ELT : extraire, charger et transformer – Un guide complet

L'émergence d'applications et de plateformes numériques a entraîné la prévalence de données non structurées, à tel point que plus de 80 % des données d'entreprise ne sont pas structurées. Le stockage et l'analyse de ces données sont complexes car elles ne sont pas lisibles par machine et doivent être structurées pour le traitement. Par conséquent, les entreprises modernes doivent réévaluer leurs pratiques de gestion des données pour tirer efficacement parti des informations critiques.

ELT - Une approche plus récente et plus efficace

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.

ELT est un moderne intégration de données approche qui a révolutionné le processus de gestion des données. Le blog explique comment fonctionne l'ELT, l'évolution de l'ETL en ELT, pourquoi cette dernière est devenue une approche plus populaire et si les deux approches peuvent coexister.

ELT vs ETL : quelle est la différence ?

• L'ETL et l'ELT impliquent tous deux trois étapes, c'est-à-dire extraction de données, transformation, et le chargement. Cependant, la différence entre les deux approches est l'ordre dans lequel les données sont transformées et chargées dans le système ou la base de données cible.
• Dans l'ETL traditionnel, les données sont transformées dans une zone intermédiaire, c'est-à-dire avant d'être chargées vers une destination, ce qui augmente considérablement le temps de chargement et entraîne des inefficacités.
• Dans ELT, les données sont transformées après leur chargement, éliminant ainsi la rigidité sous-jacente associée à des types et formats de données spécifiques.
• L'ELT est principalement utilisé dans les gestion des données architectures, telles que les lacs de données et les plates-formes de données basées sur le cloud, où le système ou la base de données cible dispose de la puissance de traitement et des capacités nécessaires pour gérer la transformation de grandes quantités de données.

L'avènement de l'entreposage de données dans le cloud et des lacs de données

L'essor des sources de données non conventionnelles telles que l'IdO, les médias sociaux et l'imagerie satellite, et l'augmentation conséquente du volume, de la variété et de la vitesse des données, a accéléré l'adoption du cloud, car les entreprises modernes souhaitent tirer parti des entrepôts de données cloud et des lacs de données pour traiter et traiter efficacement. stocker des données.

Les entrepôts de données cloud tels que Snowflake, Amazon Redshift ou Google Big Query sont conçus pour répondre aux exigences modernes de gestion des données. Ils peuvent facilement stocker des données brutes et gérer des transformations in-app à grande échelle. Ces entrepôts sont utilisés en combinaison avec des plates-formes de stockage en nuage telles que Amazon S3, Azur Blob storageet Plateforme Google Cloud.

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L'ELT à l'ère du cloud

La combinaison des entrepôts de données ELT et cloud est la meilleure approche pour traiter les données. Au fur et à mesure que les données se déplacent des sources vers les plates-formes de stockage et les entrepôts de données, ELT garantit que leur intégrité reste intacte. De plus, il permet une ingestion plus rapide des données non structurées et améliore leur interprétation pour en tirer plus de valeur.

De plus, ELT facilite le suivi de la traçabilité des données, ce qui permet aux analystes de données de comprendre d'où proviennent les données et de retracer les erreurs jusqu'à la cause première.

ELT convient de manière unique à l'entreposage de données dans le cloud, car les solutions cloud peuvent ingérer efficacement des données, les stocker en toute sécurité, gérer les transformations hébergées dans le cloud, puis les charger dans le tableau de bord de données préféré pour les analyses et les rapports.

Avantages de l'ELT

Flexibilité

L'ELT offre une plus grande flexibilité par rapport à l'ELT. Il permet aux utilisateurs de stocker tout type d'informations, y compris des données non structurées, sans les transformer et les structurer. De plus, les utilisateurs n'ont pas besoin de créer des processus ETL complexes avant l'ingestion des données.

L'ELT est également plus flexible en termes d'adaptation des pipelines en fonction de la modification des exigences du cas d'utilisation, car la transformation des données est l'étape finale, contrairement à l'ETL, où toute modification ultérieure nécessiterait que l'ensemble du pipeline de données soit construit à partir de zéro.

Vitesse

L'ELT traite efficacement le problème de congestion associé aux volumes élevés de données. Contrairement à ETL, où les données de schémas prédéfinis peuvent uniquement être chargées et stockées, ELT facilite le stockage de données avec des mises en page dynamiques et des schémas flexibles.

Comme la logique de transformation est poussée jusqu'au bout dans ELT, les données peuvent être chargées immédiatement et consommées en temps réel, permettant une prise de décision plus rapide.

Accessibilité

L'ELT est une approche centrée sur le consommateur qui permet aux utilisateurs professionnels de participer à la gestion des données. Lorsque les données sont directement chargées dans un entrepôt de données, les analystes commerciaux et de données peuvent visualiser et manipuler directement les données brutes du système cloud en fonction des exigences des cas d'utilisation.

Étant donné que la plupart des entrepôts de données cloud sont basés sur SQL, les utilisateurs professionnels peuvent exécuter efficacement leurs requêtes sans aucune perte de données pendant le transfert.

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. Automation

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.

Construire des pipelines ELT avec Astera Centerprise

Astera Centerprise 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 Centerprise 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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AsteraLes fonctionnalités ELT de , associées à de puissantes capacités d'automatisation et d'orchestration des flux de travail, accélèrent l'intégration de grands volumes de données tout en minimisant la latence. Avec Astera Centerprise, vous pouvez exploiter la puissance de l'ELT et optimiser les performances des flux de données, même les plus complexes.

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