Dans le monde de l’intégration de données, les processus ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont des approches clés pour transférer et transformer les données d’une source à une destination. Bien que similaires dans leur objectif, ces deux méthodes diffèrent néanmoins dans leur séquence d’opérations et leur mise en œuvre.
Avec le processus ETL, les données sont d’abord extraites de diverses sources, puis transformées selon les règles métier définies, avant d’être chargées dans un entrepôt de données ou une base de données cible.
Avec l’ELT, après extraction, les données brutes sont chargées dans une zone de staging ou une base de données intermédiaire, puis transformées selon les besoins. Cette approche tire parti de la puissance de traitement des bases de données modernes et peut être plus rapide et plus économique, en particulier pour de grands volumes de données, là où l’ETL traditionnel offre plus de contrôle et de flexibilité…
Dans tous les cas, que vous choisissiez ETL ou ELT, ces processus sont essentiels pour garantir l’intégrité, la cohérence et la qualité des données dans votre environnement analytique ou opérationnel.
Quels sont les principes de fonctionnement du processus ETL ELT ?
Le processus ETL et ELT reposent sur des principes similaires, mais avec une séquence d’opérations différente.
Principe de fonctionnement de l’ETL
Extraction : Les données sont extraites de diverses sources, telles que des bases de données opérationnelles, des fichiers plats, des API ou des systèmes cloud. Cette étape implique souvent des tâches de connexion, de filtrage et de mappage des données.
Transformation : Les données extraites subissent ensuite une série de transformations, telles que le nettoyage, la conversion de formats, l’application de règles métier, la déduplication, l’agrégation et l’enrichissement. Une étape essentielle pour garantir la qualité et la cohérence des données avant leur chargement.
Chargement : Une fois transformées, les données sont chargées dans une base de données cible, généralement un data warehouse ou un data mart, prêtes à être consommées par des outils d’analyse ou d’autres applications.
Principe de fonctionnement de l’ELT
Extraction : Comme dans l’ETL, les données sont extraites de diverses sources.
Chargement : Ici, contrairement à l’ETL, les données brutes sont directement chargées dans une zone de staging ou une base de données intermédiaire, sans transformation préalable.
Transformation : Les transformations sont effectuées dans la base de données intermédiaire, tirant parti de sa puissance de calcul pour traiter de grands volumes de données. Les données transformées sont ensuite chargées dans la base de données cible.
Les deux processus impliquent des tâches de planification, de surveillance, de gestion des erreurs et de documentation pour garantir une exécution fluide et fiable.
Interopérabilité entre processus et données: le cœur de l’agilité d’une entreprise
Bien que différents dans leur conception et leur utilisation, ETL/ELT et ESB (Enterprise Service Bus) peuvent être complémentaires dans une architecture d’intégration globale. L’ESB peut être utilisé pour l’intégration d’applications et de services, tandis que l’ETL/ELT est utilisé pour l’intégration de données à des fins analytiques.
Dans certains cas, les fonctionnalités de transformation de données de l’ESB peuvent être utilisées pour des tâches ETL/ELT simples, ou inversement, les outils ETL/ELT peuvent être utilisés pour certaines transformations de messages dans un ESB.
Plus globalement, comme nous l’avions expliqué dans un précédent article, la guerre ETL/ELT vs ESB n’a plus de sens. Pour répondre aux besoins des DSI, ces concepts ne doivent plus être dissociés.
Quels sont les cas d’usages courants de l’ETL ELT ?
Data warehouse et BI pour le Retail
Il est par exemple possible d’utiliser l’ETL pour extraire des données de ses systèmes de point de vente, de gestion des stocks et de fidélité client. Ces données sont ensuite transformées, nettoyées et intégrées dans un entrepôt de données, permettant ainsi des analyses de ventes, de rentabilité et de comportement des clients.
Migration de données financières
Une institution financière qui souhaite migrer ses données client vers une nouvelle plateforme peut utiliser l’ETL pour extraire, transformer et charger les données dans le nouveau système, tout en garantissant l’intégrité et la cohérence des données.
Intégration de données pour les analyses Big Data
Globalement, d’un point de vue Big Data, l’ELT est un processus très apprécié dès lors qu’il s’agit de charger rapidement de grandes quantités de données brutes (données de journaux d’appels, de réseaux sociaux, de transactions clients, de capteurs IoT, etc.) dans des data lakes ou des environnements Hadoop, avant de les transformer pour des analyses avancées.
