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Qu'est-ce que l'ETL (Extraire, Transformer, Charger) ?

25 avril 2024

Qu’est-ce qu’ETL ?

Extraire, transformer et charger (ETL) est un processus permettant d'intégrer des données dans un entrepôt de données. Il fournit un source unique de vérité (SSOT) nécessaires à la business intelligence (BI) et à divers autres besoins, tels que le stockage, l'analyse de données et l'apprentissage automatique (ML).

Avec des données fiables, vous pouvez prendre des décisions stratégiques avec plus de confiance, qu'il s'agisse d'optimiser les chaînes d'approvisionnement, d'adapter les efforts marketing ou d'améliorer l'expérience client.

Le processus ETL

L'évolution de l'ETL

L'ETL traditionnel a été principalement conçu pour le traitement par lots et impliquaient des processus manuels : extraction de données, la transformation et le chargement étant des tâches chronophages et gourmandes en ressources. Cependant, l'explosion des données en temps réel générées par les appareils IoT, les plateformes de médias sociaux et d'autres sources a nécessité une transition vers une gestion continue. flux de données.

L'essor des technologies Big Data et l'émergence des bases de données Hadoop, Spark et NoSQL ont également a eu un profond impact sur Pratiques ETL, qui ont évolué pour gérer de gros volumes de données distribuées entre les clusters. L'avènement du moderne Outils ETL— désormais alimenté par l'automatisation et l'IA — signifie une plus grande efficacité et une plus grande évolutivité pour intégration de données processus. Les fonctionnalités sophistiquées d'orchestration, de planification, de surveillance et de gestion des flux de travail sont devenues indispensables pour les organisations car elles réduisent considérablement le besoin d'intervention manuelle.

En plus des avancées technologiques, les processus ETL ont aussi évolué pour répondre à l’importance croissante de la qualité des données et gouvernance des données. Les organisations accordent désormais la priorité à l’exactitude et à la conformité des données tout au long du processus. Pipeline ETL.

Pourquoi l'ETL est-il important ?

Les organisations stockent et utilisent de grandes quantités de données structurées et non structurées pour mener à bien leurs opérations quotidiennes. Ces données proviennent de plusieurs sources et sous différents formats. Par exemple, les données clients et marketing provenant de différents canaux et CRM, les données sur les partenaires et la chaîne d'approvisionnement provenant des systèmes des fournisseurs, les rapports financiers et les données RH provenant des systèmes internes, etc. Le problème est encore exacerbé par le fait que ces ensembles de données sont souvent isolés, ce qui fait de l’analyse précise des données et de la prise de décision efficace une réalité lointaine.

ETL vous permet d'extraire des données de toutes ces sources, de les transformer pour que chaque ensemble de données soit conforme aux exigences du système de destination et de les charger dans un référentiel où ils sont facilement accessibles pour analyse. L'importance de l'ETL ne réside pas seulement dans le volume de données qu'il traite, mais également dans la précision et l'efficacité avec lesquelles il gère ces données.

Avantages ETL

Vue unifiée : L’intégration de données provenant de sources disparates échoue silos de données et vous offre une vue unifiée de vos opérations et de vos clients. Cette vision globale est essentielle à une prise de décision éclairée.

Analyse améliorée : L'étape de transformation convertit les matières premières, données non structurées dans des formats structurés et analysables. La préparation des données obtenue permet aux professionnels des données et aux utilisateurs professionnels d'effectuer des analyses avancées, de générer des informations exploitables et de piloter des initiatives stratégiques qui alimentent la croissance et l'innovation de l'entreprise.

Analyse historique: Vous pouvez stocker des données historiques, ce qui est inestimable pour l'analyse des tendances, l'identification de modèles et la prise de décisions stratégiques à long terme. Cela vous permet d’apprendre des expériences passées et de vous adapter de manière proactive. Tig

Efficacité opérationnelle: L'automatisation ETL réduit les efforts manuels et réduit les coûts opérationnels. Cette efficacité retrouvée garantit que des ressources humaines précieuses sont affectées à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Qualité des données: ETL facilite gestion de la qualité des données, crucial pour maintenir un niveau élevé de intégrité des données, ce qui, à son tour, constitue la base d'une analyse réussie et d'autres initiatives basées sur les données.

