ETL signifie « extraire, transformer, charger ». C'est un processus qui intègre des données provenant de différentes sources dans un référentiel unique afin qu'elles puissent être traitées puis analysées afin d'en déduire des informations utiles. Ces informations utiles aident les entreprises à prendre des décisions basées sur les données et à se développer.
"Les données sont le nouveau pétrole." (Clive Humby, mathématicien)
La création mondiale de données a augmenté de façon exponentielle, à tel point que, selon Forbes, au rythme actuel, les humains doublent la création de données tous les deux ans. En conséquence, la pile de données moderne a évolué. Les magasins de données ont été convertis en entrepôts de données, et quand cela n'a pas suffi, des lacs de données ont été créés. Cependant, dans toutes ces différentes infrastructures, un processus est resté le même, le processus ETL.
Dans cet article, nous examinerons la méthodologie de l'ETL, ses cas d'utilisation, ses avantages et la manière dont ce processus a contribué à façonner le paysage des données modernes.
Méthodologie de l'ETL
Source: Internet
ETL permet d'intégrer des données de différentes sources en un seul endroit afin qu'elles puissent être traitées, analysées, puis partagées avec les parties prenantes des entreprises. Il garantit l'intégrité des données qui doivent être utilisées pour la création de rapports, l'analyse et la prédiction avec des modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un processus en trois étapes qui extrait les données de plusieurs sources, les transforme, puis les charge dans des outils d'informatique décisionnelle. Ces outils de business intelligence sont ensuite utilisés par les entreprises pour prendre des décisions basées sur les données.
La phase d'extraction
Dans cette phase, les données sont extraites de plusieurs sources à l'aide de requêtes SQL, de codes Python, de SGBD (systèmes de gestion de bases de données) ou d'outils ETL. Les sources les plus courantes sont :
- Logiciel CRM (Customer Relationship Management = Gestion de la Relation Client)
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Outil d'analyse
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Entrepôt de données
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Base de données
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Plateformes de stockage en nuage
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Outils de vente et de marketing
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Application mobile
Ces sources sont soit structurées, soit non structurées, c'est pourquoi le format des données n'est pas uniforme à ce stade.
La phase de transformation
Dans la phase de transformation, les données brutes extraites sont transformées et compilées dans un format adapté au système cible. Pour cela, les données brutes subissent quelques sous-processus de transformation, tels que :
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Nettoyage : les données incohérentes et manquantes sont prises en compte.
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Normalisation : une mise en forme uniforme est appliquée partout.
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Suppression des doublons : les données redondantes sont supprimées.
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Repérer les valeurs aberrantes : les valeurs aberrantes sont repérées et normalisées.
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Trier : les données sont organisées de manière à augmenter l'efficacité.
Outre le reformatage des données, d'autres raisons justifient également la nécessité de transformer les données. Les valeurs nulles, si elles sont présentes dans les données, doivent être supprimées ; à part cela, il y a souvent des valeurs aberrantes présentes dans les données, qui affectent négativement l'analyse ; ils doivent être traités dans la phase de transformation. Généralement, nous rencontrons des données redondantes qui n'apportent aucune valeur à l'entreprise ; ces données sont supprimées dans la phase de transformation pour économiser l'espace de stockage du système. Ce sont les problèmes qui sont résolus dans la phase de transformation.
La phase de charge
Une fois que les données brutes sont extraites et adaptées avec des processus de transformation, elles sont chargées dans le système cible, qui est habituellement soit un entrepôt de données, soit un lac de données. Il existe deux manières différentes de réaliser la phase de chargement.
1. Chargement complet : toutes les données sont chargées en même temps pour la première fois dans le système cible. C'est techniquement moins complexe mais prend plus de temps. C'est idéal dans le cas où la taille des données n'est pas trop grande.
2. Chargement incrémentiel : le chargement incrémentiel, comme son nom l'indique, s'effectue par incréments. Il comporte deux sous-catégories.
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Chargement incrémentiel de flux : les données sont chargées à intervalles réguliers, généralement quotidiennement. Ce type de chargement est optimal lorsque les données sont en petites quantités.
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Chargement incrémentiel par lots : dans le type de chargement incrémentiel par lots, les données sont chargées par lots avec un intervalle entre deux lots. Il est idéal lorsque les données sont trop volumineuses. C'est rapide mais techniquement plus complexe.
