Guide Ultime sur l’ETL : Définition, Exemples et Conseils
L’ETL, acronyme de extraction, transformation et chargement, est un processus technique qui importe des informations provenant de multiples sources de données, nettoie et transforme ces données afin d’en garantir la cohérence, puis les stocke dans un référentiel de données unique. Le processus ETL permet aux organisations de réussir les tâches techniques ultérieures telles que l’intégration et l’analyse des données.
Les besoins en gestion des données augmentent chaque jour. En 2010, environ deux zettaoctets de données ont été créés dans le monde. En 2023, le volume total estimé de données créées à l’échelle mondiale était de 120 zettaoctets, et ce chiffre devrait continuer à augmenter.
Si l’ETL excelle dans les transformations de données complexes, pour les intégrations plus simples, les plateformes d’intégration en tant que service (iPaaS) peuvent constituer une alternative adaptée. L’intégration de l’ELT et d’autres solutions de gestion des données est essentielle pour garantir le succès aujourd’hui et à l’avenir.
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Ce guide mettra l’accent sur les processus ETL et l’iPaaS, qui peuvent aussi jouer un rôle dans votre stratégie de gestion des données. Je souhaite vous donner les connaissances vous permettant de naviguer dans l’univers de l’ETL et de choisir les meilleurs outils ETL pour vos tâches d’intégration. Je partagerai tout ce que vous devez savoir sur l’ETL traditionnel (et plus encore).
Qu’est-ce que l’ETL ?
L’ETL est un processus en trois étapes qui aide à garantir la qualité, le stockage et l’accessibilité des données pour les entreprises et organisations.
Extraction
La première étape de l’ETL est l’extraction des données. Durant cette phase, les données brutes sont exportées depuis plusieurs sources vers une zone intermédiaire temporaire. Généralement, les données brutes provenant de diverses sources ne sont pas prêtes à être transférées dans le référentiel final, car elles manquent de cohérence.
Vous pouvez extraire des données à partir de diverses sources selon les besoins de votre entreprise. Les sources courantes incluent les e-mails, les fichiers plats fournis par les partenaires ou clients, les systèmes ERP ou CRM, les pages web en ligne et les bases de données, les serveurs SQL, ainsi que les serveurs NoSQL.
Transformation
Avant le stockage final, les données doivent être transformées. La transformation permet de convertir des données brutes et désordonnées en données cohérentes, prêtes à alimenter les processus analytiques. Certaines étapes du processus de transformation comprennent :
- Créer des ensembles de données pertinents pour les besoins métier
- Dédupliquer afin de supprimer les informations en double dans les jeux de données
- Convertir les données non structurées en données structurées en appliquant un schéma ou d’autres méthodes
- Valider les données pour garantir leur authenticité et leur exactitude
- Nettoyer les données pour supprimer les données corrompues, traiter les champs manquants et s’assurer que le format est correct
- Enlever le chiffrement ou ajouter des protections sur les données, selon les exigences de conformité de l’entreprise
- Mettre en forme les données afin de répondre aux besoins de l’entreprise, par exemple en ajoutant ou modifiant des en-têtes de colonnes pour garantir la cohérence et assurer la compatibilité avec les bases de données relationnelles existantes
Chargement
La dernière étape du pipeline de données ETL consiste à charger les données dans le bon entrepôt de données. On commence généralement par un chargement initial puis on procède à des mises à jour périodiques afin de garantir l’accès en temps réel aux informations actualisées.
L’ETL dans la pratique
Les processus ETL sont utiles pour une grande diversité d’entreprises, y compris celles des secteurs tels que la santé, la finance, le commerce de détail, la logistique ou le divertissement.
Pourquoi l’ETL est-il important ?
Les données sont essentielles à la réussite de presque toutes les entreprises aujourd’hui. Elles alimentent les processus de machine learning qui favorisent l’automatisation et aident les entreprises à prendre des décisions intelligentes en matière de marketing, de service client, de développement produit et d’investissement. Les outils et processus ETL garantissent la disponibilité et l’accessibilité de données fiables issues de toutes les sources, afin de soutenir les autres processus métiers.
Voici quelques façons dont l’ETL est essentiel aux processus basés sur les données :
- Il permet aux entreprises de consolider les données dans un seul référentiel, offrant ainsi une source unique de vérité
- Il garantit la standardisation des données pour soutenir vos flux de travail et systèmes techniques
- Il facilite un accès approprié aux données via des interfaces graphiques et d'autres outils adaptés aux utilisateurs non techniques
Contexte de l’ETL
L’ETL n’est pas un processus nouveau. Les concepts remontent aux années 1970, mais avant l’essor de l’apprentissage automatique et de l’IA, l’intégration des données était un processus beaucoup plus manuel. Au cours des années 80 et 90, alors que le volume de données, les sources et les bases de données augmentaient, les responsables technologiques ont commencé à développer des outils pour une intégration des données dédiée. Ces outils constituent la base de l’ETL moderne.
