ETL vs ELT : Similarités et différences
Connaissez-vous la différence entre ETL et ELT ? Indice : Ce n’est pas une faute de frappe.
ETL signifie Extraire, Transformer et Charger, tandis que ELT veut dire Extraire, Charger et Transformer. Ce sont deux méthodes pour extraire des données de plusieurs systèmes sources et les charger dans un entrepôt de données cible. Cependant, la principale distinction réside dans le moment où la transformation des données intervient, et ce changement subtil peut faire une énorme différence dans le processus. Avec la montée en popularité de l’informatique en nuage (cloud computing), nous avons assisté à une transition vers des entrepôts de données basés sur le cloud, et à un intérêt croissant pour ELT par rapport à ETL.
J'ai déjà exploré des outils ETL utiles. Dans cet article, je vais aborder ELT, son rôle dans l’analyse des big data, et dans quels cas il serait judicieux d’opter pour cette méthode plutôt que pour ETL.
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Qu’est-ce que l’ETL (Extract, Transform, Load) ?
Dans les pipelines ETL, les données sont extraites d’une ou plusieurs sources de données avant d’être nettoyées, assainies et standardisées lors d’un processus de transformation des données. Enfin, les données sont chargées dans le système cible.
Parfois, les données sont alimentées dans un système de transit après la transformation mais avant le chargement, bien que cela soit optionnel. L’ETL est utilisé depuis les années 1970 et fonctionne bien pour traiter en lots de grands volumes de données, les centraliser, et effectuer des analyses approfondies et complexes sur ces données.
Qu’est-ce que l’ELT (Extract, Load, Transform) ?
L’ELT est similaire à l’ETL en ce sens que les données sont extraites d’API, de bases de données relationnelles ou de différentes sources de données non structurées ou semi-structurées. La différence vient de la suite du processus. Au lieu d’être directement transformées, les données sont chargées d’abord dans un entrepôt puis transformées.
Le processus ELT offre plusieurs avantages par rapport à l’ETL. Tout d’abord, il est plus rapide, car les données sont simplement envoyées à l’entrepôt de données, où elles peuvent être traitées à tout moment. Ensuite, il est plus polyvalent.
L’ETL fonctionne mieux avec des données structurées. Il peut être utilisé avec des données non structurées, mais cela nécessite beaucoup de planification pour standardiser ces données dans un format compatible avec la base de données. L’ELT peut charger toutes sortes de formats de données, et les data scientists peuvent transformer les données une fois chargées, ce qui leur offre plus de flexibilité pour les requêtes qu’ils peuvent effectuer.
En quoi l’ETL diffère-t-il du processus ELT ?
Changer l’ordre dans lequel la transformation et le chargement sont réalisés peut sembler être une petite modification, mais cela influe fortement sur la rapidité du processus et sur les cas d’utilisation auxquels il convient.
Les fournisseurs de services cloud disposent souvent de leurs propres outils pour automatiser l’ELT, rendant plus simple la protection des données et la conformité réglementaire. Ces avantages incitent de nombreuses organisations à choisir l’ELT pour la gestion de leurs jeux de données.
Comparaison côte à côte
Comparons ELT et ETL côte à côte :
| Vitesse | Dans la plupart des cas, l’ELT est plus rapide que l’ETL |
| Scalabilité | En tant que solution centrée sur le cloud, l’ELT a un plus grand potentiel de montée en charge que l’ETL |
| Gestion de la qualité des données | En transformant les données en amont, l’ETL offre un meilleur contrôle de la qualité des données |
| Coût | Les coûts relatifs dépendent des outils et de l’infrastructure utilisés pour extraire, transformer et charger les données |
| Complexité | Le fait de devoir traiter les données avant de les charger rend l’ETL plus complexe que l’ELT, en particulier en présence de structures de données variées ou non structurées nécessitant des transformations complexes |
| Emplacement de la transformation | Avec l’ETL, la transformation s’effectue sur un serveur de traitement avant que les données ne soient transférées vers une zone de transit. Avec l’ELT, la transformation a lieu dans l’entrepôt de données cible. |
| Sécurité et conformité | De nombreux outils ETL proposent des solutions pour faciliter la conformité au HIPAA et au RGPD, faisant de ce processus mature un choix évident. Cependant, les fournisseurs cloud travaillent aussi à intégrer la conformité à leurs solutions ELT |
Quelle solution choisir : ETL ou ELT ?
ELT et ETL sont des outils précieux dans la boîte à outils d’un analyste de données. Le workflow à privilégier dépendra du type de données collectées, des besoins de votre projet et des infrastructures dont vous disposez.
Si la majorité de vos données sont structurées et stockées sur un serveur local, vous préférerez sans doute effectuer vous-même le nettoyage et la transformation des données. À l’inverse, si vous gérez des données provenant de sources multiples, bénéficier de la rapidité et de la flexibilité d’ELT peut s’avérer judicieux.
L’ETL et l’ELT ont tous deux pour objectif final de charger des données issues de multiples sources dans une base de données centrale, et de nombreux outils d’entrepôt de données peuvent aider en ce sens. Les outils axés ETL offrent généralement plus de fonctionnalités de conformité et un support intégré pour les bases de données historiques. Cela dit, l’écosystème ELT croît rapidement lui aussi.
Pour choisir le bon processus afin d’unifier et de transformer les données de votre organisation, tenez compte du volume, de la vélocité de ces données et du type d’analyses que vous souhaitez effectuer. Cela vous aidera à prendre une décision éclairée.
Réflexions finales
Le monde de la gestion et du stockage des données évolue rapidement. L’ELT est à la mode aujourd’hui car il permet de traiter efficacement l’énorme volume et la forte vélocité des données que gèrent de nombreuses organisations. Grâce à la puissance et à l’élasticité de l’informatique en nuage, l’ETL est désormais une approche pratique du traitement des données.
Cela ne signifie cependant pas que l’ETL est obsolète. Les responsables de données ne peuvent pas négliger les exigences réglementaires, et ceux qui effectuent fréquemment des analyses complexes préfèreront souvent garantir que leurs données sont assainies, dédupliquées et correctement traitées avant d’être chargées dans leur data lake.
En tant que responsable technologique, c’est à vous de peser le pour et le contre de chaque méthode et de veiller à ce que le traitement de vos données respecte les procédures de gouvernance, la conformité réglementaire et permette à vos équipes d’obtenir les informations nécessaires pour générer des analyses exploitables.
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