Types d'outils ETL
L'ETL s'effectue de deux manières, l'ETL manuel ou l'ETL sans code. Dans l'ETL manuel, il y a peu ou pas d'automatisation. Tout est codé par une équipe impliquant le data scientist, l'analyste de données et l'ingénieur de données. Tous les pipelines d'extraction, de transformation et de chargement sont conçus manuellement pour tous les ensembles de données. Tout cela entraîne une énorme perte de productivité et de ressources.
L'alternative est l'ETL sans code ; ces outils ont généralement des fonctions de glisser-déposer. Ces outils suppriment complètement le besoin de codage, permettant ainsi même aux travailleurs non techniques d'effectuer un ETL. Pour leur conception interactive et leur approche inclusive, la plupart des entreprises utilisent Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow et Oracle Data Integrator pour leurs opérations ETL.
Il existe quatre types d'outils ETL sans code dans l'industrie des données.
- Outils ETL commerciaux
- Outils ETL open source
- Outils ETL personnalisés
- Outils ETL basés sur le cloud
Meilleures pratiques pour ETL
Certaines pratiques et certains protocoles doivent être suivis pour garantir un pipeline ETL optimisé. Les meilleures pratiques sont discutées ci-dessous :
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Comprendre le contexte des données : la façon dont les données sont collectées et la signification des mesures doivent être correctement comprises. Cela aiderait à identifier quels attributs sont redondants et devraient être supprimés.
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Points de contrôle de récupération : en cas de rupture du pipeline et de fuite de données, il faut mettre en place des protocoles pour récupérer les données divulguées.
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Journal de bord ETL : Un journal de bord ETL doit être tenu à jour, avec un enregistrement de chaque processus qui a été effectué avec les données avant, pendant et après un cycle ETL.
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Audit : contrôle des données après un intervalle pour s'assurer que les données sont dans l'état que vous vouliez qu'elles soient.
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Petite taille des données : la taille des bases de données et de leurs tables doit être réduite de manière que les données soient réparties plus horizontalement que verticalement. Cette pratique assure une augmentation de la vitesse de traitement et, par extension, accélère le processus ETL.
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Création d'une couche de cache : la couche de cache est une couche de stockage de données à grande vitesse qui stocke les données récemment utilisées sur un disque où elles sont rapidement accessibles. Cette pratique permet de gagner du temps lorsque les données mises en cache sont celles demandées par le système.
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Traitement parallèle : traiter l'ETL comme un processus en série consomme une grande partie du temps et des ressources de l'entreprise, ce qui rend l'ensemble du processus extrêmement inefficace. La solution consiste à effectuer un traitement parallèle et plusieurs intégrations ETL à la fois.
Cas d'utilisation ETL
ETL rend les opérations fluides et efficaces pour les entreprises de plusieurs façons, mais nous aborderons ici les trois cas d'utilisation les plus populaires.
Téléchargement vers Cloud :
Le stockage local des données est une option coûteuse qui oblige les entreprises à dépenser des ressources pour acheter, conserver, faire fonctionner et entretenir les serveurs. Pour éviter tous ces tracas, les entreprises peuvent télécharger directement les données sur le cloud. Cela permet d'économiser des ressources et du temps précieux, qui peuvent ensuite être investis pour améliorer d'autres facettes du processus ETL.
Fusion de données provenant de différentes sources :
Les données sont souvent dispersées dans différents systèmes d'une organisation. La fusion de données provenant de différentes sources en un seul endroit afin qu'elles puissent être traitées puis analysées pour être partagées ultérieurement avec les parties prenantes, se fait en utilisant le processus ETL. ETL s'assure que les données provenant de différentes sources sont formatées de manière uniforme tandis que l'intégrité des données reste intacte.
Modélisation prédictive :
La prise de décision basée sur les données est la pierre angulaire d'une stratégie commerciale réussie. ETL aide les entreprises en extrayant des données, en les transformant, puis en les chargeant dans des bases de données liées à des modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles d'apprentissage automatique analysent les données après leur passage dans un processus ETL, puis effectuent des prédictions basées sur ces données.
L'avenir de l'ETL dans le paysage des données
ETL joue certainement le rôle de colonne vertébrale de l'architecture des données ; Reste à savoir si cela restera ainsi ou non, car avec l'introduction de Zero ETL dans l'industrie technologique, de grands changements sont imminents. Avec Zero ETL, les processus traditionnels d'extraction, de transformation et de chargement ne seraient plus nécessaires, mais les données seraient directement transférées vers le système cible presque en temps réel.
Il existe de nombreuses tendances émergentes dans l'écosystème des données.
