Qu'est-ce qu'un pipeline ETL ? Un guide complet

Qu'est-ce qu'un pipeline ETL?

Un pipeline ETL est un ensemble de processus et d'outils qui permet aux entreprises d'extraire des données brutes de plusieurs systèmes sources, de les transformer pour répondre à leurs besoins et de les charger dans un système de destination pour diverses initiatives axées sur les données. Par conséquent, un pipeline ETL est un type of pipeline de données qui comprend le ETL processus de déplacement de données. Le système cible est généralement une base de données, un entrepôt de données ou un lac de données.

Les pipelines ETL sont cruciaux pour le maintien qualité des données pendant intégration de données et, à terme, permettre aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur un ensemble de données unifiées et bien organisées.

Exemple de pipeline ETL

Les pipelines ETL visent à transformer les données pour répondre aux exigences du système cible. Par exemple, votre site Web peut contenir des données réparties dans diverses bases de données, notamment des informations sur les clients, les détails des commandes et des informations sur les produits. Pour garantir que les données sont cohérentes avec la destination, vous devrez transformer les données, généralement à l'aide de Outils ETL.

La transformation implique généralement nettoyer les données, en l'enrichissant pour un contexte supplémentaire, en supprimant les doublons, etc. Une fois vos données au format requis, elles se déplacent le long du pipeline ETL et sont chargées dans les tables de destination. Ces données de site Web centralisées dans un format cohérent vous permettent d'effectuer une analyse précise des données et de prendre des décisions meilleures et plus éclairées.

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Pipeline ETL contre pipeline ELT

ETL et ELT (extraire, charger, transformer) les pipelines sont similaires dans le contexte qui implique tous deux l’extraction, la transformation et le chargement de données. Cependant, la principale différence entre un pipeline ELT et ETL réside dans la séquence des étapes de transformation et de chargement. Le choix entre ETL vs ELT dépend de facteurs tels que le volume des données, la structure et les capacités des systèmes de stockage et de traitement cibles.

Le pipeline ETL extrait les données de différentes sources, puis les stocke dans une zone de préparation où vous pouvez appliquer des transformations complexes. Ce n'est qu'une fois les données transformées qu'elles peuvent être déplacées de la zone de préparation vers une cible base de données or entrepôt de données. Utilisez un pipeline ETL lorsque vous devez nettoyer, enrichir ou agréger des données avant qu'elles n'atteignent leur stockage final, en vous assurant que les données de la destination sont déjà affinées et prêtes à être analysées. Les pipelines ETL sont souvent préférés lorsqu'il s'agit de données structurées et lorsque le système cible nécessite un format spécifique.

D'un autre côté, un pipeline ELT vise à charger les données dans le système de destination le plus rapidement possible. Les données sont ensuite transformées en utilisant les capacités de traitement du système de destination lorsque cela est nécessaire. Un pipeline ELT est bien adapté aux scénarios Big Data dans lesquels le système cible, tel qu'un entrepôt de données cloud, est capable de gérer efficacement des transformations à grande échelle. Les pipelines ELT sont plus flexibles dans le traitement des données brutes ou semi-structurées et exploitent la puissance de calcul des entrepôts de données modernes pour des transformations à la volée pendant l'analyse.

Composants du pipeline ETL

Les composants clés suivants sont caractéristiques d’un pipeline ETL typique :

Sources de données

Les données sont extraites de différentes sources, telles que des bases de données, Apis, fichiers (PDF, CSV, JSON, etc.), stockage cloud ou tout autre système de stockage. Pour pouvoir extraire les données pertinentes avec précision, votre équipe de données doit être à jour sur les formats de données, les types de schéma et les relations.

Extraction de données

Extraction de données Il s'agit du processus de récupération de données à partir de diverses sources de données. Étant donné la nature disparate des sources, le processus implique la lecture de données à partir de différents formats et structures. Parmi les éléments clés à prendre en compte lors de l'extraction figurent la structure et la taille des données, la fréquence d'extraction, ainsi que la cohérence et la qualité des données.

Transformation de données

Les données extraites subissent une transformation pour les rendre aptes à l’analyse. Nettoyage des données, la normalisation, l’agrégation et le filtrage sont quelques-unes des étapes les plus courantes nécessaires à ce stade d’un pipeline ETL.

Chargement des données

Un pipeline ETL se termine généralement par le chargement des données dans le système de destination, tel qu'un entrepôt de données, où les données deviennent facilement accessibles pour la veille stratégique (BI) et l'analyse. Vos équipes de données chargeront les données de manière incrémentielle ou effectueront un chargement complet, en fonction des besoins.

