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Qu’est-ce que l’ETL ? (Extract, Transform, Load) Méthodologie & Cas d’utilisation
ETL signifie « extraire, transformer, charger ». Il s’agit d’un processus qui intègre des données provenant de différentes sources dans un seul référentiel afin qu’elles puissent être traitées, puis analysées pour en déduire des informations utiles. Ces informations utiles aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données et à se développer.
« Les données sont le nouveau pétrole. »
Clive Humby, mathématicien
La création de données à l’échelle mondiale a augmenté de manière exponentielle, à tel point que, selon Forbes, à l’heure actuelle, les humains doublent la création de données tous les deux ans. En conséquence, la pile de données moderne a évolué. Les entrepôts de données ont été convertis en entrepôts de données, et lorsque cela n’a pas été suffisant, des lacs de données ont été créés. Même si, dans toutes ces infrastructures différentes, un processus est resté le même, le processus ETL.
Dans cet article, nous allons examiner la méthodologie de l’ETL, ses cas d’utilisation, ses avantages et comment ce processus a contribué à former le paysage de données moderne.
Méthodologie de l’ETL
L’ETL permet d’intégrer des données provenant de différentes sources en un seul endroit afin qu’elles puissent être traitées, analysées, puis partagées avec les parties prenantes des entreprises. Il garantit l’intégrité des données qui doivent être utilisées pour la production de rapports, l’analyse et la prédiction avec des modèles d’apprentissage automatique. Il s’agit d’un processus en trois étapes qui extrait des données de multiples sources, les transforme, puis les charge dans des outils d’intelligence d’affaires. Ces outils d’intelligence d’affaires sont ensuite utilisés par les entreprises pour prendre des décisions fondées sur les données.
La phase d’extraction
Dans cette phase, les données sont extraites de multiples sources à l’aide de requêtes SQL, de codes Python, de SGBD (systèmes de gestion de bases de données) ou d’outils ETL. Les sources les plus courantes sont :
- Logiciel de gestion de la relation client (CRM)
- Outil d’analyse
- Entrepôt de données
- Base de données
- Plateformes de stockage dans le cloud
- Outils de vente et de marketing
- Applications mobiles
Ces sources sont soit structurées, soit non structurées, ce qui explique pourquoi le format des données n’est pas uniforme à ce stade.
La phase de transformation
Dans la phase de transformation, les données brutes extraites sont transformées et compilées dans un format adapté au système cible. Pour cela, les données brutes subissent plusieurs sous-processus de transformation, tels que :
- Nettoyage – les données incohérentes et manquantes sont traitées.
- Normalisation – un formatage uniforme est appliqué dans tout le système.
- Suppression des doublons – les données redondantes sont supprimées.
- Détection des valeurs aberrantes – les valeurs aberrantes sont détectées et normalisées.
- Tri – les données sont organisées de manière à accroître l’efficacité.
En plus de reformatter les données, il existe d’autres raisons pour lesquelles la transformation des données est nécessaire. Les valeurs nulles, si elles sont présentes dans les données, doivent être supprimées ; de plus, il y a souvent des valeurs aberrantes dans les données qui affectent négativement l’analyse ; elles doivent être traitées lors de la phase de transformation. Nous rencontrons souvent des données qui sont redondantes et ne présentent aucune valeur pour l’entreprise ; de telles données sont supprimées lors de la phase de transformation pour économiser l’espace de stockage du système. Ce sont les problèmes qui sont résolus lors de la phase de transformation.
La phase de chargement
Une fois les données brutes extraites et adaptées aux processus de transformation, elles sont chargées dans le système cible, qui est généralement soit un entrepôt de données, soit un lac de données. Il existe deux façons de réaliser la phase de chargement.
- Chargement complet : toutes les données sont chargées en une seule fois dans le système cible pour la première fois. Il s’agit d’une approche techniquement moins complexe, mais qui prend plus de temps. Il est idéal dans les cas où la taille des données n’est pas trop importante.
- Chargement incrémental : le chargement incrémental, comme son nom l’indique, est effectué par incréments. Il comporte deux sous-catégories.
- Chargement incrémental en continu : les données sont chargées à intervalles réguliers, généralement quotidiennement. Ce type de chargement est idéal lorsque les données sont en petites quantités.
- Chargement incrémental par lots : dans le type de chargement incrémental par lots, les données sont chargées par lots avec un intervalle entre deux lots. Il est idéal lorsque les données sont trop importantes. Il est rapide, mais techniquement plus complexe.
