ETL pour les initiatives d'entrepôt de données: un examen plus approfondi

By |2022-04-20T10:18:56+00:00Décembre 3rd, 2020|

Les statistiques montrent qu'environ 44 zettaoctets (soit 44 trillions de gigaoctets) de données ont été créées à l'échelle mondiale au début de 2020. Nous vivons à l'ère du numérique où les données sont un actif comme l'or, et les entreprises qui n'utilisent pas efficacement leurs données se retrouvent uniquement dans une situation de désavantage concurrentiel.

Compte tenu de cela, il n'est pas surprenant que les entrepôts de données soient une partie inestimable de plus de 70% des entreprises. Les entreprises traitant désormais des téraoctets et des pétaoctets de données, les techniques de reporting traditionnelles avec les systèmes OLTP ne sont plus suffisantes, et c'est là que le besoin d'entrepôts de données se fait sentir.

Si votre organisation envisage de créer un entrepôt de données, vous devez comprendre quel ETL (Extraire, transformer et charger) est et comment fonctionne la couche ETL dans un entrepôt de données. Continuez à lire pour en savoir plus sur l'un des éléments constitutifs de tout entrepôt de données ETL.

Comprendre l'ETL et l'entreposage de données

ETL pour l'entrepôt de données

La solution architecture d'entrepôt de données se compose de plusieurs niveaux, ou poules pondeuses, que les données transitent. Vos données résident dans divers systèmes sources, tels que des applications Web et cloud, des bases de données, des systèmes hérités, etc. À partir de ces systèmes sources, vous collectez et transformez vos données dans une base de données intermédiaire et les déplacez dans votre entrepôt de données pour des rapports et des analyses. Il s'agit de la vue de haut niveau de la manière dont les données circulent dans une architecture d'entrepôt de données.

Il y a divers types d'architectures d'entrepôt de données, mais le plus courant est le architecture à trois niveaux qui se compose des couches suivantes:

  • Niveau inférieur: C'est là que se trouve la base de données de l'entrepôt de données. Dans cette couche, les données sont collectées, nettoyées, transformées et chargées à partir des systèmes source.
  • Niveau intermédiaire: C'est là que se trouvent les serveurs OLAP de l'entrepôt de données qui fournissent une vue abstraite de la base de données. Ici, les données sont transformées en une structure adaptée à l'analyse.
  • Haut niveau: Il s'agit de la couche frontale accessible aux utilisateurs finaux et comprend les outils et les API qui peuvent être utilisés pour le reporting, la visualisation ou l'analyse des données.

En tant que tel, il est important de savoir que la qualité d'un entrepôt de données dépend de la fluidité et de la fiabilité des flux de données entre ces niveaux. C'est là que l'ETL joue un rôle essentiel. Chaque fois que vous souhaitez déplacer des données d'un niveau à un autre, vous devez déployer un pipeline ETL. C'est la raison pour laquelle un Développement ETL processus est essentiel pour le succès de toute initiative d'entreposage de données.

Qu'est-ce que ETL dans Data Warehouse?

La section ci-dessus a expliqué comment le niveau inférieur d'un entrepôt de données collecte des données provenant de différentes sources. Mais comment toutes les données atteignent-elles cette couche? Grâce à ETL.

ETL est le terme collectif désignant un ensemble de processus utilisés pour créer une source de données unifiée pour une entreprise. Pour expliquer le processus ETL dans un entrepôt de données, voici une ventilation de comment fonctionne le processus ETL:

  • Extrait: La première étape récupère et combine les données de tous les systèmes sources pour un traitement ultérieur.
  • Transformer: La deuxième étape nettoie, formate et structure les données afin que les données normalisées soient chargées dans l'entrepôt de données. La transformation des données est essentielle car des systèmes sources disparates peuvent avoir des données dans différents formats et structures. Par exemple, dans un système, le nom complet d'un client peut être stocké ensemble dans la même colonne, tandis que dans un autre système, le nom du client peut être stocké dans des colonnes séparées pour Premier milieu, et dernier Lors de la phase de transformation, les données sont converties dans un format cohérent pour leur chargement dans l'entrepôt de données.
  • Charge: La dernière étape est celle où les données sont déplacées des systèmes source (ou de la zone de transit) vers l'entrepôt de données.