Processus ETL : comment fonctionne ETL ?

Extraire, transformer et charger (ETL) fonctionne en extrayant des données de diverses sources, en les transformant pour répondre aux exigences du système de destination et en les chargeant dans un entrepôt de données. ETL est un processus en trois étapes:

Extraction De Données

Le processus commence par extraire des données brutes à partir de sources de données pertinentes, notamment des bases de données, des fichiers, etc. Les données extraites sont stockées dans une zone d'atterrissage, également appelée zone de transit. Une zone de transit est un stockage intermédiaire où les données ne sont stockées que temporairement. Il existe trois manières courantes d'extraire des données dans ETL :

Extraction incrémentielle

Seules les données nouvelles ou modifiées depuis la dernière extraction sont extraites dans cette méthode. Cette approche est courante lorsqu'il s'agit de grands ensemble de donnéess comme ca réduires la quantité de données transférées. Par exemple, vous pouvez extraire uniquement les nouveaux enregistrements clients ajoutés depuis le dernier le temps que tu extraitdonnées ed.

Extraction complète

Cela extrait toutes les données du système source en une fois. Par exemple, une extraction complète signifierait extraire tous les enregistrements clients si vous êtes extraire des données de votre client base de données.

Notification de mise à jour

Il se concentre sur la surveillance des changements dans les données et sur la notification des parties ou des systèmes concernés de ces changements avant l'extraction des données. Vous pouvez utilisez cette méthode lorsque vousou besoin de tenir les parties prenantes informées des mises à jour ou des événements liés à un ensemble de données.

Transformation des données

Transformation de données est la deuxième étape du processus ETL. Les données stockées dans la zone de préparation sont transformées pour répondre aux exigences de l'entreprise puisque les données extraites manquent de standardisation. Le degré de transformation des données dépend de facteurs tels que les sources de données, les types de données, etc.

Toute amélioration à qualité des données sont également finalisés ici. Les équipes de données s'appuient généralement sur les transformations de données suivantes pour maintenir l'intégrité des données pendant ETL :

Nettoyage des données

Cela comprend l'identification et la correction des erreurs ou des incohérences dans ensemble de donnéess pour garantir l’exactitude et la fiabilité des données. Par exemple, dans une base de données clients, nettoyage des données Cela pourrait impliquer la suppression des enregistrements contenant des adresses e-mail manquantes, la correction d'erreurs typographiques dans les noms des clients, etc.

Déduplication des données

Déduplication identifie et supprime les enregistrements en double ou redondants dans un ensemble de données. Le processus implique de comparer les enregistrements de données en fonction de critères spécifiques, tels que des identifiants uniques ou des attributs clés, et de supprimer les entrées en double tout en retenue un enregistrement représentatif. Cela aide à réduire les besoins de stockage des données et à améliorer la précision des données.

Jointures et jointures d'arborescence

Les jointures sont des opérations dans la gestion de bases de données et informatique qui combinent les données de deux ou plusieurs tables basées sur des colonnes liées. Il vous permet de récupérer et d'analyser des données provenant de plusieurs sources de manière unifiée.

Les jointures d'arborescence sont utilisées dans les structures de données hiérarchiques, telles que les organigrammes, pour connecter les nœuds parents et enfants. Par exemple, dans une base de données hiérarchique des employés, une jointure d'arborescence relierait les employés à leurs superviseurs respectifs, créant ainsi une hiérarchie qui reflète la structure organisationnelle.

Normalisation et dénormalisation

La normalisation implique l'organisation d'un schéma de base de données pour minimiser la redondance des données et améliorer l'intégrité des données. Vous pouvez y parvenir en décomposant les tables en tables plus petites et liées et en définissant les relations entre elles.

D'un autre côté, la dénormalisation implique l'introduction intentionnelle de redondance dans un schéma de base de données pour optimiser les performances des requêtes. Cela peut impliquer la fusion de tables, la duplication de données ou l'utilisation d'autres techniques permettant d'accélérer la récupération des données au détriment d'une certaine redondance des données.

aller

aller transformation est couramment utilisé dans ETL à consolider les informations de diverses sources. Il s'agit d'une opération de transformation de données qui combine les données de deux ou plusieurs données ensembles ou sources en un seul ensemble de données en alignant les enregistrements en fonction d'attributs ou de clés communs.

