Industrialisation Data : Comment fiabiliser et synchroniser vos flux de données (Airflow & dbt)

Dans un contexte où les entreprises doivent traiter des volumes croissants de données provenant de sources multiples, l’industrialisation des pipelines de données est devenue un levier stratégique incontournable. Fini le "bricolage" sur Excel : pour exploiter la valeur de vos données, il faut désormais une synchronisation fluide et automatisée entre vos systèmes.

Chez Codéin, agence web experte en data engineering et en solutions open source, nous accompagnons les entreprises déjà engagées dans leur transformation data et souhaitant industrialiser leurs processus de traitement, synchroniser leurs systèmes existants et améliorer la qualité des données.
 

Pourquoi l'automatisation des données est un levier de ROI immédiat ?

L’automatisation des pipelines de données offre plusieurs avantages stratégiques majeurs :

• Industrialisation des processus data : Elle garantit la répétabilité et la précision dans la gestion des données.
• Amélioration continue facilitée : En appliquant les principes de développement logiciel à la gestion des données, il devient plus simple de mettre à jour, d’améliorer et de valider les pipelines grâce à des cycles de déploiement rapides, des tests automatisés, et des feedbacks continus.  
• Traçabilité et conformité : Ils facilitent le suivi des transformations et assurent la transparence des données.
• Temps réduit : Moins de tâches manuelles signifie une mise à disposition plus rapide des données pour les décisions stratégiques.

EN BREF : FINI LE "cauchemar d’Excel"

Interopérabilité : Réconcilier ERP, CRM et outils métiers

Pour les entreprises déjà dotées de systèmes hétérogènes (ERP, CRM, bases de données, outils métier…), l’enjeu est souvent de connecter et synchroniser les flux de données pour casser les silos.

Nous concevons chez Codéin des pipelines capables de :

• Réconcilier des données issues de systèmes disparates.
• Garantir la cohérence et la fraîcheur de l’information,
• Mettre en place une orchestration centralisée et monitorée.

Notre stack technique : La puissance de l'Open Source (Airflow & dbt)
 

Chez Codéin, nous nous appuyons sur un écosystème open source éprouvé pour construire des pipelines robustes et modulables présentés ci-dessous.

Apache Airflow : orchestrateur de pipelines

Plateforme de gestion de workflows, Apache Airflow est un outil incontournable pour planifier, surveiller et orchestrer des pipelines complexes.

Points forts : 

• Gestion avancée des dépendances entre tâches.
• Interfaces riches pour le monitoring et la traçabilité.
• Écosystème riche d’opérateurs prédéfinis pour les API, les bases de données, et les services cloud.

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dbt (Data Build Tool): la transformation de données

Outil de transformation SQL, dbt simplifie la gestion des transformations de données et leur traçabilité.

Points forts :

• Modélisation basée sur des fichiers SQL versionnés.
• Fonctionnalités avancées de catalogage et de suivi du lineage des données.
• Intégration fluide avec Apache Airflow pour une gestion unifiée des workflows.

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PostgreSQL (et Big Data)

Base de données relationnelle open source, PostgreSQL est un choix fiable pour le stockage des données "standard".

Quand aller au-delà ? :Pour des volumes de données massifs, nous utilisons des solutions comme Apache Hadoop et Apache Iceberg, spécialisées dans la gestion de grands lacs de données.

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EN BREF : LE CHOIX DE L'INDÉPENDANCE 

Architecture "Médallion" : Transformer la donnée brute en décision fiable
 

La modélisation en médaillon est une approche structurée pour organiser les données selon trois niveaux de qualité : 

1. Bronze (Raw Data) : Données brutes collectées directement des sources.
2. Silver : Données transformées et enrichies.
3. Gold : Données prêtes à l’analyse ou à l’exploitation par les outils de Business Intelligence (BI).

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Cette stratégie favorise la clarté, la traçabilité et la réutilisabilité des données. En pratique, cela permet aux entreprises de garantir une meilleure accessibilité des données à chaque étape de leur cycle de vie. Par exemple, les données "Gold" deviennent une source fiable pour les tableaux de bord stratégiques, tandis que les données brutes étagées en Bronze permettent de revenir à l'origine en cas de besoin (audit).

EN BREF : UN FILTRE DE PURETÉ 

Cas client hôtellerie de plein air (Groupe Sandaya) : Centraliser ERP et réservations pour piloter l'activité

Voici un exemple de pipeline automatisé démontrant un processus complet, allant de la collecte de données issues de plusieurs sources externes à leur consolidation et exploitation.

