L'ETL est-il encore pertinent en 2019 ?

L'ETL est-il encore pertinent en 2019 ?

par Joe Shara le 8/01/2019 |

Mis à jour le 21/09/2021


ETL est l'abréviation de extract, transform, and load. Il s'agit d'un des outils d'intégration de données utilisés pour l'extraction de données d'un système source, la transformation des données extraites dans un format facilement analysable et le chargement des données transformées dans un autre système généralement appelé entrepôt de données. L'ETL est une alternative composée de manière que le traitement soit effectué directement dans la base de données, ce qui permet d'améliorer les performances.


L'histoire de l'ETL

L'ETL a été popularisé dans les années 1970 lorsque l'utilisation de bases de données ou de référentiels de données a été appréciée par les organisations pour sécuriser de multiples données et informations commerciales. Le besoin d'améliorer les données qui circulaient dans ces bases de données a rapidement augmenté. Cela a conduit à l'utilisation de l'ETL comme principale méthode pour acquérir des données de différentes sources, les transformer en données facilement analysables avant de les charger vers la source requise.

Vers la fin des années 1980, puis au début des années 1990, l'utilisation des entrepôts de données a commencé à être appréciée de tous. En tant que type unique de base de données, l'entrepôt de données a agi comme un lien pour l'accès aux données de différents systèmes - mini-ordinateurs, ordinateurs personnels, ordinateurs centraux et feuilles de calcul. ETL a fourni l'option de choisir parmi ses différents outils qui ont analysé différents entrepôts de données. Il s'agit notamment des acquisitions et des fusions qui ont conduit de nombreuses organisations à disposer de différentes solutions ETL non intégrées.

De plus en plus, il y a eu une intensification du nombre de sources, de formats de données et de systèmes. Cela a conduit à la création de plusieurs autres méthodes de collecte, d'importation et de traitement des données utilisées par les organisations, notamment l'extraction, la transformation et le chargement. L'ELT et l'ETL sont tous deux des éléments essentiels des stratégies utilisées par les organisations pour intégrer les données.

Importance de l'ETL

De meilleures décisions d'affaires ont été prises au fil des ans grâce à l'utilisation du processus ETL pour obtenir une vue fusionnée adéquate des données. Actuellement, l'utilisation de l'ETL dans l'intégration des données provenant de plusieurs sources et systèmes est toujours un élément utile de la boîte à outils de manipulation des données d'une organisation.

L'ETL est utilisé dans le déplacement et la transformation des données obtenues à partir de sources multiples et leur chargement dans diverses destinations, comme des fichiers plats.

L'utilisation de l'ETL avec des données d'entreprise stockées permet d'obtenir de nombreuses informations sur l'historique d'une entreprise.

L'ETL fournit une vue consolidée, ce qui facilite l'analyse et la communication des données aux autorités compétentes.

L'utilisation de l'ETL augmente la productivité des professionnels car elle codifie et réutilise les processus de données qui sont impliqués dans le mouvement sans nécessiter de savoir technique pour écrire des scripts ou du code.

Progressivement, l'ETL a continué à évoluer pour soutenir les tendances émergentes en matière de données, comme le streaming de données.

L'utilisation de l'ELT et de l'ETL par les organisations pour rassembler les données a continué à maintenir la précision tout en fournissant la puissance d'audit nécessaire pour les rapports analytiques et les entrepôts de données.

L'utilisation de l'ETL dans le monde d'aujourd'hui

L'ETL utilise l'analyse en continu pour capturer et analyser les données en continu qui évoluent rapidement. Cela permet d'agir rapidement en fonction de ce qui se passe à ce moment-là. Comme l'ETL offre à ses utilisateurs une vue historique, il leur permet de replacer les données dans leur contexte. Dans le processus, les organisations sont mieux placées pour comprendre progressivement et facilement leurs activités. Les deux approches de l'organisation des affaires doivent fonctionner ensemble.

L'utilisation de l'ETL

Les outils de base utilisés par l'ELT et l'ETL travaillent côte à côte avec d'autres outils utilisés pour l'intégration et avec de nombreux autres aspects de la gestion des données tels que la gouvernance des données, les métadonnées, la qualité des données et la virtualisation. Les utilisations préférées de l'ETL aujourd'hui incluent :

Utilisations traditionnelles et ETL

L'ETL est une méthode efficace qui a fait ses preuves et sur laquelle s'appuient de nombreuses organisations au quotidien, comme les prestataires de soins de santé qui souhaitent obtenir des représentations précises des affirmations faites ou le propriétaire d'une chaîne de magasins de détail qui a besoin de consulter régulièrement les données relatives aux ventes. L'ETL a le pouvoir de combiner et de faire ressortir les données de transaction d'un magasin de données ou d'un entrepôt de données et de les manipuler dans un format facilement compréhensible par les professionnels. L'ETL est un outil qui peut être utilisé pour déplacer des données vers des systèmes modernes à partir de systèmes plus anciens avec des formats de données différenciés. La plupart du temps, il est utilisé pour rassembler les données des entreprises et pour collecter et fusionner les données des partenaires et des fournisseurs externes.

