Pipelines de données

Ce que c'est

Une trousse d'ingénierie de données pour construire des flux qui prennent de la donnée brute quelque part, la transforment, et la déposent là où elle sert.

Elle s'appuie sur les outils qui font référence dans ce métier : Spark pour le traitement distribué, Airflow pour l'orchestration, dbt pour la transformation, Kafka pour le temps réel. Trois scripts vous accompagnent, un pour orchestrer, un pour valider la qualité des données, un pour optimiser les performances.

Quand le sortir

Quand vous rapatriez déjà des données à la main et que ça devient un rituel hebdomadaire. C'est le seuil : une extraction ponctuelle ne mérite pas un pipeline, une extraction répétée en mérite un.

Et quand vous commencez à ne plus faire confiance à vos chiffres. Le validateur de qualité est la pièce la plus utile de la trousse pour cette raison précise : un tableau de bord alimenté par un flux non contrôlé finit toujours par afficher une valeur fausse que personne ne détecte, et une décision se prend dessus.

Ce qu'il vous faut avant

Python et SQL, et surtout une idée claire de ce que vous voulez obtenir à l'arrivée. Les outils cités sont lourds : Spark, Airflow et Kafka se justifient au volume, pas au principe.

Si vos données tiennent dans un tableur et se mettent à jour une fois par semaine, un script planifié de trente lignes fera le travail, coûtera zéro maintenance, et vous pourrez toujours passer à ces outils le jour où le volume l'exige.

Comment s'en servir

Déposez le dossier dans ~/.claude/skills/, décrivez votre source, votre transformation et votre destination, et laissez l'orchestrateur poser la structure.

Branchez la validation de qualité dès le premier jour, avant même que le flux soit complet. Ajoutée après coup, elle révèle des mois de données déjà fausses et vous met devant un choix désagréable : reprendre l'historique, ou faire semblant de ne pas avoir vu.

Ce que contient l'archive

1 outil, prêt à déposer dans votre projet :

• senior-data-engineer