ETL (extraire, transformer, charger) C’est l’approche traditionnelle en matière d’analyse et d’entreposage de données depuis deux décennies. Cependant, aujourd'hui, nous avons également la possibilité de ELT (extraire, charger, transformer) une approche alternative au traitement des données. Depuis la création de l'ELT, il y a toujours eu un débat sur la meilleure approche.

L’objectif de ce blog est de mettre fin au débat ETL vs. ELT, une fois pour toutes.

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ETL contre ELT : confrontation

ETL et ELT sont tous deux importants intégration de données des stratégies avec des chemins divergents vers le même objectif : rendre les données accessibles et exploitables pour les décideurs. Bien que les deux jouent un rôle central, leurs différences fondamentales peuvent avoir des implications significatives pour le traitement, le stockage et l’analyse des données.

Explorons ce qui se passe lorsque le « T » et le « L » sont inversés.

Qu'est-ce que l'ETL?

Avant de choisir entre ETL et ELT, il est important de comprendre la signification de chaque terme.

Alors, qu'est-ce qu'ETL?

ETL constitue traditionnellement une étape importante dans le processus d'intégration de données, qui permet de transférer des données de sources de données disparates vers la destination cible.

ETL commence par extraire des données de différentes sources dans un espace intermédiaire. Ces données ne sont pas toujours uniformes et sont souvent présentées dans des formats différents. Le transfert de ces données directement vers la destination entraîne souvent des erreurs. Il est donc préférable de le nettoyer et de le valider, afin que seules les données de qualité atteignent la destination finale.

Après transformation, les données nettoyées sont chargées dans la ou les destinations spécifiées.

ETL est essentiel dans les processus modernes de business intelligence car il permet d'intégrer des données brutes structurées ou non structurées provenant de différentes sources en un seul endroit pour extraire des informations commerciales.

Certaines personnes posent souvent la question, « L'ETL est-il obsolète ?

La réponse à cela dépend des besoins d'une organisation, tels que le nombre de systèmes de données qu'elle a en place, si elle doit transformer ces données, si elle a besoin d'un accès rapide aux données compilées, etc.

Avant d’approfondir la question de savoir quand ETL est un meilleur choix, comprenez d’abord ce qu’est ELT.

Qu'est-ce que l'ELT?

ELT la signification est assez différente de celle d’ETL. L'étape initiale d'ELT fonctionne de la même manière que ETL, ce qui signifie que les données brutes sont d'abord extraites de différentes sources de données. Contrairement à ETL, où les données sont d'abord transformées avant d'être chargées, dans ELT, les données sont directement chargées dans la destination, puis transformées au sein de la destination, comme par exemple dans un fichier ETL. entrepôt de données.

Le principal avantage de cette approche est que les utilisateurs de données peuvent facilement accéder à toutes les données brutes quand ils en ont besoin.

Il est important de noter que les outils BI ne peuvent pas utiliser le Big Data sans les traiter. La prochaine étape consiste donc à nettoyer et standardiser les données. L'entrepôt ETL normalise les données stockées pour préparer des tableaux de bord et des rapports commerciaux personnalisés.

Par rapport à ETL, ELT réduit considérablement le temps de chargement. De plus, l’ELT est une méthode plus économe en ressources car elle exploite les capacités de traitement de la destination.

ELT est plus adapté aux bases de données cloud, aux plates-formes de stockage et aux entrepôts de données tels que Flocon or Redshift d'Amazon car ces plateformes ont la capacité de stocker des données brutes en masse.

Processus ETL vs processus ELT

Processus ETL 

An Processus ETL peut être utilisé pour divers cas d'utilisation tels que la migration de données, l'intégration ou simplement la réplication de données.

Quoi qu’il en soit, le processus de base commence par l’extraction des données, au cours de laquelle les données sont extraites de sources disparates, puis déplacées vers une zone de préparation pour transformation. Désormais, différents types de transformations peuvent être appliqués à ces données, selon le cas d'utilisation. Par exemple, si les données proviennent de deux sources différentes, une transformation de jointure les combinera.

Les données doivent également être nettoyées et validées avant d'être envoyées à la destination finale.

Une fois cela fait, il est finalement chargé dans la destination, qui peut être soit une autre base de données, soit un entrepôt. Les utilisateurs peuvent choisir parmi plusieurs options, principalement la charge complète et la charge incrémentielle. En pleine charge, toutes les données sont chargées en même temps, tandis que dans la deuxième option, les données sont téléchargées par lots.

