Que signifie ETL ?
ETL est l’abréviation de extract, transform, and load, trois fonctions de base de données qui sont fusionnées en un seul outil qui extrait les données d’une base de données pour ensuite les transférer dans une autre base de données.
L’extraction fait référence à la procédure de prélèvement des données dans les bases de données. À ce stade, les données ont été prises, généralement à partir de diverses sources et de divers types. La transformation consiste à changer les données extraites de leur forme originale au format qu’elles doivent avoir afin d’être placées dans une autre base de données. La transformation est effectuée à l’aide de règles de consultation, de tables ou en mélangeant les données avec d’autres données.
Le processus de chargement consiste à écrire les données dans la base de données cible.
COMMENT FONCTIONNE ETL COMMENT FONCTIONNE ETL
Les données provenant de diverses sources sont rassemblées et transférées dans l’entrepôt de données. Si vous traitez de grandes quantités de données, et avec des sources multiples, les données sont consolidées. L’ETL est utilisé pour transférer des données d’une base de données à une autre et c’est généralement le processus requis pour charger des données dans des entrepôts de données, mais c’est aussi une procédure qui peut être utilisée pour convertir (transformer) des bases de données d’un type ou d’un format à un autre format ou type.
ET LES AFFAIRES ET LES AFFAIRES
L’ETL est un élément essentiel des systèmes et processus de Business Intelligence (BI) d’aujourd’hui. Il s’agit d’un processus informatique par lequel des données provenant de diverses sources peuvent être compilées en un seul endroit pour analyser et découvrir des données commerciales de manière programmatique.
Avantages de l’ETL
Les outils ETL fonctionnent conjointement avec les outils d’intégration de données et peuvent être utilisés pour prendre en charge de nombreuses applications de gestion des données telles que la qualité et la gouvernance des données, la virtualisation et les métadonnées. Les principaux avantages de l’ETL sont les suivants :
- Obtenir une compréhension plus approfondie du passé pour votre entreprise.
- Lorsqu’il est intégré en conjonction avec un entrepôt de données d’entreprise (données au repos), l’ETL fournit un contexte historique pour votre entreprise en combinant les anciennes données avec les données via de nouvelles plateformes et apps.
simplifie la migration des données vers le cloud
L’ETL peut vous aider à déplacer vos données vers des lacs de données en nuage ou des entrepôts de données en nuage pour accroître l’accès aux données ainsi que l’évolutivité et la sécurité des applications. Les entreprises s’appuient plus que jamais sur l’intégration dans le cloud pour améliorer leurs opérations.
Offrez une vue unique et unifiée de votre entreprise
Synchronisez et intégrez les données provenant de sources telles que les bases de données sur site, les entrepôts de données les applications SaaS, les appareils IoT et les applications de streaming dans le lac de données en nuage pour créer une vue d’ensemble de votre entreprise.
Permettez à la business intelligence d’être dérivée de n’importe quelle source de données, quelle que soit la latence.
Les entreprises modernes doivent analyser divers types de données, notamment des données semi-structurées, structurées et non structurées provenant de plusieurs sources, notamment en temps réel, par lots et en streaming.
Les outils ETL vous permettent d’extraire des informations exploitables de vos données afin de découvrir de nouvelles opportunités commerciales et de faciliter la prise de décision.
Fournir des données propres et fiables pour la prise de décision
Utilisez les outils ETL pour transformer les données, tout en préservant la traçabilité et le lignage tout au long du cycle de vie des données. Cela signifie que tous les professionnels des données – des Data scientists aux utilisateurs de la ligne d’activité en passant par les analystes de données – auront accès à des données précises, quels que soient leurs besoins en matière de données.
En automatisant les processus critiques pour les données, les outils ETL garantissent que les données que vous recevez pour les analyser répondent aux normes de qualité nécessaires pour fournir des informations fiables afin de faciliter la prise de décision. L’ETL peut être utilisé en conjonction avec d’autres outils de qualité des données pour garantir que les sorties de données sont conformes à vos exigences spécifiques.
Automatiser les pipelines de données
Les outils ETL permettent d’automatiser les tâches coûteuses et répétitives de l’ingénierie des données et de gagner du temps. Améliorez l’efficacité de la gestion des données et accélérez la livraison des données. Automatisez le traitement des données, l’intégration des données enrichies, la création de cartes, la définition et le stockage des données.
Répliquez votre base de données
L’ETL vous permet de répliquer des données provenant de différentes sources, notamment MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc. Dans un entrepôt de données situé dans le cloud.
Opérationnaliser les modèles d’IA et d’apprentissage automatique (ML)
Les applications de science des données sont améliorées en termes de fiabilité, d’efficacité et de maintenabilité. Grâce aux outils ETL dans le cloud, vous pouvez gérer efficacement les énormes quantités de données nécessaires aux pipelines de données utilisés dans les opérations de données, l’apprentissage automatique et les MLOps.
Plus d’agilité commerciale grâce à l’ETL pour traiter les données
Les équipes peuvent progresser plus rapidement car l’ETL réduit le temps nécessaire pour collecter, préparer, puis consolider les informations. L’automatisation de l’ETL stimule la productivité car elle permet aux professionnels des données d’accéder aux informations dont ils ont besoin quand ils en ont besoin, sans avoir besoin d’une expertise technique pour écrire des scripts ou du code, ce qui permet d’économiser un temps et des ressources précieux.
Quels sont les différents types de pipelines de données ETL ?
Les pipelines de données sont classés en fonction de leur utilisation. Les types de pipelines de données les plus couramment utilisés utilisent le traitement en temps réel ou par lots.
1. Pipelines de traitement par lots (BATCH)
Le traitement par lots est utilisé dans les instances traditionnelles de business intelligence et d’analyse où les données sont régulièrement collectées, transformées puis transférées vers une installation de stockage de données dans le cloud.
Les utilisateurs peuvent déployer rapidement des données à grande échelle à partir de sources cloisonnées vers le cloud ou l’entrepôt de données du lac de données et planifier des tâches pour traiter les données avec peu d’intervention humaine. Lors de l’utilisation de l’ETL par lot, les données sont collectées et stockées dans l’événement connu sous le nom de fenêtre de lot, ce qui vous permet de gérer plus efficacement des quantités massives de données et des tâches répétitives.
2. Pipelines de traitement en temps réel (Streaming)
Les pipelines de données en temps réel permettent aux utilisateurs d’ingérer des données structurées et non structurées provenant de diverses sources de streaming, notamment les appareils connectés IoT ainsi que les flux provenant des médias sociaux, les données des capteurs et les applications mobiles. Une plateforme de messagerie à haut débit garantit que les données sont enregistrées avec précision.
La transformation des données s’effectue à l’aide d’un processeur en temps réel (par exemple, Spark streaming) afin de fournir des capacités pour des applications telles que l’analyse en temps réel le suivi de la localisation GPS la détection des fraudes et les campagnes marketing ciblées ou le support client proactif.
Informatica ETL on the Cloud pour l’intégration de données
