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La couche Bronze et Silver : des données brutes aux données qualifiées avec Databricks

La qualité des données est la pierre angulaire de toute stratégie d'intelligence décisionnelle. Au sein de l'architecture médaillon de Databricks, les couches Bronze et Silver jouent un rôle essentiel dans la transformation des données brutes en informations structurées et fiables.

Les premiers pas vers la fiabilité des données

Ces deux couches sont les fondations sur lesquelles repose toute la valorisation future de vos données. Elles établissent la confiance nécessaire pour que les équipes métier puissent s'appuyer sur des analyses fiables et prendre des décisions éclairées.

Comprendre le rôle et l'implémentation de ces couches est crucial pour réussir votre transformation data avec Databricks.

Objectifs des couches Bronze & Silver

  • Bronze : Préservation et historisation des données brutes
  • Silver : Nettoyage et standardisation pour la fiabilité

La couche Bronze : le sanctuaire des données brutes

B

Landing zone non modifiée

La couche Bronze est le point d'entrée de toutes les données dans votre Data Lakehouse. Elle est conçue pour être une zone d'atterrissage non modifiée, où les données sont ingérées directement à partir de leurs sources externes, sans aucune transformation.

Caractéristiques clés :

  • Ingestion "As-Is" sans modification
  • Historisation complète et immuabilité
  • Métadonnées techniques enrichies
  • Support Change Data Capture (CDC)

Ingestion "As-Is"

Que les données proviennent de bases de données, de flux en temps réel, de fichiers plats ou d'APIs, elles sont stockées exactement dans le format et la structure d'origine.

  • • Bases de données transactionnelles
  • • Flux Kafka, Pub/Sub
  • • Fichiers CSV, JSON, Parquet
  • • APIs REST et services web

Historisation complète

La couche Bronze sert de réceptacle historique pour toutes les données. Même si des erreurs surviennent plus tard, vous pouvez toujours revenir à la source d'origine pour re-traiter les informations.

Avantages :
  • • Auditabilité complète
  • • Conformité réglementaire
  • • Re-traitement possible

Change Data Capture

Cette couche est utilisée pour capturer les changements de données (inserts, updates, deletes) depuis les systèmes sources, grâce à Delta Lake qui gère les transactions ACID.

Métadonnées ajoutées :
  • • Heure de chargement
  • • Identifiant du processus
  • • Source d'origine
  • • Type d'opération (INSERT/UPDATE/DELETE)

💡 Pourquoi cette approche ?

La couche Bronze garantit qu'aucune information n'est perdue et offre une base solide pour des re-traitements futurs, évitant ainsi le problème des "Data Swamps" (marais de données) souvent associés aux Data Lakes traditionnels.

La couche Silver : le nettoyage et la conformation

S

Transformation et qualification

Une fois les données ingérées dans la couche Bronze, elles transitent vers la couche Silver. C'est ici que le processus de nettoyage, de structuration et de conformité commence à transformer les données brutes en un ensemble plus utilisable et cohérent.

Objectifs principaux :

  • Nettoyage et validation des données
  • Déduplication et unification
  • Standardisation des formats
  • Enrichissement contextuel

Nettoyage et filtrage

Les données sont soumises à des règles de qualité pour corriger les erreurs, supprimer les valeurs aberrantes ou invalides, et gérer les valeurs manquantes.

  • • Validation des formats (dates, emails, téléphones)
  • • Suppression des valeurs aberrantes
  • • Gestion des valeurs nulles
  • • Filtrage des enregistrements non pertinents
  • • Application de règles métier

Déduplication et unification

Les enregistrements dupliqués sont identifiés et éliminés. Les données provenant de différentes sources mais représentant la même entité sont fusionnées.

  • • Détection des doublons par clés métier
  • • Fusion d'entités multi-sources
  • • Création d'identifiants uniques
  • • Résolution des conflits de données
  • • Vue entreprise unifiée

Standardisation et structuration

Les formats de données sont standardisés, les types harmonisés et les structures alignées pour faciliter l'analyse.

  • • Conversion vers format Parquet optimisé
  • • Harmonisation des types de données
  • • Standardisation des codes et libellés
  • • Normalisation des formats de dates
  • • Structuration en schémas cohérents

Enrichissement contextuel

Les données peuvent être enrichies avec des informations complémentaires provenant d'autres sources, sans réaliser des agrégations complexes.

  • • Ajout de données de référence
  • • Géocodage et données géographiques
  • • Calculs de métriques simples
  • • Classifications et catégorisations
  • • Lignée et traçabilité des données

Méthodologie ELT (Extract, Load, Transform)

Dans le paradigme Lakehouse, la méthodologie ELT est privilégiée, ce qui signifie que les transformations sont appliquées après le chargement des données brutes, avec un accent sur des modifications "juste suffisantes" dans la couche Silver.

E
Extract

Extraction depuis les sources

L
Load

Chargement en Bronze

T
Transform

Transformation en Silver

L'Objectif de la Couche Silver

L'objectif de la couche Silver est de fournir une source de données fiable et de haute qualité, prête pour l'analyse exploratoire, l'ingénierie de fonctionnalités (feature engineering) pour le Machine Learning, et comme base pour la couche Gold.

Analyse Exploratoire

Données prêtes pour l'exploration par les Data Scientists et analystes

Feature Engineering

Base solide pour la création de variables pour les modèles ML

Source pour Gold

Fondation pour les agrégations et transformations métier

Databricks au Service des Couches Bronze et Silver

Databricks, avec sa plateforme Lakehouse et son moteur Delta Lake, est parfaitement adapté pour la gestion des couches Bronze et Silver :

Delta Lake

Offre des capacités ACID aux Data Lakes, garantissant la fiabilité des données. Il permet des opérations de mise à jour, de suppression et de fusion.

Delta Live Tables (DLT)

Simplifie la construction et la gestion de pipelines de données fiables pour les couches Bronze et Silver, avec des attentes de qualité intégrées.

Spark Structured Streaming

Facilite l'ingestion de données en temps réel dans la couche Bronze et leur transformation incrémentale vers la couche Silver.

SFEIR, Votre Expert pour des Données Qualifiées

Chez SFEIR, nous aidons les entreprises à mettre en place des pipelines de données robustes et efficaces pour leurs couches Bronze et Silver sur Databricks. Notre expertise garantit que vos données sont non seulement ingérées correctement, mais aussi transformées et qualifiées pour répondre à vos exigences les plus strictes.

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Nos experts vous accompagnent dans l'implémentation des couches Bronze et Silver pour garantir l'ingestion fiable et la qualification de vos données.