Construire des pipelines d'analyse de données

Imaginez que vous êtes un analyste technique ou un décideur souhaitant mieux comprendre et prévoir les flux migratoires régionaux. Pour cela, vous devez collecter et intégrer des données anonymes provenant de différents portails nationaux ouverts et de systèmes de gestion internes afin de générer des données régionales intelligentes.

Que devriez-vous prendre en compte dans votre architecture d'analyse de données ? C'est exactement la question que nous a posée une agence de coopération internationale. Voici quelques idées tirées de cet échange, qui peuvent être extrapolées à toute autre initiative de gestion des données.

En ce qui concerne le partage des données, l'approche varie d'une région à l'autre. Certains adhèrent aux politiques d'ouverture des données, permettant la libre distribution des ensembles de données, tandis que d'autres peuvent mettre en place des contrôles supplémentaires en fonction de la sensibilité des données.

L'architecture de traitement de ces ensembles de données implique généralement des pipelines de données, qui peuvent être construits sur mesure, adoptés à partir de projets open-source ou issus de solutions sous licence.

Avec des ensembles de données anonymes facilement accessibles via des portails ouverts, l'orchestration des actions techniques pour traiter les données en temps réel devient le principal défi. C'est ce que nous appelons la chaîne de valeur des données. Plus précisément, il s'agit des techniques à mettre en place :

• L'ingestion de données : Collecte de données à partir de diverses sources.

• Nettoyage des données : Suppression des inexactitudes ou des informations non pertinentes.

• Transformation des données : Conversion des données dans un format adapté à l'analyse.

• Analyse des données : L'analyse des données pour en tirer des enseignements.

• Stockage : Conservation des données dans des bases de données ou des systèmes de stockage.

• Interrogation : Récupération de données spécifiques à partir de la mémoire.

• Visualisation : Représentation graphique des données pour en faciliter l'interprétation.

• Le partage : Distribuer des données ou des informations aux parties prenantes concernées.

En outre, vous devez mettre en œuvre des mécanismes techniques de validation des données (garantissant la qualité et l'exactitude des données) et de sécurité des données (protégeant les données d'un accès non autorisé) à chaque étape du processus.

Les technologies open source jouent un rôle essentiel à cet égard, car elles offrent des solutions robustes fondées sur des piles logicielles éprouvées, conçues pour répondre à des cas d'utilisation aussi complexes.

Un outil open-source auquel nous demandons souvent aux pays de se référer est Obsrv, de Sunbird, qui traite jusqu'à 2 milliards d'événements par jour en période de pointe. Il est conçu pour fonctionner avec les plus hauts niveaux de fiabilité et un minimum d'efforts opérationnels à grande échelle.

La fonctionnalité et l'expérience utilisateur des solutions open-source sont généralement très personnalisables et dépendent des exigences spécifiques et du niveau d'automatisation souhaité pour le projet. Ces aspects sont spécifiques au contexte et aux objectifs de chaque projet.

Pour bien comprendre ce domaine, il faut tenir compte de plusieurs facteurs clés :

• Les options d'hébergement des données, telles que les portails, les sites web ou les serveurs.

• Méthodes de partage des données, y compris les protocoles, les API et les formats de fichiers.

• Normes et schémas de représentation des données.

• Mécanismes de traitement des données, comme les pipelines et les outils ETL.

• Techniques d'analyse des données.

• Outils de présentation et de visualisation des données.

Des initiatives telles que le portail de données ouvertes de l'Inde illustrent la manière de faciliter l'hébergement, le partage et la normalisation des données. Des plateformes comme X-road offrent un réseau de confiance pour des échanges de données personnelles plus sûrs entre les services gouvernementaux. Des solutions comme Obsrv offrent une approche intégrée du traitement, de l'analyse et de la présentation des données.

Il est essentiel de comprendre ces composantes pour quiconque souhaite se plonger dans les spécificités de l'intelligence des données et de l'analyse, en particulier dans des contextes aussi dynamiques et impactants que les migrations régionales. Le passage des données brutes aux informations exploitables est complexe mais réalisable avec les bons outils et les bonnes stratégies. Les stratégies fondées sur les données permettent aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'améliorer l'expérience des utilisateurs grâce à des services personnalisés et d'utiliser l'analyse prédictive pour anticiper les tendances et les comportements.