Les design patterns appliqués monde de la donnée

L’efficacité de la gestion des données est devenue essentielle pour les entreprises.

Dans cet article, nous explorerons ce qu’est un Design Pattern et comment il peut être appliqué au monde de la donnée.

Que sont les Design Patterns ?

Ils aident les Data Engineers à résoudre des problèmes complexes et récurrents liés à la gestion, à la transformation et à l'analyse des données.

Ce sont des bonnes pratiques permettant de concevoir des systèmes informatiques robustes, efficaces et évolutifs.

Exemples d’application

Dans la data, la planification garantit que les données sont collectées, nettoyées, transformées et utilisées de manière efficace. Le Scrum Master permet de :

Structuration des pipelines de données : les data engineers sont généralement responsables de la création de pipelines de données pour l'ingestion, la transformation, le nettoyage et le chargement des données. Les design patterns, tels que le modèle ETL (Extract, Transform, Load) ou le modèle de traitement de flux, fournissent des conseils sur la manière de concevoir efficacement ces pipelines.

Gestion des erreurs : Les design patterns, comme le "Dead Letter Queue" (DLQ) ou la "Retry" stratégie, aident à gérer, de manière robuste, les erreurs de données pouvant survenir lors de leur ingestion ou de leur transformation.

Stockage des données : Les design patterns comme le modèle de base de données en colonnes, le modèle de base de données en graphe ou le modèle de base de données en documents offrent des orientations sur la manière de structurer les systèmes de stockage.

Ordonnancement et planification de tâches : c’est un point essentiel pour garantir un traitement rapide des données. Les design patterns, tels que le modèle de planification de tâches ou le modèle de workflow, permettent de gérer cette complexité.

Sécurité des données : elle est primordiale dans le domaine du data engineering. Les design patterns de sécurité, comme l'authentification unique (SSO) ou le chiffrement des données, aident à garantir la protection des données.

Évolutivité : plus les besoins en matière de données augmentent, plus il est essentiel de concevoir des systèmes évolutifs. Les design patterns comme la mise à l'échelle horizontale ou la distribution des données, peuvent être appliqués pour répondre à ces besoins.

Conclusion

Ces modèles présentent plusieurs avantages pour les Data Engineers :

réduire les erreurs,
améliorer la maintenabilité de leurs systèmes
garantir que les bonnes pratiques sont suivies.

Ainsi, cela crée des systèmes de données plus fiables, efficaces et flexibles.