ETL: Qu'est-ce que cela signifie et pourquoi est-ce important?

By |2022-04-20T10:52:02+00:0030 janvier 2022|

IDC prévoit que la somme des données mondiales passera de 33 zettaoctets à 175 zettaoctets d'ici 2025. Cette énorme croissance de l'information nécessite une gestion efficace des données par les consommateurs. Une outil ETL de bout en bout aide à accomplir la gestion des données qui est essentielle pour la BI et le reporting. Cela permet aux entreprises de rester au fait de la dynamique changeante du marché et de prendre des décisions précises.

Maintenant, la question est, comment fonctionne ETL ?

Cet article expliquera ce que signifie ETL, ce que cela signifie, discutera de ses cas d'utilisation et mettra en évidence les cinq étapes cruciales pour mettre en œuvre la stratégie ETL.

Qu'est-ce que ETL Stand For?

ETL signifie extraire-transformer-charger. Le sens du processus ETL peut être compris comme visant à extrait données non structurées, transformer dans un format spécifié par l'entreprise, et chargement vers une destination cible, telle qu'une base de données ou un entrepôt de données.

Comment fonctionne l'ETL?

Maintenant que nous avons compris ce que signifie ETL et comment cela fonctionne, nous allons passer en revue les principales étapes de la mise en place d'un pipeline ETL. Commençons par discuter en détail des trois étapes ETL

Pipeline ETL

Figure 1: Le pipeline ETL

Étape 1: Extraction

La première étape du processus ETL est l'extraction des données. La plupart des entreprises reçoivent des données de plusieurs sources, notamment des CRM, des systèmes de fichiers, des e-mails, etc. Et plus de 80 pour cent de ces données ne sont pas structurées.

Bien que les données non structurées soient lisibles par l'homme, elles ne sont pas lisibles par la machine. Les machines ont besoin d'informations structurées pour les traiter à des fins d'analyse commerciale ou d'intégration avec des applications informatiques. Dès lors, un solution d'extraction de données automatisée doit extraire des données non structurées de sa source et les convertir dans un format structuré.

Jetons un coup d'œil à un exemple d'extraction de données en ETL. Par exemple, une entreprise reçoit des factures PDF contenant les détails de la commande, tels que l'ID de la commande, la quantité, la description, le code de l'article et le prix. Ces détails peuvent être extraits à l'aide d'un outil d'extraction de données basé sur un modèle.

L'image ci-dessous illustre l'extraction basée sur un modèle à partir d'une facture PDF via un outil sans code. Un modèle similaire peut être appliqué à toutes les factures ayant le même format.

Modèle d'extraction de données dans les outils ETL

Figure 2: Méthode d'extraction de données basée sur un modèle utilisée à des fins ETL. La source: Astera ReportMiner  

Étape 2: Transformation

Cela implique cartographie des données c'est-à-dire joindre des données de deux ou plusieurs sources, conversion de donnéeset nettoyage des données. En général, plusieurs transformations, telles que jointure, recherche, filtre, expression, agrégat, etc. sont nécessaires pour transformer les données dans un format cohérent.

La capture d'écran ci-dessous illustre un cas d'utilisation de transformation de données, qui combine les données sources de différentes régions de vente et les vérifie par rapport à un ensemble de règles métier.

Transformation des données via un outil ETL

Figure 3: Transformation de données

Étape 3: Chargement

La phase de chargement du processus ETL implique le déplacement des données traitées vers une destination, généralement un entrepôt de données, un magasin de données ou un magasin de données opérationnel.

La capture d'écran ci-dessous montre comment elle est traitée ; des données de haute qualité sont chargées dans une table de base de données SQL Server.

Chargement des données

Figure 4: Chargement de données

Cas d'utilisation ETL

Pour obtenir une vue à 360 degrés des données et générer des résultats commerciaux fructueux, les organisations se sont toujours appuyées sur les processus ETL. Cependant, avec les progrès de la technologie, ETL est passé d'une approche codée à la main à un processus automatisé qui fonctionne avec de grands ensembles de données en un minimum de temps.

Voici quelques exemples d'utilisation d'ETL couramment utilisés dans un large éventail de secteurs:

ETL et mappage de données

Le mappage de données fait partie intégrante du processus ETL car il implique le mappage d'éléments de données ou de modèles distincts lors de la conversion de données d'un format à un autre. Outils ETL avec capacités de cartographie des données peut réduire ou éliminer le besoin de codage manuel, ce qui entraîne moins d'erreurs et des données plus fiables.

