Qu'est-ce que l'ETL ?

L'ETL (Extract, Transform, Load) est un processus de data integration qui collecte des données provenant de sources multiples pour les normaliser et les charger dans un entrepôt de données pour analyse, dans des bases de données pour stockage ou dans un autre type de source de données. Les entreprises utilisent les processus ETL pour transformer leurs données réparties sur plusieurs systèmes dans différents langages, en formats et styles unifiés, afin de pouvoir les analyser plus facilement. Avec l'explosion de l'information, les entreprises disposent d'énormes quantités de données. Cependant, de nombreuses entreprises butent sur la diversité et le volume des données. Beaucoup d'entre elles ont des difficultés à déplacer les données de leurs systèmes sources, à les traduire dans un langage commun et à les charger dans un autre système afin de pouvoir les analyser dans leur intégralité pour en obtenir une vue complète. L'ETL aide les entreprises à utiliser efficacement les données en les extrayant, en les transformant et en les chargeant dans divers systèmes pour améliorer leur business intelligence.

L'ETL a de nombreux cas d'utilisation dans de multiples domaines. L'un d'eux consiste à extraire de la valeur des données des clients. Les clients interagissent avec une marque de différentes manières. L'ETL rassemble toutes ces données clients provenant de diverses sources, les transforme pour qu'elles adhèrent à un format standard, puis les charge dans un entrepôt de données ou une autre source de données pour les analyser. Lorsque l'entreprise peut facilement analyser ses données qui sont toutes dans le même language et au même endroit, elle obtient une vue précise à 360 degrés de l'interaction du client avec sa marque. L'entreprise peut ainsi comprendre les besoins du client et lui offrir une expérience hautement personnalisée.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de l'ETL ?

Les données sont l'un des principaux atouts d'une entreprise. La plupart des données utiles ne sont pas structurées et sont dispersées entre plusieurs sources. Par conséquent, les entreprises ont besoin d'une data integration sous la forme d'un ETL pour rassembler et normaliser les données et les préparer à l'analyse en un seul endroit. L'ETL garantit un accès facile et uniforme aux données pour toutes les équipes. Avec des données normalisées, les équipes peuvent prendre des décisions bien informées, et cela conduit à une meilleure business intelligence. Dans le monde d'aujourd'hui, même un seul élément de données peut faire une grande différence dans la rentabilité. Les entreprises qui veulent tirer parti de la puissance des données devraient envisager d'adopter l'ETL.

Quelles sont les étapes de l'ETL ?

Comme son nom l'indique, l'ETL comporte trois grandes étapes : l'extraction, la transformation et le chargement.

Étape 1 : extraire les données

L'extraction est le processus de collecte de données à partir de sources multiples. Ces sources peuvent être les suivantes.

• Systèmes de gestion de la relation client (CRM)
• Réseaux sociaux et autres sources en ligne
• Bases de données et stockage existants
• Applications de vente et de marketing
• Données sur les transactions des clients
• Systèmes de planification des ressources de l'entreprise
• Données des capteurs de l'Internet des objets (IoT)

L'extraction des données est souvent effectuée de trois manières différentes.

Extraction de données basée sur la notification d'un changement

Certaines sources de données fournissent une notification au système ETL lorsqu'il y a un changement de données. Le système ETL doit seulement extraire les nouvelles données. L'extraction de données basée sur la notification est la méthode la plus simple, mais de nombreuses sources de données ne fournissent pas de notifications.

Extraction incrémentale de données

Certaines sources peuvent ne pas être en mesure de fournir de notification concernant les changements de données. Mais elles peuvent identifier et avoir un enregistrement des données qui ont changé. Un système ETL devrait vérifier périodiquement de telles sources pour déterminer s'il y a un changement dans les données. Cette méthode extrait de manière incrémentielle la partie des données qui a changé. L'extraction incrémentale est plus complexe que l'extraction basée sur la notification.

Extraction complète des données

Certaines sources peuvent ne pas avoir de mécanisme pour identifier les changements dans les données. En traitant avec de telles sources, l'ETL doit extraire les données complètes de la source. L'ETL doit conserver une copie du dernier extrait afin de pouvoir le comparer avec la nouvelle copie. L'extraction complète des données implique un volume de transfert de données plus élevé que toutes les autres méthodes, car l'ensemble des données doit chaque fois être copié. L'extraction augmente également la charge du système ETL.

