Données ETL: intégrations, processus, composants, expliqués

By |2022-04-20T10:15:09+00:007 octobre 2019|

Qu'est-ce que l'ETL?

Le traitement de données ETL (Extract, Transform and Load) est une procédure automatisée qui extrait les informations pertinentes des données brutes, les convertit dans un format qui répond aux exigences de l'entreprise et les charge dans un système cible.

La première étape du processus ETL de données est l'extraction de données, qui récupère les données de plusieurs sources et les combine en une seule source. L'étape suivante est la transformation des données, qui comprend plusieurs processus : nettoyage des données, normalisation, tri, vérification et application des règles de qualité des données. Cette étape transforme les données dans un format compatible prêt à l'emploi. La dernière étape consiste à charger les données transformées dans une nouvelle destination.

Les processus d'extraction, de transformation et de chargement fonctionnent ensemble pour créer un pipeline ETL optimisé qui permet une migration, un nettoyage et un enrichissement efficaces des données commerciales critiques. En outre, une interface ETL conviviale est importante pour que les utilisateurs non techniques puissent prendre des décisions commerciales critiques avec les données disponibles.

Vue d'ensemble du traitement de données ETL

Figure 1. Traitement de données ETL (Source: InetSoft)

Maintenant que nous avons répondu à la question critique « qu'est-ce que le traitement des données ETL ? », comprenons quelques avantages clés du traitement des données ETL et en quoi il diffère de l'intégration de données. Nous aborderons également les principaux facteurs qui influencent les flux de données et l'importance d'avoir une interface ETL efficace.

Avantages du processus de données ETL

Les outils ETL automatisés offrent une interface ETL plus simple et sans code, qui est une alternative plus rapide aux Traitement des données ETL cela implique un codage et des tests manuels complexes et souvent laborieux. Voici quelques-uns des avantages des outils ETL:

Processus automatisés conviviaux

Les outils ETL sont livrés avec une gamme de connecteurs prêts à déployer qui peuvent communiquer automatiquement avec les systèmes source et cible de données sans que les utilisateurs aient à écrire une seule ligne de code. De plus, ces connecteurs contiennent une logique de transformation des données intégrée et des règles régissant l'extraction de chaque système associé, ce qui permet de gagner des semaines sur les délais de développement du pipeline de données.

Interface visuelle

Les principaux outils ETL ont des interfaces utilisateur graphiques qui permettent un mappage intuitif des entités entre la source et la destination. L'interface graphique affichera une représentation visuelle du pipeline de données ETL, y compris toutes les transformations appliquées aux entités sur leur chemin vers la destination. Ces opérations sont présentes dans le logiciel ETL sous forme de boîtes de glisser-déposer qui fournissent une visualisation pratique pour les utilisateurs finaux.

Opérations Robustes

Les pipelines ETL peuvent souvent être fragiles lorsqu'ils sont en service, en particulier lorsqu'il s'agit de transformations complexes ou à volume élevé. Les outils ETL peuvent aider à développer des processus de données robustes et sans erreur pour les utilisateurs avec une fonctionnalité intégrée de contrôle des erreurs.

Performances optimales dans des conditions de traitement de données complexes

Vous pouvez extraire, transformer et charger d'énormes volumes de données par lots, par incréments ou en temps quasi réel à l'aide d'outils ETL modernes. Ces outils rationalisent diverses tâches gourmandes en ressources, notamment l'analyse des données, la manipulation de chaînes, la modification et l'intégration de nombreux ensembles de données, même lorsqu'une manipulation de données complexe ou l'établissement de règles est nécessaire.

Profilage et nettoyage sophistiqués des données

Les outils ETL offrent un profilage et un nettoyage avancés des données, souvent nécessaires lors du chargement de données dans des architectures à volume élevé, comme un entrepôt de données ou un lac de données.