Le Groupe Sandaya dispose :

• D’un ERP (PMS) pour la gestion des chambres et services.
• D’un tunnel de réservation web qui alimente un logiciel de paiement.

Pour ce leader du secteur, l'enjeu n'était pas seulement de collecter la donnée, mais de fiabiliser un écosystème complexe mêlant ERP, PMS et outils de réservation. Grâce à notre architecture Médallion orchestrée par Airflow, nous avons déployé une infrastructure capable d'absorber une charge massive et de garantir la performance :

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Objectif du pipeline

Ce pipeline vise à extraire, traiter, filtrer et consolider des données pour :

• Mettre à disposition des équipes métiers des tableaux de bord interactifs pour suivre les performances commerciales des hébergements.
• Alimenter un logiciel de comptabilité avec les données consolidées issues des paiements.
• Fournir un modèle de machine learning pour prédire les habitudes de consommation des clients.

Illustration du pipeline

Le schéma ci-dessous décrit les différentes étapes et interactions de ce pipeline de données, depuis l’ingestion des informations jusqu’à leur exploitation finale.

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Orchestration par Airflow

Airflow intervient comme un chef d’orchestre. Il organise et planifie un ensemble de tâches dans des workflows appelés DAGs (Directed Acyclic Graphs).

Étape 1 - 2 : Collecte et chargement des données brutes (raw)

La collecte est comparée à l’extraction de pétrole brut. Trois sources sont mobilisées :

• API d’un ERP : Commandes, stocks, infos clients.
• Fichiers CSV sur SFTP : Journaux de paiement quotidiens.
• Open Data : Statistiques économiques ou géographiques pour enrichir le contexte.

Étape 3 : Stockage des données dans le datalake (S3 & Postgres) 

Une fois collectées, les données brutes sont stockées sans altération. Ce stockage brut est crucial pour tracer les transformations (en cas d'erreur) et conserver un historique complet.

C'est également Airflow qui dépose les données sur le S3 et dans la base de données, via des tâches et des opérateurs associés.

En complément, les données sont également persistées dans une base de données PostgreSQL, dans un schéma "raw", pour une manipulation plus aisée dans les étapes suivantes. À ce stade, nous alimentons les données "bronze" de notre architecture en médaillon.

Étape 4 - 5 : Transformation des données et alimentation du data warehouse

Cette étape correspond au raffinage via dbt.

• Données staging : Validation technique et consolidation.
• Données métiers : Création des schémas Analytics (pour la BI) et Extract (pour le reverse ETL vers d'autres outils).
• Données de contrôle : dbt effectue des "Quality Checks" (champs obligatoires, dédoublonnage). Si une donnée est corrompue, l'alerte est donnée avant qu'elle n'atteigne le tableau de bord.

Étape 6 : Exploitation des données

Les données raffinées sont prêtes à l'emploi : 

• Outils de BI : Alimentation de Superset, Power BI ou tableau.
• Reverse ETL : Injection des données consolidées dans le logiciel comptable.
• IA/Machine learning : Prédiction des habitudes clients.

Bilan : Pourquoi passer au "Data as Code" sécurise votre croissance ?

Bénéfices du binôme "Apache Airflow & dbt"

• Orchestration centralisée et automatisation : Un pilotage fluide et supervisé.
• Traçabilité totale : On sait toujours d'où vient un chiffre (lineage).
• Qualité intégrée : Les tests sont automatiques, empêchant les mauvaises données de polluer vos rapports.

Bénéfices de l’approche "Data as Code"

• Collaboration structurée  : En traitant les données comme du code (Git), on facilite la collaboration et l'historique des modifications.
• Industrialisation (CI/CD) : Les mises en production sont régulières et sans risque d'erreur humaine.

EN BREF : SÉCURITÉ ET CONTINUITÉ

Conclusion : Passez de la gestion artisanale à l'industrialisation

Automatiser les pipelines de données et synchroniser les systèmes existants va bien au-delà de la simple productivité technique. Cela permet une gestion robuste, transparente et optimisée de votre capital "Data". Grâce à des outils comme Apache Airflow, dbt et PostgreSQL, combinés à une approche "Data as Code", Codéin aide ses clients à transformer leurs données en actifs stratégiques.