5 conseils pratiques pour transformer votre pipeline de données par lots en temps réel : webinaire à venir

Cet article vous apporte cinq conseils pratiques pour tirer le meilleur parti de vos efforts de modernisation. Rejoignez-nous pour un prochain webinaire pour en savoir encore plus.

C’est un scénario courant : il y a des années, vous et votre équipe de données avez construit un pipeline de données qui « a fait le travail » avec un gros lot du jour au lendemain. Ou peut-être que vous en avez hérité. Quel que soit celui qui l’a créé en premier, votre flux de données autrefois fiable a ralenti et ne peut plus suivre le rythme des nouveaux grands modèles de langage (LLM) que vous avez lancés dans toute la production.

Vous savez que vous devez passer à un pipeline qui fournit des données plus récentes, mais par où commencer ? Que devez-vous faire en premier ? Et comment pouvez-vous être sûr de ne pas vous enliser et de ne jamais terminer le travail ? Voici cinq conseils pratiques pour garder votre équipe sur la bonne voie alors que vous modernisez votre pipeline de données d’un système de traitement par lots du jour au lendemain à un système qui fournit systématiquement des informations à jour à l’ensemble de votre plateforme.

1. Décidez quels pipelines moderniser en premier en fonction de leur impact.

Vous n’avez pas besoin de remplacer l’intégralité de votre infrastructure du jour au lendemain. Certaines de vos tâches par lots peuvent ne pas se produire très souvent, ne pas impliquer beaucoup de données ou ne pas s’avérer critiques pour votre entreprise. Commencez par les pipelines qui vous offriront le plus grand gain de vitesse et de business intelligence. Plus précisément, vous souhaiterez donner la priorité à la modernisation des pipelines qui :

• gérer de grandes quantités de données ou bénéficier de mises à jour fréquentes,
• alimentez directement vos analyses importantes ou vos fonctionnalités destinées aux clients,
• ont tendance à se briser souvent, ou
• ont de nombreuses dépendances en aval.

Les transactions financières, les rapports destinés aux clients, les alertes et les pipelines d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) répondent souvent à ces critères et bénéficient le plus du passage au temps réel.

2. Utilisez Change Data Capture (CDC) pour passer d’une réplication par lots à une réplication incrémentielle.

Le traitement par lots signifie que nous retraiteons souvent de grandes parties de nos données à chaque exécution, mais CDC déplace cela pour capturer uniquement changements à nos données. Si vous disposez d’une petite quantité de données qui sont rarement mises à jour ou manquent de sensibilité temporelle, vous n’avez probablement pas besoin de CDC. Les équipes disposant de plus grands volumes d’informations changeant fréquemment et qui ressentent déjà le besoin de données plus récentes peuvent choisir CDC pour établir un pont entre le traitement par lots et le temps réel. Il s’agit d’une étape intermédiaire pratique qui vous permet de réduire la latence tout en évoluant vers des architectures entièrement en streaming.

3. Adoptez une approche progressive, étape par étape.

Considérez la modernisation du pipeline de données comme une augmentation constante d’un variateur, et non comme un interrupteur. Vous n’avez pas besoin de supprimer tout ce qui fonctionne déjà. Adopter une approche progressive vous aide à réduire les risques liés à votre processus, à afficher des gains rapides plus tôt et à apprendre en cours de route. Vous pouvez choisir un pipeline ou un cas d’utilisation pour exécuter par lots et CDC/streaming en parallèle pendant un certain temps. Déplacez ensuite progressivement les éléments (tableaux de bord, modèles, etc.) vers le nouveau système et validez les résultats avant de basculer complètement. Gardez à l’esprit que les approches progressives nécessitent une attention particulière à l’orchestration ; vous devrez suivre une feuille de route coordonnée et vous assurer que la modernisation complète du pipeline reste sur la bonne voie.

4. Tirez parti des plateformes de données modernes telles que Snowflake, Databricks et Fabric.

La modernisation des pipelines ne doit pas nécessairement être une tâche ardue. De nombreuses plates-formes de données modernes peuvent gérer des charges de travail par lots et en streaming, vous pouvez donc prendre en charge les deux lors de votre transition. Ils sont conçus pour gérer des volumes élevés de données et des charges de travail simultanées. Ces fonctionnalités sont particulièrement utiles pour les charges de travail d’IA et de ML telles que les modèles prédictifs, les LLM ou la génération augmentée de récupération (RAG) qui dépendent de données fréquemment mises à jour. Ces plates-formes s’intègrent également bien aux outils d’orchestration, ce qui facilite la gestion et l’automatisation de vos pipelines de données.

5. Envisagez des produits comme CData Sync pour une orchestration facile des pipelines.

Vous devrez également superviser votre modernisation dans son ensemble. Quelles parties devez-vous mettre à jour en premier ? Quels composants pouvez-vous conserver ? Comment pouvez-vous continuer à fournir aux clients un service ininterrompu pendant la mise à niveau ? C’est un processus complexe, mais vous n’êtes pas obligé de tout faire vous-même. Des outils tels que CData Sync aident à automatiser CDC, à réduire le besoin d’ingénierie personnalisée et à fournir des données là où elles sont nécessaires. Bien que l’orchestration soit un élément clé du passage du traitement par lots au temps réel, des outils tels que CData Sync peuvent faciliter grandement la gestion.

Pour plus de conseils comme ceux-ci, rejoignez-nous pour notre prochain webinaire en direct, « Du lot au temps réel : ce qu’il faut réellement pour moderniser vos pipelines de données ». où vous entendrez les experts en données Jess Ramos de Big Data Energy et Manish Patel, directeur général de l’intégration de données chez CData.

Vous ne pouvez pas nous rejoindre en direct ? Inscrivez-vous quand même et nous vous enverrons un enregistrement après le webinaire.

Vous pourrez poser vos propres questions lors du webinaire, mais attendez-vous à des réponses à des défis courants tels que :

• Votre équipe a-t-elle besoin de Change Data Capture (CDC) ou est-ce, franchement, excessif ?
• Qu’arrive-t-il aux éléments hérités que vous ne pouvez tout simplement pas laisser derrière vous : peuvent-ils s’intégrer aux solutions cloud ?
• À quoi ressemble une première étape réaliste de 90 jours pour une équipe qui travaille principalement par lots aujourd’hui ?
• Et que signifie réellement « prêt pour l’IA » au niveau du pipeline ?

Prêt à faire passer vos pipelines du traitement par lots au temps quasi réel ? Consultez les détails complets du webinaire ci-dessous et assurez-vous de vous inscrire en utilisant le lien fourni.

Titre: Du lot au temps réel : ce qu’il faut réellement pour moderniser vos pipelines de données

Date: mardi 21 avril 2026

Temps: 10 h à 11 h HE / 7 h à 8 h HP

Lien: Inscrivez-vous ici

Ce webinaire est sponsorisé par Données C.