BI et reporting améliorés

La mauvaise accessibilité des données est un problème critique qui peut affecter même les processus de reporting et d'analyse les mieux conçus. Les outils ETL visent une interface ETL qui rend les données facilement accessibles aux utilisateurs qui en ont le plus besoin en simplifiant la procédure d'extraction, de transformation et de chargement. Grâce à cette accessibilité améliorée, les décideurs peuvent mettre la main sur une intelligence économique (BI) plus complète, précise et opportune.

Les outils ETL peuvent également jouer un rôle essentiel dans les processus d'analyse prédictive et prescriptive, dans lesquels des enregistrements et des ensembles de données ciblés sont utilisés pour stimuler les investissements ou la planification futurs.

ROI supérieur

Votre entreprise peut réduire ses coûts et générer des revenus plus élevés en utilisant les outils ETL. Selon un rapport d'International Data Corporation (IDC), la mise en œuvre du traitement de données ETL a généré un retour sur investissement (ROI) médian sur cinq ans de 112 % avec un retour sur investissement moyen de 1.6 an. Environ 54 % des entreprises interrogées dans ce rapport ont enregistré un retour sur investissement de 101 % ou plus.

Performance améliorée

Vous pouvez rationaliser le processus de développement de toute architecture de données à volume élevé en utilisant les outils ETL. Aujourd'hui, de nombreux outils ETL sont équipés de technologies d'optimisation des performances.

De nombreux fournisseurs de solutions de premier plan dans ce domaine augmentent leurs technologies ETL avec des fonctionnalités de virtualisation des données, des fonctionnalités de mise en cache et d'indexation hautes performances, et SQL optimiseurs d'indices. Ils sont également conçus pour prendre en charge le matériel multiprocesseur et multicœur et ainsi augmenter le débit pendant les tâches ETL.

Processus ETL et intégration des données

Les gens confondent souvent ETL et intégration de données; Bien qu'il s'agisse de processus complémentaires, leur exécution diffère considérablement. L'intégration de données est le processus de fusion de données provenant de plusieurs sources pour offrir une vue cohérente aux opérateurs, tandis que l'ETL implique la récupération réelle des données à partir de ces emplacements disparates, leur nettoyage et leur transformation ultérieurs, et enfin, le chargement de ces ensembles de données améliorés dans structure de stockage, de reporting ou d'analyse pour la convertir en big data ETL. L'extraction, la transformation et le chargement dans la base de données peuvent sembler un processus difficile, mais le bon outil automatisé peut maintenir la base de données malgré l'afflux continu de données dans l'organisation.

Pour l'essentiel, l'intégration des données est un processus en aval qui prend des données enrichies et les transforme en informations pertinentes et utiles. Aujourd'hui, l'intégration de données combine de nombreux processus, tels que ETL, ELT et la fédération de données. ELT est une variante d'ETL qui extrait les données et les charge immédiatement avant leur transformation. Alors que la fédération de données combine des données provenant de plusieurs sources dans une base de données virtuelle utilisée pour la BI.

En revanche, l'interface ETL englobe un ensemble relativement restreint d'opérations effectuées avant le stockage des données dans le système cible.

Facteurs affectant les processus de données ETL

Divers facteurs affectent le processus ETL de données, notamment :

Différence entre les arrangements de données source et de destination

La disparité entre les arrangements de données source et cible a un impact direct sur la complexité du système ETL. En raison de cette différence dans les structures de données, le processus de chargement doit normalement déconstruire les enregistrements, modifier et valider les valeurs et remplacer les valeurs de code.

Qualité des données

Si les données sont de mauvaise qualité, telles que des valeurs manquantes, des valeurs de code incorrectes ou des problèmes de fiabilité, cela peut affecter le processus ELT, car il est inutile de charger des données de mauvaise qualité dans une structure de génération de rapports et d'analyse ou un système cible.

Par exemple, si vous avez l’intention d’utiliser votre entrepôt de données ou un système opérationnel pour collecter des informations marketing pour votre équipe commerciale et que vos bases de données marketing actuelles contiennent des données effondrées, votre entreprise devra peut-être consacrer beaucoup de temps à: valider des éléments tels que les e-mails, les numéros de téléphone et les détails de l'entreprise pour un processus fluide d'ETL dans une base de données.