Chargement des données

Le chargement des données dans le système cible est la dernière étape du processus ETL. Les données transformées sont déplacées de la zone de transit vers un système de stockage permanent, tel qu'un entrepôt de données.

Les données chargées sont bien structurées et peuvent être utilisées par les professionnels des données et les utilisateurs professionnels pour leurs besoins de BI et d'analyse. En fonction des besoins de votre organisation, vous pouvez charger des données de différentes manières. Ceux-ci inclus:

Pleine Charge
Comme son nom l'indique, l'intégralité des données des systèmes sources est chargée dans l'entrepôt de données sans prendre en compte les modifications ou mises à jour incrémentielles. Les chargements complets sont souvent utilisés lors du remplissage initial d'un entrepôt de données ou du démarrage d'un nouveau processus d'intégration de données. Dans de tels cas, vous devez importer toutes les données historiques de la source vers le système cible pour établir une référence.

Il est important de noter que même si une charge complète convient à la configuration initiale des données, elle n'est pas pratique pour des mises à jour continues, en temps réel ou fréquentes des données. Dans de tels cas, un chargement incrémentiel ou d’autres stratégies doivent être utilisés pour optimiser l’utilisation des ressources.

Chargement par lots

Chargement par lots en ETL fait référence à la pratique de traitement et de chargement de données dans des ensembles discrets et prédéfinis ou lots. Chaque lot est traité et chargé séquentiellement. Les lots sont généralement programmés pour s'exécuter à des intervalles spécifiques, par exemple la nuit, la semaine ou le mois.

Chargement en vrac

Un chargement groupé fait référence à une méthode de chargement de données qui involves transférer un grand volume de données en une seule opération par lots. Il n'est pas spécifique de savoir si toutes les données sont chargées ou seulement un sous-ensemble. Au lieu de cela, le chargement en vrac peut être utilisé dans divers scénarios, y compris un chargement complet et incrémentiel. Considérez-le comme une méthode de chargement pour optimiser la rapidité et l'efficacité du transfert de données.

Charge incrémentielle

Le chargement incrémentiel charge uniquement les données nouvelles ou modifiées depuis la dernière exécution ETL. Il s'agit d'avoir un lien direct avec le cœur des opérations de votre utilisé dans les situations où il est nécessaire de minimiser le transfert de données et la surcharge de traitement lors du traitement fréquemment en changeant ensemble de donnéess.

le streaming

Dans ce cas, les données sont chargées en temps quasi réel ou en temps réel dès qu'elles deviennent disponibles.. souvent utilisé pour diffuser des sources de données ainsi que est idéal pour les applications nécessitant des données actualisées à des fins d'analyse ou de prise de décision. La diffusion de données sur l'activité des utilisateurs dans un tableau de bord d'analyse en temps réel est un exemple courant.

ETL vs ELT

Extraire, transformer et charger (ETL) et extraire, charger et transformer (ELT) sont deux des approches les plus couramment utilisées pour déplacer et préparer les données pour l’analyse et le reporting. Alors, en quoi diffèrent-ils ? La différence fondamentale réside dans la séquence du processus. Dans ELT, la transformation des données se produit uniquement après le chargement des données brutes directement dans le stockage cible au lieu d'une zone de transit. Cependant, en ETL, vous devez transformer vos données avant de pouvoir les charger.

Le tableau ci-dessous résume ETL vs ELT:

	ETL (extraire, transformer, charger)	ELT (extraire, charger, transformer)
Séquence	Extrait d'abord les données de la source, puis les transforme avant de finalement les charger dans le système cible.	Extrait les données de la source et les charge directement dans le système cible avant de les transformer.
Transformation des données	La transformation des données s'effectue en dehors du système de destination.	La transformation des données se produit au sein du système de destination.
Performance	Probablement avoir des problèmes de performances lors du traitement de grands ensembles de données.	Peut bénéficier de la parallélisation pendant le chargement grâce aux frameworks de traitement distribué modernes.
Stockage	Nécessite un emplacement de stockage intermédiaire pour le transfert et la transformation des données, appelé zone de stockage intermédiaire.	Peut utiliser le stockage direct dans le magasin de données de destination.
Complexité	Implique généralement une logique de transformation complexe dans des outils ETL et un serveur dédié.	Simplifie le mouvement des données et se concentre sur la transformation des données à l'intérieur de la destination.
Évolutivité	Nécessite des ressources supplémentaires pour traiter de gros volumes de données.	Peut évoluer horizontalement et exploiter les ressources basées sur le cloud.
Exemples	Scénarios traditionnels comme l'entreposage de données.	Plateformes d'analyse de données modernes et basées sur le cloud lacs de données.

