Intégration des données d'entreprise: comment sélectionner le bon outil ETL pour les entreprises?

By |2022-03-31T12:27:47+00:004 octobre 2020|

Une stratégie de gestion des données et de BI efficace doit répondre à certaines questions clés, telles que:

  • Où se trouvent les informations requises?
  • Comment intégrer des données de systèmes disparates pour créer une vue unifiée?
  • Comment transformer le Big Data ETL en un format qui peut être facilement analysé pour extraire des informations exploitables?

Extraire, transformer, charger ou ETL est une technologie couramment utilisée pour trouver des réponses à ces questions et créer une version unique de la vérité. Bien que principalement un type de intégration de données, Le développement ETL facilite la migration des données, l'entreposage de données et le profilage des données.

Qu'est-ce que l'ETL?

Comme son nom l'indique, Intégration des données ETL est un processus en trois étapes dans lequel les données sont extraites d'une ou plusieurs sources de données, converties dans l'état requis et chargées dans une base de données ou un entrepôt de données cloud.

Outils ETL

Étape 1: Extraire

Les entreprises collectent de grandes quantités de données provenant de diverses sources internes et externes. Ces données sont conservées dans plusieurs bases de données et nécessitent donc un moteur ETL qui traite les données pour créer une vue intégrée et complète de tous les actifs informationnels. L'ETL pour le Big Data commence par identifier les données qui sont importantes pour soutenir la prise de décision organisationnelle. Une fois les sources de données identifiées, des connexions sont établies avec les bases de données ETL requises pour extraire des données pour la transformation.

Étape 2: Transformer

Effectuer ETL transformations pour uniformiser les définitions disparates des informations collectées à partir de différentes sources de données. Un ensemble de règles métier (telles que l'agrégation, les jointures, le tri, les fonctions d'union) transforme les données en un format cohérent pour le reporting et l'analyse des données et garantit la cohérence des données dans toute l'organisation. Les transformations sont une partie essentielle du processus ETL, et le bon outil est nécessaire pour effectuer cela en douceur afin d'obtenir des informations précieuses à partir des informations sources.

Étape 3: Charger

Le chargement de données transformées dans un entrepôt de données, une base de données, un magasin de données ou tout autre référentiel de données est la dernière étape de la gestion du travail ou du processus ETL. En fonction du volume de données, de la base de données cible et des besoins BI de l'entreprise, l'un des deux types de méthodes de chargement suivants peut être utilisé:

  • Pleine Charge – Le chargement complet fait référence au chargement initial des données effectué pour importer les données dans le référentiel de données pour la première fois. Étant donné que cela implique généralement le transfert de gros volumes de données, il est essentiel d'optimiser le processus à l'aide de diverses techniques, telles que le traitement parallèle, l'équilibrage de charge, l'optimisation du refoulement, le chargement de données en masse, l'exécution de flux de travail simultanés, etc.
  • Charge incrémentielle – Le chargement incrémentiel synchronise les données nouvelles ou mises à jour entre la base de données source et le référentiel de données cible. Grâce à la charge incrémentielle, les entreprises peuvent maintenir l'entrepôt de données à jour avec les données transactionnelles les plus récentes disponibles tout en économisant les ressources informatiques et le temps nécessaires pour effectuer une charge complète chaque fois que de nouvelles données sont ajoutées aux systèmes sources.

Pourquoi ETL est-il important pour l'intégration de données?

Depuis son introduction, le développement du moteur ETL est devenu un processus omniprésent dans le traitement et la gestion des données. De la préparation d'ensembles de données volumineux et disparates pour l'informatique décisionnelle et l'analyse de données en temps réel à la gestion de scénarios d'intégration de données complexes, l'utilisation de la technologie ETL s'étend au-delà des simples mouvements de données. Par conséquent, il est de la plus haute importance de disposer d'un moteur ETL capable d'exécuter efficacement le processus ETL sur ces scénarios d'intégration complexes ?

Voici quelques cas d'utilisation où les entreprises utilisent couramment des moteurs ETL :

ETL et migration de données

Migration de données est défini comme le processus par lequel les données sont transférées entre des bases de données, des formats de données ou des applications d'entreprise. Il existe diverses raisons pour lesquelles une organisation peut décider de migrer des données vers un nouvel environnement, telles que le remplacement d'applications existantes par des plates-formes ETL modernes, le passage à des serveurs haut de gamme ou la consolidation de données après une fusion ou une acquisition.