L'utilisation de l'ETL avec le Big Data - Adaptateurs et transformations

L'organisation qui se retrouve avec la majorité des données est gagnante. Bien que cela ne soit pas automatiquement vrai, les entreprises gagnent un avantage concurrentiel lorsqu'elles ont un accès facile à un grand nombre de données. Actuellement, toutes les entreprises ont besoin d'accéder à tous les pools de big data provenant des médias sociaux, des vidéos, de l'internet des objets, des données spatiales, des journaux de serveur, des données ouvertes ou crowdsourcées, et bien d'autres. Pour prendre en charge ces exigences ETL émergentes, les fournisseurs ajoutent des mises à jour améliorées et appropriées à leurs outils. La présence d'adaptateurs permet d'accéder à une variété de pools de sources de données et aux nouveaux outils d'analyse de données d'interagir avec eux pour extraire et charger efficacement les données.

L'utilisation de l'ETL pour Hadoop et autres

L'évolution de l'ETL l'a conduit à prendre en charge l'intégration des données à travers une variété de sources de données plus que les magasins de données traditionnels. Les outils ETL améliorés peuvent charger et modifier les données structurées et non structurées dans Hadoop. Ces outils mis à jour lisent puis écrivent simultanément différents fichiers depuis et vers Hadoop, ce qui simplifie le processus de fusion des données en un processus de transformation collective. Certaines solutions de données comprennent des informations sur les transformations préconstruites pour les données d'interaction et de transaction qui fonctionnent sur Hadoop. L'ETL permet également de combiner les données entre les magasins de données opérationnelles, les centres de gestion des données de référence, les systèmes transactionnels, le cloud et les plateformes de BI.

L'utilisation de l'ETL avec l'accès aux données en libre-service

La préparation des données en libre-service est une tendance commerciale qui se développe très rapidement et qui met la puissance du mélange de l'accès aux données et de la transformation des données entre les mains de professionnels des données non techniques et d'autres utilisateurs commerciaux. De nature artisanale, ce processus naturel augmente la rapidité de l'organisation dans la gestion des données et libère l'informatique de la différenciation des données dans différents formats pour les utilisateurs professionnels. Il réduit le temps de préparation des données, ce qui laisse du temps pour générer des informations. En conséquence, les professionnels des données et des affaires peuvent augmenter leur productivité, ce qui conduit à une organisation améliorée avec de meilleures décisions.

L'utilisation de l'ETL et la qualité des données

L'utilisation de l'ETL et d'autres outils logiciels de manipulation des données qui sont utilisés pour le profilage, le nettoyage et l'audit des données garantit que les données produites sont exactes et fiables. Les outils ETL se combinent avec les outils de qualité des données et les fournisseurs combinent ces outils avec l'ETL dans leurs solutions telles que celles utilisées pour le lignage et le mappage des données.

L'utilisation de l'ETL et des métadonnées

Les métadonnées nous permettent de comprendre l'origine et le lignage des données et les impacts qu'elles peuvent avoir sur d'autres pools de données dans une organisation. À mesure que les formes de données deviennent plus complexes, il est essentiel de comprendre comment les éléments de données ont évolué, comment ils sont utilisés et comment ils sont liés. Par exemple, si un nom Facebook est ajouté à une base de données de clients, il faut savoir ce qui sera affecté par une telle demande comme les travaux d'applications ETL ou les rapports.

Comment fonctionne l'ETL

Il existe une relation entre l'ETL et de multiples autres processus, techniques et fonctions de manipulation des données. Afin d'avoir une vue plus dégagée de la façon dont ETL fonctionne, il faut comprendre comment ces autres manipulateurs de données fonctionnent.

SQL

Il s'agit du langage d'interrogation structuré et il est couramment utilisé pour accéder et transformer les données dans une base de données.

Règles d'affaires, transformations et adaptateurs

Après l'extraction des données, l'ETL utilise des règles métier pour transformer correctement les données dans de nouveaux formats. Ceci est fait avant que les données transformées de manière appropriée soient chargées sur la cible.

Mappage des données

Le processus de transformation comprend le mappage des données. Le mappage des données fournit des informations détaillées à une application sur la façon dont elle peut obtenir les données qu'elle doit manipuler. Il fait également correspondre clairement le fichier de destination à ses cartes de champs sources. Par exemple, la troisième caractéristique des rapports de données provenant de l'activité d'un site Web pourrait être un nom d'utilisateur, la quatrième pourrait être le produit sur lequel l'utilisateur a cliqué pour le visualiser et la cinquième pourrait être l'horodatage obtenu à partir de l'accès. Un processus ou une application ETL doit être capable de mapper ces informations à partir de la source, c'est-à-dire les données du site Web, dans un format requis par la destination finale. Si la destination finale était celle d'un système de gestion des clients, elle pourrait conserver les informations sur le nom d'utilisateur en premier et celles sur l'horodatage en cinquième position ; elle pourrait exclure les informations sur le produit sélectionné. Dans un tel cas, l'effet de manipulation consistant à formater la date au format requis pourrait se produire entre le processus de lecture des données sources et l'écriture des données cibles.