L’émergence de l’informatique en nuage a probablement été le plus grand moteur des processus ETL modernes. Soudain, les organisations n’étaient plus limitées par des serveurs physiques, et la quantité de données numériques qu’elles pouvaient stocker devenait illimitée. La capacité à augmenter ou réduire facilement le stockage des données avec des solutions comme AWS a permis de conserver toutes ses données. Cependant, les organisations avaient toujours besoin de moyens simples pour extraire, charger et stocker ces informations.
ETL vs. ELT
Le choix entre ETL et ELT (Extract, Load, Transform) dépend des besoins spécifiques de l’organisation, du volume de données et de la puissance de calcul disponible.
L’ETL est traditionnellement plus populaire dans les scénarios où la transformation des données est complexe et doit être effectuée avant leur entrée dans l’entrepôt de données. Cette approche permet le nettoyage et la consolidation des données avant le chargement, ce qui la rend adaptée aux systèmes où la qualité et la préparation des données sont essentielles.
En revanche, l’ELT gagne en popularité, surtout avec la généralisation des entrepôts de données dans le cloud qui offrent une puissance de traitement importante. L’ELT permet de charger les données dans l’entrepôt plus rapidement et de les transformer ensuite selon les besoins, directement au sein de la base de données, ce qui le rend idéal pour traiter de gros volumes de données en temps réel ou en quasi temps réel.
Aucune des deux approches n’est intrinsèquement meilleure ; le choix entre ETL et ELT dépend des tâches à effectuer, de l’architecture du système de données et des objectifs de l’organisation. Par exemple, une organisation gérant d’énormes ensembles de données en constante évolution pourrait privilégier l’ELT pour son efficacité et sa capacité à évoluer. À l’inverse, une entreprise mettant l’accent sur l’intégrité des données et leur traitement en amont préférera l’ETL.
Les innovations se poursuivent dans ce domaine, et l’ELT en est un exemple. L’ELT est une option de traitement des données qui modifie l’ordre des tâches. Avec ce processus, on extrait les données, on les charge, puis on les transforme.
L’ELT présente des avantages tels que l’alimentation de data lakes avec des données non structurées, ou le chargement immédiat de toutes les données pour les traiter ensuite lors de la phase de transformation.
Fonctionnement de l’ETL (avec exemples)
Pour mieux comprendre les fonctions de l’ETL, examinons un cas d’utilisation. Imaginez une grande organisation de fleuristes disposant de boutiques dans plusieurs villes, qui propose également la commande en ligne avec livraison à domicile ou en entreprise. Vous imaginez peut-être déjà les différents types de données que cette organisation doit gérer : inventaires de fleurs et fournitures, commandes, informations clients, adresses et consignes de livraison, modes de paiement, et les commandes elles-mêmes.
Pour cet exemple, penchons-nous sur le processus de commande et les données générées. Les données de commande peuvent provenir de :
- Une application mobile, qui utilise une API pour s’intégrer au CRM principal de l’entreprise
- Le site web, qui propose une boutique en ligne et un panier d’achat
- La saisie manuelle par les employés en magasin physique
Bien entendu, ces données sont généralement combinées avec les informations de stock et d’exécution des commandes, de paiement, d’expédition ou de livraison. Les bonnes pipelines ETL permettent d’agréger toutes ces données dans un data store afin de réaliser par la suite des tâches telles que :
- Permettre à un client existant de repasser rapidement la même commande ultérieurement
- Réaliser des opérations de service client, comme retrouver d’anciennes factures pour des questions de facturation
- Analyser les données pour soutenir les ventes et le marketing, par exemple en examinant les meilleures ventes précédentes afin de déterminer les offres à promouvoir à l’occasion de la fête des Mères cette année
Avantages de l’ETL
L’utilisation de l’ETL pour agréger les données des systèmes sources et les charger dans le bon système cible procure de nombreux bénéfices aux entreprises.
| Réduction des coûts | L’étape de transformation des données permet d’éliminer les données inutiles, incorrectes ou dupliquées, ce qui évite de payer pour stocker des données non nécessaires. Lorsque les données propres sont correctement stockées et plus accessibles aux flux de travail, à l’intelligence artificielle et aux employés, vous réduisez également la durée de nombreux processus, ce qui a un impact positif sur les coûts de main-d'œuvre. |
| Augmentation de la production | Une meilleure accessibilité aux données sources aide les utilisateurs finaux à mieux accomplir leur travail, ce qui mène à un meilleur moral des employés, à des délais de traitement plus rapides et à une production accrue. |
| Amélioration de la communication | Lorsque de grands ensembles de données sont collectés, transformés et chargés rapidement et de manière cohérente, cela favorise une meilleure communication. Par exemple, lorsque des données en temps réel sont disponibles pour les représentants du service client, ceux-ci peuvent facilement fournir des informations en réponse aux demandes des clients. |
| Meilleure prise de décision | Les volumes de données gérés par des processus ETL fiables soutiennent l’intelligence d’affaires qui guide généralement vers de meilleures prises de décision dans tous les départements. |
Défis de l’ETL
Le défi ETL le plus courant concerne sans doute la qualité des données. Lorsque vous extrayez des données de plusieurs sources — surtout si vous autorisez des sources générées par les clients — vous ne pouvez pas garantir automatiquement leur intégrité. Données manquantes, informations incohérentes et données obsolètes sont quelques-uns des problèmes auxquels vous ferez face dans le pipeline ETL.