Grâce à leur polyvalence, les processus ETL/ELT permettent une intégration de données fiable et de qualité, peu importe le cas d’utilisation et le secteur d’activité…
Les enjeux d’interopérabilité au sein du SI : au cœur des environnements ERP.
Quels sont les bénéfices apportés par l’ETL ELT et ses limites ?
Les bénéfices apportés par l’ETL/ELT
L’intégration de données provenant de sources hétérogènes dans un format cohérent et unifié
Les transformations de données effectuées dans le cadre de l’ETL/ELT garantissent la qualité, la cohérence et l’intégrité des données.
L’ELT, en particulier, peut offrir de meilleures performances grâce à l’utilisation de la puissance de calcul des bases de données modernes pour les transformations de données
En termes d’évolutivité, les processus ETL/ELT peuvent être conçus pour gérer de grands volumes de données et s’adapter à la croissance future des besoins en matière de données
Les limites de l’ETL/ELT
La mise en place et la maintenance de processus ETL/ELT complexes peuvent être coûteuses et nécessiter des compétences spécialisées
Dans certains cas, l’ETL/ELT peut introduire une latence dans la disponibilité des données, en particulier pour les processus par lots.
Quels sont les critères, méthodes et outils pour mettre en place efficacement un processus ETL ELT dans son entreprise ?
Selon nous, la mise en place efficace d’un processus ETL ou ELT dans votre entreprise nécessite une approche structurée :
Analyse des besoins : Commencez par une analyse approfondie de vos besoins en matière d’intégration de données, en identifiant les sources de données, les destinations, les transformations requises et les exigences de performance.
Choix de l’approche ETL ou ELT : Évaluez les avantages et les inconvénients de l’ETL et de l’ELT pour votre cas d’utilisation spécifique, en tenant compte des volumes de données, de la latence acceptable et de la complexité des transformations.
Sélection des outils : Choisissez des outils ETL/ELT robustes et évolutifs, adaptés à vos besoins techniques et fonctionnels. Évaluez les fonctionnalités, les performances, la facilité d’utilisation et le support technique offert par les fournisseurs.
Conception de l’architecture : Concevez une architecture d’intégration de données solide, en définissant les flux de données, les zones de staging, les transformations et les destinations finales.
Tests et validation : Testez rigoureusement vos processus ETL/ELT pour vous assurer de la qualité des données, de la gestion des erreurs et de la conformité aux exigences métier.
Automatisation et planification : Automatisez l’exécution des processus ETL/ELT en fonction de vos besoins de fréquence et de fenêtres de traitement, et mettez en place des mécanismes de surveillance et d’alerte.
Gouvernance et sécurité des données : Établissez des politiques de gouvernance des données, en définissant les rôles, les responsabilités et les contrôles d’accès appropriés, toujours pour garantir la sécurité et la conformité des données.
Formation et support : Formez vos équipes techniques et métier à l’utilisation de vos outils ETL/ELT, et assurez-vous d’avoir un support adéquat de votre prestataire ou de vos experts en interne.
Amélioration continue : Surveillez et optimisez en permanence vos processus ETL/ELT pour être le plus réactif possible face aux évolutions des besoins métier et aux changements dans les sources de données.
Côté outil, le choix de la solution dépendra de vos besoins spécifiques en termes de connectivité aux sources de données, de capacités de transformation, de performances, d’évolutivité, de facilité d’utilisation et de coûts.
Bien évidemment, il est également important de prendre en compte l’intégration avec votre écosystème technologique existant et les compétences et ressources disponibles au sein de votre équipe IT.
Retenez qu’Apache NiFi, Talend Open Studio, Microsoft SQL Server Integration Services, IBM InfoSphere DataStage ou encore Oracle Data Integrator font partie des solutions les plus « populaires » du marché.
Quel est le positionnement de Blueway autour de l’ETL ELT ?
Globalement, notre conviction est qu’il faut prendre du recul sur l’approche technologique (ETL/ESB…) et se positionner sur l’enjeu de communication entre applications. C’est aux outils de converger pour s’adapter au métier et non l’inverse : l’objectif est d’unifier la collaboration dans l’organisation. C’est l’un des socle de notre plateforme de données Phoenix !
Edouard Cante
Directeur Général Adjoint Produit
Expert technique et fonctionnel, Edouard est spécialisé dans l’urbanisation du SI et la gouvernance des données depuis près de 20 ans. Homme de terrain, il épaule les clients dans leurs projets avec ses équipes et n’hésite pas à exploiter ces retours pour imprégner la roadmap produit et gagner en agilité.