Scripts

L'utilisation de l'ETL automatise l'ensemble des instructions ou des scripts qui se déplacent sans être vus pour transformer et déplacer les données. Avant l'introduction de l'ETL, les scripts étaient écrits individuellement en COBOL ou en C pour le transfert de données de systèmes spécifiques. Cela a conduit à la création de plusieurs bases de données qui exécutent différents scripts - les outils ETL qui ont été créés au début fonctionnent sur les ordinateurs centraux dans un processus comme un ensemble de groupes. Il y a eu une migration ultérieure de l'ETL vers des plateformes PC et UNIX. Actuellement, les organisations utilisent toujours à la fois des méthodes préprogrammées de déplacement des données et des scripts.

L'ELT par rapport à l'ETL

L'ETL était présent dès le début. Par la suite, de nombreuses organisations ont ajouté les PUNR comme méthode complémentaire. L'ELT fonctionne en extrayant les données d'un système source et en les chargeant vers la destination finale ; il utilise ensuite la puissance du système source pour traiter les données et effectuer des transformations. Cela accélère le processus tel qu'il se déroule dans la source.

La qualité des données

Avant l'intégration des données, celles-ci sont accumulées à un certain point où elles sont nettoyées, normalisées (NY et New York, Missis et Mme, Sam et Samuel), les doublons sont éliminés et les adresses vérifiées. De nombreuses solutions ne les fournissent pas dans leur ensemble, mais les procédures de qualité peuvent être exécutées dans le cadre des transformations.

Planification et traitement

Les technologies et les outils ETL peuvent fournir des capacités en temps réel et un ordonnancement par lots. Ils ont le pouvoir de traiter des données au niveau de la base de données ou dans le serveur à des quantités élevées. Le traitement des données au niveau de la base de données empêche la duplication des données et évite d'utiliser trop d'espace sur la plate-forme, contrairement à l'utilisation d'un moteur spécialisé.

Traitement par lots

L'ETL a une fenêtre de traitement par lots qui est une période pendant laquelle d'énormes volumes de données sont déplacés entre les systèmes. Pendant cette période, le système bloque tout changement sur la cible ou la source pendant la synchronisation des données. La plupart des institutions financières effectuent ces processus la nuit pour résumer toutes les transactions quotidiennes.

Services Web

Il s'agit de méthodes basées sur Internet permettant de fournir rapidement des informations à diverses applications. Il s'agit d'une méthode qui simplifie la manipulation des données et qui peut fournir plus de valeur plus rapidement. Par exemple, un centre d'appels peut obtenir des informations sur un client en transmettant le numéro de téléphone qui renvoie rapidement des informations complètes sur le client. En ayant une connaissance plus riche des informations sur le client, un représentant peut facilement prendre de meilleures décisions tout en interagissant avec le client.

Gestion des données de base

Elle permet de créer une vue unique des données obtenues de différentes sources. Elle réunit à la fois les capacités de manipulation des données et l'ETL pour mélanger les données et créer un enregistrement parfait.

Virtualisation des données

Il s'agit d'une méthode rapide de mélange des données afin de créer une vue non physique des données sans les retirer de leur source. Cette méthode s'écarte de l'ETL car elle ne crée pas de stockage physique des résultats, même si la jonction et le mappage des données se produisent toujours. En effet, une telle vue est stockée en mémoire et est mise en cache afin d'accélérer l'accès.

ETL et traitement des flux d'événements

Avec la vitesse croissante des données, le traitement des flux d'événements peut être utilisé pour surveiller les flux de données et prendre des décisions opportunes basées sur les flux de données traités. Par exemple, les services de l'énergie utilisent des enquêtes prédictives sur les flux de données afin de détecter quand les pompes à carburant ont besoin d'être entretenues ou réparées, afin de réduire l'ampleur des dommages et des temps d'arrêt.

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Questions fréquemment posées

ETL est l'abréviation de extract, transform, and load. Il s'agit d'un des outils d'intégration de données utilisés pour l'extraction de données d'un système source, la transformation des données extraites dans un format facilement analysable et le chargement des données transformées dans un autre système généralement appelé entrepôt de données.



Joe Shara

Joe Shara est un journaliste interne et rédacteur en chef d'Oshara. Il axe son travail dans les  différentes technologies et suit les derniers développements du web et du numérique. Il aime les chats et les problèmes de codage complexes.

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