Données structurées et non structurées

Les données provenant des sources ci-dessus peuvent être structurées ou non structurées. Les données structurées sont prêtes pour une extraction immédiate. Les données non structurées nécessitent quelques préparations pour les rendre aptes à l'extraction. Cela inclut le nettoyage des données, par exemple, la suppression des espaces ou des émoticônes.

Étape 2 : transformer les données

Les données provenant de sources différentes peuvent avoir des structures et des caractéristiques différentes. Les étapes de « transformation » appliquent plusieurs techniques pour normaliser ces diverses données. Les entreprises appliquent souvent des règles de gestion lors de la transformation des données. Les sous-processus impliqués dans la transformation des données sont les suivants :

Normalisation

Le format des données extraites de diverses sources peut varier considérablement. La normalisation permet de mettre les données dans un format commun. Par exemple, tous les zéros des données brutes peuvent être convertis en NULL.

Nettoyage

Les données provenant de sources telles que les réseaux sociaux ou les communications par e-mail peuvent contenir des informations non pertinentes. Les données, en général, peuvent présenter des incohérences et des valeurs manquantes. Le nettoyage permet d'éliminer le bruit des données et de corriger les valeurs manquantes et les incohérences.

Déduplication

Les données brutes d'une source peuvent contenir des répétitions et des informations redondantes. La déduplication supprime toutes ces redondances.

Révision du format

Il s'agit notamment de la conversion d'un format à un autre en fonction des normes de l'entreprise. Cela peut inclure la conversion de l'unité de mesure, la conversion de la date et de l'heure et la conversion du jeu de caractères.

Vérification

Cette étape vérifie l'intégrité des données. Dans cette étape, le système ETL identifie et signale les anomalies de données.

La transformation comprend également des opérations de base de données avancées telles que l'agrégation de données, l'établissement d'une relation de valeur clé, le fractionnement des données et leur filtrage.

Étape 3 : chargement des données

Dans la dernière étape de l'ETL, les données transformées sont chargées dans un entrepôt de données ou, encore une fois, dans une autre source de données. Il y a deux façons principales de les « charger ».

Chargement complet

Dans le cas d'un chargement complet, toutes les données préparées lors de l'étape de « transformation » sont chargées dans l'entrepôt de données en un seul lot. Bien que le « chargement complet » prenne beaucoup de temps, il est moins complexe que le chargement incrémental. Le chargement complet peut entraîner une croissance exponentielle du volume de données dans un entrepôt, qui peut devenir difficile à gérer.

Charge incrémentale

Elle recherche les changements dans les données entrantes. Elle crée un nouvel enregistrement de données uniquement si des données uniques sont trouvées. La charge incrémentale est plus facile à gérer que la charge complète. Toutefois, elle peut entraîner des incohérences dans les données en cas de défaillance du système.

Une entreprise peut choisir une stratégie de « chargement » en fonction de ce qu'elle veut faire avec les données. Les données chargées peuvent être utilisées pour différents besoins.

1. Pour créer une couche d'analyse ou de business intelligence sur les données
2. Pour utiliser les données comme une base de données consultable
3. En tant qu'ensemble d'apprentissage pour un algorithme de machine learning
4. Créer un système d'alerte basé sur les données

Les caractéristiques de la destination des données (par exemple, un entrepôt de données) doivent également être prises en compte. La vitesse, la capacité et les interfaces de données de la destination peuvent affecter le processus de chargement.

Quels sont les types d'outils ETL ?

En fonction des exigences, les entreprises utilisent différents types d'outils ETL. Une entreprise peut choisir une catégorie ETL en fonction de ce qu'elle doit faire avec les données.

Codage manuel

Certaines entreprises choisissent de ne pas utiliser d'outils ETL spécifiques. Au lieu de cela, elles optent pour la méthode du codage manuel. Dans le codage manuel, des scripts personnalisés sont créés pour exécuter le flux de travail ETL. Il est difficile de gérer et de normaliser la méthode de codage manuel.

Outils de processus batch

Ces outils traitent les données par lots, souvent en dehors des heures de travail afin de ne pas perturber les opérations quotidiennes. Les entreprises qui n'ont pas besoin de capacités ETL en temps réel peuvent s'appuyer sur des outils de processus batch.

