ETL

Qu'est-ce que l'ETL ?

Le processus d'extraction, de transformation et de chargement, ou ETL, parfois aussi appelé extracto-chargeur, est un processus d'intégration de données utilisé pour copier, combiner et convertir des données provenant de différentes sources et avec des formats différents, pour les charger dans une nouvelle destination, comme un entrepôt ou un lac de données. Ensuite, elles peuvent être analysées pour faciliter la prise de décision.

Le processus ELT (extraction, chargement et transformation) est similaire, mais les données sont transformées une fois qu'elles se trouvent dans le nouvel emplacement.

Pourquoi l'ETL est-il important ?

La capacité du processus ETL à extraire et à intégrer des données provenant d'une variété de systèmes sources, y compris des données clients, géospatiales et démographiques, permet de réduire la charge de travail de l'équipe IT et de renforcer les possibilités d'analyse en libre-service.

L'ETL joue un rôle essentiel dans une stratégie de gestion des données et est souvent utilisé pour migrer les données dans le cas d'une acquisition ou d'une mise à niveau du système. S'il permet aux entreprises de s'adapter rapidement, il fournit également une vision historique qui place les données en contexte.

Comment fonctionne l'ETL ?

L'ETL est un moyen simple, accessible et automatisé d'agréger des données diverses, qu'elles soient dans des formats différents ou qu'elles proviennent de systèmes ou de sources de données différents, et de les rendre prêtes à être analysées.

Un élément clé du processus,
la gouvernance des données, couvre les politiques et les procédures relatives au traitement des données. Cela comprend l'infrastructure et la technologie, ainsi que les personnes chargées de superviser l'ensemble du processus. La gouvernance des données est cruciale pour les
entreprises car elle permet d'obtenir des données plus fiables, de réduire les coûts, de disposer d'une source unique de vérité et de se conformer aux réglementations juridiques et sectorielles.

Extraction : l'extraction automatisée des données améliore l'efficacité et permet d'obtenir plus rapidement des insights précieux. Au cours du processus d'extraction, les données structurées et non structurées sont extraites de sources multiples et dans des formats multiples (JSON, XML, bases de données non relationnelles, sites Web récupérés, etc.) Avant d'extraire les données, il faut en valider l'exactitude et la qualité afin de garantir que l'analyse qui suivra sera pertinente.

 

Transformation : la transformation des données permet de rassembler des données de différents formats et de les stocker dans les formats requis afin qu'elles puissent être utilisées dans l'ensemble de l'organisation. Pour que la transformation soit réussie, vous devez tenir compte des exigences techniques de la destination cible et des besoins des utilisateurs. Il peut s'agir de vérifier quels jeux de caractères sont pris en charge par le système, quel type de codage l'entrepôt utilise, ou de créer une nouvelle valeur pertinente pour une analyse spécifique. Le nettoyage des données est une autre étape essentielle de la transformation et comprend la suppression des doublons, des valeurs null indésirables et des espaces vides, ainsi que la modification du type et de la taille des données.

 

Chargement : le chargement consiste à écrire les données transformées dans leur emplacement de stockage, qu'il s'agisse d'un entrepôt de données ou d'un lac de données, en local ou dans le cloud. Dans le cadre d'un processus ETL récurrent, tel que le stockage des détails sur un nouvel employé, les entreprises peuvent choisir d'écraser les informations existantes ou d'ajouter un horodatage aux nouvelles données. Une fois les données chargées, assurez-vous que toutes les données ont été migrées et recherchez les erreurs pour vérifier la qualité.

L'avenir de l'ETL

Les outils ETL traditionnels, qui combinent langage SQL, codage manuel et expertise IT, créent un environnement rigide et cloisonné qui bride la rapidité et l'efficacité. Alors que les besoins des entreprises évoluent, les données et la capacité à les analyser rapidement et avec précision sont plus importantes que jamais. Les programmes ETL
modernes facilitent l'automatisation analytique, une manière plus efficace de transformer les données brutes provenant de différentes sources en insights qui facilitent la prise de décision.

Bien démarrer avec l'ETL

Un programme ETL rigoureux facilite une prise de décision plus rapide et plus éclairée. L'automatisation analytique rend le processus ETL plus simple, auditable et efficace, et son interface low-code, no-code et en glisser-déposer permet à chacun de l'utiliser.

Voici ce que permet la flexibilité d'Alteryx Platform :

• Extraire des données de plusieurs sources telles que Snowflake, Tableau, Azure et AWS à l'aide de l'outil Entrée de données ou de connecteurs préintégrés. L'API ouverte permet également aux utilisateurs de créer leurs propres connexions API.
• Transformer des données disparates et désordonnées à l'aide d'une suite d'outils d'automatisation en glisser-déposer tels que Filtrer, Nettoyage des données et Agréger
• Bénéficier de puissantes analyses prédictives, spatiales et statistiques
• Charger les données à l'emplacement cible à l'aide d'outils de sortie et d'écriture dans la base de données, de manière reproductible