Qu’est-ce qu’un pipeline ETL ?

Le pipeline ETL est le moyen par lequel une organisation effectue les processus d'extraction, de transformation et de chargement de données. Il s'agit d'une combinaison de processus interconnectés qui exécutent le flux de travail ETL, facilitant mouvement de données des systèmes sources vers le système cible.

Ces pipelines garantissent que les données sont conformes aux règles métier et aux normes de qualité prédéfinies. Vous pouvez automatiser vos pipelines et accélérer le processus en utilisant outils d'intégration de données pour faire avancer vos initiatives basées sur les données.

Pipeline de données et pipeline ETL

Au niveau le plus élémentaire, un pipeline de données est un ensemble de flux de travail automatisés qui permettent le déplacement des données d'un système à un autre. Par rapport aux pipelines ETL, les pipelines de données peuvent impliquer ou non des transformations de données. Dans ce contexte, un pipeline ETL est un type de pipeline de données qui déplace les données en les extrayant d'un ou plusieurs systèmes sources, en les transformant et en les chargeant dans un système cible.

En savoir plus sur les différences entre pipeline de données vs pipeline ETL.

Qu'est-ce que l'ETL inversé ?

ETL inversé est un concept relativement nouveau dans le domaine de l'ingénierie et de l'analyse des données. Il implique le déplacement des données d'un entrepôt de données, d'un lac de données ou d'autres systèmes de stockage analytique vers des systèmes opérationnels, des applications ou des bases de données utilisés pour les opérations commerciales quotidiennes. Les données circulent donc dans la direction opposée.

Alors que les processus ETL traditionnels se concentrent sur l'extraction de données des systèmes sources, leur transformation et leur chargement dans un entrepôt de données ou d'autres destinations à des fins d'analyse, l'ETL inversé est orienté vers des cas d'utilisation opérationnels, où l'objectif est de piloter des actions, de personnaliser les expériences client ou automatiser les processus métier.

Ce changement dans le mouvement des données est conçu pour permettre aux utilisateurs non techniques, tels que les équipes marketing ou le support client, d'accéder à des données enrichies et à jour pour alimenter la prise de décision et les actions en temps réel.

Vous recherchez le meilleur outil ETL ? Voici ce que vous devez savoir

Avec autant d’outils de pipeline ETL parmi lesquels choisir, sélectionner la bonne solution peut s’avérer une tâche ardue. Voici une liste des meilleurs outils de pipeline ETL basée sur des critères clés pour vous aider à prendre une décision éclairée.

Les défis ETL dont il faut être conscient

Qualité et cohérence des données : ETL dépend fortement de la qualité des données d'entrée. Des données incohérentes, incomplètes ou inexactes peuvent entraîner des défis lors de la transformation et donner lieu à des informations erronées. Assurer la qualité et la cohérence des données entre diverses sources peut constituer un défi persistant.

Problèmes d'évolutivité : À mesure que les volumes de données augmentent, vous pouvez être confronté à des problèmes d'évolutivité. Veiller à ce que l'infrastructure puisse gérer des quantités croissantes de données tout en maintenant les niveaux de performances est une préoccupation commune, en particulier pour les entreprises à croissance rapide.

Complexité des transformations : Les exigences métier complexes nécessitent souvent des transformations de données complexes. La conception et la mise en œuvre de ces transformations peuvent s'avérer difficiles, en particulier lorsqu'il s'agit de formats de données, de structures et de règles métier divers ou lorsque l'on utilise des données SQL vers ETL.

Sécurité et conformité des données : La gestion d'informations sensibles lors du déplacement de données soulève des inquiétudes quant à la sécurité et à la conformité des données. Garantir que les données sont traitées et transférées en toute sécurité constitue un défi permanent.