Système cible

Il s'agit de l'emplacement de stockage final où résident vos données. Le système cible dépendra de votre cas d'utilisation, de la taille des données et des exigences de performances des requêtes.

Orchestration

Un pipeline ETL doit être planifié et géré de manière à ce que tous mouvement de données les tâches sont exécutées de la manière souhaitée. Automatisation du workflow et l'orchestration exécutent ces tâches au bon moment et dans le bon ordre pour fournir les données en temps opportun.

Pipeline ETL vs. pipeline de données

Les pipelines ETL sont un sous-ensemble de pipelines de données. Bien que les deux pipelines déplacent les données des systèmes source vers les systèmes cibles, ce qui différencie un pipeline ETL d'un pipeline de données est qu'un pipeline de données n'implique pas toujours transformation de données. En fait, on peut dire qu'un pipeline ETL est un type de pipeline de données qui implique extraction de données, la transformation et le chargement en tant que processus principaux.

Le tableau ci-dessous résume les Pipeline ETL vs pipeline de données:

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Avantages des pipelines ETL

Les pipelines ETL rendent les données plus accessibles, en particulier lorsqu'elles sont créées et maintenues via Outils de pipeline ETL. Les avantages suivants contribuent ensemble à une meilleure prise de décision :

Données intégrées

Vos données résident dans différents formats dans des bases de données, des feuilles de calcul et un stockage cloud. Un avantage significatif des pipelines ETL est qu'ils comblent le fossé entre les différents référentiels de données. Ces pipelines de données extraient les données pertinentes, les transforment en une structure cohérente et les chargent vers une destination où elles peuvent être intégrées de manière transparente aux ensembles de données existants. Essentiellement, les pipelines ETL tombent en panne silos de données et conduisent à une vue unifiée des données à l'échelle de l'entreprise, qu'elles soient dans des bases de données relationnelles traditionnelles ou dispersées sur des plates-formes basées sur le cloud.

Amélioration de la qualité des données

Les pipelines ETL peuvent être utilisés pour identifier et corriger les écarts dans vos données. Le « T » dans les pipelines ETL signifie transformation, et cette étape facilite gestion de la qualité des données. Grâce à des règles et des algorithmes prédéfinis, la phase de transformation résout des problèmes tels que les valeurs manquantes, les entrées en double et les incohérences de format. La transformation nettoie non seulement les données, mais les enrichit et les normalise également, garantissant ainsi l'uniformité essentielle à une analyse et une prise de décision solides.

Compatibilité élevée

Au fur et à mesure que votre entreprise évolue, vos besoins en données évoluent également. Les pipelines ETL sont conçus avec une architecture modulaire et évolutive qui vous permet d'intégrer de nouvelles sources de données. Cette adaptabilité garantit que le cadre ETL reste compatible avec les technologies émergentes et les divers formats de données. De plus, la nature transformatrice des pipelines ETL permet de modifier les formats et les structures de données pour répondre à l'évolution des besoins analytiques. Par exemple, les pipelines ETL continuent d'intégrer de nouveaux systèmes de stockage de données, tels que lacs de données, Pour consolidation de données.

Conformité réglementaire

La transparence et la traçabilité inhérentes aux pipelines ETL contribuent de manière significative à la conformité réglementaire. Ces pipelines intègrent souvent des fonctionnalités qui vous permettent de suivre et d'auditer l'intégralité du cycle de vie des données et de fournir un enregistrement complet du traçage des données. La traçabilité des données est inestimable dans les audits réglementaires, où les organisations doivent démontrer l'intégrité et la sécurité de leurs processus de données.

Automatisation

Les pipelines ETL automatisés constituent une stratégie robuste pour minimiser le risque d'erreurs humaines, d'autant plus que la gestion manuelle des données est intrinsèquement sujette à des incohérences dues à des oublis et à des inexactitudes. L'automatisation des tâches répétitives et chronophages, telles que l'extraction et la transformation des données, vous permet également de rationaliser les flux de travail et d'allouer les ressources de manière plus stratégique. Il accélère le rythme auquel vous traitez les données tout en réduisant les coûts opérationnels associés au travail manuel.

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Cas d'utilisation du pipeline ETL

Entreposage de données: Le chargement de données de plusieurs systèmes opérationnels dans un entrepôt de données central est un cas d'utilisation classique du pipeline ETL. Il vous permet de préparer et de consommer des données à des fins d'analyse et de reporting.

Migration de données: Les pipelines ETL facilitent la migration des données d'un système source à un autre où elles sont temporairement stockées pour un traitement ultérieur ou une destination finale pour la consommation.

Intégration de données: Les entreprises utilisent fréquemment les pipelines ETL pour intégrer des données à l'échelle de l'entreprise et créer une source unique de vérité (SSOT).

