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    Qu'est-ce qu'un flux de données ?

    Un flux de données est un flux continu d'informations qui devient disponible pour le traitement au fur et à mesure que de nouveaux enregistrements sont créés. Au lieu d'attendre qu'un lot plus important soit d'abord collecté, les équipes peuvent travailler avec les nouveaux enregistrements en continu, afin que les systèmes analytiques puissent répondre avec des données plus récentes.

    Définition plus globale

    Un flux de données permet aux nouveaux enregistrements d'entrer en cours de traitement dès leur création, plutôt que d'attendre qu'un groupe d'informations plus important ne s'accumule. Comme les équipes peuvent travailler avec de nouveaux enregistrements dès leur arrivée, elles peuvent détecter les changements plus rapidement et prendre des décisions en s'appuyant sur des informations plus récentes. Un système peut également répondre à une nouvelle transaction ou à un nouveau relevé de capteur pendant que d'autres enregistrements continuent d'affluer.

    Certains flux de données s'exécutent en continu, tandis que d'autres finissent par s'arrêter. Dans les deux cas, les enregistrements avancent progressivement dans le processus au lieu d'attendre qu'un lot complet soit prêt. Le traitement des enregistrements au fur et à mesure de leur arrivée permet aux équipes d'agir plus rapidement sur des informations plus récentes lorsque le timing influe sur une décision ou lance l'étape suivante d'un workflow.

    IDC indique que 96 % des entreprises utilisent ou prévoient d'utiliser des données en streaming pour l'IA et l'analytique, ce qui reflète une demande croissante d'inputs plus récents dans les systèmes analytiques et automatisés.

    Le rôle du flux de données pour le business et la data

    Les entreprises utilisent des flux de données lorsque les informations doivent parvenir à une personne ou à un système suffisamment rapidement pour influencer une décision ou déclencher une action. Un rapport planifié peut très bien convenir pour les analyses de fin de mois, mais des données plus récentes peuvent s'avérer plus importantes pour les processus qui évoluent tout au long de la journée.

    L'objectif n'est pas de rendre chaque workflow en temps réel. Il s'agit d'adapter la fraîcheur des données à la décision. Forrester explique que l'actualité des données fait partie intégrante du contexte métier, en particulier lorsque l'analytique ou les systèmes automatisés ont besoin d'une vision précise des conditions actuelles avant de calculer un résultat ou de prendre une mesure.

    Cette exigence prend de plus en plus d'importance à mesure que l'IA s'intègre aux workflows opérationnels. Selon Gartner, l'adoption du streaming pour l'IA agentique passera de moins de 15 % en 2025 à plus de 60 % d'ici 2028. Les systèmes automatisés ont besoin d'informations récentes lorsque les conditions peuvent changer d'une décision à l'autre.

    Voici quelques exemples d'applications des flux de données en entreprise et en analytique :

    • La supervision opérationnelle permet d'intégrer la nouvelle activité système dans un workflow tout au long de la journée, ce qui donne aux équipes de meilleures chances de détecter les variations de performances ou les défaillances avant le prochain rapport planifié.
    • L'analyse client bénéficie d'une vision plus récente à mesure que de nouveaux clics, achats ou activités sur les comptes sont enregistrés. Au lieu de s'appuyer uniquement sur la dernière fenêtre de reporting, les équipes peuvent voir comment les comportements évoluent actuellement.
    • Les vues de génération de rapports peuvent rester à jour à mesure que les équipes financières intègrent de nouvelles transactions tout au long de la période. La clôture formelle peut toujours s'exécuter selon sa planification existante.
    • Les workflows de conformité n'ont pas besoin d'attendre que l'activité s'accumule pour que les contrôles commencent. Les exceptions potentielles peuvent être mises en évidence au fur et à mesure que de nouveaux enregistrements entrent dans le processus.
    • Les décisions automatisées dépendent souvent d'inputs récents avant qu'une règle ou qu'un modèle n'agisse, tandis que la gouvernance définit toujours où l'automatisation est appropriée, et où une révision humaine est requise.
    • Les actualisations analytiques peuvent maintenir à jour les mesures sélectionnées entre les cycles de reporting planifiés, complétant ainsi une analytique des données plus vaste sans transformer chaque rapport en flux en direct.