Types d’outils ETL
L’ETL est réalisé de deux manières, l’ETL manuel ou l’ETL sans code. Dans l’ETL manuel, il y a peu ou pas d’automatisation. Tout est codé par une équipe composée d’un data scientist, d’un data analyste et d’un data engineer. Toutes les pipelines d’extraction, de transformation et de chargement sont conçues manuellement pour tous les jeux de données. Cela entraîne une perte de productivité et de ressources considérable.
L’alternative est l’ETL sans code ; ces outils disposent généralement de fonctions de glisser-déposer. Ces outils éliminent complètement le besoin de codage, permettant ainsi même aux non-techniciens de réaliser l’ETL. Pour leur conception interactive et leur approche inclusive, la plupart des entreprises utilisent Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow et Oracle Data Integrator pour leurs opérations ETL.
Il existe quatre types d’outils ETL sans code dans l’industrie des données.
- Outils ETL commerciaux
- Outils ETL open source
- Outils ETL personnalisés
- Outils ETL basés sur le cloud
Meilleures pratiques pour l’ETL
Il existe certaines pratiques et protocoles qui doivent être suivies pour garantir un pipeline ETL optimisé. Les meilleures pratiques sont discutées ci-dessous :
- Compréhension du contexte des données : il est essentiel de comprendre comment les données sont collectées et ce que les métriques signifient. Cela aiderait à identifier lesquels des attributs sont redondants et doivent être supprimés.
- Points de contrôle de récupération : en cas de rupture du pipeline et de fuite de données, il est nécessaire d’avoir des protocoles en place pour récupérer les données compromises.
- Carnet de bord ETL : un carnet de bord ETL doit être maintenu, qui contient un enregistrement de chaque processus qui a été effectué avec les données avant, pendant et après un cycle ETL.
- Audit : il est essentiel de vérifier les données à intervalles réguliers pour s’assurer qu’elles sont dans l’état souhaité.
- Taille de données réduite : la taille des bases de données et de leurs tables doit être maintenue petite de manière à ce que les données soient réparties plus horizontalement que verticalement. Cette pratique garantit une augmentation de la vitesse de traitement et, par extension, accélère le processus ETL.
- Création d’une couche de cache : la couche de cache est une couche de stockage de données à haute vitesse qui stocke les données récemment utilisées sur un disque où elles peuvent être accessibles rapidement. Cette pratique aide à gagner du temps lorsque les données mises en cache sont celles demandées par le système.
- Traitement parallèle : traiter l’ETL comme un processus sériel consomme une grande partie du temps et des ressources de l’entreprise, ce qui rend le processus extrêmement inefficace. La solution consiste à effectuer un traitement parallèle et plusieurs intégrations ETL simultanément.
Cas d’utilisation de l’ETL
L’ETL rend les opérations fluides et efficaces pour les entreprises de plusieurs manières, mais nous allons discuter des trois cas d’utilisation les plus populaires ici.
Chargement dans le cloud :
Le stockage de données localement est une option coûteuse qui oblige les entreprises à dépenser des ressources pour acheter, conserver, exécuter et maintenir les serveurs. Pour éviter tout ce désagrément, les entreprises peuvent charger directement les données dans le cloud. Cela économise des ressources et du temps précieux, qui peuvent ensuite être investis pour améliorer d’autres aspects du processus ETL.
Fusion de données provenant de différentes sources :
Les données sont souvent dispersées dans différents systèmes au sein d’une organisation. La fusion de données provenant de différentes sources en un seul endroit afin qu’elles puissent être traitées, puis analysées et partagées avec les parties prenantes plus tard, est effectuée à l’aide du processus ETL. L’ETL garantit que les données provenant de différentes sources sont formatées de manière uniforme tout en préservant l’intégrité des données.
Modélisation prédictive :
La prise de décision fondée sur les données est la pierre angulaire d’une stratégie d’entreprise réussie. L’ETL aide les entreprises en extrayant les données, en les transformant, puis en les chargeant dans des bases de données liées à des modèles d’apprentissage automatique. Ces modèles d’apprentissage automatique analysent les données après qu’elles aient subi un processus ETL, puis effectuent des prédictions basées sur ces données.
Avenir de l’ETL dans le paysage de données
L’ETL joue certainement le rôle de colonne vertébrale de l’architecture de données ; s’il restera ainsi ou non est encore à voir, car avec l’introduction de Zero ETL dans l’industrie technologique, de grands changements sont imminents. Avec Zero ETL, il n’y aura plus besoin de processus traditionnels d’extraction, de transformation et de chargement, mais les données seront directement transférées dans le système cible en quasi-temps réel.
Il existe de nombreuses tendances émergentes dans l’écosystème des données. Consultez unite.ai pour élargir vos connaissances sur les tendances technologiques.