L'intelligence d'entreprise: Cela inclut l'exploitation des pipelines ETL pour la business intelligence (BI) en les connectant directement aux outils de BI, tels que Power BI, et en générant des informations.

Modernisation du système existant : Dans ce scénario, les pipelines ETL jouent un rôle essentiel dans la rationalisation de la transition. Ils permettent aux organisations d'intégrer des systèmes modernes dans leur technologie et leur pile de données sans perdre de précieuses données historiques.

Comment créer un pipeline ETL

Il existe deux manières de créer un pipeline ETL : vous pouvez soit écrire du code utiliser des langages comme Python ou utilisez un service dédié Outil ETL tels que Astera. Le choix entre l'écriture de code personnalisé et l'utilisation d'un outil de pipeline ETL dépend de divers facteurs, tels que la complexité de vos pipelines ETL, l'échelle de vos données, la flexibilité requise et les compétences de votre équipe.

Création d'un pipeline ETL : Python

Les pipelines ETL Python offrent flexibilité et personnalisation, car vous pouvez adapter le processus à vos besoins spécifiques en modifiant le script ETL. Cette méthode est donc adaptée lorsque vous disposez d'une équipe possédant de solides compétences et une solide expérience en programmation Python, que vous avez besoin d'un meilleur contrôle sur vos sources de données ou lorsque vous traitez régulièrement des transformations de données complexes. Voici une vue d'ensemble du processus de création d'un pipeline ETL à l'aide de Python :

1. Définir les exigences : Identifiez les sources de données dont vous devez extraire les données, la logique de transformation requise pour les rendre cohérentes et la destination où les données traitées seront stockées.
2. Installez les bibliothèques nécessaires : Assurez-vous que les bibliothèques Python requises sont installées, telles que Pandas pour la manipulation et la transformation des données, ainsi que tous les connecteurs de base de données si nécessaire.
3. Extraire les données : Écrivez du code pour extraire des données de sources de données telles que des bases de données, des API, des formats de fichiers, etc.
4. Transformer les données : Appliquez les transformations nécessaires aux données extraites. Utilisez Pandas ou d'autres bibliothèques pour nettoyer, filtrer et manipuler les données selon les besoins.
5. Charger les données : Écrivez du code pour charger les données transformées dans le système de destination.
6. Planifier et automatiser : Implémentez la planification pour automatiser vos pipelines ETL. Vous pouvez utiliser des outils comme Apache Airflow ou créer votre propre mécanisme de planification à l'aide de Python cron emplois.
7. Journalisation et surveillance : Implémentez la journalisation pour suivre, déboguer et surveiller la santé de votre pipeline.
8. La gestion des erreurs: Assurez-vous d'inclure des mécanismes de gestion des erreurs pour résoudre les problèmes lors de l'extraction, de la transformation ou du chargement. Ces mécanismes protègent vos pipelines et leur permettent de se remettre des pannes.
9. Test: Testez votre pipeline ETL minutieusement avec différents scénarios et cas extrêmes pour garantir sa fiabilité.
10. Documentation: Documentez votre pipeline ETL, y compris des détails sur les sources de données, la logique de transformation et la destination. La documentation permet aux autres de comprendre et de maintenir plus facilement le pipeline.

L’inconvénient de cette méthode manuelle est qu’elle nécessite plus d’efforts et de temps de développement. L'écriture de code Python personnalisé pour les pipelines ETL signifie que vous devez gérer tous les aspects du processus, y compris l'extraction, la transformation et le chargement des données, ainsi que la gestion et la surveillance des erreurs. Contrairement aux outils de pipeline ETL dédiés dotés d'interfaces graphiques, le code Python personnalisé peut ne pas être aussi convivial pour les utilisateurs non techniques impliqués dans la conception ou la surveillance des flux de travail ETL.

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Créer un pipeline ETL à l'aide d'outils sans code

Les outils de pipeline ETL dédiés sont livrés avec des interfaces graphiques et des connecteurs et transformations prédéfinis, ce qui facilite la conception et la gestion des flux de travail ETL sans codage. Une fois que vous avez choisi un outil, l'étape suivante consiste à créer le pipeline ETL.

