Qu’est-ce que la cartographie ETL et comment cela fonctionne-t-il ?
Si votre entreprise utilise l’ETL (extraction, transformation, chargement) pour unifier et rendre vos données plus exploitables, vous êtes bien accompagné — 91 % des dirigeants d’entreprise estiment que l’accessibilité démocratisée des données est essentielle à la réussite. La cartographie ETL est une étape clé du processus : elle garantit que vous extrayez les données pertinentes et que vous les stockez de façon utile à tous les acteurs impliqués.
Heureusement, des outils ETL puissants peuvent simplifier le processus de cartographie, le rendant plus rapide et plus précis.
Dans cet article, nous allons explorer les subtilités de la cartographie ETL, examiner les défis courants, et vous donner les meilleures pratiques pour une mise en œuvre réussie.
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Qu’est-ce que la cartographie ETL ?
La cartographie ETL consiste à identifier les éléments clés de vos données sources et à les apparier avec les éléments correspondants dans votre entrepôt de données ou votre data lake. Elle intervient généralement lors de la phase de transformation.
Lorsqu’elle est réalisée efficacement, la cartographie permet d’intégrer des ensembles de données disparates et de les transformer dans un format standardisé. Ainsi, les informations sont plus faciles à consulter, à exploiter et à analyser.
Pourquoi la cartographie ETL est-elle importante dans la gestion des données ?
Les données en entreprise proviennent d’une multitude de sources : API, systèmes métiers, fichiers plats tels qu’Excel, bases de données Oracle, fichiers XML et serveurs SQL. Problème : chacun utilise ses propres formats, métadonnées et structures de données.
Par exemple, votre entrepôt de données stocke peut-être les noms de famille clients dans un champ intitulé « nom ». Cette convention est courante, mais pas universelle. Le même élément peut être appelé « name_last » dans SAP, « last_name » dans Joomla, et « surname » dans le CRM de votre bureau européen.
La cartographie ETL définit les relations entre ces différents éléments et leur équivalent dans le système cible. Elle crée une feuille de route entre le système source et la destination, pour que l’information circule de façon fluide et précise.
La cartographie ETL crée une feuille de route entre le système source et la destination, pour que l’information circule de façon fluide et précise.
Sans cartographie ETL, de petites différences dans les données peuvent provoquer toutes sortes de problèmes durant le processus ETL. Les données peuvent être perdues ou corrompues lors de chaque étape. Ou vous constaterez que les informations présentes dans votre entrepôt de données sont inexactes ou incomplètes, rendant l’ensemble inutilisable.
Les avantages d’une cartographie ETL efficace
La mise en place d’une cartographie ETL demande du temps, des ressources financières et l’adhésion de l’entreprise. Si elle est réussie, vos efforts peuvent générer des bénéfices majeurs qui améliorent le fonctionnement et soutiennent la croissance future.
Préserve l’intégrité et la pertinence des données
Une cartographie ETL efficace limite les erreurs, élimine les doublons et réduit le risque de corruption tout au long du processus ETL, en préservant la qualité et l’exactitude de vos données. Elle garantit aussi que votre référentiel central respecte les normes de données et soit aligné sur les exigences métiers : deux éléments essentiels pour les organisations guidées par la donnée.
Supposons que votre objectif soit d’offrir la meilleure expérience d’achat du secteur. Avant d’élaborer une stratégie, vous devez accéder à des données globales sur les interactions et la perception client. La cartographie ETL s’assure que votre système extrait les bonnes données — comme le taux d’abandon de panier, ou le délai moyen de résolution des tickets support. Grâce à des données clients fiables et précises, les dirigeants peuvent suivre les indicateurs clés de performance et établir un plan d’action pertinent.
Améliore l’accès aux données
Cartographier toutes les sources de données de votre entreprise vers un référentiel central assure que chacun dispose de données à jour. La cartographie ETL brise également les silos de données et libère des informations auparavant isolées, rendant votre entrepôt de données plus complet et exhaustif.
À mesure que votre entreprise se développe, il est fréquent que des services adoptent des outils différents. Votre équipe marketing utilise peut-être HubSpot pour la génération de leads, tandis que votre force de vente gère son pipe avec Pipedrive. La cartographie ETL aide à résoudre les décalages de champs ou de formats entre ces outils pour consolider l’ensemble des données dans un jeu unifié.
