Qu’est-ce que l’ETL ?
Les termes “Extract Transform Load” forment l’acronyme ETL. Il s’agit d’un type de logiciel qui permet de collecter et de convertir des données provenant de différentes sources vers un format adapté à une Data Warehouse. Ainsi, ces données peuvent ensuite être transférées vers cette dernière. Les logiciels ETL existent depuis longtemps, mais ont évolué pour répondre aux besoins actuels liés au Cloud, aux SaaS (logiciels en tant que service) et au Big Data.
Les ETL d’aujourd’hui doivent être capables d’ingérer des données en temps réel, de les enrichir et de prendre en charge des milliards de transactions. Ils doivent également pouvoir traiter des données structurées et non structurées provenant de sources sur site ou dans le Cloud. De plus, ces plateformes doivent être évolutives, flexibles, résistantes aux pannes et sécurisées.
Histoire de l’ETL
Les premiers ETL sont apparus dans les années 1970 lorsque les grandes entreprises ont commencé à agréger et à stocker des données de différents types provenant de multiples sources. À l’époque, la plupart des entrepôts de données n’étaient compatibles qu’avec un seul ETL, ce qui obligeait les entreprises à utiliser plusieurs logiciels ETL.
Au fil du temps, le nombre de sources et de types de données a augmenté, tout comme le nombre de vendeurs d’ETL. Cela a permis de réduire les prix, rendant ces solutions accessibles à la plupart des entreprises. Ainsi, ces outils ont contribué à l’émergence des entreprises “data-driven”.
Comment fonctionne l’ETL ?
Prenons l’exemple d’une entreprise qui vend à la fois des produits en magasin physique et en ligne pour comprendre le fonctionnement des solutions ETL. Cette entreprise a besoin d’analyser simultanément toutes les tendances de vente.
Cependant, les données collectées en ligne et en magasin peuvent ne pas être au même format, et les systèmes de collecte de données peuvent ne pas être compatibles entre eux. Le rôle d’un logiciel ETL est de collecter les données pertinentes des deux systèmes, de les transformer pour les rendre compatibles avec la Data Warehouse, puis de les charger dans la Data Warehouse.
Le fonctionnement de la plateforme ETL se divise en trois phases. La première phase est l’extraction des données à partir d’une ou plusieurs sources. Ensuite, il y a la phase de transformation où les données sont reformatées et transformées. Enfin, il y a la phase de chargement (loading) où les données transformées sont transférées vers la Data Warehouse, le Data Store ou la base de données cible.
À quoi sert l’ETL ?
Les ETL ont de multiples cas d’utilisation. Leur principal intérêt est de transformer les données pour les transférer vers les Data Warehouses, mais ils peuvent également être utilisés pour transférer des données provenant de systèmes anciens vers des systèmes modernes avec des formats de données différents.
À l’ère du Big Data, de l’internet des objets, des réseaux sociaux, des vidéos ou de l’Open Data, les ETL s’adaptent également aux nouveaux types et sources de données. De plus, les outils modernes permettent de transférer directement des données vers la plateforme Hadoop. Certaines solutions modernes proposent également une approche en libre-service, des outils dédiés à la qualité des données et la prise en charge des métadonnées.
Maintenant que vous savez tout sur l’ETL, vous comprenez son importance dans le traitement des données et la prise de décisions éclairées. Utilisez cette connaissance pour améliorer vos processus de collecte et d’analyse de données et exploitez tout le potentiel de votre entreprise.