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Bien que les étapes spécifiques puissent varier en fonction de l'outil réel, le processus de haut niveau reste le même :

1. Connectez-vous aux sources de données : Faites glisser et déposez les connecteurs sur le flux de données et connectez-vous aux sources de données à partir desquelles vous souhaitez extraire des données. Il peut s'agir de bases de données, d'API, de fichiers plats ou de toute autre source prise en charge.
2. Extraire les données : Utilisez l'interface graphique de l'outil ETL pour concevoir le processus d'extraction. Configurez les connecteurs et les paramètres pour extraire les données des sources définies.
3. Transformer les données : Implémentez des transformations de données intégrées à l'outil de pipeline ETL. Celles-ci peuvent impliquer l'application de filtres, d'agrégations ou d'autres transformations pour nettoyer et préparer les données pour la destination.
4. Connectez-vous à la destination : Spécifiez et établissez la connectivité vers la destination où les données transformées seront chargées. Les outils ETL offrent des fonctionnalités telles que l'IA automatique mappeur de données pour rendre le processus sans effort.
5. Configurer le processus de chargement : Utilisez l'outil ETL pour configurer le processus de chargement. Définissez la manière dont les données transformées seront écrites vers la destination, y compris toutes les considérations de formatage ou de schéma. Vous pouvez également configurer si les données seront chargées par lots, ainsi que la taille des lots.
6. Planifier et automatiser : Configurez la planification pour automatiser l’exécution de votre pipeline. Définissez quand et à quelle fréquence le pipeline doit s'exécuter. Le pipeline ETL peut être configuré pour s'exécuter à des intervalles ou à des événements spécifiques, par exemple lorsqu'un e-mail est reçu ou qu'un fichier est vidé dans un dossier.
7. Gestion des erreurs et journalisation : Configurez les mécanismes de gestion des erreurs dans l'outil ETL. Définissez la manière dont l'outil doit gérer les erreurs lors de l'extraction, de la transformation ou du chargement. Vous pouvez également implémenter la journalisation pour suivre l’exécution et identifier les problèmes.
8. Testez le pipeline : Testez minutieusement le pipeline ETL avec des exemples de données pour vous assurer qu'il fonctionne comme prévu. Vérifiez que les données sont extraites, transformées et chargées avec précision.
9. Déploiement: Déployez le pipeline ETL dans votre environnement de production. Surveillez ses performances et effectuez les ajustements nécessaires.

L'utilisation d'un outil automatisé peut être bénéfique lorsque vous devez configurer rapidement des pipelines ETL, en particulier dans les scénarios où il est nécessaire d'impliquer un utilisateur non technique ou un professionnel dans la conception, l'utilisation, la maintenance ou la surveillance du pipeline. De plus, le code personnalisé nécessite une maintenance continue : vous devrez mettre à jour et tester le code chaque fois que des modifications sont apportées aux sources de données, à la logique de transformation ou aux formats de destination.

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Meilleures pratiques en matière de pipeline ETL

Promouvoir la modularité : Concevez des composants modulaires et réutilisables dans votre pipeline ETL. La décomposition du processus en composants réutilisables, chacun responsable d'une tâche spécifique, rend l'ensemble du système plus flexible et plus facile à gérer. L'approche modulaire simplifie les mises à jour des composants individuels sans affecter l'ensemble du pipeline ETL, favorisant ainsi la cohérence dans l'ensemble du flux de travail.

Implémentez le chargement incrémentiel et le CDC : Si vous ne gérez pas le streaming de données en temps réel, envisagez de mettre en œuvre un chargement incrémentiel et capture de données modifiées (CDC) pour traiter uniquement les données modifiées. Il vous permet de réduire le temps de traitement et l’utilisation inutile des ressources. Cette technique est particulièrement efficace pour les grands ensembles de données pour lesquels le traitement de l’intégralité de l’ensemble de données à chaque exécution n’est pas pratique.

Optimiser les performances : Vous pouvez utiliser plusieurs stratégies pour optimiser les performances de vos pipelines ETL. Par exemple, envisagez de partitionner et de paralléliser les tâches de traitement des données pour répartir la charge de travail sur plusieurs ressources et améliorer la vitesse globale. Utilisez l'indexation et les structures de données appropriées pour accélérer les processus de récupération et de transformation des données. De plus, vous pouvez tirer parti des mécanismes de mise en cache pour stocker et réutiliser les résultats intermédiaires et réduire les calculs redondants.

Implémenter la gestion et la journalisation des erreurs : Permettez une identification et une résolution rapides des problèmes lors du traitement des données via la gestion des erreurs. Une journalisation complète fournit des informations sur le comportement du pipeline, facilitant ainsi les processus de dépannage et d'audit. Cette approche tandem améliore la fiabilité et la maintenabilité des pipelines ETL.

Gestion des métadonnées : Organisez et documentez les métadonnées sur les sources de données, les transformations et les destinations pour suivre les modifications et les dépendances au sein de votre pipeline ETL. La gestion des métadonnées améliore la traçabilité et simplifie le processus de compréhension de la traçabilité des données. Cela facilite à son tour le dépannage des problèmes, la garantie de la qualité des données et la mise en œuvre des changements.