Cela crée un pipeline organisé, avec un parcours clair pour les données du point A au point B.

Processus ELT

Le processus ELT démarre de la même manière que l'ETL, c'est-à-dire par l'extraction des données. Une fois les données extraites, elles sont déplacées vers une zone de stockage intermédiaire, qui peut être un emplacement de stockage temporaire au sein du système cible ou un système de stockage distinct. La mise en scène est essentielle pour la validation des données et pour garantir la cohérence des données avant de les charger dans le référentiel cible.

L'étape suivante consiste à définir le schéma des tables de données dans le référentiel cible. Au cours de cette étape, les utilisateurs doivent créer des tables et définir les types de données des colonnes. Les données sont ensuite chargées dans le référentiel cible à l'aide d'outils et de technologies, tels que des scripts de chargement basés sur SQL, pipelines de données, ou des outils ELT sans code tels que Astera Générateur de pipeline de données.

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Architecture ETL vs ELT : 8 différences clés

Examinons quelques-unes des principales différences entre les deux approches.

• Processus de transformation

L'ordre du processus de transformation est une différence majeure entre l'ELT et l'ETL. L'approche ETL traite et transforme les données avant de les charger. Alternativement, les outils ELT ne transforment pas les données juste après l'extraction. Au lieu de cela, ils chargent les données dans l'entrepôt telles quelles. Les analystes de données peuvent choisir les données dont ils ont besoin et les transformer avant l'analyse.

• Taille des données

Une différence majeure entre ETL et ELT est la taille des données. Les entrepôts ETL fonctionnent mieux avec des ensembles de données plus petits. Cependant, les systèmes ELT peuvent gérer une quantité massive de données.

• Temps de chargement des données

L'architecture ETL et ELT diffère également en termes de temps d'attente total pour transférer les données brutes vers l'entrepôt cible. L'ETL est un processus qui prend du temps, car les équipes de données doivent d'abord les charger dans un espace intermédiaire pour les transformer. Après cela, l'équipe de données charge les données traitées dans la destination.

L'architecture ELT offre une prise en charge des données non structurées. Ainsi, cela élimine le besoin de transformation avant le chargement. Ainsi, les utilisateurs peuvent directement transférer vers un entrepôt de données, ce qui rend l'ELT moins long.

• Temps d'analyse des données

Une autre différence entre ETL et ELT est le temps nécessaire à l'exécution de l'analyse. Étant donné que les données d'un entrepôt ETL sont transformées, les analystes de données peuvent les analyser sans délai. Mais les données présentes dans un entrepôt ELT ne sont pas transformées. Les analystes de données doivent donc les transformer lorsque cela est nécessaire. Cette approche augmente le temps d'attente pour l'analyse des données.

• Conformité

Les cyberattaques ont touché 155.8 millions Les particuliers américains en 2020 seulement. Pour réduire le risque de vol de données, les entreprises doivent respecter les réglementations CCPA, GDPR, HIPAA et autres réglementations sur la confidentialité des données. C'est pourquoi la conformité est un facteur essentiel dans le débat ETL vs. ELT.

Outils ETL supprimer les informations sensibles avant de les charger dans l’entrepôt. Cela empêche ainsi tout accès non autorisé aux données. D'un autre côté, les outils ELT chargent l'ensemble de données dans l'entrepôt sans supprimer les informations sensibles. Ces données sont donc plus vulnérables aux failles de sécurité.

• Prise en charge des données non structurées 

La prise en charge des données non structurées est une autre différence importante entre l'ETL et l'ELT. L'intégration ETL est compatible avec le relationnel Systèmes de gestion de bases de données. Par conséquent, il ne prend pas en charge les données non structurées. En d'autres termes, vous ne pouvez pas intégrer de données non structurées sans les transformer.

Le processus ELT est exempt de telles limitations. Il peut transférer données structurées et non structurées dans l'entrepôt sans tracas.

• Complexité de la transformation

Une autre différence est la complexité de la transformation. L'approche ELT permet de déplacer de grandes quantités de données vers la destination cible. Cependant, vous ne pouvez pas transférer certaines transformations avancées, telles que des types spécifiques de noms ou d'analyse d'adresses, vers la base de données sous-jacente. Ils doivent donc être effectués sur le serveur intermédiaire. Parfois, cela peut entraîner un « marécage de données ». C'est un défi de trier et de nettoyer manuellement ces données en masse stockées en un seul endroit.

L'approche ETL traditionnelle rend le processus beaucoup plus simple. C'est parce que vous pouvez nettoyer les données par lots avant de les charger.

