Qu’est-ce qu’une chaîne ETL ? Exemples et outils
Les pipelines ETL sont un ensemble de processus utilisés pour déplacer des données depuis une ou plusieurs sources vers une base de données ou un entrepôt de données. ETL signifie « extraire, transformer et charger », ce qui décrit les processus nécessaires à cette opération. Savoir créer des pipelines ETL efficaces peut considérablement améliorer vos efforts en matière de veille stratégique et simplifier la gestion des données.
Les pipelines ETL sont souvent utilisés en science des données en raison de leur utilité pour le nettoyage des données et l’optimisation des ensembles de données. Cependant, ils sont également utiles dans les environnements professionnels, notamment dans le monde moderne des mégadonnées.
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.
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Que sont les pipelines ETL ?
ETL signifie « extraire, transformer et charger ». Examinons successivement chaque étape du processus :
- Extraction : ce processus récupère les données à partir d’une API, les extrait d’une base de données ou les lit depuis un fichier de vidage (tel qu’un fichier XML ou JSON). Selon le nombre de sources de données dont vous souhaitez extraire les données, la configuration des connecteurs et l’analyse des données peuvent constituer un processus complexe. Les outils de gestion des données peuvent souvent aider à convertir les données provenant de plusieurs sources dans un format unique et cohérent.
- Transformation : une fois les données obtenues, l’étape suivante consiste à les assainir, à supprimer les doublons, à standardiser les données (par exemple, en veillant à ce que toutes les dates suivent le même format), à les restructurer pour qu’elles correspondent au schéma de la base de données cible et à vérifier que tous les champs sont correctement mappés. Ce processus peut prendre beaucoup de temps et nécessiter des vérifications régulières si l’une des sources de données modifie sa manière de fournir les données.
- Chargement : enfin, les données transformées peuvent être importées dans la base de données, l’entrepôt de données ou la plateforme cible. Le processus exact permettant d’effectuer ce chargement peut varier selon la plateforme cible. Le chargement initial peut prendre un certain temps, car il implique le téléversement d’une grande quantité de données pour alimenter la base de données. Par la suite, les mises à jour peuvent être gérées au moyen de modifications incrémentielles des données, mais des actualisations complètes peuvent être effectuées occasionnellement afin de garantir l’intégrité des données. De nombreux ingénieurs des données automatisent le processus de mise à jour et le planifient pendant les périodes creuses, lorsque les systèmes sources enregistrent un trafic minimal.
Planification et conception de pipelines ETL efficaces
Le volume considérable de données traité par les pipelines ETL fait de leur mise en œuvre un projet d’envergure. Pour garantir la réussite du processus, les ingénieurs des données doivent bien comprendre les données qu’ils traiteront ainsi que les objectifs des personnes qui les utilisent.
Principaux éléments à prendre en compte avant de créer un pipeline ETL
La gestion des mégadonnées présente quelques défis majeurs :
- Volume des données : un élément 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. Toutefois, vous pouvez décider quelles données conserver et lesquelles sont redondantes.
- Variété des données : vous devez également prendre en compte les types et les formats des données avec lesquels vous travaillez, ainsi que le caractère structuré ou non structuré de ces données. Les ingénieurs des données peuvent relever ce défi en utilisant des outils de transformation et de standardisation pour convertir toutes les données dans un format commun.
- Vélocité des données : ce terme désigne la vitesse et la fréquence auxquelles les données sont collectées. Une vélocité élevée des données peut entraîner des problèmes lors de l’automatisation de vos pipelines, en particulier si vous recherchez les données les plus précises provenant de toutes les sources pour prendre des décisions fondées sur les données.
Une fois ces problèmes résolus, vous pouvez réfléchir à l’objectif de la consolidation des données et aux objectifs finaux de l’analyse des données. Ces objectifs peuvent influencer les décisions relatives à la conception de la base de données.