Outil ETL d'intégration de données

Comment charger des données dans un entrepôt de données?

Il existe différentes techniques que vous pouvez utiliser pour le chargement, mais les plus utilisées sont:

  • Pleine charge: Une charge complète, également appelée charge destructive, implique la suppression ou la suppression de tous les enregistrements de l'entrepôt de données, puis tout rechargement à partir de zéro. Cette approche permet une mise en œuvre simple et rapide et garantit l'intégrité des données dans tous les cas (puisque les données sont répliquées directement à partir des systèmes sources à chaque fois). Cependant, il existe également de nombreux inconvénients, le plus évident étant les longs temps de chargement impliqués. Imaginez avoir des millions de lignes de données et les charger toutes à chaque fois que votre entrepôt de données doit être actualisé.
  • Charge incrémentale: Dans l'approche de chargement incrémentiel, vous n'écrivez que les nouvelles données ou données qui ont changé depuis le dernier chargement. Cette approche accélère le processus de chargement par rapport à la charge complète car la taille des données à écrire est beaucoup plus petite. Vous pouvez également utiliser cette approche pour préserver l'historique des données. Cependant, l'inconvénient est que la charge incrémentielle nécessite la mise en place d'un mécanisme complexe à mettre en œuvre correctement.

Quelle est la différence entre ETL et l'entreposage de données?

La différence entre un entrepôt de données et ETL est fondamentale. Le processus ETL pousse les données dans un entrepôt de données, tandis que l'entrepôt de données sert de lieu de collecte ou de stockage pour toutes les données de l'organisation.

Le rôle d'ETL dans l'entreposage de données: pourquoi l'ETL est-il important dans l'entrepôt de données?

Maintenant que vous savez qu'ETL est l'un des composants clés du processus d'entreposage de données, mettons en lumière son importance dans construire l'architecture DW.

Assure des sorties de haute qualité

La première étape de toute initiative d'entrepôt de données consiste à déterminer et à planifier comment vous allez traiter les entrées (c'est-à-dire les données des systèmes sources) et générer les résultats souhaités (intelligence d'affaires et analytique). Les entreprises ont besoin d'un couche ETL fiable et efficace pour extraire et combiner des données de plusieurs sources de données dans leur entrepôt de données. Si le processus ETL n'est pas développé correctement, cela peut affecter directement la qualité des informations de votre entrepôt de données.

Prépare les données pour plusieurs niveaux de l'architecture

Le rôle d'ETL n'est pas seulement limité à une partie de l'architecture de votre entrepôt de données, mais est plutôt un composant tous les transferts de données. Par exemple, lorsque vous déplacez des données des systèmes source vers un serveur intermédiaire, vous créez un flux ETL; lorsque vous déplacez des données de votre serveur intermédiaire vers l'entrepôt de données, vous créez un autre flux ETL. Par conséquent, il s'agit d'une partie cruciale de plusieurs étapes de votre projet d'entreposage de données.

Permet la planification des travaux et l'automatisation des processus

Le codage et la préparation des flux de données et des flux de travail peuvent être une tâche complexe et chronophage, car il s'agit de créer et d'assembler divers composants de votre entrepôt de données. Le processus implique non seulement la création de scripts ETL et de requêtes SQL, mais également la prise en compte de la planification des travaux (pour le chargement automatisé des données), assurance de la qualité des donnéeset le suivi du processus. C'est pourquoi il est recommandé d'utiliser un outil ETL pour automatiser et simplifier la conception et la mise en œuvre des processus ETL pour votre entrepôt de données.

Considérations ETL pour une initiative d'entrepôt de données

Conception de processus ETL pour l'entreposage de données présente divers défis aux équipes informatiques. Il est important de comprendre et de traiter les éléments suivants lors du développement des processus ETL pour votre initiative d'entrepôt de données.