System Crash

Des charges incomplètes peuvent devenir un problème potentiel si les systèmes source échouent pendant l'exécution de votre opération ETL. Par conséquent, vous pouvez choisir de démarrer à froid ou à chaud le travail ETL, en fonction des spécificités de votre système de destination.

Le démarrage à froid est lorsque vous redémarrez une opération ETL à partir de zéro, tandis qu'un démarrage à chaud est utilisé dans les cas où vous pouvez reprendre le processus à partir des derniers enregistrements identifiés que l'opération a chargé avec succès.

Approche de l'organisation envers les outils ETL

Si vos gestionnaires ne sont pas familiers avec entrepôt de données concevoir ou n'avoir aucune connaissance technique, ils peuvent préférer s'en tenir au codage manuel pour la mise en œuvre de toutes les opérations ETL. Ainsi, votre direction doit être disposée à explorer les dernières technologies d'entreposage de données afin qu'elles ne limitent pas vos choix.

Compétence interne

Un autre facteur qui régit la façon dont votre mécanisme ETL est mis en œuvre est votre compétence interne. Bien que votre équipe informatique soit familiarisée avec le codage de bases de données ETL spécifiques, elle peut être moins capable de développer des processus d'extraction pour les systèmes de stockage basés sur le cloud.

Il convient également de noter que la maintenance d'une base de données ETL est un processus continu qui nécessite une maintenance et une optimisation cohérentes à mesure que davantage de sources, d'enregistrements et de destinations sont ajoutés à l'environnement de données d'une organisation.

Volume de données, fréquence de chargement et espace disque

Un grand volume de données a tendance à réduire la fenêtre de traitement par lots, car les tâches prendront plus de temps à s'exécuter et il y aura moins de temps entre chacune d'elles. Le volume et la fréquence d'extraction et de chargement des données pendant le traitement par lots ETL peuvent également avoir un impact sur les performances des systèmes source et cible.

En ce qui concerne le premier, la tension du traitement des requêtes transactionnelles quotidiennes, ainsi que des opérations ETL, peut entraîner le blocage des systèmes. Alors que les structures cibles peuvent ne pas disposer de l'espace de stockage nécessaire pour gérer des charges de données en expansion rapide. La création de zones de transit et de fichiers temporaires peut également consommer beaucoup d'espace disque sur votre serveur intermédiaire.

Premiers pas avec l'intégration de données ETL

Avec l'aide d'outils ETL, vous pouvez collecter, traiter et charger des données sans aucune expertise dans plusieurs langages de codage. Grâce à un fonctionnement robuste, une fonctionnalité de gestion des erreurs intégrée et une interface ETL simple, ces outils d'intégration laissent moins de place à la faute humaine que les outils ETL traditionnels. Les outils ETL traditionnels nécessitent une forte implication du personnel informatique. Les données traitées nécessitent donc beaucoup de temps et un traitement par lots. Par conséquent, les outils ETL modernes sont préférés par les entreprises car ils rendent les grands ensembles de données ETL et les processus complexes plus efficaces. En tant qu'utilisateur professionnel, vous êtes également moins susceptible d'avoir des problèmes de disponibilité des données ou du processus ETL dans une base de données.

Tous ces avantages se traduisent par une amélioration de la vitesse, de la compétence et de la qualité des données pour vos pipelines ETL. Les outils ETL optimisés vous permettent également de réduire le nombre d'employés nécessaires au traitement des données tout en garantissant moins d'erreurs et une interrogation plus rapide pour les utilisateurs de première ligne. En fin de compte, ces facteurs se traduisent par un retour significatif et soutenu sur votre investissement initial.

Astera Centerprise, un outil de gestion de données au niveau de l'entreprise, vous permet de créer une base de données cohérente en tirant parti d'ETL et de ses riches capacités de mappage et de transformation de données ; Astera Centerprise facilite la synchronisation, la transformation et le déplacement des données vers les destinations préférées des entreprises.