La technologie ETL reste une méthode éprouvée sur laquelle de nombreuses organisations s'appuient pour répondre aux besoins de migration de données, quelle que soit la raison sous-jacente. En utilisant des outils logiciels ETL sans code, les entreprises peuvent afficher des données provenant de différents référentiels de données et consolider les données provenant de sources externes et internes pour offrir aux utilisateurs professionnels une vue unifiée et complète de toutes les opérations commerciales.

ETL et Data Warehousing

L'entreposage de données est un processus complexe impliquant l'intégration, la réorganisation et la consolidation d'énormes volumes de données capturées dans des systèmes disparates pour fournir une source unifiée de BI et d'informations. De plus, les entrepôts de données doivent être mis à jour régulièrement pour alimenter les processus BI avec de nouvelles données et informations. L'exécution d'ETL est un processus critique qui charge des données d'entreprise disparates dans un format homogénéisé dans un référentiel de données. En outre, avec des charges incrémentielles, les outils ETL de Business Intelligence en temps réel permettent également un entreposage de données presque immédiat, fournissant ainsi aux utilisateurs professionnels et aux décideurs de nouvelles données pour le reporting et l'analyse. Les outils BI ETL sont nécessaires pour les visualisations afin de mieux comprendre les informations du processus ETL.

ETL et qualité des données

Des données erronées reçues des formulaires en ligne au manque d'intégration entre les sources de données et la nature ambiguë des données elles-mêmes, plusieurs facteurs ont un impact sur la qualité des flux de données entrants, diminuant ainsi la valeur que les entreprises peuvent extraire de leurs actifs de données. Par conséquent, l'application de règles de qualité des données pendant le processus d'intégration des données ETL augmentera la précision des données.

ETL est un processus critique de gestion des données qui aide les entreprises à s'assurer que seules des données propres et cohérentes parviennent à leur entrepôt de données et à leurs outils de BI. Voici quelques-unes des façons dont les entreprises peuvent utiliser l'architecture ETL pour améliorer la qualité des données:

  • Profilage et normalisation des données
  • Consolidation des données
  • Amélioration des données
  • Nettoyage et vérification des données

ETL et intégration d'applications

L'intégration des données stockées dans des applications disparates telles que Salesforce.com et MS Dynamics est essentielle pour une meilleure vue des ressources d'information de l'entreprise. Aide aux outils de développement ETL de bout en bout intégrer des données d'applications, massez les données lors de l'exécution du processus ETL pour garantir la qualité des données et chargez-les dans une destination cible telle qu'un entrepôt de données ou une base de données ETL.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'outils ETL?

Comment sélectionner les bons outils ETL d'entreprise?

Il existe différents outils ou solutions de développement ETL d'entreprise disponibles. Bien qu'il s'agisse d'un processus relativement simple à comprendre, les processus d'intégration de données ETL peuvent gagner en complexité à mesure que le volume, la variété et la véracité des données transformées augmentent. De manière générale, les facteurs suivants peuvent avoir un impact sur la portée et la complexité de l'exécution d'un processus ETL et doivent être pris en compte lors du choix de la bonne plate-forme ETL parmi différents outils ETL d'entreprise :

  • Le nombre et la variété des sources de données et des destinations concernées.
  • Le nombre de tables créées.
  • Le type de transformations requises. Cela peut aller de la simple recherche à des flux de données de transformation plus complexes, comme l'aplatissement de la hiérarchie d'un fichier XML, JSON ou COBOL ou la normalisation des données.

Pour relever ces défis avec succès, utilisez différents types de produits ETL et créez une vue complète et précise des données d'entreprise. Les entreprises ont besoin outils logiciels ETL sans code haute performance qui offrent une connectivité native à toutes les sources de données requises. Ces processus et outils ETL doivent gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées et des fonctionnalités intégrées de planification des tâches et d'automatisation des flux de travail pour économiser les ressources du développeur et le temps consacré à la gestion des données.

