Quelles sont les Python libraries indispensables en analytics engineering ?

Ces 7 bibliothèques Python sont essentielles pour les analytics engineers qui veulent manipuler, transformer et garantir la qualité des données efficacement. Elles couvrent l’optimisation, la validation, l’orchestration et la visualisation au cœur des workflows analytiques.

3 principaux points à retenir.

• Performance : Polars offre un traitement ultra-rapide des grosses datasets, un must face aux limites de Pandas.
• Confiance : Great Expectations garantit la qualité des données avant analyse, évitant de mauvaises décisions fondées sur du mauvais data.
• Productivité : dbt, Prefect et Streamlit simplifient la transformation SQL, l’orchestration des pipelines et la création de dashboards interactifs sans complexité.

Pourquoi utiliser Polars plutôt que Pandas en analytics engineering

Polars s’est récemment imposé comme un choix incontournable pour les ingénieurs en analytics, et pour cause ! Si vous êtes déjà familiarisé avec Pandas, vous aurez vite compris ses limites, surtout lorsqu’il s’agit de traiter des ensembles de données massifs. La vitesse et l’efficacité mémoire sont cruciales. C’est là que Polars, bâti sur le langage de programmation Rust, entre en jeu. Grâce à son lazy evaluation, Polars optimise toutes vos requêtes avant de les exécuter, réduisant considérablement le temps de traitement. C’est comme si vous aviez un chef d’orchestre qui s’assure que chaque musicien joue au bon moment, plutôt que de s’en remettre à des répétitions chaotiques et imprévisibles.

Pour mieux comprendre, examinons quelques exemples typiques d’agrégations et de transformations. Pensez à une opération simple, comme le calcul du montant total de ventes dans un DataFrame de plusieurs millions de lignes. Avec Pandas, cela peut devenir un gouffre temporel et mémoire. En revanche, avec Polars, ces tâches sont accomplies en quelques secondes à peine, vous laissant le temps de vous concentrer sur l’analyse plutôt que sur la gestion des données.

Voici une comparaison sommaire des performances entre Pandas et Polars :

Pour passer de Pandas à Polars, il suffit de quelques ajustements. Voici une transformation de code simple :

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
total = df['sales'].sum()

import polars as pl
df = pl.read_csv('data.csv')
total = df['sales'].sum()

Avec cette transition, vous pouvez voir comment la migration est non seulement facile mais également bénéfique. Si vous souhaitez approfondir davantage cette comparaison, l’article Pandas vs Polars offre un aperçu plus détaillé.

En conclusion, le changement vers Polars peut sembler intimidant au début, mais les avantages en termes de rapidité et d’efficacité sont indiscutables pour toute personne qui traite des données lourdes.

Comment Great Expectations améliore la qualité des données

Dans le monde de l’analytics engineering, où le rêve d’une donnée parfaite semble parfois irréel, Great Expectations débarque tel un super-héros équipé d’un framework robuste pour maintenir la qualité des données. En définissant des règles claires et automatisées, cet outil évite bien des désagréments. Imaginez un instant : vous получите un rapport que vous avez confié à votre équipe, uniquement pour découvrir qu’il contient des valeurs nulles. Pas de panique. Grâce à Great Expectations, vous pouvez vérifier les colonnes pour vous assurer que ces viles entités n’y ont pas leur place. Adieu les mauvaises décisions basées sur des données foireuses.

Parmi ses fonctionnalités clés, Great Expectations permet de configurer des vérifications comme la validation de plages de valeurs. Si vos données sont censées se situer entre 0 et 100, vous pouvez établir une règle qui vérifie cette conformité avant même que des analyses soient faites. Qui d’entre nous n’a jamais rêvé de voir ses règles métiers appliquées de manière systématique sans avoir à sortir son fouet ? Avec Great Expectations, cette utopie s’approche un peu plus de la réalité.

De plus, l’intégration avec des outils comme dbt et Airflow permet d’automatiser ces validations directement au sein de vos pipelines de données. Imaginez une synchronisation parfaite où chaque fois qu’un processus d’extraction de données est effectué, les validations sont exécutées en arrière-plan. Vous pouvez ainsi déguster votre café tranquille, sachant que Great Expectations fait le travail pour vous.

Pour donner vie à ces ‘expectations’, voici comment vous pourriez définir une simple vérification d’absence de valeurs nulles dans une colonne :

import great_expectations as ge

data = ge.read_csv("data.csv")

data.expect_column_values_to_be_in_set("colonne", ["valeur1", "valeur2"])

Après cela, il ne reste plus qu’à exécuter cette attente dans votre workflow Python, et vous aurez nettement simplifié le contrôle qualité de vos données. En somme, Great Expectations transforme la qualité des données d’un combat chaotique à une danse ordonnée, offrant ainsi aux analytics engineers une tranquillité d’esprit inestimable.

