Qu’est-ce que l’ETL ? (Extract, Transform, Load) Méthodologie et Cas d’utilisation

L’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 et 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 nouvel or. »

Clive Humby, mathématicien

La création de données à l’échelle mondiale a augmenté de manière exponentielle, si bien qu’à ce rythme, les humains doublent la création de données tous les deux ans, selon Forbes. 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 suffi, des lacs de données ont été créés. Mais 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 la manière dont 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 et partagées avec les parties prenantes des entreprises. Il garantit l’intégrité des données qui doivent être utilisées pour les rapports, l’analyse et la prédiction avec des modèles d’apprentissage automatique. Il s’agit d’un processus en trois étapes qui extrait les 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 que 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 :

1. Nettoyage – les données incohérentes et manquantes sont prises en charge.
2. Normalisation – un format uniforme est appliqué à toutes les données.
3. Suppression des doublons – les données redondantes sont supprimées.
4. Détection des valeurs aberrantes – les valeurs aberrantes sont détectées et normalisées.
5. 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 ; 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 transformées, elles sont chargées dans le système cible, qui est généralement un entrepôt de données ou un lac de données. Il existe deux façons de procéder à la phase de chargement.

1. Chargement complet : toutes les données sont chargées en une seule fois pour la première fois dans le système cible. C’est techniquement moins complexe, mais cela prend plus de temps. C’est idéal lorsque la taille des données n’est pas trop importante.
2. Chargement incrémental : le chargement incrémental, comme son nom l’indique, est effectué par incrément. Il comporte deux sous-catégories.

• Chargement incrémental en flux : 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 chargement incrémental par lots, les données sont chargées par lots avec un intervalle entre deux lots. C’est idéal lorsque les données sont trop importantes. C’est rapide, mais techniquement plus complexe.

Types d’outils ETL

L’ETL est effectué de deux manières, manuel ou sans code. Dans l’ETL manuel, il y a peu ou pas d’automatisation. Tout est codé par une équipe composée de scientifiques de données, d’analystes de données et d’ingénieurs de données. Toutes les pipelines d’extraction, de transformation et de chargement sont conçues manuellement pour tous les jeux de données. Cela entraîne de grandes pertes de productivité et de ressources.

L’alternative est l’ETL sans code ; ces outils ont généralement des fonctions de glisser-déposer. Ces outils suppriment complètement le besoin de codage, permettant ainsi même aux non-techniciens d’effectuer 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 (ORCL ) Data Integrator pour leurs opérations ETL.

Il existe quatre types d’outils ETL sans code dans l’industrie des données.

1. Outils ETL commerciaux
2. Outils ETL open source
3. Outils ETL personnalisés
4. Outils ETL basés sur le cloud

Meilleures pratiques pour l’ETL

Il existe certaines pratiques et protocoles qui doivent être suivis pour garantir un pipeline ETL optimisé. Les meilleures pratiques sont discutées ci-dessous :

1. Compréhension du contexte des données : il est essentiel de bien comprendre comment les données sont collectées et ce que les métriques signifient. Cela aiderait à identifier lesquelles des attributs sont redondants et devraient être supprimés.
2. 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 perdues.
3. Journal ETL : un journal ETL doit être maintenu, qui contient un enregistrement de chaque processus effectué avec les données avant, pendant et après un cycle ETL.
4. Audit : il est essentiel de vérifier les données à intervalles réguliers pour s’assurer qu’elles sont dans l’état souhaité.
5. Taille des données : 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.
6. 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 économiser du temps lorsque les données mises en cache sont celles demandées par le système.
7. 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 ici des trois cas d’utilisation les plus populaires.

Chargement dans le cloud :

Le stockage de données localement est une option coûteuse qui oblige les entreprises à consacrer des ressources à l’achat, à la maintenance et à la mise à jour des serveurs. Pour éviter tout cela, les entreprises peuvent charger directement les données dans le cloud. Cela économise des ressources et du temps précieux qui peuvent être investis pour améliorer d’autres aspects du processus ETL.

Regroupement de données provenant de différentes sources :

Les données sont souvent dispersées dans différents systèmes au sein d’une organisation. Le regroupement de données provenant de différentes sources en un seul endroit afin qu’elles puissent être traitées et analysées pour être partagées avec les parties prenantes plus tard, est effectué 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 font 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 ; mais s’il restera ainsi ou non, cela reste 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 d’extraction, de transformation et de chargement traditionnels, mais les données seront transférées directement 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.