Pendant des décennies, les organisations ont utilisé Extraire, transformer et charger (ETL) pour intégrer les données stockées dans des systèmes sources disparates. Cependant, le volume, la variété et la vitesse croissants des données présentés par l'ère du Big Data nécessitent une approche différente. De nombreux architectes de données s'orientent désormais vers l'extraction, le chargement et la transformation (ELT), qui est plus adapté à la pile de données moderne.

Le blog explique comment fonctionne l'ELT, l'évolution de l'ETL vers l'ELT, pourquoi cette dernière est devenue une approche plus populaire et si les deux approches peuvent coexister.

Qu'est-ce que l'ELT?

Extraire, charger et transformer (ELT) est une méthode moderne intégration de données Processus qui consiste à extraire des données de diverses sources, à les charger dans un système cible, puis à les transformer dans cet environnement. L'étape de transformation comprend le nettoyage, la structuration et l'optimisation des données pour l'analyse et la création de rapports. L'ELT exploite la puissance de traitement des entrepôts de données et des lacs de données modernes, permettant une gestion efficace de grands volumes de données structurées et non structurées. Cette approche est couramment utilisée dans les architectures basées sur le cloud, permettant aux organisations de stocker des données brutes et d'appliquer des transformations selon les besoins.

Comment fonctionne l'ELT

ELT suit un processus en trois étapes qui optimise le déplacement et le traitement des données dans les environnements cloud natifs.

1. Extrait

La première étape consiste à récupérer des données brutes à partir de plusieurs sources, telles que :

• Bases de données relationnelles (par exemple, MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• API et services Web (par exemple, REPOS, SAVON)
• Fichiers plats (par exemple, CSV, JSON, XML)
• Sources de diffusion (par exemple, Kafka, capteurs IoT, journaux d'événements)

Ces données sont extraites dans leur format natif et sont souvent non structurées ou semi-structurées. Le processus d'extraction peut être effectué par lots ou par flux en temps réel, selon le cas d'utilisation.

2. Charger

Une fois extraites, les données brutes sont chargées directement dans un système de stockage, tel que :

• Entrepôts de données cloud (par exemple, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)
• Lacs de données (par exemple, Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
• Cadres de traitement distribués (par exemple, Apache Hadoop, Apache Spark)

L'objectif de cette étape est de déplacer rapidement les données sans les modifier, ce qui permet une ingestion et un stockage plus rapides. De nombreuses plateformes ELT utilisent des techniques de chargement parallèle pour optimiser les performances et réduire les goulots d'étranglement.

3. Transformer

Après le chargement, les données sont traitées pour les rendre utilisables pour la création de rapports, l'analyse et la prise de décision. Cette étape peut inclure des tâches telles que l'organisation, le nettoyage, la normalisation et l'enrichissement des données. ELT permet d'effectuer des transformations à l'aide de divers outils, notamment des fonctions de base de données intégrées, des requêtes SQL et des solutions de traitement de données sans code ou à faible code. Étant donné que les entrepôts cloud modernes fournissent une puissance de calcul à la demande, les transformations peuvent être exécutées efficacement à grande échelle sans impacter les vitesses d'extraction et de chargement.

ELT vs ETL : quelle est la différence ?

L'ETL et l'ELT impliquent tous deux trois étapes : extraction, transformationet le chargement. La différence fondamentale entre les deux réside dans quand et où la transformation des données se produit.

• ETL transforme les données avant chargement: Dans cette approche, les données sont extraites des sources, traitées dans une zone de préparation, puis chargées dans le système cible. Cela garantit que seules les données structurées, nettoyées et optimisées sont stockées, ce qui rend l'ETL idéal pour les entrepôts de données traditionnels qui nécessitent une gouvernance stricte des données et des schémas prédéfinis. Étant donné que les transformations se produisent en dehors du système cible, l'ETL nécessite souvent des ressources de traitement dédiées et du temps supplémentaire pour la préparation des données.

• ELT transforme les données après chargement: Ici, les données brutes sont d'abord chargées dans le système cible (généralement un entrepôt de données cloud ou un lac de données) et transformées selon les besoins. Cela élimine le besoin d'une zone de préparation externe, déplaçant la charge de travail de calcul vers le système cible. L'ELT est couramment utilisé dans les architectures de données modernes qui gèrent de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui permet un traitement des données plus flexible et des analyses en temps réel.

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L'ELT à l'ère du cloud

L'essor des sources de données non conventionnelles (appareils IoT, réseaux sociaux et imagerie satellite) a entraîné une explosion du volume, de la variété et de la vitesse des données. Pour gérer cette augmentation, les entreprises se tournent vers les entrepôts de données cloud (par exemple, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) et les plateformes de stockage cloud (par exemple, Amazon S3, Stockage d'objets blob Azure, Google Cloud Storage) pour une gestion des données évolutive et performante.

Dans cet environnement cloud-first, ELT (Extract, Load, Transform) est devenu l’approche privilégiée pour le traitement des données.

Il est particulièrement adapté aux environnements cloud car :

• Optimisé pour le traitement sur la plateforme : Contrairement aux bases de données traditionnelles, les entrepôts cloud modernes peuvent effectuer efficacement des transformations à grande échelle. ELT en tire parti en chargeant d'abord les données brutes et en appliquant les transformations au sein de l'entrepôt.
• Ingestion de données plus rapide et plus évolutive : ELT accélère le processus de chargement en éliminant les goulots d’étranglement de transformation, ce qui facilite l’ingestion de données volumineuses, en temps réel ou non structurées.
• La conservation des données brutes favorise la flexibilité : Étant donné qu’ELT charge les données dans leur forme d’origine, les organisations peuvent les transformer de plusieurs manières pour divers cas d’utilisation analytique, modèles d’IA et exigences de conformité.

