Qu’est-ce qu’un pipeline ETL ? Exemples + Outils

Les pipelines ETL sont un ensemble de processus utilisés pour transférer des données à partir d’une ou plusieurs sources vers une base de données ou un entrepôt de données. ETL signifie « extraire, transformer et charger », ce qui décrit les étapes nécessaires à cette opération. Savoir comment concevoir des pipelines ETL efficaces peut considérablement améliorer vos efforts en matière de business intelligence et simplifier la gestion des données.

Les pipelines ETL sont souvent utilisés en science des données en raison de leur utilité pour le nettoyage et l’optimisation des jeux de données. Cependant, ils sont également utiles dans les environnements professionnels, en particulier dans le monde moderne du big data.

Aujourd’hui, de nombreux outils peuvent rationaliser les flux de travail de gestion des données, et, comme nous l’expliquerons dans ce guide, ces outils constituent une partie essentielle des pipelines ETL modernes.

Que sont les pipelines ETL ?

ETL signifie Extraire, Transformer, Charger. Voyons chaque étape du processus :

• Extraire : Ce processus consiste à récupérer des données à partir d’une API, à les extraire d’une base de données ou à les lire depuis un fichier de type dump (comme un fichier XML ou JSON). Selon le nombre de sources de données que vous souhaitez extraire, la mise en place de connecteurs et le traitement des données peuvent être des tâches complexes. Les outils de gestion des données peuvent souvent aider à convertir les données provenant de plusieurs sources dans un format cohérent unique.
• Transformer : Une fois les données obtenues, l’étape suivante consiste à les nettoyer, supprimer les doublons, standardiser les données (par exemple, s’assurer que toutes les dates suivent le même format), les restructurer selon le schéma de la base de données cible, et s’assurer que tous les champs soient correctement mappés. Ce processus peut prendre beaucoup de temps et doit être régulièrement réexaminé si l’une des sources de données modifie la façon dont elle fournit les données.
• Charger : Enfin, les données transformées peuvent être importées dans la base de données cible, l’entrepôt de données ou la plateforme. Le processus exact d’importation peut varier selon la plateforme cible. Le chargement initial peut être long car il consiste à importer un grand volume de données pour alimenter la base. Par la suite, les mises à jour pourront être gérées via des modifications incrémentielles, mais un rafraîchissement complet pourra parfois être réalisé pour garantir l’intégrité des données. De nombreux ingénieurs data automatisent le processus de mise à jour et le planifient durant les périodes creuses, quand le trafic sur les systèmes sources est minimal.

Planification et conception de pipelines ETL efficaces

Le volume de données traité par les pipelines ETL rend leur mise en œuvre particulièrement conséquente. Pour garantir le succès du processus, les ingénieurs data doivent bien comprendre les données à traiter ainsi que les objectifs des personnes qui exploiteront ces données.

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Points clés à considérer avant de construire un pipeline ETL

Voici quelques défis majeurs lors de la gestion du big data :

• Volume de données : Un point essentiel est la quantité de données collectées et les coûts associés à leur stockage (et à leur transmission). Dans certains cas, les organisations n’ont aucun contrôle sur le volume de données fourni par des tiers lorsqu’elles demandent une exportation. Cependant, il est possible de décider des données à conserver et de celles qui sont redondantes.
• Variété des données : Il est également important de prendre en compte les types et formats de données avec lesquels vous travaillez, ainsi que la nature structurée ou non structurée de ces données. Les ingénieurs data peuvent relever ce défi en utilisant des outils de transformation et de standardisation pour convertir toutes les données dans un format commun.
• Vitesse des données : Ce point décrit la rapidité et la fréquence de collecte des données. Une vitesse élevée peut poser problème lors de l’automatisation de vos pipelines, surtout si vous recherchez toujours les données les plus précises venant de toutes les sources afin de prendre des décisions guidées par les données.

Une fois ces problématiques résolues, vous pouvez déterminer l’objectif de la consolidation des données ainsi que les résultats attendus des analyses. Ces objectifs peuvent avoir une influence sur la conception de la base de données.

Choisir les bons outils et technologies ETL

Il est possible de coder ses propres outils ETL depuis zéro — et certaines petites structures choisissent cette voie, estimant que cela sera moins coûteux et plus simple que d’utiliser des solutions prêtes à l’emploi.