D’autres défis courants de l’ETL incluent :
- Assurer la sécurité des données tout au long du processus, car le déplacement et le stockage de données créent des vulnérabilités potentielles
- Soutenir la performance continue des données, comme l’efficacité des processus ETL et l’accès continu aux données une fois dans la base de données cible
- Intégrer les données aux bases de données existantes, aux outils API et à d’autres plateformes, afin de soutenir les processus métiers
- S’assurer que les données sont gouvernées correctement par des protocoles de conformité à chaque étape du processus
Comment débuter avec l’ETL et ses outils
Les organisations qui n’utilisent pas encore de processus ETL peuvent commencer par en apprendre davantage sur l’ETL et s’assurer qu’elles disposent des bases de l’extraction, de la transformation et du chargement des données. Vous pouvez envisager de recruter un support technique interne expérimenté en ETL ou de collaborer avec des fournisseurs offrant l’ETL comme service.
Ensuite, assurez-vous d’avoir les bons outils en place et prenez le temps de vous exercer à extraire des données de différentes sources. Avant de lancer vos processus ETL en production, testez chaque étape et résolvez tout problème rencontré, notamment au niveau de la transformation des données.
Une fois prêt, vous pouvez créer un pipeline ETL en :
- Créant votre jeu de données de référence afin de connaître le résultat attendu de la transformation des données
- Connectant vos sources via des outils d’extraction tels que des API
- Construisant des flux de travail pour valider et transformer les données
- Configurant d’autres outils pour charger automatiquement les données dans les bases cibles une fois la transformation terminée
Outils ETL pour bien démarrer
Il est toujours conseillé d’étudier et tester les outils avant de les intégrer à vos processus. Vous pouvez commencer votre recherche d’outils ETL performants en envisageant ces options :
- Informatica PowerCenter – Cet outil vous aide à créer et déployer différents pipelines de données, et il propose des options sans code pour une intégration rapide par divers types d’équipes. Vous pouvez également exploiter de nombreux data lakes et entrepôts de données avec cette solution, y compris ceux de Google Cloud, AWS et Azure.
- IBM Infosphere Datastage – Cet outil fonctionne dans l’environnement IBM et offre des avantages comme la rapidité et l’accès aux applications d’intelligence artificielle.
- Oracle Data Integrator – Cette solution permet de créer et de gérer des data lakes et entrepôts de données complexes, et inclut une interface graphique adaptée aux utilisateurs métier non techniques.
- AWS Data Pipeline – Il s’agit d’un service managé qui vous permet de tirer parti des solutions de gestion de données d’Amazon Web Services.
Meilleures pratiques pour l’ETL
La meilleure chose à faire pour de nouveaux processus ETL est de les lancer avec un plan réfléchi et testé. Vous pouvez également suivre certaines des pratiques ci-dessous afin de maximiser les avantages de l’ETL pour votre organisation :
- Soutenez une meilleure qualité des données en intégrant des validations à chaque étape du processus. Cela inclut la tâche de saisie des données d'origine lorsque c'est possible. Par exemple, si vous souhaitez que des personnes saisissent une date, faites-leur sélectionner une date à partir d'une API de calendrier qui garantit une mise en forme cohérente des données, plutôt que de laisser les utilisateurs saisir manuellement l'information.
- Travaillez avec des fournisseurs et des solutions de confiance lors de la création de connecteurs et d'autres parties de votre pipeline ETL. Demandez toujours aux fournisseurs comment ils sécurisent les données afin de vous assurer que vos actifs numériques sont bien protégés.
- Améliorez la performance de vos outils ETL en prenant des décisions techniques réfléchies, depuis le processus de sourcing des données jusqu’au chargement. Optimisez votre pipeline ETL avec des choix tels que la mise en place de techniques de mise en cache ou l'utilisation du chargement incrémentiel.
- Mettez en œuvre des outils de gestion des métadonnées et d’autres processus de gestion des données afin de surveiller au mieux les données et garantir un accès et un contrôle précis sur qui accède à quelles données à l’avenir.
Ressources supplémentaires pour aller plus loin
Pour en savoir plus sur l'ETL et les sujets associés, découvrez certaines des ressources sélectionnées ci-dessous :
- Hevo propose une liste d’outils open source pour ETL pour vous aider à construire votre cadre ETL
- Consultez cette liste des meilleurs outils ETL
- Tour d’horizon des meilleurs outils d’entrepôt de données
- Dremio propose un guide avancé sur les types d’ETL
- Coursera propose plusieurs cours gratuits sur l’ETL et des certifications
- Retrouvez des opportunités de formation ETL via Udemy
À retenir
Avec la croissance constante des volumes de données, les CTO et autres dirigeants métier et techniques ne peuvent ignorer les avantages de l’ETL. Si vous ne profitez pas encore de ces processus pour favoriser l’efficacité, l’acquisition fiable des données et leur stockage, prenez le temps d’en apprendre davantage sur le sujet et présentez l’ETL comme un investissement essentiel pour votre organisation.
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