Pipeline Data Python - Architecture Moderne

L'enjeu de la donnée moderne

Dans un contexte où les données sont devenues l'actif le plus précieux des entreprises, concevoir une infrastructure robuste et scalable n'est plus une option mais une nécessité stratégique.

Ce projet consistait à créer de zéro un pipeline de données capable de traiter plusieurs téraoctets quotidiennement tout en maintenant une qualité et une fiabilité irréprochables.

Architecture et choix techniques

J'ai opté pour une architecture moderne basée sur Python et dbt pour la transformation des données, avec Docker pour l'orchestration et SQLMesh pour la gestion des modèles de données.

Le monitoring temps réel a été implémenté avec des alertes intelligentes, permettant une détection proactive des anomalies avant qu'elles n'impactent les utilisateurs finaux.

Innovation et automatisation

• Auto-scaling : Adaptation automatique de la charge selon le volume
• Data Quality : Validation automatique avec métriques de qualité
• Observabilité : Dashboard temps réel avec alertes prédictives
• Reliability : Recovery automatique et tests de régression

Cette infrastructure a permis de diviser par 5 le temps de traitement tout en améliorant la fiabilité de 99.5% à 99.95%.