Pipelines de Données Gestion | GitScrum
Gérez le travail d'ingénierie de données avec GitScrum. Coordonnez pipelines ETL et projets d'infrastructure analytics.
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Les pipelines de données nécessitent une coordination soigneuse entre ingénieurs de données, analystes et parties prenantes. GitScrum aide les équipes à gérer les projets d'infrastructure de données avec des workflows clairs.
Développement de Pipelines
Structure des Tâches de Pipeline
DÉCOMPOSITION DES TÂCHES DE PIPELINE DE DONNÉES :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ EPIC PIPELINE : │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-100 : Pipeline Analytics Clients ││
│ │ ││
│ │ Objectif : Métriques clients quotidiennes pour ││
│ │ analytics ││
│ │ ││
│ │ Source : DB Production (clients, commandes) ││
│ │ Cible : Data warehouse analytics ││
│ │ Planning : Quotidien à 2h du matin ││
│ │ ││
│ │ Tâches : ││
│ │ ├── DATA-101 : Extraire données clients ││
│ │ ├── DATA-102 : Extraire données commandes ││
│ │ ├── DATA-103 : Transformer métriques clients ││
│ │ ├── DATA-104 : Charger dans le warehouse ││
│ │ ├── DATA-105 : Vérifications qualité données ││
│ │ ├── DATA-106 : Alerting et monitoring ││
│ │ └── DATA-107 : Documentation ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ TÂCHE D'ÉTAPE INDIVIDUELLE : │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-103 : Transformer métriques clients ││
│ │ ││
│ │ Entrée : Données brutes clients + commandes ││
│ │ ││
│ │ Métriques de sortie : ││
│ │ • total_commandes par client ││
│ │ • revenu_total par client ││
│ │ • valeur_moyenne_commande ││
│ │ • date_premiere_commande ││
│ │ • date_derniere_commande ││
│ │ • jours_depuis_derniere_commande ││
│ │ ││
│ │ Règles métier : ││
│ │ • Compter uniquement les commandes terminées ││
│ │ • Exclure les comptes de test ││
│ │ • Gérer les remboursements correctement ││
│ │ ││
│ │ Tests : ││
│ │ ☐ Tests unitaires pour chaque calcul ││
│ │ ☐ Cas limite : pas de commandes ││
│ │ ☐ Cas limite : tout remboursé ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Contrats de Données
DÉFINITION DE CONTRAT DE DONNÉES :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ POURQUOI LES CONTRATS DE DONNÉES : │
│ │
│ • Définir le schéma attendu │
│ • Détecter les breaking changes tôt │
│ • Permettre le développement parallèle │
│ • Documenter le flux de données │
│ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ TÂCHE DE CONTRAT : │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-110 : Définir contrat metriques_clients ││
│ │ ││
│ │ Schéma : ││
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐││
│ │ │ metriques_clients │││
│ │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤││
│ │ │ client_id : STRING (requis) │││
│ │ │ total_commandes : INTEGER (>= 0) │││
│ │ │ revenu_total : DECIMAL(10,2) │││
│ │ │ valeur_moy_commande : DECIMAL(10,2) │││
│ │ │ date_premiere_commande : DATE (nullable) │││
│ │ │ date_derniere_commande : DATE (nullable) │││
│ │ │ jours_depuis_derniere : INTEGER (nullable) │││
│ │ │ calcule_le : TIMESTAMP (requis) │││
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘││
│ │ ││
│ │ Contraintes : ││
│ │ • Pas de nulls dans client_id ││
│ │ • total_commandes >= 0 ││
│ │ • date_premiere <= date_derniere ││
│ │ ││
│ │ Consommateurs : ││
│ │ • Dashboard BI ││
│ │ • Modèle ML de churn ││
│ │ • Automatisation marketing ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ BREAKING CHANGES : │
│ • Supprimer des colonnes │
│ • Changer les types │
│ • Changer la sémantique │
│ → Nécessitent coordination avec les consommateurs │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Qualité des Données
Vérifications de Qualité
IMPLÉMENTATION QUALITÉ DES DONNÉES :
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ TÂCHE QUALITÉ DES DONNÉES : │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-105 : Vérifications qualité des données ││
│ │ ││
│ │ COMPLÉTUDE : ││
│ │ ☐ Pas de client_ids nulls ││
│ │ ☐ Tous les clients ont calcule_le ││
│ │ ☐ Nombre de lignes dans la plage attendue ││
│ │ ││
│ │ FRAÎCHEUR : ││
│ │ ☐ calcule_le dans les dernières 24 heures ││
│ │ ☐ date_derniere_commande pas dans le futur ││
│ │ ││
│ │ EXACTITUDE : ││
│ │ ☐ revenu_total = somme des montants commandes ││
│ │ ☐ valeur_moy = revenu / commandes ││
│ │ ☐ Vérification ponctuelle contre la source ││
│ │ ││
│ │ COHÉRENCE : ││
│ │ ☐ Client existe dans la table clients ││
│ │ ☐ Pas de client_ids dupliqués ││
│ │ ││
│ │ VRAISEMBLANCE : ││
│ │ ☐ valeur_moy_commande dans la plage attendue ││
│ │ ☐ Pas de revenu négatif ││
│ │ ☐ Changements métriques dans les limites vs hier ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ QUALITY GATE : │
│ │
│ Le pipeline réussit seulement si : │
│ • Tous les checks de complétude passent │
│ • Tous les checks d'exactitude passent │
│ • La fraîcheur est acceptable │
│ │
│ Warnings (ne bloquent pas) : │
│ • Seuils de vraisemblance dépassés │
│ • → Alerter, mais charger les données │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Meilleures Pratiques
Règles d'Or
| Principe | Application |
|---|---|
| Étapes claires | Extract → Transform → Load |
| Contrats de données | Schémas documentés |
| Tests à chaque étape | Validation continue |
| Monitoring | Alertes sur échecs |
| Idempotence | Re-exécution sûre |