Choisir les outils et technologies ETL appropriés
Il est possible de créer ses propres outils ETL à partir de zéro — et certaines petites organisations choisissent effectivement cette voie, en partant du principe qu’elle sera moins coûteuse et plus simple que l’utilisation de solutions prêtes à l’emploi.
Bien que cela puisse être vrai lorsque l’importation s’effectue depuis une ou deux sources de données seulement, dont les formats d’exportation changent rarement, cette approche est rarement la meilleure. Les outils ETL offrent des solutions plus avancées de traitement, de nettoyage et de profilage des données, des fonctionnalités avancées d’automatisation et de traitement par lots, ainsi que des avantages considérables en matière de fiabilité et de facilité d’utilisation.
Lors du choix d’une solution ETL, tenez compte des éléments suivants :
- Formats de données pris en charge (fichiers SQL, XML, JSON, CSV, etc.)
- Intégrations d’API
- Disponibilité de la diffusion en temps réel pour l’ingestion des données (Apache Kafka est une solution populaire pour cela)
- Caractère natif du cloud de la solution (Les outils qui prennent en charge le chargement facile des données dans les lacs de données Amazon AWS ou Google Cloud peuvent être inestimables pour les organisations qui ont besoin de flexibilité et d’agilité dans leur entreposage de 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 en facturant le support technique. Si votre organisation dispose d’un budget limité pour sa mise en œuvre de l’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 essentiel de prendre en compte non seulement les sources de données avec lesquelles vous travaillez actuellement, mais aussi la manière dont vos besoins pourraient évoluer à l’avenir. Voici quelques éléments à prendre en considération :
- Conception modulaire : Décomposez le système en extraction des données, nettoyage des données et processus de chargement. Tenez compte des différents formats de données avec lesquels vous pourriez devoir travailler et créez un système modulaire, afin de pouvoir modifier facilement différentes parties du système sans interrompre l’ensemble du pipeline.
- Gestion des erreurs : Concevez votre système de manière à ce qu’il échoue de façon contrôlée et fournisse un message d’erreur clair s’il rencontre des données qu’il ne comprend pas ou qui sont dans un format incorrect. Il vaut mieux que le système ignore les enregistrements qu’il ne peut pas traiter et fournisse un avertissement plutôt que d’échouer complètement, ce qui entraînerait des retards dans le processus de chargement ou, pire encore, chargerait des données incorrectes et corromprait le magasin de données principal.
- Documentation claire et complète : Une documentation claire est essentielle. Gardez à l’esprit que tous les membres de votre équipe ne sont pas des spécialistes des données. De nombreuses personnes qui interagissent avec les données peuvent être des responsables d’équipe ou de service qui souhaitent simplement disposer d’un moyen facile d’accéder simultanément à des données en temps réel provenant de plusieurs sources différentes. Préparez une documentation destinée à ces personnes et une autre destinée aux développeurs, qui explique le pipeline plus en détail. Présentez les principes essentiels de conception, tels que la modularité, la gestion des erreurs et les pratiques de documentation.
Pipeline ETL et pipeline de données
Les pipelines ETL et les pipelines de données sont des processus similaires, mais leurs cas d’utilisation diffèrent légèrement. Un pipeline ETL couvre l’extraction des données à partir d’une ou de plusieurs sources, la transformation de ces données, puis leur chargement.
En revanche, un pipeline de données peut inclure certaines ou la totalité des étapes ci-dessus, mais ne se termine pas par le processus de chargement. Une fois les données chargées, elles peuvent être utilisées dans d’autres processus et flux de travail, par exemple pour un système de visualisation ou pour déclencher conditionnellement une action dans un système d’automatisation.
Principaux avantages des pipelines ETL
Les pipelines ETL peuvent être extrêmement utiles pour alimenter les systèmes d’analyse et de veille stratégique. Comme ils unifient les données provenant de plusieurs sources, par exemple en regroupant 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 comprend l’optimisation, la validation et le nettoyage des données, ce qui contribue à garantir que les informations intégrées à la base de données sont aussi précises 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 être plus robuste et utiliser Snowflake, Kafka et d’autres outils modernes. Aujourd’hui, les outils disponibles pour traiter les données et créer un pipeline ETL sont assez matures. Les interfaces graphiques faciles à utiliser et les communautés d’utilisateurs actives permettent même aux spécialistes des données débutants de se lancer avec les pipelines ETL.
