Workflow

Qu’est-ce qu’un workflow ?

Un workflow désigne l’enchaînement structuré d’actions, de tâches ou d’opérations à effectuer pour atteindre un objectif spécifique. Il représente la modélisation d’un processus, avec ses différentes étapes, conditions, acteurs et dépendances. Ce terme est utilisé aussi bien dans les contextes métiers (ex. validation d’un contrat) que techniques (ex. pipeline de traitement de données).

Dans le monde de la data, le workflow joue un rôle central dans l’orchestration des traitements. Il permet de coordonner les étapes de collecte, de transformation, de validation, de stockage et de diffusion des données, en garantissant leur cohérence et leur traçabilité.

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Quels sont les objectifs d’un workflow dans le contexte data ?

Avant d’examiner les outils et cas d’usage, il est utile de comprendre les principales finalités d’un workflow dans les projets data. Ces objectifs couvrent aussi bien des enjeux techniques qu’organisationnels :

• Automatiser les traitements répétitifs : éviter les manipulations manuelles sources d’erreurs et de perte de temps, notamment dans le nettoyage, l’intégration ou l’enrichissement des données.
• Structurer les processus : formaliser un ordre logique et cohérent entre les différentes tâches, afin de garantir la fiabilité des traitements et la reproductibilité des résultats.
• Orchestrer des dépendances : déclencher des tâches en fonction de la fin d’autres tâches, gérer les échecs, les délais ou les conditions spécifiques, comme l’attente d’un fichier en entrée.
• Faciliter la supervision et la maintenance : offrir une vue d’ensemble des flux, avec des outils de monitoring, d’alerte et de gestion des erreurs en cas d’incident.
• Renforcer la collaboration : clarifier qui fait quoi et à quel moment, notamment dans les processus impliquant des rôles multiples (data engineer, data analyst, métiers…).

Ces objectifs font du workflow un levier d’industrialisation des projets data, capable de garantir qualité, efficacité et alignement.

Quels sont les cas d’usage typiques d’un workflow data ?

Les workflows sont utilisés à tous les niveaux du cycle de vie de la donnée. Voici quelques exemples concrets pour illustrer la diversité des cas d’usage :

• Pipeline d’intégration de données : ingestion quotidienne de fichiers CSV via FTP, contrôle de qualité automatisé, transformation ELT, puis alimentation d’un entrepôt de données.
• Déclenchement de modèles prédictifs : après réception de nouvelles données de ventes, lancement automatique d’un modèle de prévision des stocks, avec génération de rapports à destination du service logistique.
• Mise à jour de dashboards : à la fin d’un traitement batch, rafraîchissement automatique des dashboards Power BI ou Tableau, avec notification aux utilisateurs métier.
• Détection d’anomalies : exécution régulière d’un script de contrôle de qualité (missing values, doublons, seuils dépassés) suivi d’une alerte en cas de problème détecté.
• Publication d’un Data Product : processus complet allant de la validation métier, au packaging du produit, jusqu’à son dépôt dans un catalogue interne.

Ces exemples démontrent l’importance d’un pilotage fluide, réactif et automatisé des opérations data.

Quels sont les outils qui permettent de créer et gérer des workflows data ?

De nombreux outils sont disponibles pour concevoir, exécuter et surveiller des workflows, avec des approches plus ou moins visuelles, techniques ou orientées cloud. Voici une sélection d’outils parmi les plus utilisés dans l’écosystème data :

• Apache Airflow : framework open source très utilisé pour l’orchestration de workflows data complexes, avec une logique de DAG (Directed Acyclic Graph) et une forte extensibilité.
• KNIME : plateforme visuelle de data science et d’ETL permettant de concevoir des workflows graphiquement avec des nœuds représentant les étapes de traitement.
• Luigi : outil développé par Spotify, adapté aux pipelines batch avec des dépendances complexes. Il permet de définir les workflows en Python.
• Dataiku : solution low-code/no-code qui intègre des capacités avancées de workflow pour la data preparation, le machine learning, et le déploiement en production.
• Dagster : orchestrateur moderne qui met l’accent sur la typage des données, la modularité des workflows et le monitoring granulaire des tâches.
• Prefect : plateforme cloud-native orientée dataflow avec une gestion avancée des états, des échecs et des versions de code, tout en restant accessible aux développeurs Python.

Le choix de l’outil dépend du niveau de technicité, de la volumétrie à traiter, du besoin de monitoring et du degré d’intégration au SI existant.