Si cela peut être vrai dans le cas d'importations limitées à une ou deux sources de données dont les formats d’export changent rarement, ce n’est cependant que rarement la meilleure solution. Les outils ETL offrent des fonctions avancées pour le traitement, le nettoyage et le profilage des données, des automatisations, des traitements en lot, ainsi que des avantages notables en termes de fiabilité et de simplicité d’utilisation.

Lors du choix d’une solution ETL, prenez en compte les critères suivants :

• Formats de données pris en charge (fichiers SQL, XML, JSON, CSV, etc.)
• Intégrations API
• La disponibilité du streaming en temps réel pour l'ingestion de données (Apache Kafka est une solution populaire pour cela)
• Si la solution est cloud-native (Les outils qui facilitent le chargement de données dans des data lakes sur Amazon AWS ou Google Cloud peuvent être inestimables pour les organisations qui ont besoin de flexibilité et d'agilité dans l'entreposage de leurs données)
• Délais de réponse du support
• Tarification

De nombreuses solutions ETL open source sont disponibles, certaines proposant des éditions communautaires gratuites et finançant leur développement par la facturation du support technique. Si votre organisation dispose d’un budget limité pour la mise en œuvre d’une solution ETL, choisir une solution open source largement utilisée pourrait vous faire économiser beaucoup d’argent.

Principes de conception pour des pipelines ETL évolutifs et faciles à maintenir

Lors de la conception d’un pipeline ETL, il est crucial de ne pas seulement prendre en compte les sources de données actuelles, mais aussi d’anticiper l’évolution de vos besoins à l’avenir. Parmi les éléments à considérer :

• Conception modulaire : Décomposez le système en extraction de données, nettoyage des données et processus de chargement. Prenez en compte les différents formats de données avec lesquels vous pourriez devoir travailler et créez un système modulaire afin de pouvoir facilement modifier différentes parties sans perturber l'ensemble du pipeline.
• Gestion des erreurs : Concevez votre système pour qu’il échoue de façon maîtrisée et avec un message d’erreur clair s’il rencontre des données qu’il ne comprend pas ou dans un format incorrect. Il est préférable qu’un système saute les enregistrements qu’il ne peut pas traiter en fournissant un message d’avertissement, plutôt que de planter complètement et causer des retards, voire pire, de charger des données incorrectes et de corrompre la base principale.
• Documentation claire et complète : Une documentation claire est essentielle. Gardez à l’esprit que tous les membres de votre équipe ne sont pas des data scientists. Beaucoup des personnes qui interagiront avec les données peuvent être des chefs d’équipe ou responsables de département qui souhaitent simplement un moyen facile d’accéder à des données en temps réel, issues de plusieurs sources différentes. Préparez une documentation pour eux et une autre, plus détaillée, à destination des développeurs. Décrivez-y les principes essentiels de conception, comme la modularité, la gestion des erreurs et les usages de documentation.

Pipeline ETL vs Pipeline de données

Les pipelines ETL et les pipelines de données sont des processus similaires avec cependant des cas d’utilisation légèrement différents. Un pipeline ETL couvre l’extraction des données à partir d’une ou plusieurs sources, leur transformation, puis leur chargement.

À l’inverse, un pipeline de données peut inclure tout ou partie des étapes ci-dessus, mais ne s’arrête pas au chargement. Une fois les données chargées, elles peuvent servir dans d’autres processus et flux de travail, par exemple pour un système de visualisation ou pour déclencher de façon conditionnelle une action dans un système d’automatisation.

Author's Tip

Considérez un pipeline ETL comme un type de pipeline de données avec un rôle plus restreint : prendre des données structurées et non structurées, les transformer dans un format commun et les stocker dans un entrepôt de données ou une base de données.

Principaux avantages des pipelines ETL

Les pipelines ETL peuvent s’avérer extrêmement utiles pour alimenter les systèmes d’analytique et de business intelligence. Parce qu’ils unifient les données de plusieurs sources — par exemple en rassemblant les données des réseaux sociaux, des systèmes CRM, des outils ERP et d’autres bases de données — ils facilitent l’obtention d’informations commerciales précises.

Le processus ETL implique l’optimisation, la validation et le nettoyage des données, afin de garantir que les informations insérées dans la base de données soient aussi exactes et à jour que possible.