    Le streaming n'a pas à remplacer le traitement par lots. Une entreprise peut utiliser des enregistrements plus récents pour l'analytique opérationnelle pendant la journée tout en continuant d'exécuter des tâches par lots contrôlées pour le reporting de fin de période. Chaque workflow peut utiliser l'approche de traitement qui correspond à ses exigences temporelles.

    Les mêmes contrôles des données s'appliquent toujours. Les contrôles de qualité des données permettent de détecter les enregistrements inexacts ou en double, tandis que la gouvernance des données établit les règles d'accès, de conservation et d'utilisation en aval.

    Comment fonctionne un flux de données ?

    Un flux de données commence lorsqu'une source de données crée un nouvel enregistrement, comme la comptabilisation d'un paiement ou l'envoi d'un relevé par une machine. Un processus d'ingestion de données capture cet enregistrement et le met à disposition pour l'étape suivante au fur et à mesure de sa production, plutôt que de le retenir jusqu'à ce qu'un lot plus volumineux soit prêt.

    Un flux de données fonctionne généralement selon ces étapes :

    1. Une source crée un enregistrement. Un système d'entreprise ou un appareil connecté enregistre de nouvelles informations et inclut les détails nécessaires pour identifier ce qui s'est passé.
    2. L'enregistrement entre dans le flux. Un processus d'ingestion de données le capture et le met à disposition des systèmes en aval au lieu d'attendre qu'un lot complet s'accumule.
    3. Le système organise les enregistrements entrants. Les flux à fort volume peuvent répartir le traitement sur plusieurs ressources. Les enregistrements associés peuvent rester groupés lorsque leur ordre a de l'importance.
    4. La logique de traitement évalue les données. Un workflow peut calculer une valeur ou vérifier une règle métier. Il peut également comparer le nouvel enregistrement à l'activité antérieure lorsque le résultat dépend d'un schéma.
    5. Le système prend en compte la synchronisation. Les enregistrements n'arrivent pas toujours dans l'ordre dans lequel ils ont été créés. Les workflows de streaming doivent gérer les enregistrements en retard sans les placer automatiquement dans la mauvaise période ou le mauvais calcul.
    6. Le résultat est transmis en aval. Les informations traitées peuvent mettre à jour un tableau de bord ou intégrer une autre application. Il peut également déclencher un workflow lorsqu'une condition définie est respectée.

    À mesure que les enregistrements circulent dans le flux, ils peuvent être intégrés à un pipeline de données plus large qui transforme les données, les stocke, ou les transmet à un autre système pour analyse.

    Pour les analystes qui travaillent avec des données opérationnelles fréquemment mises à jour, Alteryx peut aider à rendre le processus analytique reproductible. Les analystes peuvent utiliser la plateforme Alteryx pour préparer, fusionner et analyser des données sans avoir à recréer le workflow chaque fois que de nouveaux enregistrements sont disponibles.

    Traitement de flux avec état vs sans état

    Certaines tâches de streaming peuvent analyser un seul enregistrement et prendre une décision immédiatement. D'autres doivent garder en mémoire ce qui s'est passé plus tôt. Un total cumulé des ventes, par exemple, doit conserver la trace des transactions précédentes. Un modèle de détection des fraudes peut avoir besoin d'analyser plusieurs paiements associés avant que quoi que ce soit ne semble inhabituel.

    Temps d'événement vs temps de traitement

    Le moment où un événement se produit et celui où un système le reçoit ne sont pas toujours les mêmes. Un retard sur le réseau ou une panne temporaire peut entraîner l'arrivée tardive d'un enregistrement. Les systèmes de streaming peuvent utiliser l'horodatage de l'événement pour qu'un enregistrement retardé se retrouve tout de même dans la bonne période.

