Objectif du Projet :
L’objectif principal de ce projet est de mettre en place une architecture ELT (Extract, Load, Transform) efficace et automatisée, utilisant Snowflake comme plateforme centrale. Cette solution vise à extraire des données provenant de différentes sources, les charger dans un environnement de staging, les transformer en fonction des besoins métier, puis fournir les données transformées à des outils de reporting et de visualisation de données. Ce processus assure que les données sont accessibles, fiables et prêtes pour l’analyse en temps réel ou en batch, répondant ainsi aux besoins des entreprises pour une prise de décision rapide et éclairée.
L’objectif ultime est de garantir que les données provenant de multiples systèmes (sources de batch, flux en temps réel, etc.) soient correctement ingérées, nettoyées, enrichies et disponibles pour les utilisateurs finaux dans des tableaux de bord et des rapports précis, tout en minimisant la complexité technique et en maximisant l’automatisation.
Plateformes et Technologies :
- Snowflake : Plateforme de données centrale dans cette architecture. Elle permet la gestion et le stockage des données à grande échelle et offre des capacités de transformation avancées via Snowpark, SnowSQL, et d’autres outils intégrés.
- Sources de Données :
- Batch Sources (Bases de données, systèmes de fichiers) : Les données extraites sous forme de lots depuis des bases de données relationnelles ou des systèmes de fichiers.
- CDC (Change Data Capture) : Capture les changements dans les bases de données transactionnelles pour maintenir les données à jour en temps réel.
- Kafka (Streaming en temps réel) : Utilisé pour ingérer des données en continu depuis des systèmes distribués, principalement pour les cas d’usage en temps réel.
- Snowflake Staging Layer :
- Stages externes : Stockage temporaire des données dans des systèmes externes tels que S3 ou Azure Blob Storage avant l’ingestion dans Snowflake.
- Stages internes : Stockage temporaire des données directement dans Snowflake, pour faciliter les étapes suivantes du traitement.
- Technologies de Transformation :
- Snowpark : Permet d’écrire des transformations complexes en utilisant des langages comme Python, Scala, et Java dans l’environnement Snowflake.
- SnowSQL : Interface en ligne de commande pour exécuter des requêtes SQL, automatiser les scripts de transformation et gérer les données.
- SQL Scripting : Utilisé pour les transformations des données au sein de Snowflake, optimisé pour les gros volumes de données et pour la création de pipelines automatisés.
- Outils de Visualisation et de Reporting :
- SnowSight : Tableau de bord intégré à Snowflake pour visualiser les données transformées et suivre l’état des pipelines de traitement.
- Outils BI (Business Intelligence) : Outils externes tels que Power BI, Tableau ou Looker, utilisés pour créer des rapports et des tableaux de bord dynamiques basés sur les données transformées.
Conclusion :
Cette architecture illustre une solution complète et moderne d’ELT, optimisée pour gérer à la fois des flux de données en temps réel et des chargements de données en batch. Elle repose sur Snowflake, une plateforme cloud évolutive, qui offre des fonctionnalités avancées pour l’ingestion, le stockage, et la transformation des données. L’approche ELT permet de maintenir les données brutes dans un environnement centralisé avant de les transformer et de les enrichir pour répondre aux besoins analytiques de l’entreprise.
Grâce à l’automatisation des pipelines de données et à l’intégration de technologies de pointe comme Kafka pour le streaming en temps réel et Snowflake pour la gestion et transformation des données, l’architecture offre une solution robuste et scalable pour répondre aux besoins croissants des entreprises en matière de traitement et d’analyse des données.