En quoi dbt-core révolutionne la gestion des transformations SQL

Quand on parle de dbt-core, on ne peut qu’être impressionné par la révolution qu’il apporte à la gestion des transformations SQL. Mais qu’est-ce qui le rend si indispensable pour un engineer en analytics ? La réponse est simple : il structure, versionne, et teste les transformations, ce qui rend ces processus à la fois maintenables et collaboratifs. Dans une ère où la rapidité et la précision sont essentielles, dbt devient l’outil phare des analytics engineers.

Il offre une série de fonctionnalités phares que tout inconditionnel de la data se doit de connaître :

• Templating avec Jinja : Cela permet d’écrire des transformations en SQL avec des macros réutilisables. En gros, c’est comme si vous aviez un superpouvoir qui vous permet de modulariser votre code.
• Tests automatisés : Dites adieu aux erreurs qui coûtent cher ! Grâce aux tests intégrés, vous vous assurez que chaque colonne respecte les règles d’or de votre dataset. Par exemple, vous pouvez vérifier qu’aucune valeur n’est nulle.
• Génération de documentation : Chaque transformation documentée automatiquement, c’est l’assurance que même un néophyte peut comprendre le workflow. C’est comme si votre code parlait pour vous.
• Gestion des dépendances : Pas de casse-tête ici, dbt s’occupe de l’ordre d’exécution pour vous. Finis les scripts fragiles, place à l’automatisation !

Pour illustrer cela, prenons un exemple concret d’un modèle dbt simple :

-- modèle dbt simple
WITH base AS (
    SELECT
        id,
        name,
        sales
    FROM
        raw_data.sales_data
)
SELECT
    id,
    name,
    SUM(sales) AS total_sales
FROM base
GROUP BY id, name;

Et pour le test standard, on pourrait écrire :

-- test dans dbt
SELECT
    COUNT(*) AS count_null_name
FROM {{ ref('votre_modèle') }}
WHERE name IS NULL;

dbt n’est pas juste un outil autonome ; il s’intègre dans un workflow moderne de données avec Airflow, Snowflake, et bien d’autres, agissant comme un catalyseur pour des processus de données fluides. Son adoption croissante dans la communauté montre qu’il est devenu un incontournable pour tous les professionnels de l’analytics engineering. Si vous n’avez pas encore essayé dbt, il est grand temps de plonger dans ce monde où la data se transforme, se teste et se documente, tout en restant ludique et intuitif. Pour une lecture plus approfondie, vous pouvez consulter cet article ici.

Que gagne-t-on avec Prefect pour l’orchestration des workflows

Prefabrique des orchestrations de workflows, voici où Prefect entre en scène. Imagine-toi jongler avec des pipelines d’analyse de données, entre l’extraction, la transformation et le chargement. Un véritable défi ! C’est ici que l’acuité de Prefect se révèle, modernisant le paysage décalé des orchestrateurs de tâches. Exit les DSLs compliqués ! Avec Prefect, on parle de maintenir la simplicité avec 100% de Python.

La gestion des erreurs est souvent la bête noire des ingés. Les échecs silencieux qui mettent des jours à s’identifier, c’est terminé. Prefect incorpore une gestion automatique des erreurs, des retries intelligents, et des timeouts intégrés. Cette fonctionnalité garantit que les workflows continuent sans hic lorsque des imprévus surviennent, permettant ainsi d’éviter les catastrophes gênantes.

Flexible comme un gymnaste, Prefect permet également de créer des workflows dynamiques, qui peuvent évoluer en fonction des données en temps réel. Une de ses forces clés réside dans sa capacité à s’adapter à divers scénarios d’exécution. Imagine un pipeline d’analyse, où les étapes s’ajustent automatiquement selon les résultats intermédiaires ! Cela transforme l’orchestration en une expérience résiliente plutôt qu’un casse-tête.

Un suivi détaillé avec des journaux et des métriques chatoyantes assure que rien n’échappe à l’attention. Ainsi, tu peux surveiller les exécutions avec facilité et détecter rapidement toute anomalie. Prefect ne te laisse pas dans le flou : il te donne les outils pour garder le contrôle sur tes pipelines, ce qui est crucial en production.

Pour illustrer tout cela, voici un exemple simple de script d’orchestration avec Prefect :

from prefect import task, flow

@task
def extract():
    # Code d'extraction des données
    return data

@task
def transform(data):
    # Code de transformation
    return transformed_data

@task
def load(transformed_data):
    # Code de chargement des données dans la base
    pass

@flow
def etl_pipeline():
    data = extract()
    transformed_data = transform(data)
    load(transformed_data)

if __name__ == "__main__":
    etl_pipeline()

Cette innocente mais puissante orchestration d’ETL montre comment intégrer tout cela dans un workflow harmonueux. Au-delà de l’exécution, Prefect facilite cette robustesse en production, permettant d’éviter les échecs silencieux qui pourraient nuire à l’intégrité de tes projets. En somme, si tu veux éviter de perdre des heures avec des scripts crashés, c’est Prefect qu’il te faut.

