Transformation avancée des données

a. Un travail nécessaire pour exploiter les données

Dans une chaîne de traitement de données, les transformations avancées jouent un rôle essentiel pour affiner la qualité et la pertinence des données. Ces transformations peuvent inclure des techniques de Machine Learning pour la prédiction et la classification, des algorithmes de déduplication sophistiqués pour éliminer les redondances, et des méthodes d’analyse de sentiment pour extraire des insights des réseaux sociaux. L’intégration de données provenant de multiples sources, la création de nouvelles variables dérivées et l’application de règles métier complexes sont également des exemples de transformations avancées qui enrichissent et affinent les ensembles de données pour des analyses plus approfondies. L’image de cet article HackerNoon (https://go.fabricbook.fr/ch6-1) résume bien ces besoins.

b. La place de la transformation de données

Dans le cycle de vie de l’ingénierie de données, comme illustré dans l’image ci-après, la transformation des données occupe une position centrale et critique. Nous avons déjà abordé la phase d’ingestion (cf. chapitre Ingérer des données dans Fabric), où les données brutes sont collectées et introduites dans OneLake. Les chapitres suivants, tels que le chapitre Concevoir des modèles sémantiques et le chapitre Analyse et reporting d’entreprise, traiteront de la présentation des données sous forme de modèles sémantiques et de leur utilisation pour l’analyse et le reporting. De plus, le chapitre Utiliser l’IA dans Fabric...

a. Créer et gérer ses sources de données

Comme nous l’avons vu dans le chapitre Du Lakehouse à la première analyse, les dataflows peuvent utiliser des connecteurs pour importer des données de nombreuses sources. La liaison entre un dataflow et une source de données spécifique est appelée connexion. Ces connexions peuvent être créées lors de la conception d’un dataflow, mais sont en réalité gérées de manière centralisée. Vous pouvez accéder à l’interface de gestion en cliquant sur le lien Gérer des connexions et des passerelles dans le menu Paramètres.

Cette interface centralisée est utile pour les administrateurs de la plateforme, afin d’avoir une vue d’ensemble des connexions et de leur état. Si pour certains types de connexion, tels que des fichiers Excel dans un dossier OneDrive, les créateurs des dataflows peuvent créer la connexion sans problème, d’autres types de connexion, nécessitant des comptes de services ou des accès spécifiques, peuvent être mis en place par des administrateurs, puis partagés aux utilisateurs qui ont besoin de les utiliser.

b. Conception d’un dataflow

Comme nous l’avons vu au chapitre Ingérer des données dans Fabric, pour démarrer la création d’un dataflow, il suffit de cliquer sur le bouton Nouveau > Flux de données Gen2 sur l’expérience Data Factory. L’éditeur de flux de données s’affiche alors. Il est organisé en différentes zones :

a. Avantages des transformations SQL

L’un des principaux atouts des transformations SQL réside dans leur simplicité et leur standardisation. SQL, étant une norme largement adoptée pour interagir avec les bases de données relationnelles, est bien maîtrisé par la majorité des professionnels des données. Cette adoption universelle réduit la courbe d’apprentissage et simplifie l’intégration des nouvelles équipes, tout en garantissant une utilisation cohérente des outils d’analyse et de transformation.

En termes de performance, les transformations SQL bénéficient d’une optimisation intrinsèque, car elles sont exécutées directement au niveau de la base de données. Cela permet d’exploiter pleinement les capacités des moteurs de base de données, telles que l’utilisation d’index et de partitions, ce qui accélère considérablement le traitement des requêtes. Avec des moteurs comme T-SQL et Spark SQL intégrés dans Microsoft Fabric, les transformations sont non seulement rapides mais également adaptées aux exigences des grandes charges de travail.

Les fonctionnalités offertes par SQL sont particulièrement riches et variées. Elles permettent de réaliser des transformations complexes allant des opérations de filtrage et de jointure aux agrégations sophistiquées et aux fonctions de fenêtrage. Cette polyvalence permet aux utilisateurs d’effectuer des transformations avancées sans recourir à des langages de programmation supplémentaires, ce qui simplifie le processus de gestion des données.

Un autre avantage notable des transformations SQL est leur intégration transparente avec d’autres outils de Microsoft Fabric. SQL s’harmonise parfaitement avec divers composants de la plateforme, tels que les dataflows, les entrepôts de données et les Lakehouses. Cette intégration fluide permet de créer des workflows cohérents et automatisés, facilitant la combinaison des transformations SQL avec d’autres processus de gestion de données.

Enfin, les transformations SQL profitent des solides fonctionnalités de sécurité...