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Le terme Dataflow désigne le cheminement des données dans un système ou une application. Il décrit la manière dont les données sont générées, transportées, transformées et utilisées.
Comprendre un Dataflow aide à concevoir, optimiser ou auditer un processus numérique basé sur les données.
Qu’est-ce que Dataflow ?
Un Dataflow (ou flux de données) est une représentation du passage des données d’un point à un autre. Cela inclut les sources, les étapes de traitement et les destinations.
Il peut être visuel, sous forme de diagramme, ou implémenté dans du code ou une interface logicielle. Le Dataflow ne se limite pas à un format unique. Il peut s’appliquer à une application, un système d’information ou une infrastructure cloud.
Il est utilisé pour analyser et organiser la circulation des données dans un traitement automatisé ou manuel.
À quoi sert Dataflow ?
Le Dataflow est essentiel dans la gestion de données et la conception de systèmes d’information. Il permet d’identifier où les données entrent, comment elles sont traitées et où elles finissent.
Pour un développeur, cela aide à structurer les flux dans une application. Pour un responsable métier, cela permet de comprendre l'origine des indicateurs de performance. Pour les RH, il permet d’optimiser les flux de données liés aux employés.
Dans un contexte Cloud, comme avec Google Cloud Dataflow, il sert à construire et exécuter des pipelines de traitement de données massives.
Comment fonctionne Dataflow ?
Le fonctionnement d’un Dataflow suit une logique simple : entrée, traitement, sortie. Les données sont d’abord collectées depuis une ou plusieurs sources. Ensuite, elles passent par des étapes de transformation, filtrage ou enrichissement. Enfin, elles sont stockées ou envoyées à une autre application.
Les étapes peuvent être en série ou parallèles, synchrones ou asynchrones. Chaque étape du Dataflow peut être surveillée, documentée et optimisée. Cela garantit la qualité, la sécurité et la traçabilité des données.
Différences avec des notions proches
Le Dataflow est parfois confondu avec le pipeline de données. Un pipeline est un enchaînement technique d’opérations automatisées, souvent en production. Le Dataflow, lui, désigne le modèle global du chemin des données dans un système ou un processus.
Il se distingue aussi de la base de données, qui stocke les données, mais ne décrit pas leur circulation. Le Dataflow est une vision dynamique et transversale du traitement des données.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise collecte des données clients depuis un site web. Ces données sont envoyées à un CRM, enrichies avec des données internes, puis utilisées pour générer un rapport mensuel. Le Dataflow de ce processus inclut le site web, l’API d’envoi, le CRM, l’outil de traitement et le système de reporting.
Dans le secteur RH, un Dataflow peut modéliser le parcours d’un collaborateur : saisie des données à l’embauche, transfert vers la paie, mise à jour des compétences, sortie du salarié du système.
Dans le domaine industriel, un Dataflow permet de suivre des données issues de capteurs sur une chaîne de production. Ces données sont transmises à un logiciel d’analyse, puis contextualisées dans un tableau de bord de supervision.