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# Définition d'Airflow : le chef d'orchestre dans votre symphonie de données
- URL: https://www.sfeir.dev/definition-d-airflow-le-chef-d-orchestre-dans-votre-symphonie-de-donnees/
- Published: 2024-11-20T16:05:40.000Z
- Updated: 2024-11-29T09:38:45.000Z
- Description: Dans un environnement de données en pleine expansion, comment Airflow, l'orchestrateur de données open source, peut-il transformer votre approche de la gestion des données ?
- Author: Jean-Edouard Reuglewicz
- Tags: Airflow, open source, Késaco

Dans un mode de plus en plus **connecté** et créant de plus en plus de données de diverses sources, mobiles, IoT, ordinateurs fixes, sites web… Les entreprises capables de stocker la donnée et d’en tirer de la valeur sont et continueront d’être les plus fructueuses. Cependant, avoir de la donnée et des systèmes de transformations et de valorisation comme **dbt** ou **dataform** n’est pas suffisant.   
Il est important d’avoir un **orchestrateur** comme **Airflow**. Pas de panique, nous vous disons tout.

Airflow est un service [**open source**](https://www.sfeir.dev/kesako-libre-et-open-source/) de **data orchestration**. Il remplit la tâche primordiale de **récupérer** les données pertinentes des différentes sources et de lancer les **processus de transformation** qui vont les amalgamer dans un ensemble enrichi et cohérent.  
Là où un **ETL** classique se concentre sur l’**intégration** point à point de la donnée, airflow se distingue en offrant différentes features de haut niveau comme l’**ordonnancement** des process et l’utilisation de **Directed Acyclic Graphs (DAGs)** qui indiquent précisément l’ordre d'exécution des tâches de transformation de données, empêchant ainsi les retours en arrière, les boucles, appels à des sources inexistantes… 

### Des features notables d'airflow sont :

1. **Opérateurs personnalisés:** Airflow permet de développer des **opérateurs, sensors et hooks personnalisés** pouvant s'intégrer dans différentes technologies. Cela permet d'interagir et d'orchestrer un large panel de sources de données pour ajouter de la **flexibilité** et de l'**adaptabilité** à vos processus
2. **Workflows dynamiques**, **planning** et **monitoring:** Airflow offre des systèmes de **planification** basés sur une date d'exécution, des **triggers externes** ou d'autres **conditions**. Il offre également une **interface web** pour le **monitoring** et le **management** des workflows. Cela permet une grande flexibilité, de l'automatisation des process de l'ingestion de la donnée jusqu'à la création de **logs** en temps réels.
3. **Communauté et écosystème:** la communauté Airflow est très **dynamique** et active et contribue beaucoup à l'écosystème. Cela permet une **amélioration continue** d'Airflow quant à sa robustesse et de nouvelles intégrations.

Cela améliore drastiquement l’efficacité et la fiabilité des processus d’ET/ De plus, les DAGs étant créés via le langage [**python**](https://www.sfeir.dev/kesaco-python/), cela permet de se reposer sur les **bonnes pratiques** de code tout en bénéficiant de la **flexibilité** du langage, ce qui offre une grande marge de manœuvre dans les processus.

### Y a-t-il des alternatives à DBT ?

Eh oui ! Si DBT ne vous convient pas, il existe d'autres outils sympas comme Dataform (Google Cloud), parfait pour les fans du cloud, [Airflow ](https://www.sfeir.dev/definition-d-airflow-le-chef-d-orchestre-dans-votre-symphonie-de-donnees/)(Apache), le roi de l'orchestration de workflows, Prefect, qui se veut plus simple et flexible, ou encore Matillion, qui brille par son interface graphique et ses options de monitoring. Le choix dépend vraiment de vos besoins et de vos préférences !