Avantages de l'ELT

• Performances et efficacité améliorées – Les entrepôts de données cloud utilisent le traitement parallèle et le calcul distribué pour gérer les transformations, permettant des temps d’exécution plus rapides et une meilleure utilisation des ressources par rapport aux flux de travail ETL traditionnels.

• Optimisé pour les architectures de données modernes – ELT s’aligne sur les architectures modernes de lac de données et de lakehouse, permettant aux entreprises de stocker et de traiter efficacement divers formats de données tout en prenant en charge les analyses et les rapports en temps réel.

• Latence des données réduite – ELT permet une disponibilité des données en temps réel ou quasi réel en les chargeant au préalable et en les transformant au sein de la plateforme cloud. Cela permet aux entreprises de disposer des informations les plus récentes au lieu d'attendre la fin des processus ETL par lots.

• Stratégie de données flexible et évolutive – ELT stocke les données brutes avant la transformation, permettant aux entreprises de retraiter et d’adapter les données à mesure que de nouvelles exigences analytiques, réglementations ou cas d’utilisation émergent, garantissant ainsi une flexibilité à long terme et maximisant la valeur des données.

• Plus grande accessibilité – Les utilisateurs professionnels et les analystes peuvent interagir directement avec les données brutes dans les entrepôts cloud, ce qui permet l’exploration et l’analyse des données en libre-service sans dépendre des équipes informatiques pour les ensembles de données pré-transformés.

• Coûts opérationnels réduits – Étant donné qu’ELT utilise des ressources de cloud computing pour les transformations, les entreprises peuvent minimiser les coûts d’infrastructure en éliminant le besoin de serveurs ETL distincts et en réduisant le déplacement des données, ce qui entraîne une réduction des dépenses opérationnelles.

ETL et ELT - Substituts ou Compléments ?

Bien que l'ETL et l'ELT soient considérés comme des alternatives, ces approches ne s'excluent pas mutuellement. Bien que ce dernier résolve de nombreux problèmes de l'ETL, le qualifier de substitut pourrait ne pas être exact. Les deux approches présentent des avantages et des inconvénients, et leur efficacité dépend du type d'actifs de données et des exigences de l'entreprise.

Par exemple, si vous avez besoin d'intégrer des données avec des informations commerciales sensibles, ETL devrait être votre approche d'intégration de données préférée car elle vous permet de structurer, transformer, manipuler et sécuriser les données selon les exigences avant de les charger dans la destination cible. En revanche, lorsque vous travaillez avec de gros volumes de données provenant de plusieurs sources, où tout ralentissement peut avoir un impact négatif sur les performances de l'entreprise, vous devez choisir ELT.

Par conséquent, il est prudent de dire que l'ELT et l'ETL peuvent coexister et sont essentiels au succès de l'organisation. Au lieu de voir les deux comme des substituts, vous devriez les considérer comme des homologues pour tirer parti de l'intelligence d'affaires essentielle à la croissance.

Fonctionnalités à rechercher dans les outils ELT

Il est important de choisir le bon outil ELT pour votre organisation. Voici quelques caractéristiques que vous devez garder à l'esprit avant d'investir dans une :

1. Architecture sans code

Un outil ELT doit offrir le même niveau de convivialité aux développeurs et aux utilisateurs professionnels sans avoir besoin de connaissances techniques avancées. Un outil ELT sans code réduit la dépendance vis-à-vis de l'équipe informatique et offre une facilité d'utilisation et d'accessibilité aux informations, permettant ainsi aux entreprises d'exploiter rapidement et efficacement des informations précieuses.

2. Automatisation

Une entreprise typique traite quotidiennement de gros volumes de données. L'exécution répétée de tâches similaires gaspille du temps, des ressources et des efforts. Un outil ELT doit avoir des capacités d'automatisation et d'orchestration afin que vous puissiez planifier facilement les tâches d'intégration et de transformation, qu'il s'agisse d'un simple flux de données ou d'un flux de travail complexe.

3. Connectivité à plusieurs sources de données

Les tâches ELT deviennent plus faciles lorsqu'un outil offre une connectivité native à diverses sources et destinations. Avant d'acheter un outil, consultez la bibliothèque de connecteurs qu'il prend en charge. Idéalement, un outil ELT devrait avoir une connectivité native aux bases de données cloud et aux plates-formes de stockage populaires telles qu'Amazon S3, Azure Blob, Snowflake et Amazon Redshift, entre autres.

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Astera est un outil d'intégration de données sans code avec un puissant moteur ETL/ELT. Avec Astera's ELT ou mode d'optimisation pushdown, vous pouvez pousser la logique de transformation vers la base de données source ou cible lorsqu'elles résident sur le même serveur. Voici pourquoi Astera est la solution ELT parfaite :

1. Prise en charge de diverses plates-formes cloud, telles que Snowflake, Redshift, Amazon S3 et le stockage Blob, ce qui en fait une solution idéale pour les environnements cloud.
2. Deux modes de refoulement : refoulement partiel et complet. AsteraL'algorithme intelligent de décide lequel des deux convient le mieux aux performances d'un travail.
3. Le mode ELT exécute des requêtes SQL générées automatiquement sur la destination.
4. Support SQL natif pour les transformations, y compris les stratégies de jointure, d'agrégation, d'union, de routage, de commutation, de divers types de recherches et d'écriture de base de données.

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Astera utilise une interface glisser-déposer sans code, une planification et une automatisation des flux de travail et des flux de données, ainsi qu'une prise en charge connective à toutes les bases de données et plates-formes cloud populaires, ce qui rend la création de pipelines ELT facile et ultra-rapide !

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