Inconvénients des pipelines ETL
Bien que les chaînes d’outils utilisées pour créer des pipelines ETL soient matures et que les entrepôts de données cloud soient aujourd’hui bien plus abordables qu’il y a quelques années, certains défis subsistent lorsqu’il s’agit de créer des pipelines de données :
- La gestion des données structurées, non structurées et semi-structurées peut être difficile.
- Les coûts du stockage des données peuvent être prohibitifs pour certaines organisations.
- La diffusion de données en temps réel peut être à la fois complexe et gourmande en ressources.
- La mise en correspondance des bases de données et la configuration des intégrations ne constituent pas une tâche ponctuelle. Les fournisseurs de données peuvent modifier leurs formats d’exportation ou leurs schémas de bases de données, ce qui vous oblige à modifier votre pipeline.
Mise en œuvre d’un pipeline ETL
Envisagez le flux de travail suivant pour mettre en œuvre un pipeline ETL :
- Créez des données de référence afin de disposer d’éléments sur lesquels travailler lors de la transformation des données.
- Créez des connecteurs pour les sources de données avec lesquelles vous souhaitez travailler, par exemple :
- Interfaces API pour les plateformes de réseaux sociaux
- Outils d’extraction pour les pages web (si les conditions d’utilisation l’autorisent)
- Analyseurs pour les fichiers XML/CSV/JSON
- Connecteurs de bases de données pour vos propres systèmes sur site
- Définissez des règles pour valider les données.
- Appliquez des transformations pour nettoyer et standardiser les données et supprimer les doublons.
- Importez les données dans un système intermédiaire.
- Chargez les données du système intermédiaire vers l’entrepôt de données.
Certaines des étapes ci-dessus sont facultatives. Par exemple, les données de référence ne sont pas indispensables, mais elles sont utiles, car elles facilitent la définition des règles de test des données et l’exécution des transformations. En outre, il n’est pas nécessaire de placer les données dans un système intermédiaire avant de les charger. Il s’agit toutefois d’une bonne pratique, car il est plus facile de restaurer la couche intermédiaire en cas de problème, et cette couche peut être utilisée pour les rapports d’audit et autres exigences de conformité.
Outils ETL à essayer
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 évalué à environ $3.1 milliards et devrait atteindre $10.3 milliards d’ici 2030, les options ne manquent donc pas.
Parmi les outils populaires figurent notamment :
- Informatica Power Center : Une solution polyvalente prenant en charge le cloud, avec des outils nécessitant peu ou pas de code pour les pipelines ETL
- Apache Airflow : Une plateforme open source puissante proposant des interfaces en ligne de commande et graphiques
- IBM Infosphere Datastage : Une solution rapide et puissante dotée de fonctionnalités d’équilibrage de charge et de parallélisation
Il existe de nombreuses autres options, notamment des solutions d’Oracle et de Microsoft. Lors de la sélection d’une solution ETL, tenez compte de votre budget et de votre écosystème existant, car rester auprès de fournisseurs que vous connaissez déjà bien peut être un choix fiable et économique.
Points à retenir
Les pipelines ETL constituent un élément essentiel de la gestion des données pour les entreprises modernes qui traitent d’importants volumes de données. La mise en œuvre d’un pipeline ETL peut contribuer à améliorer la prise de décision de votre organisation et à donner à votre entreprise un avantage concurrentiel.
Cependant, la gestion de données brutes provenant de plusieurs sources peut s’avérer difficile, et les responsables technologiques doivent souligner l’importance d’une planification et d’une documentation rigoureuses tout au long du processus, ainsi que respecter les réglementations relatives à la protection des données et à la confidentialité.
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