La fiabilité de vos pipelines ETL dépend des outils que vous utilisez. Un pipeline peut être aussi simple que quelques scripts Python ou bien quelque chose de plus robuste s’appuyant sur Snowflake, Kafka et d’autres outils modernes. Aujourd’hui, les outils disponibles pour traiter les données et concevoir un pipeline ETL sont très matures. Des interfaces graphiques conviviales et des communautés d’utilisateurs actives permettent même aux data scientists débutants de se lancer dans la création de pipelines ETL.

Inconvénients des pipelines ETL

Bien que les chaînes d’outils pour la création de pipelines ETL soient matures et que les entrepôts de données cloud soient bien plus abordables aujourd’hui qu’il y a quelques années, certaines difficultés persistent lors de la création de pipelines de données :

• Traiter des données structurées, non structurées et semi-structurées peut s’avérer complexe.
• Les coûts de stockage des données peuvent être prohibitifs pour certaines organisations.
• Le streaming des données en temps réel est à la fois complexe et gourmand en ressources.
• Le mapping des bases de données et la mise en place des intégrations ne sont pas des tâches ponctuelles. Les fournisseurs de données peuvent modifier leurs formats d’export ou les schémas de leurs bases, vous obligeant à adapter votre pipeline.

Implémentation d’un pipeline ETL

Considérez le workflow suivant pour mettre en œuvre un pipeline ETL :

1. Créez des données de référence, afin de disposer de matière pour effectuer les transformations de données.
2. Créez des connecteurs pour les sources de données avec lesquelles vous souhaitez travailler, telles que :
   1. Interfaces API pour les plateformes de réseaux sociaux
   2. Scrapers pour les pages web (si les CGU le permettent)
   3. Parseurs pour les fichiers XML/CSV/JSON
   4. Connecteurs de bases de données pour vos propres systèmes sur site
3. Définissez des règles pour valider les données.
4. Appliquez des transformations pour nettoyer et standardiser les données, et supprimer les doublons.
5. Téléchargez les données dans un système de transit (staging).
6. Chargez les données depuis le transit (staging) vers l'entrepôt de données.

Certaines des étapes ci-dessus sont optionnelles. Par exemple, les données de référence ne sont pas obligatoires, mais elles sont utiles car elles facilitent la définition des règles pour tester les données et effectuer les transformations. De plus, il n'est pas nécessaire de mettre en transit les données avant de les charger. Cependant, il s'agit d'une bonne pratique, car il est plus facile de revenir en arrière au niveau du transit si quelque chose se passe mal, et cette couche peut être utilisée pour des rapports d'audit et d'autres exigences de conformité.

Outils pour tester des pipelines ETL

De nombreux outils ETL disponibles peuvent simplifier le traitement, l’agrégation, le nettoyage et le chargement des données dans votre système cible. Le marché des logiciels ETL est valorisé à environ 3,1 milliards de dollars et devrait atteindre 10,3 milliards de dollars d’ici à 2030, donc les options sont nombreuses.

Voici quelques outils populaires :

• Informatica Power Center : une solution polyvalente avec prise en charge du cloud, incluant des outils low-code et no-code pour les pipelines ETL
• Apache Airflow : une puissante plateforme open source avec des options d’interface en ligne de commande et GUI
• IBM Infosphere Datastage : une solution rapide et puissante avec des fonctionnalités de répartition de charge et de parallélisation

Il existe de nombreuses autres options, y compris des solutions proposées par Oracle et Microsoft. Lors du choix d’une solution ETL, tenez compte de votre budget et de votre écosystème existant, car rester avec des fournisseurs que vous connaissez déjà bien peut être un choix fiable et économique.

À retenir

Les pipelines ETL sont un élément crucial de la gestion des données pour les entreprises modernes qui traitent d’importants volumes d’informations. La mise en œuvre d’un pipeline ETL peut aider à améliorer la prise de décision de votre organisation et donner à votre entreprise un avantage concurrentiel.

Toutefois, gérer des données brutes provenant de plusieurs sources peut représenter un défi. Les responsables techniques doivent donc souligner l’importance d’une planification et d’une documentation rigoureuses durant tout le processus, et respecter la règlementation sur la confidentialité et la protection des données.

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