    Exemples et cas d'usage

    Voici quelques exemples de la façon dont les équipes métier utilisent les flux de données :

    • Marketing : les équipes peuvent repérer les variations de clics ou de conversions pendant qu'une campagne est en cours. Cela donne aux marketeurs le temps de réallouer les dépenses, d'ajuster le ciblage ou d'examiner un changement soudain de performance.
    • Finance : les transactions entrantes permettent de maintenir à jour les vues sur la trésorerie intrajournalière entre les cycles de reporting officiels, offrant ainsi aux équipes de trésorerie des informations plus récentes pour leurs décisions de liquidité à court terme.
    • IT : la télémétrie d'application peut montrer comment le comportement du système évolue tout au long de la journée. Si les taux d'erreur augmentent ou que les temps de réponse ralentissent, les équipes peuvent analyser la situation avant que le problème n'apparaisse dans le prochain rapport d'état de santé.
    • Risque et conformité : les nouvelles transactions peuvent être vérifiées par rapport aux contrôles établis dès leur entrée dans le workflow, au lieu d'attendre un examen de fin de journée. Les exceptions potentielles peuvent parvenir plus tôt aux examinateurs.

    Cas d'usage dans l'industrie

    Voici quelques exemples d'utilisation des flux de données dans différents secteurs d'activité :

    • Production industrielle : les relevés des capteurs peuvent révéler de légers changements dans le comportement des équipements avant qu'une panne ne survienne. Les équipes de maintenance peuvent analyser les variations de vibration ou de température pendant que la machine fonctionne encore.
    • Télécommunications : les événements réseau peuvent révéler les changements de performance des services au moment où ils se produisent. Les équipes d'ingénierie peuvent analyser l'augmentation des taux d'erreur ou la dégradation des services avant que le problème ne se propage.
    • Soins de santé : les appareils connectés peuvent envoyer de nouvelles mesures dans les workflows de suivi des patients tout au long de la journée. Si une mesure dépasse un seuil défini, le système peut l'acheminer pour une vérification clinique.
    • Transport et logistique : les événements de localisation et d'expédition peuvent mettre à jour le statut de livraison tout au long d'un trajet. Lorsqu'un itinéraire change ou qu'un retard survient, les planificateurs peuvent ajuster les planifications avant que la perturbation n'affecte les arrêts ultérieurs.

    Questions fréquentes

    Quelle est la différence entre le streaming de données et la capture de données modifiées ?

    La capture des données de changement (CDC) surveille les insertions ou les mises à jour dans une base de données et met ces modifications à la disposition d'un autre système. Le streaming de données est plus large car un flux peut acheminer des modifications de base de données ainsi que des enregistrements créés en dehors d'une base de données. Le CDC peut être un moyen de produire des enregistrements pour un flux de données.

    Les flux de données peuvent-ils alimenter un entrepôt de données ou un lac de données ?

    Les flux de données peuvent envoyer des enregistrements traités vers un entrepôt de données ou un lac de données à des fins de stockage et d'analyse. Cette configuration permet aux analystes de travailler avec les activités les plus récentes aux côtés des informations historiques au lieu d'attendre le prochain chargement par lots planifié.

    L'ETL peut-il fonctionner avec des données en streaming ?

    Les workflows ETL modernes peuvent fonctionner avec des données en streaming ainsi qu'avec des lots planifiés. Au lieu d'attendre qu'une tâche collecte un lot complet, un processus ETL en streaming peut transformer les enregistrements dès qu'ils sont disponibles et transmettre les résultats à la destination.

    Les flux de données peuvent-ils être stockés ?

    Les flux de données ne doivent pas nécessairement disparaître après avoir été traités. Les enregistrements peuvent être stockés pendant que de nouvelles données continuent d'affluer, offrant ainsi aux équipes un historique qu'elles peuvent utiliser pour le reporting ou la récupération. Les données de flux stockées peuvent également alimenter un pipeline de données plus large.

    Comment les flux de données gèrent-ils les données tardives ?

    Lorsqu'un enregistrement arrive en retard, un système de streaming peut utiliser l'horodatage de son événement pour déterminer où il doit être placé. Selon la configuration du workflow, cet enregistrement en retard peut mettre à jour un résultat calculé précédemment au lieu d'être ignoré.

    Autres ressources sur les flux de données

    Sources et références

    Synonymes

    • Données en streaming
    • Flux de données continu
    • Flux de données continu

    Termes liés

    Dernière révision : septembre 2026

    Normes éditoriales et révision d'Alteryx
    Cette entrée de glossaire a été créée et révisée par l'équipe chargée des contenus Alteryx pour garantir la clarté, l'exactitude et l'adéquation des textes avec notre expertise en matière d'automatisation de l'analytique des données.