Un processus ETL est un ensemble d’étapes consistant à extraire, collecter et analyser les données pertinentes depuis un nombre illimité de sources.
De nos jours, la plupart des entreprises trouvent que l’accès et l’exploitation de leurs données est de plus en plus difficile. Ainsi, selon une étude, les deux tiers des entreprises ne trouvent pas assez d’avantages dans la récolte des données. Ceci s’explique principalement par l’enfermement dans les systèmes legacy ou les applications peu utilisées. La solution ETL s’est donc présentée comme un moyen efficace pour une meilleure exploitation des données.
Dans cet article, nous allons définir les étapes du processus ETL, son importance dans la valorisation des données et les nombreuses caractéristiques qu’il adopte.
Qu’est-ce qu’un outil ETL ?
Empruntée de l’anglais, ETL est l’abréviation de « Extract, Transform, Load ». Il s’agit d’une technologie de la big data permettant la synchronisation massive des informations dans une base de données vers une autre. L’ETL informatique désigne l’exploitation des différentes fonctions combinées (extraction, transformation, constitution et conversion).
Cette technologie consiste à charger les données brutes afin de permettre leur exploitation pour extraire des données nécessaires à l’analyse. L’ETL est définie par un ensemble d’étapes intrinsèquement liées qui permettent la gestion des données.
Il est bien connu aujourd’hui que la data constitue le carburant de l’entreprise. Investir dans la technologie ETL fera en sorte que la collecte des données soit exploitée efficacement. L’univers des données numériques est en pleine évolution grâce à l’avènement des outils de gestion de données comme ETL. Il est essentiel d’être attentif quant aux opportunités qu’elle offre pour les entreprises. En effet, toutes les entreprises foisonnent de données brutes qu’il faut passer à l’étamine pour en extraire les plus importantes. Et c’est justement le processus ETL qui assure à l’utilisateur l’extraction, la transformation et l’intégration des données. En d’autre termes, l’ETL est devenu un élément essentiel pour l’écosystème des données de l’entreprise moderne. Il permet ainsi l’accès aux données. Plus encore, l’outil ETL assure la transformation des données brutes en données exploitables par l’utilisateur.
Quelles sont les étapes du processus ETL ?
Pour convertir les données brutes en informations, l’ETL présente trois étapes essentielles.
L’extraction
La première étape de la technologie ETL est d’abord l’extraction. Cela consiste à compiler et extraire les données des différentes sources. Il peut ici s’agir de la base de données sur site, des systèmes CRM, des entrepôts de données cloud ou des plateformes d’automatisation du marketing. Cette première étape prend également en charge la préparation et l’intégration des données.
Une fois la compilation des données faite, l’outil procède à leur structuration dans différents formats. Durant ce processus, les informations doivent être organisées selon la date, la taille et la source afin qu’elles puissent s’adapter au processus de transformation.
En somme, cette étape d’extraction permet de compiler les données via des sources pertinentes et les organiser avant de les transformer en informations cohérentes
La transformation
La seconde étape du processus ETL consiste à transformer les données extraites pour qu’elles soient introduites dans la base de données. Cette étape marque également une série de fonctions et de règles afin de le convertir dans un format standard pour répondre au schéma établi par la base de données cible.
Il faut savoir que cette étape est principalement axée sur les données qui proviennent de sources de données non pertinentes. En effet, les sources de données de qualité n’ont pas besoin de transformation. Ainsi cette étape permet de convertir les données en fonction des besoins de l’entreprise, d’effacer les données en double et d’effectuer une traduction si nécessaire.
Le chargement
Il s’agit ici de la dernière étape du processus ETL. Celle-ci consiste à charger les données extraites et transformées dans la base de données cible. Cette étape peut être réalisée à travers une routine d’insertion SQL (insertion manuelle) ou bien utiliser un chargement de données en bloc.
Bien que l’insertion SQL peut s’avérer lente, elle permet néanmoins de réaliser un contrôle qualité plus précis des données. Le chargement de données en bloc, bien que rapide, ne prend pas en compte l’intégrité des données. Vous pouvez opter pour la seconde option si vous avez préalablement vérifié leur pertinence.
Les avantages du processus ETL
Les entreprises ont aujourd’hui un besoin accru de construire et d’élaborer leur data warehouse ou data lake et sont prêts à déployer des moyens colossaux pour investir dans la technologie ETL. En effet, certaines sociétés s’appuient sur le processus ETL pour avoir une vue pertinente sur la qualité de leurs données. Cela impacte positivement sur la prise de décision. Il s’agit ainsi d’un élément central dans une stratégie entrepreneuriale. L’extraction ETL permet aussi d’offrir un contexte historique détaillé de l’entreprise et de tirer profit des données considérées auparavant comme obsolètes.
Les processus d’extraction, d’organisation et de consolidation des volumes de données offrent également une nouvelle base d’information cohérentes pour la business intelligence.
La solution ETL est accessible à toutes les entreprises souhaitant améliorer le rendement de leur data base et à consolider les informations stockées. Cette technologie a donné de véritables opportunités aux informations et a permis aux entreprises d’accéder plus facilement et plus rapidement aux données complexes.
Conclusion
Les nouvelles technologies relatives aux données numériques ne cessent d’imprégner toutes les entreprises. La technologie de l’ETL a permis aux entreprises d’évoluer et d’optimiser leur data warehouse. Bien que le processus soit long et coûteux, il permet diverses transformations complexes et assure la consolidation de toutes les données pertinentes mais aussi désadaptées.Il existe sur le marché numérique des technologies similaires à la solution ETL. L’EAI, souvent mis en concurrence avec l’ETL, permet d’intégrer des applications pour permettre le partage et le traitement des informations. Toutefois, l’ETL assure la transformation de données plus complexes que son adversaire. Certains spécialistes ont aujourd’hui combiné l’utilisation des deux technologies. Une permettra de capturer les données et les événements des applications en temps réel, tandis que la solution ETL assurera le chargement et la transformation des données dans un environnement plus approprié.