Guide Data

Generateur de data flow diagram

Montre comment la donnee circule sans perdre la lisibilite. Diagrammes flows clairs, prompts et exports inclus.

Generer un flowVoir le guide lineage
Lecture 9 minPrompts flowsChecklist exports

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Pourquoi le data flow diagram reste cle

Les alertes cachent souvent les sauts de donnees. Le flow revele les points faibles et accelere les handoffs.

Une vue unique alignant data eng, analytics et platform reduit les aller-retours.

Reponse incident

Localiser vite la fleche qui casse un KPI.

Onboarding

Comprendre en une page l arrivee, la transfo et la consommation.

Governance

Marques PII et controles d acces pour les audits.

Exports reutilisables

JSON + PNG/SVG cote a cote.

Elements essentiels a montrer

Un bon flow montre quoi bouge, comment, et qui en est responsable.

  • Sources avec protocole et latence attendue.
  • Pipelines avec ID de job, horaire et retry.
  • Stockage par niveaux: raw, refined, curated.
  • Serve: BI, reverse ETL, features ML + owners.
  • Labels de fleche: protocole, SLA, version de schema, plan de retry.

Layouts lisibles

Couloirs pour limiter les croisements, un diagramme par domaine si besoin.

Couloirs 3 zones

Sources -> Processing -> Serve

Par domaine

Un diagramme marketing, un finance, pour rester court.

Labels sur fleches

Mettre horaires et protocoles sur les flux.

Palette courte

Trois couleurs max: sources, transforms, consumers.

Boucle pour rester frais

Genere, valide, exporte, publie avec date.

Rituel simple

  • • Prompt base sur les jobs et tables actuels.
  • • Validation owners et SLA.
  • • Exports SVG/PNG + JSON diffable.
  • • Lien dans runbooks et docs incident.

Prompts pour data flow

Flow avec couloirs Sources/Ingest/Transform/Serve. Postgres -> Debezium -> Kafka -> Flink -> Snowflake bronze/silver/gold -> Looker + reverse ETL Salesforce. Labels sur protocole et horaires.
Flow events: SDK web -> Kafka events.raw -> Spark streaming -> Delta Lake bronze/silver -> dbt marts -> Feature store -> API serve. Owners et SLA.
Flow billing: Webhooks Stripe -> S3 raw -> Airflow clean_billing -> dbt int_billing, mart_arr -> Tableau. Notes retry et alerting.
Flow privacy: ou entre la PII, hashing, acces restreint downstream.

Checklist publication

Noms et jobs a jour.
Fleches etiquetees protocole + horaire.
Owners/Slack sur flux critiques.
Badges PII/PCI si besoin.
Exports JSON, SVG, PNG dates.

FAQ

Que mettre dans un data flow diagram ?

Sources, ingestion, transformations, zones de stockage et consommateurs. Les fleches doivent indiquer protocole et frequence, avec owners sur les flux critiques.

Quel niveau de detail ?

Un diagramme macro pour les parties prenantes, un diagramme technique avec noms de jobs et SLA pour l exploitation.

Comment garder les fleches lisibles ?

Utilise des couloirs (Sources, Ingest, Transform, Serve) et evite plus de 30 noeuds par diagramme.

Difference avec le lineage ?

Le flow montre le mouvement entre systemes; le lineage ajoute le detail colonne et dependances internes. Les deux sont complementaires.

Genere des flows lisibles vite

Prompts, couloirs et exports repetables pour des diagrammes fiables.

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