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Bienvenue dans le voyage passionnant de l'ingénierie des données avec Azure!

Avant de commencer ce cours, je vous recommande de compléter les cours suivants:

Plus tard dans le cours, nous utiliserons des déclarations abordées dans ces cours, et si vous n'êtes pas familier avec ces sujets, il sera difficile pour vous de vous adapter et de comprendre pleinement le matériel.

Dans ce chapitre, nous poserons les bases en comprenant les concepts clés et en répondant à quelques questions fondamentales.

Essayons maintenant de répondre aux questions de la vidéo en utilisant quelques exemples de la vie réelle.

Qu'est-ce que l'ingénierie des données

Imaginez que vous possédez une chaîne de cafés et que vous souhaitez comprendre comment améliorer les ventes. Chaque jour, vos magasins génèrent des données : commandes des clients, tendances des ventes, niveaux de stock et même les conditions météorologiques qui influencent le trafic piétonnier. Mais ces données sont dispersées — reçus dans un magasin, feuilles de calcul des systèmes d'inventaire et relevés de température des capteurs.

L'ingénierie des données est le processus de collecte, d'organisation et de préparation de ces données brutes afin que vous puissiez les utiliser pour répondre à des questions comme "Quels arômes de café sont les plus populaires dans différents endroits ?" ou "Comment le temps pluvieux affecte-t-il les visites des clients ?".

Un ingénieur en données conçoit des systèmes pour rassembler toutes ces informations et les rendre utilisables pour des décisions comme celles-ci.

Qu'est-ce que ETL/ELT ?

Maintenant, disons que vous avez décidé d'analyser les données de vente de café. Le processus de ETL (Extract, Transform, Load) est comme effectuer le nettoyage et la préparation nocturnes de votre café :

• Extract : vous collectez les reçus de la journée, les journaux d'inventaire et les rapports météorologiques de plusieurs endroits ;
• Transform : vous nettoyez les reçus en supprimant les entrées en double, organisez les journaux d'inventaire en catégories et calculez les moyennes pour les données météorologiques. Cette étape garantit que les données sont précises et faciles à analyser ;
• Load : enfin, vous stockez les données nettoyées et organisées dans un système central, comme une base de données ou un tableau de bord de reporting, afin de pouvoir les utiliser pour prendre des décisions éclairées.

Dans ELT (Extract, Load, Transform), vous sautez l'étape intermédiaire et chargez les données brutes dans un système comme Azure d'abord, puis les transformez là-bas. Cette approche est meilleure pour les grands ensembles de données car les outils cloud peuvent gérer le traitement intensif.

Pourquoi utiliser Azure ?

Imaginez que votre chaîne de cafés s'étend à 100 emplacements. Vous traitez maintenant d'énormes quantités de données chaque jour — commandes, paiements, inventaire et avis des clients. Stocker et traiter ces données sur des serveurs locaux est non seulement coûteux mais aussi lent.

Azure résout ce problème en offrant des outils évolutifs basés sur le cloud conçus pour les entreprises comme la vôtre.

Avec Azure, vous n'avez pas à vous soucier de manquer de stockage ou de puissance de traitement à mesure que votre chaîne s'étend. De plus, c'est rentable car vous ne payez que pour ce que vous utilisez.