Intégration de données en temps réel : La demande d'analyses en temps réel a augmenté, mais parvenir à l'intégration des données en temps réel via ETL peut s'avérer difficile. Garantir que les données sont à jour et disponibles pour analyse en temps réel nécessite des Solutions ETL et peut être gourmand en ressources.

Comment les outils ETL vous aident-ils ?

Aide des outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) les entreprises organisent et donnent du sens à leurs données. Ils rationalisent la collecte de données provenant de diverses sources, en les transformant en un format plus digeste et exploitable.

Voici comment vous pouvez bénéficier des outils ETL :

Automatisation ETL

Les outils ETL rationalisent les flux de travail ETL en extrayant automatiquement les données de diverses sources, en les transformant au format souhaité et en les chargeant dans un fichier central. référentiel de données. Ce processus fonctionne de manière autonome et réduit le besoin de processus manuels, tels que le codage pour ETL (SQL pour l'extraction et la transformation de données). Vous pouvez gérer efficacement de vastes volumes de données sans dépenser trop de temps et de ressources humaines, ce qui entraîne une efficacité opérationnelle accrue et des économies de coûts pour votre organisation.

Source unique de vérité (SSOT)

Dans le paysage commercial contemporain, les données résident souvent dans plusieurs systèmes et formats, ce qui entraîne des incohérences et des divergences. Les outils ETL comblent ces divisions en harmonisant les données dans un format et un emplacement unifiés. Ce SSOT sert de base fiable pour la prise de décision, garantissant que toutes les parties prenantes accèdent à des informations cohérentes et précises.

Accès aux données en temps réel

À l’ère de la gratification instantanée et de la prise de décision rapide, les entreprises ont besoin d’accéder à des informations de dernière minute pour rester compétitives. Les outils ETL modernes offrent la capacité d'intégrer des flux de données en temps réel, vous permettant de réagir rapidement à l'évolution des circonstances et des tendances. Cet accès aux données en temps réel confère à votre entreprise un avantage concurrentiel, car vous pouvez prendre des décisions agiles basées sur les informations disponibles les plus récentes.

Meilleure conformité

Les entreprises opèrent aujourd’hui dans un environnement fortement réglementé, nécessitant le respect de réglementations telles que HIPAA ainsi que RGPD. Les outils ETL modernes offrent des fonctionnalités telles que le suivi du traçage des données et les pistes d'audit, qui sont essentielles pour démontrer le respect de la confidentialité des données, de la sécurité et d'autres obligations de conformité. Cette fonctionnalité atténue les risques juridiques et de réputation, préservant ainsi la position de votre organisation sur le marché.

Meilleure productivité

Ces outils permettent aux ressources humaines de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée en automatisant les processus d'intégration et de transformation des données à forte intensité de main-d'œuvre. Les employés peuvent concentrer leurs efforts sur l'analyse des données, l'interprétation et la formulation de stratégies plutôt que de consacrer des heures excessives à des tâches manuelles. lutte des données ou en utilisant SQL vers des données ETL. Ce changement d’orientation amplifie la productivité, favorise l’innovation et stimule la croissance des entreprises.

Meilleures pratiques ETL à connaître

Optimiser à l’échelle de l’entreprise gestion des données processus en intégrant les meilleures pratiques ETL suivantes dans votre stratégie d'entrepôt de données:

Comprendre vos sources de données

Commencez par identifier toutes les sources de données dont vous avez besoin pour extraire des données. Ces sources peuvent inclure des bases de données, des fichiers, des API, des services Web, etc. Vous devez également comprendre la structure, l'emplacement, les méthodes d'accès et toutes les métadonnées pertinentes de chaque source.

Prioriser la qualité des données

Profilage des données fournit un aperçu des caractéristiques des données et vous permet de identifier problèmes qui pourraient impact sa fiabilité et sa convivialité. Par identifier anomalies dès le début du processus, vous pouvez résoudre ces problèmes avant qu’ils ne se propagent aux systèmes en aval, garantissant ainsi l’exactitude et la fiabilité des données.

