QUE SIGNIFIE ETL ?
ETL est l’abréviation de extract, transform, load, trois fonctions de base de données qui sont combinées en un seul outil pour extraire des données d’une base de données et les placer dans une autre base de données.
L’extraction est le processus de lecture des données d’une base de données. À ce stade, les données sont collectées, souvent à partir de sources multiples et de types différents.
La transformation est le processus qui consiste à convertir les données extraites de leur forme précédente à la forme qu’elles doivent avoir pour pouvoir être placées dans une autre base de données. La transformation se fait à l’aide de règles ou de tables de consultation ou en combinant les données avec d’autres données.
Le chargement est le processus d’écriture des données dans la base de données cible.
COMMENT FONCTIONNE L’ETL
Les données d’une ou plusieurs sources sont extraites puis copiées dans l’entrepôt de données. Lorsqu’il s’agit de grands volumes de données et de systèmes sources multiples, les données sont consolidées. L’ETL est utilisé pour migrer les données d’une base de données à une autre, et c’est souvent le processus spécifique requis pour charger les données vers et depuis les data marts et les entrepôts de données, mais c’est un processus qui est également utilisé pour convertir (transformer) les bases de données d’un format ou d’un type à un autre.
ETL ET BUSINESS INTELLIGENCE
L’ETL est une partie importante des processus et des systèmes de business intelligence (BI) d’aujourd’hui. Il s’agit du processus informatique à partir duquel les données provenant de sources disparates peuvent être placées en un seul endroit pour analyser et découvrir des informations commerciales de manière programmatique.
Avantages de l’ETL
Les outils ETL fonctionnent de concert avec les outils d’intégration de données et prennent en charge de nombreux cas d’utilisation de la gestion des données, notamment la qualité des données, la gouvernance des données, la virtualisation et les métadonnées. Voici les principaux avantages de l’ETL :
- Obtenez un contexte historique profond pour votre entreprise
- Lorsqu’il est utilisé avec un entrepôt de données d’entreprise (données au repos), l’ETL fournit un contexte historique pour votre entreprise en combinant les données héritées avec les données collectées à partir de nouvelles plateformes et applications.
Simplifier la migration des données vers le Cloud
L’ETL vous aide à transférer vos données vers un lac de données en cloud ou un entrepôt de données en cloud pour améliorer l’accessibilité des données, l’évolutivité des applications et la sécurité. Les entreprises comptent plus que jamais sur l’intégration du cloud pour améliorer leurs opérations.
Offrez une vue unique et consolidée de votre entreprise
Ingérez et synchronisez des données provenant de sources telles que des bases de données ou des entrepôts de données sur site, des applications SaaS, des appareils IoT et des applications de streaming vers un lac de données Cloud pour établir une vue unique de votre activité.
Permettre la business intelligence à partir de toutes les données, quelle que soit la latence.
Les entreprises d’aujourd’hui ont besoin d’analyser un éventail de types de données – notamment structurées, semi-structurées et non structurées – provenant de plusieurs sources, telles que le traitement par lots, le temps réel et le streaming.
Les outils ETL permettent de tirer plus facilement des informations exploitables de vos données, afin d’identifier de nouvelles opportunités commerciales et de guider une meilleure prise de décision.
Fournir des données propres et fiables pour la prise de décision
Utilisez les outils ETL pour transformer les données tout en maintenant le lignage et la traçabilité tout au long du cycle de vie des données. Cela signifie que tous les praticiens des données – des data scientists aux analystes de données en passant par les utilisateurs de la ligne de métier – auront accès à des données fiables, quels que soient leurs besoins en matière de données.
En automatisant les pratiques de données critiques, les outils ETL garantissent que les données que vous recevez pour analyse répondent aux normes de qualité requises pour fournir des informations fiables pour la prise de décision. L’ETL peut être associé à d’autres outils de qualité des données pour garantir que les sorties de données répondent à vos spécifications uniques.
Automatiser les pipelines de données
Les outils ETL permettent d’automatiser les tâches onéreuses et récurrentes d’ingénierie des données et de gagner du temps. Améliorez l’efficacité de la gestion des données et accélérez leur livraison. Ingérer, traiter, intégrer, enrichir, préparer, mapper, définir et cataloguer automatiquement les données.
Répliquez votre base de données
L’ETL permet de répliquer les données de diverses bases de données sources, telles que MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc. vers un entrepôt de données dans le cloud.
Opérationnaliser les modèles d’IA et de machine learning (ML)
Les charges de travail de data science sont rendues plus robustes, plus efficaces et plus faciles à maintenir. Avec les outils ETL du cloud, vous pouvez gérer efficacement les grands volumes de données requis par les pipelines de données utilisés dans l’apprentissage automatique, les DataOps et les MLOps .
Une plus grande agilité commerciale grâce à l’ETL pour le traitement des données
Les équipes avanceront plus rapidement car l’ETL réduit les efforts nécessaires pour rassembler, préparer et consolider les données. L’automatisation de l’ETL améliore la productivité parce qu’elle permet aux professionnels des données d’obtenir les données dont ils ont besoin, là où ils en ont besoin ; sans avoir besoin de compétences techniques pour écrire du code ou des scripts – ce qui permet d’économiser un temps et des ressources précieux.
Quels sont les différents types de pipelines de données ETL ?
Les pipelines de données sont classés en fonction de leur utilisation. Les formes les plus courantes de pipelines de données utilisent soit le Batch Processing, soit le traitement en temps réel.
1. Pipelines de traitement par lot (BATCH)
Le traitement par lots est utilisé pour les cas d’utilisation traditionnels de l’analyse et de la veille stratégique où les données sont périodiquement collectées, transformées et déplacées vers un entrepôt de données dans le cloud.
Les utilisateurs peuvent rapidement déployer des données en grand volume à partir de sources cloisonnées dans un lac de données ou un entrepôt de données dans le Cloud et programmer des tâches pour le traitement des données avec une intervention humaine minimale. Avec l’ETL en traitement par lots, les données sont collectées et stockées lors d’un événement appelé « fenêtre de traitement par lots », afin de gérer plus efficacement les grandes quantités de données et les tâches répétitives.
2. Pipelines de traitement en temps réel (Streaming)
Les pipelines de données en temps réel permettent aux utilisateurs d’ingérer des données structurées et non structurées provenant de diverses sources de streaming, telles que l’IoT, les appareils connectés, les flux de médias sociaux, les données de capteurs et les applications mobiles. Un système de messagerie à haut débit garantit que les données sont capturées avec précision.
La transformation des données est effectuée à l’aide d’un moteur de traitement en temps réel (par exemple, Spark streaming) pour piloter des fonctionnalités applicatives telles que l’analyse en temps réel, le suivi de la localisation GPS, la détection des fraudes, la maintenance prédictive, les campagnes marketing ciblées ou le service client proactif.
L’ETL d’Informatica dans le Cloud pour l’intégration de données