• Disponibilité des outils et des experts 

Des Astera De Data Pipeline Builder à SSIS et Informatica PowerCenter, une myriade de différents types d'outils ETL sont disponibles sur le marché. Étant donné que cette technologie existe depuis des décennies, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de ces outils efficaces. Mais nous ne pouvons pas en dire autant de l'ELT, une technologie relativement plus récente. Par conséquent, les ressources et les outils ELT disponibles pour répondre aux besoins des clients sont limités. De plus, de nombreux experts ETL sont disponibles sur le marché, alors que la main-d'œuvre experte en ELT est rare.

ETL vs. ELT : facteurs clés à prendre en compte lors du choix

Le choix entre ETL et ELT dépend de plusieurs facteurs :

• Volume et variété des données : L'ELT est plus adapté à la gestion de grands ensembles de données diversifiés, tandis que l'ETL fonctionne bien pour les données structurées.
• Vitesse de traitement: L'ELT permet une ingestion plus rapide, tandis que l'ETL peut être plus lent en raison de transformations en amont.
• Conformité et sécurité : L'ETL offre davantage de contrôle sur la gouvernance des données avant le stockage, ce qui est essentiel pour la conformité réglementaire.
• Infrastructures et coûts : ELT exploite l'évolutivité du cloud mais peut nécessiter davantage de stockage, tandis qu'ETL réduit les besoins de stockage grâce au prétraitement.

Le tableau ci-dessous fournit quelques différences supplémentaires.

Cas d'utilisation spécifiques à l'industrie :

• Finance & Banque : ETL garantit une conformité stricte aux cadres réglementaires tels que GDPR et PCI DSS.
• Soins de santé : ETL est idéal pour traiter les dossiers sensibles des patients, tout en maintenant la conformité HIPAA.
• Commerce électronique et vente au détail : ELT permet des analyses clients en temps réel, en exploitant les entrepôts cloud.
• Médias et streaming : ELT traite des données volumineuses et non structurées pour des recommandations de contenu personnalisées.

ETL vs. ELT : avantages et inconvénients

Jetons un coup d'œil à quelques avantages et inconvénients notables :

Avantages d'un pipeline ETL

• Pipelines ETL sont généralement les meilleurs pour le nettoyage, la validation et la transformation des données avant de charger les données dans un système cible.
• Avec les pipelines ETL, vous pouvez facilement regrouper vos données provenant de plusieurs systèmes sources dans un format unique et cohérent..
• Vous pouvez conserver les plates-formes de sources de données actuelles sans vous soucier de la synchronisation des données, car ETL ne nécessite pas la colocalisation des ensembles de données.
• Le processus ETL extrait de grandes quantités de métadonnées et peut s'exécuter sur du matériel SMP ou MPP qui peut être géré et utilisé plus efficacement sans conflit de performances avec la base de données.
• Les pipelines ETL vous permettent d'appliquer des transformations de données complexes. Si vos données nécessitent une logique métier complexe ou des changements importants dans la structure des données avant d'être utilisables, ETL fournit un environnement plus contrôlé pour ces transformations.
• ETL réduit considérablement la complexité et les besoins en ressources de l'analyse, car les transformations sont appliquées avant le chargement des données dans un système cible.
• Vous pouvez concevoir des pipelines ETL pour gérer à la fois l'intégration de données par lots et en temps réel, et tirer parti de la flexibilité du traitement des données en fonction d'exigences spécifiques.

 Inconvénients de l'ETL

• Maintenir les pipelines ETL au fil du temps peut être un défi. À mesure que les sources de données évoluent et que les exigences métier changent, la logique ETL doit être mise à jour et testée régulièrement.
• If qualité des données les problèmes ne sont pas détectés et résolus au cours du processus ETL, ils peuvent se propager aux systèmes en aval, conduisant à des analyses et des décisions incorrectes.
• Il existe un risque de perte de données ou d'omission d'informations si les règles de transformation ne sont pas soigneusement conçues et testées.
• Le processus ETL peut être gourmand en ressources, nécessitant une puissance de calcul et une capacité de stockage importantes, en particulier pour les grands ensembles de données.