Outils open-source

Plusieurs outils ETL open-source sont disponibles en ligne. Ils constituent une alternative peu coûteuse aux outils ETL commerciaux. Les entreprises qui choisissent d'utiliser une version open-source doivent être prêtes à exploiter et à maintenir l'outil ETL. Il peut y avoir peu ou pas d'assistance.

Outils dans le cloud

Si une entreprise ne peut pas se permettre l'infrastructure ETL, elle peut chercher une plateforme ETL en tant que service. De nombreuses entreprises proposent des services ETL sur le cloud qui garantissent une assistance complète, une intégration facile et une évolutivité.

Outils en temps réel

La plupart des outils discutés ci-dessus ne fonctionnent pas en temps réel. Les systèmes ETL en temps réel utilisent le traitement continu des données pour extraire les données de plusieurs sources et les stocker dans l'entrepôt. Ces types d'outils ETL sont utiles pour traiter les données de flux ou les données provenant des capteurs dans le cas d'utilisation de l'Internet des objets.

Quels sont les avantages de l'ETL ?

Données consolidées

Les entreprises sont souvent confrontées à des données provenant de sources multiples. Les données provenant de différentes sources peuvent différer par leur volume, leur format et leur complexité. L'ETL normalise ces données et fournit un point de vue unique sur les données. L'ETL permet aux entreprises de récupérer et d'analyser rapidement les données. Il aide à prendre de meilleures décisions, plus rapidement.

Contexte historique

De nombreuses entreprises ont des données historiques stockées dans des systèmes de stockage de données hérités. L'ETL peut extraire des données de ces systèmes hérités et les unifier avec les données actuelles. Cela fournit un contexte historique à travers lequel les entreprises peuvent reconnaître les tendances à long terme. Le contexte historique aide les entreprises à obtenir des informations utiles et à améliorer la business intelligence.

Efficacité et productivité

L'ETL augmente l'efficacité des équipes en leur fournissant un accès facile aux données. Il leur évite d'avoir à écrire des scripts personnalisés pour la data migration, ce qui augmente la productivité. Lorsque les données sont facilement accessibles, les employés peuvent prendre des décisions en connaissance de cause et consacrer plus de temps à l'analyse et moins de temps aux tâches de moindre valeur.

Quels sont les défis de la mise en œuvre d'un flux de travail ETL ?

D'énormes volumes de données

Le système ETL est souvent conçu pour traiter un volume spécifique de données entrantes. Dans le monde d'aujourd'hui, les données de l'entreprise augmentent rapidement. Le système ETL peut ne pas être en mesure de traiter le volume accru de données.

Solution : lors de la mise en œuvre d'un flux de travail/outil ETL, les entreprises doivent penser à l'évolutivité. Tout en choisissant une solution évolutive, elles doivent éviter les chargements complets de données. Les entreprises doivent identifier les données cruciales et éviter toutes les données non essentielles. Elles doivent également rechercher un traitement parallèle des données.

Modification des formats de données

Les entreprises doivent tenir compte de la nature dynamique des formats de données. Les données provenant d'une source externe peuvent ne pas être du même format ou ne pas avoir la même fréquence. Le système ETL doit être capable de gérer cette diversité.

Solution : le nettoyage des données avant même l'étape de « transformation » est crucial pour faire face aux changements de format. Le système ETL doit être capable d'identifier et d'alerter l'outil de transformation sur le nouveau format. En outre, le processus de transformation de l'ETL doit être flexible et ne pas être basé sur des règles codées en dur.

Pipeline ETL étroitement couplé

L'ETL est un système complexe comprenant de nombreux composants et sous-systèmes. Chacun de ces composants doit être évolutif, fonctionnel et flexible. Souvent, les entreprises ont tendance à utiliser des technologies et des systèmes similaires pour chacun de ces composants. Quand une entreprise met en œuvre le flux de travail ETL, elle a tendance à appliquer des solutions similaires pour toutes les parties. Cela conduit à un système étroitement couplé et moins flexible.

Solution : chaque composant du système ETL doit être considéré comme un composant indépendant. L'entreprise doit choisir les bons outils pour chacune de ces étapes. Chacun de ces composants peut nécessiter des solutions hautement spécialisées. Le découplage des composants ETL aide les entreprises à réparer ou à modifier n'importe quelle partie sans avoir à reconstruire le système entier à partir de zéro.