La capture d'écran ci-dessous montre un exemple de transformation de jointure à partir de trois sources de données distinctes dans un flux ETL.

mappage de données pour un workflow ETL

Figure 5: Mappage des données pour le flux de travail ETL

ETL et nettoyage des données

Les entreprises reçoivent des données de plusieurs sources, qui peuvent contenir des erreurs, telles que des informations manquantes, des enregistrements en double ou des données incorrectes. Pour tirer parti de ces données pour prendre des décisions commerciales critiques, une entreprise doit mettre en place un processus de nettoyage des données complet. Le nettoyage des données permet d'identifier les erreurs dans un ensemble de données et de les corriger pour garantir que seules des données exactes sont transférées vers les systèmes cibles.

Pour fournir une solution unique pour toutes les tâches liées à la gestion des données, les meilleurs outils ETL du marché offrent capacités de nettoyage des données ainsi que des fonctionnalités de transformation des données.

La capture d'écran ci-dessous illustre un scénario dans lequel les données sont nettoyées avant d'être écrites dans une destination Excel.

nettoyage des données pour un workflow ETL

Figure 6: Nettoyage des données pour le flux de travail ETL

ETL et transformation de données

Les entreprises ont besoin d'une transformation des données pour plusieurs raisons, telles que la migration des données vers un nouveau magasin de données, la conversion des données non structurées dans un format structuré, l'exécution de calculs sur les données, etc. Un outil ETL unifié, comme Astera Centerprise, offre une large gamme de transformations intégrées pour simplifier l'intégration de formats de données complexes, tels que XML, JSON et COBOL. L'outil vise à simplifier ces scénarios complexes et à préparer des données prêtes à être analysées.

La capture d'écran ci-dessous illustre un scénario dans lequel les données de deux sources différentes sont fusionnées, vérifiées par rapport aux règles de qualité des données définies et chargées dans la table de destination.

 

Transformation des données via les outils ETL

Figure 7: Transformation des données pour le flux de travail ETL

Stratégie ETL prête pour l'avenir de 5-Step

Savoir ce que signifie ETL et son processus ne suffit pas. Le processus ETL va bien au-delà du simple transfert de données d'un système à un autre. Vous devez remplir certaines conditions ETL pour exécuter un projet ETL réussi, qui comprend généralement cinq étapes, indiquées ci-dessous :

  1. Définir la portée d'un projet

D’après une étude, 58 % des professionnels de l'informatique déclarent que leurs initiatives Big Data échouent en raison d'une portée de projet inexacte. Pour donner une orientation, il est crucial de définir des objectifs clairs et de comprendre les exigences d'un projet ETL.

  1. Évaluez et analysez vos données

Pour pouvoir transformer efficacement les données, il est essentiel d'étudier les données de votre entreprise.

Répondre aux questions suivantes peut aider à définir les exigences ETL :

  • Où sont stockées vos données source?
  • Les données sont-elles non structurées, semi-structurées ou structurées?
  • Vos données sources sont-elles conformes aux exigences de la destination ou nécessiteront-elles une conversion?
  1. Mapper des objets et des champs de données

Après avoir examiné une source de données dans le workflow, l'étape suivante consiste à mapper les tables, attributs ou champs source et cible. Lorsqu'une entreprise dispose d'un grand nombre de sources de données dans des formats variés, il est conseillé d'utiliser un outil automatisé de cartographie des données. Ces outils correspondent aux entités source et de destination à l'aide de règles de correspondance intelligentes.

  1. Convertir, nettoyer et charger

Cette étape implique la conversion des données dans un format compatible avec la destination, le nettoyage des données erronées et enfin le chargement des données transformées dans un magasin de données.

  1. Surveiller et ajuster les flux de travail ETL

La dernière étape consiste à vérifier les flux de travail ETL à intervalles réguliers pour s'assurer que l'évolution des besoins de l'entreprise est intégrée dans le pipeline de traitement des données.

Rationaliser Extract-Transform-Load avec une solution ETL automatisée

Pour vraiment comprendre ce que signifie ETL, il est important de mettre en pratique les étapes décrites ci-dessus et d'essayer de mettre en œuvre un pipeline de données. Astera Centerprise est un logiciel ETL d'entreprise de nouvelle génération qui permet aux entreprises d'accomplir des tâches d'intégration de données complexes tout en garantissant la qualité des données. Le logiciel répond à toutes les exigences ETL en proposant une architecture basée sur des clusters hautes performances et un moteur ETL de qualité industrielle qui rationalise les projets ETL complexes impliquant de gros volumes de données.

Avec la prise en charge du mode d'optimisation pushdown, le chargement de données incrémentiel et la connectivité à une gamme de sources de données, Astera Centerprise aide à intégrer des données de tout format, taille ou complexité avec un support informatique minimal.

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