Avantages d'un pipeline ELT

• ELT vous permet d'être plus flexible car vous pouvez stocker des données brutes et non traitées dans un entrepôt de données ou un lac de données et les utiliser à des fins et analyses multiples.
• L'approche ELT donne la priorité au chargement des données plutôt qu'à la transformation des données. En conséquence, les données peuvent être chargées rapidement dans le système cible, ce qui les rend disponibles pour analyse plus rapidement.
• ELT est idéal pour les données non structurées car il utilise une approche de schéma à la lecture, dans laquelle vous pouvez ingérer des données sans exigences strictes en matière de schéma.
• Les pipelines ELT constituent la base des projets d'analyse avancée, d'apprentissage automatique et de science des données, car ils permettent aux scientifiques des données d'accéder aux données brutes et de les manipuler pour créer des modèles et des informations.
• Les pipelines ELT peuvent simplifier les processus ETL (Extract, Transform, Load) en déchargeant des transformations de données complexes vers l'entrepôt de données cible.
• La meilleure partie des pipelines ELT est qu'il n'y a pas moins de risque de perte de données puisque les données brutes sont chargées directement dans le système cible.

Inconvénients de l'ELT

1. Les pipelines ELT peuvent lier une organisation à des solutions d'entreposage de données spécifiques, ce qui peut conduire à une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et à une flexibilité limitée.
2. Les transformations sont répétées pour différents cas d'utilisation analytiques, ce qui peut entraîner une redondance dans les efforts de traitement des données.
3. Les données brutes chargées dans un entrepôt de données peuvent être moins accessibles et plus difficiles à utiliser pour les utilisateurs professionnels et les analystes de données, ce qui nécessite davantage d'efforts pour créer des vues et des transformations conviviales.
4. Les pipelines ELT n'incluent souvent pas de contrôles et de transformations complets de la qualité des données avant que les données ne soient chargées dans le système cible, ce qui nécessite des outils ou une prise en charge supplémentaires pour gestion de la qualité des données.
5. ELT s'appuie souvent sur des solutions d'entreposage de données, qui peuvent être coûteuses à exploiter, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, car les coûts de stockage, les frais de licence et les coûts d'infrastructure peuvent rapidement exploser.

ETL vs. ELT : quelle est la meilleure stratégie de gestion des données ?

Il n’y a pas de coupe claire »mieux stratégie". L'approche que vous choisissez dépend de votre spécificité gestion des données exigences. Voici quand ETL serait une meilleure option par rapport à l'ELT :

1. Il existe des problèmes de confidentialité :

Vous devez protéger les informations sensibles avant de charger des données vers une destination. ETL réduit le risque de fuite d'informations confidentielles. De plus, cela garantit que votre organisation ne viole pas les normes de conformité.

2. La visibilité historique est importante :

Les données historiques fournissent une vue globale des processus métier. Des clients aux fournisseurs, il offre des informations détaillées sur les relations avec les parties prenantes. ETL est le choix ultime à cet effet. Il peut aider à préparer des tableaux de bord personnalisés et des rapports précis.

3. Les données sont dans un format structuré :

Si vous ne savez pas quand utiliser ETL, déterminez la nature des données. ETL est plus adapté lorsque les données sont structurées. Bien que vous puissiez utiliser ETL pour structurer des données non structurées, vous ne pouvez pas l'utiliser pour transmettre des données non structurées vers la destination cible.

4. Vous avez besoin de données historiques :

Vous avez besoin d'une piste d'audit complète et d'un suivi historique des modifications des données, car les processus ETL vous permettent de capturer et de consigner les activités de transformation.

5. L'agrégation des données est importante :

L'agrégation et la synthèse des données provenant de plusieurs sources ou à différentes granularités sont une exigence clé, car ETL vous permet de créer des ensembles de données agrégées pendant la phase de transformation.

6. Vous travaillez avec des systèmes existants :

Vous avez affaire à des systèmes existants qui nécessitent des transformations de données pour répondre au schéma cible.

D'un autre côté, nous recommandons d'utiliser l'ELT lorsque :

1. La disponibilité des données est une priorité :

Vous travaillez avec de gros volumes de données, ELT est votre meilleur choix car il peut charger des données dans l'entrepôt cible, qu'elles soient structurées ou non.

2. Les Data Analysts sont des experts ELT :

Votre organisation dispose d'experts en ELT, car il n'est pas si facile de trouver des experts en ELT car la technologie est toujours en évolution.

3. Le budget n'est pas un problème :

Le processus ELT vous permet de charger des informations sans transformations. Cependant, la construction d'un pipeline ELT peut être plus technique et plus coûteuse que l'ETL. Une organisation disposant d’un budget suffisant peut opter pour cette approche.