Comprendre les sources de données

C'est une bonne pratique de concevoir un entrepôt de données qui est flexible aux changements structurels. Cela signifie que la conception finale de votre entrepôt de données devrait être en mesure de gérer tous les types de données entrantes, même lorsque de nouvelles sources et flux de données sont ajoutés à votre écosystème d'entreprise. Pour ce faire, votre ETL ou outil d'entreposage de données doit avoir la capacité d'apporter rapidement des modifications aux processus ETL après leur déploiement.

Vous pouvez avoir des données provenant de plusieurs systèmes de base de données, tels que MS SQL et Oracle SQL, différentes applications SaaS telles que QuickBooks et HubSpot, et des fichiers plats tels que les CSV et les fichiers texte. Vous devez identifier toutes ces sources, les profiler en fonction de leur type, comprendre comment vous allez extraire les données de ces sources et répertorier les formats et la structure des données utilisées. Vous devez comprendre où résident vos données et comment elles varient afin d'exécuter le processus ETL de base de données avec précision.

Déterminer comment transformer les données

Une fois que vous connaissez vos sources de données et vos types de données, décidez de la manière dont vos données seront transformées et stockées dans votre entrepôt de données. En continuant avec l'exemple précédent, à ce stade, vous spécifiez si vous souhaitez stocker le nom complet du client dans une seule colonne ou sous forme de colonnes séparées (pour le prénom, le deuxième prénom et le nom de famille). De même, vous devez déterminer quoi faire avec les valeurs de données manquantes et incorrectes et comment corriger les incohérences et améliorer la qualité globale des données extraites des sources de données.

Vous devrez appliquer plusieurs transformations à différentes étapes du pipeline ETL. Pour cela, assurez-vous que vos outils ETL ont des transformations intégrées ou des mécanismes de prise en charge pour valider, nettoyer et convertir correctement les données source dans le formulaire final avant de les charger dans votre entrepôt de données.

Meilleures pratiques pour gérer un entrepôt de données à volume élevé

Décidez de la façon de concevoir et de développer le pipeline ETL

Après les considérations de conception, vous devez décider comment vous allez développez vos pipelines ETL. Vous pouvez le faire de deux manières:

  1. Écriture de code pour le pipeline ETL: Cette approche implique une équipe dédiée d'architectes de données et d'ingénieurs travaillant sur le développement de pipelines ETL. Cela implique l'écriture de longues lignes de code et de scripts pour récupérer, transformer, nettoyer et charger vos données dans l'entrepôt de données. L'avantage est que vous avez un meilleur contrôle sur le fonctionnement de chaque élément du processus ETL. Cependant, cette approche implique de longs temps de développement, des implémentations erronées, des exigences de maintenance élevées et des problèmes de performances.
  2. À l'aide d'un outil ETL tiers: Outils ETL sont des solutions spécialisées dotées de fonctionnalités et de fonctionnalités intégrées pour construire vos pipelines ETL dans un environnement de développement intuitif et sans code. Avec un outil ETL, vous obtenez un moteur ETL hautes performances, une gamme de fonctionnalités prêtes à l'emploi pour les transformations et l'automatisation des processus, des connecteurs natifs vers un large éventail de sources, ce qui permet des temps de développement plus rapides, une plus grande flexibilité et des économies de coûts.

Création d'un pipeline ETL intégré pour votre entrepôt de donnéesprocessus d'entrepôt de données

La méthode exacte pour construire un pipeline ETL pour différentes étapes de votre entrepôt de données varie en fonction des besoins de votre entreprise. Cependant, voici quelques étapes et directives générales que vous pouvez suivre pour votre initiative:

  1. Préparez un ensemble de données pour les valeurs acceptables: Analysez vos sources de données et préparez une liste des valeurs autorisées pour vos champs de données. Par exemple, pour l'état matrimonial, les valeurs peuvent être célibataire, marié, séparé, etc.
  2. Extraire les données: Récupérez et combinez les données de toutes vos sources de données dans un format unique pour un traitement ultérieur. Le processus d'extraction de données dans ETL variera d'une source à l'autre. Par exemple, vous pouvez utiliser des API pour récupérer des données à partir d'applications SaaS, alors que vous pouvez exporter des enregistrements au format CSV ou interroger directement des données à partir de bases de données relationnelles.
  3. Nettoyer et dédupliquer les données: Après avoir extrait les données, dédupliquez-les pour éviter d'écrire plusieurs fois les mêmes enregistrements de données et éviter la redondance. Ensuite, utilisez l'ensemble de données que vous avez préparé à la première étape ci-dessus pour valider et nettoyer les données. Par exemple, si vous avez un champ de données avec l'état matrimonial "aucun', vous pouvez définir le flux pour rejeter ou supprimer ces enregistrements pour garantir l'exactitude des données.
  4. Appliquer les transformations: En fonction de la conception de votre entrepôt de données, appliquez des transformations pour agréger ou modifier les valeurs de vos données pour qu'elles correspondent à la sortie requise. Par exemple, pour stocker le nom complet dans une seule colonne, assurez-vous que les enregistrements sont transformés afin que les champs de nom soient toujours concaténés.
  5. Hébergement des données dans la zone de préparation: Bien qu'il s'agisse d'une étape facultative, il est généralement recommandé de charger vos données transformées dans une zone de préparation avant de les déplacer dans l'entrepôt de données. Cette couche permet de diagnostiquer facilement tout problème avec les données et d'annuler les modifications, si nécessaire.
  6. Chargez les données dans l'entrepôt de données: À l'aide de la technique de chargement la plus appropriée (chargement complet ou chargement incrémentiel), déplacez les données transformées dans l'entrepôt de données. Vous pouvez le faire toutes les heures, tous les jours, toutes les semaines ou à toute fréquence nécessaire pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Amélioration des performances des processus ETL dans l'entrepôt de données

Le hoquet et les problèmes n'importe où dans le pipeline ETL peuvent être une source de préoccupation pour les entreprises. Plusieurs choses peuvent mal tourner dans ce domaine, mais l'un des plus décourageants concerne les problèmes de performances. Par conséquent, l'optimisation des processus ETL dans les entrepôts de données est cruciale.

Que pouvez-vous faire face à des problèmes de performances dans vos processus ETL? Voici quelques conseils d'optimisation efficaces:

  • Utilisez des charges incrémentielles: Si vous traitez d'énormes volumes de données, il est recommandé d'utiliser des charges incrémentielles car le chargement de gigaoctets et de téraoctets de données à chaque fois avec une charge complète peut fatiguer vos systèmes et leurs performances globales. Même si le chargement par incrément nécessite plus de travail de préparation pour le développement et l'automatisation du processus, il peut vous aider à améliorer considérablement les performances.
  • Supprimez les points de données non pertinents: Vous n'avez pas toujours besoin de stocker peut dans votre entrepôt de données. L'identification et la suppression des champs de données superflus de votre pipeline ETL peuvent aider à résoudre les problèmes de performances. Par exemple, supposons que vous ayez des fichiers et des images stockés dans des bases de données transactionnelles qui ont peu ou pas de valeur analytique. Dans ce cas, vous pouvez les découper lors de la phase d'extraction de votre pipeline.
  • Identifiez et corrigez les goulots d'étranglement: Surveillez les journaux de vos processus ETL et observez le temps nécessaire à chaque étape et le nombre d'enregistrements traités ainsi que l'utilisation du matériel. Vous pouvez trouver différents types de goulots d'étranglement dans un pipeline ETL, et chacun doit être traité différemment. Voici deux exemples:
    • Votre CPU peut être à 100% de sa capacité lors de l'exécution du travail ETL alors que votre mémoire et votre utilisation du disque sont minimes, ce qui indique que vous pouvez faire évoluer les performances en mettant à niveau ou en limitant votre CPU.
    • Vous pouvez noter que l'extraction ou l'écriture d'enregistrements à partir d'une table spécifique dans la base de données prend toujours plus de temps que d'autres. Cela indiquerait un problème avec la table elle-même, comme le manque d'index ou de partitions. Vous pouvez améliorer les performances en optimisant ces tables dans votre base de données source ou cible.

Astera Centerprise: Outil ETL de bout en bout pour l'entrepôt de données

La conception et la préparation des pipelines ETL pour un entrepôt de données d'entreprise nécessitent une planification approfondie et les bons outils pour garantir une analyse précise des données.

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