De meilleures analyses de données
En produisant des données de meilleure qualité et en favorisant un accès élargi, la cartographie ETL améliore automatiquement l’analyse des données. Elle permet un transfert fiable et efficace, rendant les données rapidement disponibles pour leur analyse. Et comme l’entrepôt de données est enrichi, vos outils de business intelligence fournissent des insights pertinents et exploitables.
Le meilleur dans tout ça ? Puisque les outils ETL modernes gèrent automatiquement le mapping des données, ils rationalisent les flux de travail et éliminent les tâches d’analyse répétitives. Plus besoin d’aller chercher les données à travers différentes sources — n’importe quel employé peut générer rapidement un rapport précis. En d’autres termes, le mapping ETL favorise une prise de décision éclairée à tous les niveaux de votre entreprise.
3 Types de Mapping de Données
Il existe principalement deux types de mapping de données : manuel et automatisé. L’option que vous choisissez dépendra de la nature de la source de données, du type de migration de données et de la fréquence de traitement.
Mapping de Données Manuel
Dans ce processus, vos développeurs relient manuellement les données sources à la base de données cible. Ils font correspondre les éléments aux bons champs de données dans votre entrepôt de données et créent une connexion personnalisée à l’aide d’outils graphiques ou de scripts et requêtes codés à la main.
Bien que le mapping manuel offre un contrôle total, il est également chronophage et sujet à l’erreur humaine. Il est à privilégier pour des formats de données très atypiques ou des transformations complexes — par exemple lorsque vous devez extraire des données depuis un ancien ERP destiné à être remplacé.
Mapping de Données Automatisé
Les outils ETL modernes peuvent prendre en charge le processus de mapping pour vous. Il suffit simplement de connecter vos différentes sources et votre entrepôt de données. Le logiciel analyse les deux systèmes, extrait les éléments nécessaires depuis la source et les fait correspondre aux éléments appropriés dans la destination. Certains programmes peuvent même repérer automatiquement les sources de données pertinentes et les mapper en temps réel.
Avec l’augmentation de la taille et de la complexité des jeux de données, les entreprises optent de plus en plus pour un mapping ETL entièrement automatisé ; il y a tout simplement trop de données pour effectuer cette opération manuellement. Cette solution suppose toutefois de renoncer à un certain contrôle et à de la flexibilité, mais elle reste plus accessible pour vos collaborateurs non techniques. La plupart des outils disposent d'une interface utilisateur simple, de sorte que vos équipes commerciales, marketing et RH peuvent connecter de nouvelles sources de données sans aide des ingénieurs ou analystes de données.
Mapping de Données Hybride
Le mapping hybride, aussi appelé mapping semi-automatisé, combine des aspects des processus manuel et automatisé. Par exemple, vous pouvez utiliser un logiciel pour analyser et mapper des sources de données complexes, mais demander à un ingénieur de revoir les résultats manuellement avant la mise en production. Ou bien, vous pouvez recourir à un outil ETL doté d’une interface glisser-déposer pour définir des règles métier ou construire des connexions avec les sources de données.
Cette approche offre une partie de la flexibilité d’un processus manuel tout en tirant parti de la rapidité et de l’efficacité des logiciels. Toutefois, il subsiste un risque d’erreur humaine — surtout lorsque les membres de vos équipes non techniques participent. Et chaque fois que vous combinez des processus manuels à de l’automatisation, vous avez tendance à accroître la complexité des flux de travail, des tests et de la maintenance.
Processus de Mapping ETL : de la Source à la Destination
Que vous réalisiez le mapping ETL manuellement ou que vous utilisiez un logiciel ETL automatisé, voici les étapes types :
- Analyser les données sources. Examinez la structure, le schéma, les relations entre les tables de base de données, la taxonomie et les types de données. Recherchez les données manquantes ou les incohérences à corriger lors de la transformation. Déterminez enfin quels éléments extraire.
- Mapper les données vers la destination. Identifiez les éléments correspondants dans l’entrepôt de données cible. Si la source contient, par exemple, des codes médicaux alphanumériques, vous pouvez les faire correspondre à un champ contenant la description de la procédure.
- Définir les étapes de transformation. Lorsque les données sources ne correspondent pas au format cible, il faut les modifier. Les transformations courantes incluent le filtrage, le tri, la restructuration, le nettoyage ou la division. Si vous importez des registres d’achats du monde entier, vous pouvez par exemple convertir toutes les heures de transaction dans votre fuseau horaire local pour assurer la cohérence.