Utiliser la journalisation des erreurs

Établissez un format de journalisation uniforme avec des détails tels que les horodatages, les codes d'erreur, les messages, impact données et l’étape ETL spécifique impliquée. De plus, catégoriseze des erreurs avec des niveaux de gravité, par exemple INFO pour les messages d'information, AVERTISSEMENT pour les problèmes non fatals et ERREUR pour les problèmes critiques, à permettre une priorisation et un dépannage efficace. Cette pratique systématique de journalisation des erreurs permet aux professionnels des données de rapidement identifier et résoudre les problèmes qui peuvent survenir au cours du processus.

Utiliser le chargement incrémentiel pour plus d'efficacité

Utilisez capture de données modifiées (CDC) pour un chargement incrémentiel si vous souhaitez mettre à jour uniquement les données nouvelles ou modifiées. Cela réduit le temps de traitement et la consommation de ressources. Par exemple, une société de services financiers peut considérablement optimiser les performances de ses pipelines ETL en utilisant la technique de chargement incrémentiel pour traiter les données des transactions quotidiennes.

Utilisez les outils ETL pour automatiser le processus

Utilisez des outils ETL automatisés pour créer votre pipeline ETL et rationaliser échelle de l'entreprise intégration de données. Flux de travail automatisés suivre des règles prédéfinies et minimisere le risque d'erreurs qui sont par ailleurs très probables en cas de traitement manuel. Tirer parti outils qui offrent des fonctionnalités d'automatisation peut faire des merveilles pour Un flux efficace peut augmenter entreprise comme levous proposez un interface visuelle pour la conception de flux de travail et la planification de tâches ETL.

Cas d'utilisation ETL

Voici quelques cas d'utilisation d'ETL qui sont applicables à la plupart des organisations:

Entreposage de données

ETL est l'une des méthodes les plus largement utilisées pour collecter des données provenant de diverses sources, les rendre propres et cohérentes et les charger dans un entrepôt de données central. Il vous permet de générer des rapports et de prendre des décisions éclairées. Par exemple, les entreprises de vente au détail peuvent combiner les données de vente des magasins et des plateformes de vente en ligne pour obtenir des informations sur les habitudes d'achat des clients et optimiser leur inventaire en conséquence.

Modernisation du système existant

Dans le contexte de la migration et de la modernisation des systèmes existants, ETL peut aider votre entreprise à passer de systèmes obsolètes à des plateformes modernes. Il peut extraire des données de bases de données existantes, les convertir dans un format compatible avec les systèmes contemporains et les intégrer de manière transparente.

Ce cas d'utilisation est crucial pour des secteurs tels que la santé, où les dossiers des patients doivent être migrés vers des systèmes de dossiers de santé électroniques modernes tout en préservant l'exactitude et l'accessibilité des données.

Intégration des données en temps réel

L'intégration des données en temps réel est une autre application clé, particulièrement utile si votre entreprise doit réagir instantanément à l'évolution des flux de données. Vous pouvez optimiser ETL pour extraire, transformer et charger en continu les données au fur et à mesure de leur génération. Pour les détaillants en ligne, cela pourrait signifier exploiter les données en temps réel sur le comportement des clients pour personnaliser les recommandations de produits et les stratégies de tarification dans un paysage de commerce électronique en constante évolution.

Nuage de migration

ETL est indispensable lorsqu'il s'agit de migration de données et la transition vers des environnements cloud. Il extrait les données des systèmes sur site, les adapte pour les rendre compatibles avec les plateformes cloud et les charge de manière transparente dans le cloud. Les startups et les entreprises en profitent dans leur quête d'une évolution rapide, en tirant pleinement parti des ressources cloud sans compromettre la cohérence ou la disponibilité des données.

Améliorer la qualité des données

Les entreprises exploitent ETL pour améliorer leurs efforts de gestion de la qualité des données. Vous pouvez utiliser plusieurs techniques, telles que profilage des données, les règles de validation, et nettoyage des données, pour détecter et rectifier les anomalies dans les ensembles de données. En garantissant l'intégrité des données lors des étapes d'extraction, de transformation et de chargement, vous prenez des décisions basées sur des données fiables et sans erreurs. Cela minimise non seulement les erreurs coûteuses et les risques opérationnels, mais cultive également la confiance dans les données, permettant une prise de décision éclairée et précise dans diverses fonctions commerciales.

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