4. Le stockage des données brutes est requis:

Vous souhaitez conserver les données brutes et inchangées pour une analyse historique ou future, car ELT charge les données dans le référentiel cible avant de les transformer, vous permettant ainsi de conserver un enregistrement des données d'origine.

5. L'évolutivité est importante pour vous :

Vous devez gérer efficacement de gros volumes de données, car ELT peut tirer parti de l’évolutivité des ressources de stockage de données basées sur le cloud et des entrepôts de données cloud pour les transformations.

6. Un traitement en temps réel ou quasi-réel est requis :

Vos besoins en matière de traitement des données exigent des transformations ou des mises à jour à faible latence, car ELT vous permet de charger les données dès qu'elles deviennent disponibles et d'appliquer des transformations par la suite.

7. Le schéma change fréquemment:

Vous vous attendez à des modifications fréquentes du schéma ou de la structure des données, car ELT s'adapte avec plus de flexibilité aux modifications de schéma puisque les transformations sont effectuées dans le référentiel cible.

8. Des transformations complexes sont impliquées:

Vos transformations de données sont complexes et nécessitent un traitement avancé, tel que des modèles d'apprentissage automatique ou des cadres d'analyse Big Data, qu'ELT peut prendre en charge efficacement.

ETL ou ELT ? Et qu'en est-il de l'ETL ? et ELT?

Le débat entre ETL et ELT les place en opposition dans les stratégies d'intégration de données, mais de nombreuses entreprises modernes adoptent une approche hybride qui exploite les atouts des deux. Cette méthode permet aux organisations d'optimiser les performances, les coûts et l'évolutivité en fonction de charges de travail, de types de données et d'infrastructures spécifiques.

Comment fonctionne l'approche hybride

Dans un modèle hybride, l'ETL est utilisé pour les données structurées et critiques qui nécessitent des transformations avant d'être chargées dans un système de destination, tandis que l'ELT est appliqué aux ensembles de données brutes à grande échelle qui bénéficient de la puissance de traitement basée sur le cloud. Un flux de travail typique pourrait ressembler à ceci :

1. Traitement ETL initial – Les données sont extraites des systèmes opérationnels (par exemple, ERP, CRM) et subissent des transformations critiques, telles que le nettoyage, l’enrichissement et la normalisation des données, avant d’être chargées dans une base de données intermédiaire ou de préparation.
2. Exécution ELT basée sur le cloud – De grands volumes de données brutes, non structurées ou semi-structurées (par exemple, journaux, flux IoT, flux de médias sociaux) sont chargés dans un entrepôt de données cloud (par exemple, Snowflake, BigQuery, Redshift) et transformés à l’aide d’outils de traitement ou d’analyse basés sur SQL.
3. Orchestration et automatisation – Un outil d’orchestration de pipeline de données garantit une exécution fluide, en acheminant dynamiquement les données via ETL ou ELT en fonction des règles métier, des besoins de performances et des considérations de coûts.

Cas d'utilisation de l'approche hybride

• Services financiers: L'ETL est utilisé pour transformer les rapports réglementaires avant le stockage, tandis que l'ELT permet une analyse des risques en temps réel sur les données transactionnelles brutes.
• Commerce électronique et vente au détail : ETL traite les données structurées sur les produits et les ventes à des fins d'utilisation opérationnelle, tandis qu'ELT prend en charge la prévision de la demande et l'analyse du sentiment des clients.
• Santé et sciences de la vie : ETL garantit la conformité avec la HIPAA et d'autres réglementations, tandis qu'ELT facilite l'analyse avancée des données des patients pour la recherche.
• Fabrication et IoT : ETL traite les données ERP structurées à des fins de reporting, tandis qu'ELT aide à analyser les données des capteurs IoT à grande échelle pour la maintenance prédictive.

Pourquoi les entreprises adoptent l'ETL-ELT hybride

1. Optimisation des performances – Les transformations nécessitant beaucoup de calculs se produisent dans l’environnement le plus efficace, que ce soit avant ou après le chargement.
2. Efficacité des coûts – L’exploitation de l’ELT natif dans le cloud réduit les coûts de traitement sur site tandis que l’utilisation de l’ETL pour les transformations sélectives minimise les dépenses de stockage dans le cloud.
3. Flexibilité et évolutivité – Les organisations peuvent s’adapter en fonction de l’évolution des volumes de données, des exigences réglementaires et des avancées technologiques.

En combinant ETL et ELT, les entreprises parviennent à une stratégie d’intégration de données équilibrée et efficace adaptée à leurs besoins.

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