Pour plus de détails sur le potentiel de Prefect, jette un œil à cet article pour des projets d’IA et de data engineering ici.

Comment PyJanitor et Streamlit facilitent le nettoyage et la visualisation des données

Quand il s’agit de nettoyer nos données, peu de choses peuvent rivaliser avec PyJanitor. Imaginez un outil qui transforme le nettoyage de données chaotiques en une promenade de santé. Avec son API chainable, PyJanitor rend le nettoyage beaucoup plus structuré et lisible. Vous pouvez réaliser des tâches courantes comme la standardisation des noms de colonnes, la gestion des doublons, et le nettoyage des textes d’une manière fluide et élégante. Par exemple, disons que vous avez un DataFrame avec des colonnes en désordre et des noms pas très explicites. Au lieu de taper des lignes de code complexes, vous rédigez simplement :

import pandas as pd
import janitor

df = pd.DataFrame({
    "naME": ["Alice", "Bob"],
    "Age": [25, None],
    "country ": ["USA", "UK   "]
})

# Utilisation de PyJanitor pour nettoyer les données
cleaned_df = (df
              .clean_names()  # Standardise le nom des colonnes
              .remove_empty()  # Supprime les lignes vides
              .drop_column("age")  # Suppression d'une colonne inutilisée
             )

Avec juste quelques lignes, vos données sont déjà plus propres ! Cela libère le temps des analysts pour faire ce qu’ils font le mieux : analyser et tirer des insights.

Parlons maintenant de Streamlit, un outil qui élève la visualisation à un tout autre niveau. Plutôt que de s’embourber dans des frameworks web compliqués ou d’investir dans des outils de BI coûteux, Streamlit est votre allié pour transformer des analyses Python en tableaux de bord interactifs en un éclair. Vous pouvez créer une application simple qui permet à vos utilisateurs d’explorer les données en temps réel. Voici un petit exemple d’application Streamlit :

import streamlit as st
import pandas as pd

# DataFrame d'exemple
data = {"fruit": ["Apples", "Bananas", "Cherries"],
        "quantity": [10, 15, 5]}

df = pd.DataFrame(data)

# Titre
st.title("Fruit Inventory")

# Filtre pour choisir le type de fruit
fruit_filter = st.selectbox("Select a fruit:", df["fruit"])

# Affichage des quantités
quantity = df.loc[df["fruit"] == fruit_filter, "quantity"].values[0]
st.write(f"Quantity of {fruit_filter}: {quantity}")

# Graphique interactif
st.bar_chart(df.set_index("fruit"))

Avec un code aussi simple, vous avez créé un tableau de bord où les collaborateurs peuvent interagir directement avec les données. Streamlit se charge de toute la complexité et met à jour l’interface automatiquement.

C’est là que PyJanitor et Streamlit brillent. Tandis que PyJanitor se concentre sur le nettoyage, Streamlit met vos données sous les projecteurs, permettant une prise de décision éclairée. En intégrant ces outils dans votre workflow, vous faciliterez non seulement le traitement des données, mais vous rendrez également le partage d’insights incroyablement simple et attrayant.

Comment ces Python libraries transforment-elles votre quotidien en analytics engineering ?

Adopter ces 7 bibliothèques Python indispensables, c’est dépasser les limites des outils classiques et industrialiser votre travail d’analytics engineer. Entre la rapidité de Polars, la rigueur de Great Expectations, la puissance SQL de dbt, la flexibilité de Prefect et la simplicité de PyJanitor et Streamlit, vous gagnez en efficacité, fiabilité et clarté. Ces outils vous permettent de concentrer votre expertise là où elle compte : produire des données exploitables, cohérentes et présentables à vos stakeholders. Le vrai bénéfice ? Des pipelines robustes, testés et compréhensibles, qui décuplent votre impact métier.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, fondateur de l’agence webAnalyste et formateur indépendant, conjugue plus de dix ans d’expérience en analytics engineering, data pipeline, et automatisation. Expert confirmé en Web Analytics, Data Engineering, et IA générative, il accompagne les professionnels à structurer et exploiter leurs données avec des solutions robustes et pragmatiques. Basé à Brive‑la‑Gaillarde, il forme à la gestion complète des infrastructures data, du tracking RGPD-compliant aux dashboards KPI, apportant un savoir-faire technique aiguisé et orienté résultats concrets.