Argent et Or. Chaque niveau a une fonction spécifique et est conçu pour faciliter le traitement et l'analyse des données.
Couche de bronze
La couche Bronze est celle où les données brutes sont ingérées. Ces données sont souvent brutes et peuvent provenir de diverses sources, notamment des bases de données, des API et des services de streaming. L'objectif principal de cette couche est de stocker les données dans leur format d'origine, permettant ainsi des transformations et des analyses ultérieures.
Couche d'argent
La couche Silver est celle où les données sont nettoyées et transformées. À ce stade, la qualité des données est améliorée et les caractéristiques pertinentes sont extraites. Cette couche est essentielle à la préparation des données pour l'analyse, car elle garantit l'exactitude et l'exploitabilité des informations.
Couche d'or
La couche Gold est l'étape finale, où les données sont agrégées et optimisées pour le reporting et l'analyse. Cette couche contient des ensembles de données de haute qualité et organisés, prêts pour les outils de veille stratégique et d'analyse avancée.
Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de la méthode Medallion
1. Définir des objectifs clairs
Avant de mettre en œuvre la méthode Medallion, il est essentiel de définir des objectifs clairs pour votre stratégie de gestion des données. Comprendre les objectifs spécifiques de vos processus ETL ou ELT vous aidera à orienter la conception de votre architecture de données et à garantir que chaque couche remplit sa fonction.
2. Choisissez les bons outils
Il est essentiel de sélectionner les outils appropriés pour l'ingestion, la transformation et le stockage des données. Envisagez d'utiliser des solutions cloud offrant évolutivité et flexibilité, ainsi que des outils s'intégrant parfaitement à votre écosystème de données existant. Parmi les options les plus courantes, citons Apache Spark, Databricks et AWS Glue.
3. Automatiser l'ingestion des données
L'automatisation du processus d'ingestion des données peut réduire considérablement les efforts manuels et minimiser les erreurs. La mise en œuvre de tâches planifiées ou l'utilisation d'architectures pilotées par événements peuvent garantir une ingestion cohérente et fiable des données dans la couche Bronze.
4. Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données
La qualité des données est primordiale dans la méthode Medallion. Implémentez des contrôles automatisés de la qualité des données à chaque couche afin d'identifier et de corriger les problèmes dès le début du processus. Cela peut inclure des règles de validation, la détection des anomalies et le profilage des données.
5. Optimiser les transformations
Lors de la transformation des données dans la couche Silver, concentrez-vous sur l'optimisation des performances. Utilisez des algorithmes et des techniques efficaces pour minimiser le temps de traitement et la consommation de ressources. De plus, pensez à exploiter les capacités de traitement parallèle pour accélérer les transformations.
6. Conserver la documentation
Une documentation complète est essentielle à toute stratégie de gestion des données. Documentez le flux de données, la logique de transformation et toutes les hypothèses formulées lors des processus ETL ou ELT. Cela facilitera la collaboration entre les membres de l'équipe et garantira une maintenance aisée du pipeline de données.
7. Surveiller et auditer
Surveillez et auditez régulièrement vos pipelines de données pour vous assurer qu'ils fonctionnent comme prévu. Mettez en place des mécanismes de journalisation et d'alerte pour détecter rapidement les problèmes. Cette approche proactive contribuera à préserver l'intégrité et la fiabilité des données.
8. Favoriser la collaboration
Encouragez la collaboration entre les ingénieurs et les data scientists des données et les acteurs métier. Cette collaboration permettra de garantir que les données traitées répondent aux besoins de l'organisation et que les informations qui en découlent sont exploitables.
Différences entre les lacs de données et les lakehouses
Bien que les lacs de données et les lakehouses utilisent tous deux la méthode Medallion, il existe des différences clés dans la manière dont les données sont gérées et traitées dans chaque environnement.
Lacs de données
Les lacs de données sont conçus pour stocker de grandes quantités de données brutes dans leur format natif. Cette flexibilité permet aux organisations d'ingérer des données provenant de diverses sources sans avoir à définir de schémas au préalable. Cependant, cela peut entraîner des difficultés en matière de gouvernance et de qualité des données.
Principales caractéristiques des lacs de données :
Schéma à la lecture : les données sont stockées sans schéma prédéfini, ce qui permet une plus grande flexibilité mais nécessite plus d'efforts lors de l'analyse.
Stockage rentable : les lacs de données utilisent souvent des solutions de stockage moins chères, ce qui les rend idéales pour les gros volumes de données.
Divers types de données : les lacs de données peuvent accueillir des données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui les rend adaptés à un large éventail de cas d'utilisation.
Maisons au bord du lac
Les lakehouses combinent les meilleures fonctionnalités des data lakes et des entrepôts de données, offrant une plateforme unifiée pour le stockage et l'analyse des données. Ils prennent en charge les données structurées et non structurées, tout en offrant les performances et les capacités de gestion d'un entrepôt de données traditionnel.
Caractéristiques principales des maisons au bord du lac :
Schéma à l'écriture : les lakehouses appliquent souvent un schéma lors de l'ingestion des données, garantissant ainsi la qualité et la cohérence des données.
Optimisation des performances : les Lakehouses exploitent des techniques avancées d'indexation et de mise en cache pour améliorer les performances des requêtes, ce qui les rend adaptées aux analyses en temps réel.
Gestion unifiée des données : les Lakehouses fournissent une plate-forme unique pour le stockage, le traitement et l'analyse des données, simplifiant ainsi la gestion des données et réduisant les frais généraux opérationnels.
Meilleures pratiques pour le chargement de données dans des lacs de données ou des datahouses
Chargement des données dans les lacs de données
Lors du chargement de données dans un lac de données à l'aide de la méthode Medallion, tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
Ingestion des données brutes : concentrez-vous sur l'ingestion des données brutes dans la couche Bronze sans transformation. Cela permet une flexibilité maximale pour les traitements ultérieurs.
Utiliser le partitionnement : implémentez des stratégies de partitionnement pour optimiser la récupération des données et améliorer les performances des requêtes. Cela peut inclure le partitionnement par date, source ou autres dimensions pertinentes.
Mettre en œuvre la gouvernance des données : Établir des politiques de gouvernance des données pour garantir la qualité et la conformité des données. Cela comprend la définition de la propriété des données, des contrôles d'accès et des politiques de conservation des données.
Chargement des données dans les Lakehouses
Lors du chargement de données dans un lakehouse, les bonnes pratiques suivantes doivent être prises en compte :
Définir un schéma : établissez un schéma clair pour les données ingérées dans la couche Bronze. Cela contribuera à maintenir la qualité et la cohérence des données tout au long du pipeline.
Optimiser les performances : exploitez les fonctionnalités d'optimisation des performances des lakehouses, telles que l'indexation et la mise en cache, pour améliorer les performances des requêtes dans la couche Gold.
Utiliser le contrôle de version des données : implémentez le contrôle de version des données pour suivre les modifications et conserver l'historique des données. Ceci est particulièrement important à des fins de conformité et d'audit.
Conclusion
La méthode Medallion propose une approche structurée de la gestion des données lors des processus ETL et ELT, fournissant aux organisations un cadre garantissant la qualité et la convivialité des données. En comprenant les différences entre les lacs de données et les lakehouses, et en mettant en œuvre les meilleures pratiques adaptées à chaque environnement, les organisations peuvent optimiser la valeur de leurs données.
Alors que les données continuent de croître en volume et en complexité, l’adoption de ces meilleures pratiques sera essentielle pour les organisations qui cherchent à exploiter leurs données pour la prise de décision stratégique et l’avantage concurrentiel.