- Tester le mapping des données. Testez votre mapping ETL sur un jeu de données échantillon. Analysez les résultats en surveillant les erreurs, incohérences et données incomplètes. Utilisez des outils de test capables de détecter les problèmes de rapprochement, de traçabilité, de journalisation et de mapping. Apportez les ajustements nécessaires et répétez autant de fois que nécessaire — il est plus simple de corriger les erreurs à la phase de test ETL qu’après la mise en production.
- Déployer le mapping des données. Appliquez le mapping à grande échelle sur vos sources de données réelles.
Le mapping ETL ne s’arrête pas à la première mise en œuvre ; il s’agit d’un processus continu. À mesure que vous ajoutez de nouvelles sources de données, vous (ou votre logiciel ETL) devrez ajuster la logique de mapping et de transformation pour les intégrer.
Avec l’ETL, le mapping intervient avant le chargement des données dans l’entrepôt de données. Ce n’est pas le cas avec l’ELT (extract, load, transform), ce qu’il est important de noter si vous hésitez encore entre ETL et ELT.
Défis Courants du Mapping ETL
Bien que les outils de cartographie des données aient considérablement simplifié le processus, des défis subsistent à chaque étape. De nombreux problèmes découlent de l’augmentation de la complexité, de la vélocité et du volume des données brutes. Des données provenant de centaines, voire de milliers de sources, peuvent engendrer des difficultés affectant la qualité des données jusqu'à leur validation.
Les défis courants de la cartographie ETL incluent :
- Données sources incomplètes ou inexactes
- Limites d'intégration dans les outils ETL
- Documentation insuffisante ou difficile d’accès
- Exigences de transformation complexes
- Processus de tests insuffisants
- Scalabilité des outils et processus ETL
- Maintenance ETL chronophage
Le meilleur moment pour commencer à prendre en compte ces problèmes est lors de l'élaboration de votre stratégie de cartographie ETL. Ainsi, vous pouvez choisir les outils et établir des processus anticipant les défis potentiels. Prenons la scalabilité par exemple — recherchez un outil ETL capable d’optimiser la cartographie à grande échelle grâce à la compression, au parallélisme des tâches et au partitionnement.
Meilleures pratiques pour la cartographie ETL
Comme tout processus métier, la cartographie ETL n'est pas infaillible. Utilisez ces bonnes pratiques pour bâtir une stratégie précise, cohérente et fiable :
- Choisissez un outil ETL qui propose des connecteurs, des modèles de données, des modèles prédéfinis et des transformations adaptés à la tarification, aux sources de données et aux besoins métiers de votre entreprise.
- Déterminez si un outil ETL basé sur le cloud ou sur site est le plus approprié pour les futurs besoins de montée en charge de votre société.
- Offrez une formation complète à l’ETL pour gagner en efficacité et réduire le risque d’erreur.
Documentez scrupuleusement votre processus de cartographie ETL pour permettre des ajustements logiques plus aisés et une meilleure conformité réglementaire. - Établissez des procédures opérationnelles standard pour l’intégration de nouvelles sources de données et l’adaptation aux changements des sources existantes.
- Testez la cartographie ETL sur autant de types de données que possible avant un déploiement généralisé.
- Veillez à ce que vos pipelines ETL puissent gérer les erreurs sans impacter négativement l’entrepôt de données.
- Examinez et corrigez immédiatement les erreurs de cartographie pour préserver la qualité de vos données.
Meilleurs outils
Si vous envisagez de mettre en place un processus ETL entièrement automatisé, il n’est pas nécessaire d’acheter des outils de cartographie distincts ; nombre des meilleurs outils ETL incluent une cartographie de données intégrée.
Voici quelques solutions de cartographie ETL à considérer :
- Talend – Cartographie ETL rapide en glisser-déposer avec une vaste bibliothèque de connecteurs de sources de données pré-intégrés
- IBM DataStage – La version cloud dotée d’IA propose des pipelines de données automatisés avec détection des échecs
- Integrate.io – Outil convivial avec cartographie low-code en glisser-déposer et visualisations des pipelines
- Stitch – Solution sans code et sans maintenance, qui cartographie les données de plus de 140 sources de données populaires
- SAS Data Management – Plateforme flexible et évolutive avec outils de cartographie des données pour utilisateurs techniques et low-code
Dernières réflexions
La cartographie ETL est la pierre angulaire d’un processus ETL réussi. En prenant le temps de cartographier précisément les éléments, vous pouvez construire un entrepôt de données fiable qui favorise la prise de décision éclairée dans l’ensemble de l’entreprise.
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