Le data pipeline en automatisation est un flux de données automatisé qui collecte, transforme et distribue des informations. Tout cela s’effectue depuis des sources hétérogènes vers des sources d’analyses et d’exploitations.
Très structuré autour du paradigme ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT, il extrait des données brutes d’APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers CSV, IoT ou SaaS (CRM, ERP), avant de les nettoyer (déduplication, normalisation, enrichissement), et de les agréger avant de les charger dans un data warehouse (Snowflake, BigQuery), data lake ou dashboard en temps réel.
Le data pipeline s’exécute via des déclencheurs planifiés ou événementiels dans les plateformes d’automatisation comme n8n, Airbyte, Fivetran ou AWS Glue. Cela garantit une synchronisation fiable et scalable sans intervention manuelle.
On cite un exemple : un pipeline quotidien peut consolider les ventes Shopify, les leads HubSpot et les stocks ERP afin d’alimenter un dashboard Power BI, en appliquant des règles métier (filtrage des anomalies, calculs KPI) en transit.
Le data pipeline est doté de bénéfices comme la réduction des silos de données, l’accélération des insights (ML/IA) ainsi que la fiabilisation des workflows inter-systèmes.
Parmi ses points faibles, on note une complexité de monitoring et des coûts sur des hyper-volumes sans optimisation.
Il reste toutefois primordial et essentiel en RPA/iPaaS pour une data-driven entreprise.