Voici un tour d'horizon des fonctionnalités que les entreprises devraient rechercher dans les outils ETL d'entreprise haute performance et sans code prêts à l'emploi:

  • Bibliothèque de connecteurs - Les meilleurs outils ETL bien conçus devraient offrir connectivité à une gamme de produits structurés et non structurés, modernes et héritées, et sources de données sur site et dans le cloud. Ceci est important car l'une des tâches ETL de base des différents logiciels ETL est de permettre le mouvement bidirectionnel des données entre la grande variété de sources de données internes et externes qu'une entreprise utilise.
  • Facilité d’utilisation – La gestion des mappages ETL codés sur mesure est un processus complexe qui nécessite une expertise approfondie en développement. Pour économiser les ressources des développeurs et transférer les données des mains des développeurs aux utilisateurs professionnels, vous avez besoin d'une solution ETL d'entreprise qui offre un environnement intuitif et sans code pour extraire, transformer et charger des données.
  • Transformations de données - L' transformation de données Les besoins d'une entreprise peuvent varier de simples tâches de transformation telles que les recherches et les jointures à des tâches plus complexes telles que la dénormalisation de données ou la conversion de données non structurées en tables structurées. Par conséquent, pour répondre à ces besoins de manipulation de données, vous devez sélectionner les processus ETL les plus performants et les outils qui offrent une gamme de transformations simples et plus avancées.
  • Qualité Des Données Et Profilage – Vous souhaitez uniquement que des données propres et précises soient chargées dans votre référentiel de données. Pour vous en assurer, recherchez une plate-forme ETL offrant des capacités de qualité et de profilage des données pour déterminer la cohérence, l'exactitude et l'exhaustivité des données d'entreprise.
  • Automatismes – Les grandes entreprises gèrent quotidiennement des centaines de travaux ETL. Plus vous pouvez automatiser ces tâches, plus il vous sera rapide et facile d'extraire des informations à partir des données. Par conséquent, recherchez une solution d'automatisation ETL avancée avec des capacités de planification des tâches et d'orchestration et d'automatisation des processus avec un puissant moteur ETL.

Bien qu'il s'agisse de quelques fonctionnalités essentielles indispensables aux outils ETL, la bonne sélection d'outils logiciels ETL dépendra du volume, de la variété, de la vitesse et de la véracité des données que votre entreprise gère.

Améliorez les performances ETL avec les outils ETL d'entreprise

Pour les administrateurs d'intégration de données ETL, les tâches de transformation et de chargement de données de longue durée qui s'exécutent pendant des heures ne sont pas inhabituelles. À mesure que les volumes de données et la disparité augmentent, les processus ETL et les flux de données peuvent devenir plus complexes, prenant plus de temps pour les ressources informatiques et les développeurs.

Voici quelques façons d'optimiser les performances de vos travaux ETL dans les logiciels:

Traitement parallèle

Les solutions de gestion de données avec un moteur ETL de traitement parallèle prennent en charge le traitement rapide de fichiers de données volumineux en les divisant en petits morceaux. Chaque bloc peut ensuite être traité séparément en parallèle, garantissant une utilisation optimale des ressources informatiques et accélérant le pipeline de données.

Optimisation Pushdown (ELT)

L'optimisation pushdown ou Extract, Load, Transform (ELT) est une variante d'ETL qui consiste à pousser la logique de transformation de la zone de staging vers la base de données ETL source ou cible. Ceci est fait pour éviter les mouvements de données inutiles et accélère les performances ETL.

Optimisation ELT / Pushdown

Charge de données incrémentielle

Le chargement de données incrémentiel, qui implique de ne charger que les données modifiées vers la destination, permet d'économiser du temps et des ressources informatiques en éliminant la nécessité d'effectuer des chargements de données complets chaque fois que les données doivent être actualisées dans le référentiel de données. Vous trouverez plus d'informations sur la capture de données modifiées (CDC) ou les chargements de données incrémentiels ici.

Rationalisez les processus ETL avec les outils ETL d'entreprise

Astera Centerprise est une solution ETL de niveau entreprise qui intègre des données sur plusieurs systèmes, tels que SQL Server, Excel, Salesforce, etc. Il permet aux utilisateurs de manipuler de grands ensembles de données à l'aide de transformations intégrées complètes. Il aide à déplacer les données vers un référentiel unifié pour les pipelines ETL avancés, le tout d'une manière entièrement sans code, par glisser-déposer.

L'application ETL dans le logiciel utilise une architecture basée sur un cluster hautes performances, un moteur de flux ETL de qualité industrielle et une automatisation avancée pour simplifier et rationaliser les processus ETL complexes. Avec la prise en charge de l'optimisation du refoulement, du chargement de données incrémentiel et de la connectivité aux sources de données anciennes et modernes, Astera Centerprise aide les entreprises à intégrer des données de tout format, taille ou complexité avec un support informatique minimal dans un environnement ETL sans code.

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