ETL signifie”extraire, transformer, charger”. C’est un processus qui intègre des données provenant de différentes sources dans un référentiel unique afin qu’elles puissent être traitées puis analysées afin d’en déduire des informations utiles. Ces informations utiles aident les entreprises à prendre des décisions basées sur les données et à se développer.
“Les données sont le nouveau pétrole.”
Clive Humby, mathématicien
La création mondiale de données a augmenté de façon exponentielle, à tel point que, selon Forbes, au rythme actuel, les humains doublent la création de données tous les deux ans. En conséquence, la pile de données moderne a évolué. Les magasins de données ont été convertis en entrepôts de données, et quand cela n’a pas suffi, des lacs de données ont été créés. Bien que dans toutes ces différentes infrastructures, un processus soit resté le même, le processus ETL.
Dans cet article, nous examinerons la méthodologie ETL, ses cas d’utilisation, ses avantages et comment ce processus a aidé forment le paysage moderne des données.
Méthodologie d’ETL
ETL permet d’intégrer des données provenant de différentes sources en un seul endroit afin qu’elles puissent être traitées, analysées, puis partagées avec le parties prenantes des entreprises. Il garantit l’intégrité des données qui doivent être utilisées pour la création de 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 plusieurs sources, les transforme, puis les charge dans des outils d’informatique décisionnelle. Ces outils de business intelligence sont ensuite utilisés par les entreprises pour prendre des décisions basées sur les données.
La phase d’extraction
Dans cette phase, les données sont extraites de plusieurs sources à l’aide de requêtes SQL, de codes Python , SGBD (systèmes de gestion de bases de données) ou outils ETL. Les sources les plus courantes sont :
Logiciel CRM (Gestion de la relation client)Outil d’analyseEntrepôt de donnéesBase de donnéesPlateformes de stockage cloudOutils de vente et de marketingApplications mobiles
Ces sources sont structurées ou non structurées, c’est pourquoi le format des données n’est pas uniforme à ce stade étape.
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 quelques sous-processus de transformation, tels que :
Nettoyage : les données incohérentes et manquantes sont prises en compte.Standardisation : un formatage uniforme est appliqué partout.Suppression des doublons : les données redondantes sont supprimées.Repérage des valeurs aberrantes : les valeurs aberrantes sont repérées et normalisées.Le tri : les données sont organisées de manière à augmenter l’efficacité.
Outre le reformatage des données, d’autres raisons justifient également la nécessité de transformer les données. Les valeurs nulles, si elles sont présentes dans les données, doivent être supprimées ; à part cela, il y a souvent des valeurs aberrantes présentes dans les données, qui affectent négativement l’analyse ; ils doivent être traités dans la phase de transformation. Souvent, nous rencontrons des données redondantes qui n’apportent aucune valeur à l’entreprise ; ces données sont supprimées dans la phase de transformation pour économiser l’espace de stockage du système. Ce sont les problèmes qui sont résolus dans la phase de transformation.
La phase de chargement
Une fois que les données brutes sont 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 manières différentes d’effectuer la phase de chargement.
Chargement complet : toutes les données sont chargées en même temps pour la première fois dans le système cible. C’est techniquement moins complexe mais prend plus de temps. Il est idéal dans le cas où la taille des données n’est pas trop grande. Chargement incrémental: Le chargement incrémentiel, comme son nom l’indique, s’effectue par incréments. Il a deux sous-catégories. Chargement incrémentiel de flux : les données sont chargées à intervalles réguliers, généralement quotidiennement. Ce type de chargement est préférable lorsque les données sont en petites quantités. Chargement incrémentiel par lots : dans le type de chargement incrémentiel par lots, les données sont chargées par lots avec un intervalle entre deux lots. Il est idéal lorsque les données sont trop volumineuses. C’est rapide mais techniquement plus complexe.
Types d’outils ETL
ETL est réalisé de deux manières, ETL manuel ou ETL sans code. Dans l’ETL manuel, il y a peu ou pas d’automatisation. Tout est codé par une équipe impliquant le data scientist, l’analyste de données et l’ingénieur de données. Tous les pipelines d’extraction, de transformation et de chargement sont conçus manuellement pour tous les ensembles de données. Tout cela entraîne une énorme perte 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 travailleurs non techniques d’effectuer un 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 de non-code des outils ETL dans l’industrie des données.
Outils ETL commerciauxOutils ETL open sourceOutils ETL personnalisésOutils ETL basés sur le cloud
Meilleures pratiques pour ETL
Certaines pratiques et protocoles doivent être suivis pour assurer un pipeline ETL optimisé. Les meilleures pratiques sont décrites ci-dessous :
Comprendre le contexte des données : la manière dont les données sont collectées et la signification des métriques doivent être correctement comprises. Cela aiderait à identifier les attributs redondants et à supprimer.Points de contrôle de récupération : en cas de rupture du pipeline et de fuite de données, il faut mettre en place des protocoles pour récupérer les données divulguées.Journal ETL : un journal ETL doit être conservé qui a un enregistrement de chaque processus qui a été effectué avec les données avant, pendant et après un cycle ETL.Audit : Contrôler les données après un intervalle juste pour s’assurer que les données sont dans l’état que vous voulait que ce soit. Petite taille des données : la taille des bases de données et de leurs tables doit être réduite de manière à ce que les données soient réparties plus horizontalement que verticalement. Cette pratique assure 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 sont accessibles rapidement. Cette pratique permet de gagner du temps lorsque les données mises en cache sont celles demandées par le système. La solution consiste à effectuer un traitement parallèle et plusieurs intégrations ETL à la fois.
Cas d’utilisation ETL
ETL rend les opérations fluides et efficaces pour les entreprises de plusieurs façons, mais nous discuterons des trois utilisations les plus populaires cas ici.
Téléchargement vers le cloud :
Le stockage des données localement est une option coûteuse qui oblige les entreprises à dépenser des ressources pour acheter, conserver, faire fonctionner et entretenir les serveurs. Pour éviter tous ces tracas, les entreprises peuvent télécharger directement les données sur le cloud. Cela permet d’économiser des ressources et du temps précieux, qui peuvent ensuite être investis pour améliorer d’autres facettes du processus ETL.
Fusionner des données provenant de différentes sources :
Les données sont souvent dispersées sur différents systèmes dans un organisme. La fusion de données provenant de différentes sources en un seul endroit afin qu’elles puissent être traitées puis analysées pour être partagées ultérieurement avec les parties prenantes, se fait en utilisant le processus ETL. ETL s’assure que les données provenant de différentes sources sont formatées de manière uniforme tandis que l’intégrité des données reste intacte.
Modélisation prédictive :
La prise de décision basée sur les données est la pierre angulaire d’une entreprise prospère stratégie. ETL aide les entreprises en extrayant des 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 ont traversé un processus ETL, puis font des prédictions basées sur ces données.
L’avenir de l’ETL dans le paysage des données
ETL joue certainement le rôle de une colonne vertébrale pour l’architecture des données ; Reste à savoir si cela restera ainsi ou non car, avec l’introduction de Zero ETL dans l’industrie technologique, de grands changements sont imminents. Avec Zero ETL, les processus traditionnels d’extraction, de transformation et de chargement ne seraient plus nécessaires, mais les données seraient directement transférées au système cible presque en temps réel.