1. La chaîne de valeur moderne de l’ingénierie des données

Un projet de Data Science échoue rarement à cause de la théorie algorithmique ; il échoue le plus souvent faute d’une infrastructure de données fiable. La chaîne d’ingénierie des données assure que les données brutes sont collectées, consolidées et mises à disposition dans un format optimisé pour l’analytique.

2. Comparatif des formats de stockage

  • CSV (Comma-Separated Values) : Format texte universel mais lent, sans typage fort et non compressé. À réserver aux échanges de petits volumes.
  • JSON (JavaScript Object Notation) : Format semi-structuré idéal pour les API web et les données imbriquées, mais gourmand en mémoire.
  • Apache Parquet : Format binaire orienté colonnes (columnar storage) avec compression native (Snappy) et statistiques de métadonnées. C’est le format roi du Big Data et des Data Lakes modernes.

3. Connexion et extraction depuis une base SQL avec SQLAlchemy

L’extraction programmatique de données depuis un SGBD relationnel d’entreprise (comme PostgreSQL ou MySQL) s’effectue via un ORM léger et sécurisé :

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# Chaîne de connexion sécurisée
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://user:password@localhost:5432/enterprise_dw')

# Extraction optimisée via requête SQL paramétrée
requete_sql = """
    SELECT client_id, date_transaction, montant_ht, canton
    FROM fact_factures
    WHERE date_transaction >= '2026-01-01'
"""
df_transactions = pd.read_sql_query(requete_sql, con=engine)
print(f"Chargement réussi : {len(df_transactions)} lignes ingérées.")
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