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Qu’est-ce qu’un système ETL? Analyse complète

L’acronyme « ETL » signifie Extract, Transform, Load en anglais (extraire, transformer, charger); il s’agit du processus fondamental qui permet aux entreprises de bien comprendre leurs vastes paysages de données. Voyons les fonctionnalités des outils ETL et leur évolution au fil des ans. Nous aborderons également brièvement ce que les outils modernes de préparation des données peuvent faire et la façon dont ils améliorent les processus ETL historiques.

Qu’est-ce qu’un système ETL?

L’acronyme « ETL », qui signifie Extract, Transform, Load en anglais (extraire, transformer, charger), est un processus d’intégration de données qui débute au domaine d’entreposage des données et qui implique l’extraction de données provenant de diverses sources, leur transformation en format adapté à l’analyse et leur chargement dans un référentiel central. Ce référentiel unique et cohérent est parfois appelé la « source unique de vérité ».

Quelles sont les différentes étapes du système ETL?

Le système ETL peut être divisé en trois étapes distinctes :

• Extraire les données des systèmes sources;
• Transformer les données pour répondre aux besoins analytiques et autres de l’entreprise;
• Charger les données transformées dans un entrepôt de données ou une base de données.

Quels sont les objectifs principaux des premiers systèmes ETL?

Les systèmes ETL ont été lancés dans les années 1970, un lancement qui coïncide avec l’origine et la croissance de l’entreposage des données. Conçus à l’origine pour répondre aux besoins de calcul et d’analyse, ils sont devenus la méthode de facto de traitement des données pour l’entreposage des données.

L’objectif de ces processus était de recueillir des données provenant de différentes sources et de les transformer pour qu’elles soient conformes à un schéma ou à un modèle de données standard.

Les systèmes ETL ont permis d’établir les étapes préparatoires à l’analyse des données et à l’apprentissage automatique, en simplifiant les données au moyen de règles administratives au service de la veille stratégique et de l’analytique avancée.

Ils visaient à améliorer tant l’efficacité opérationnelle que l’interaction des utilisateurs :

• En récupérant les données d’anciens systèmes;
• En affinant ces données pour assurer la qualité et l’uniformité;
• En intégrant les données dans une base de données désignée.

Déconstruire le processus ETL

Comment les systèmes ETL ont-ils évolué au fil des ans? Quel a été l’impact de l’informatique en nuage sur eux?

L’architecture de la gestion moderne des données est très différente de celle qui était en vigueur au commencement des systèmes ETL. À l’ère moderne de l’informatique en nuage, de l’Internet des objets et de l’IA, la quantité de données enregistrées par les entreprises a augmenté considérablement : on est passé de millions de transactions à des milliards. Les systèmes modernes de gestion des données ont évolué en fonction de ces changements.

Aujourd’hui, les entreprises ne se contentent pas d’examiner les données transactionnelles pour prendre leurs décisions. Elles détectent et isolent également les « signaux » provenant de vastes masses de données. Il ne s’agit pas seulement d’améliorer progressivement les processus opérationnels, mais aussi de repérer de nouvelles occasions.

L’informatique en nuage a apporté avec elle des solutions comme l’entreposage de données en nuage qui offraient un moyen rentable d’entreposer à grande échelle. Les organisations qui entreposaient auparavant des données structurées dans des entrepôts de données sur place disposent aujourd’hui d’une variété d’options d’entreposage des données, y compris des lacs de données et des systèmes de transfert en nuage. Ces systèmes peuvent prendre en charge des données non structurées et souvent entreposer les données dans leur format brut.

Quels sont les avantages des systèmes modernes de gestion des données par rapport aux systèmes ETL historiques?

Les systèmes modernes de gestion des données sont motivés par la nécessité d’accroître la souplesse, l’extensibilité et l’efficacité du traitement des données.

Tout comme les premiers systèmes ETL sont apparus en même temps que les systèmes d’entreposage de données, les outils modernes de gestion des données sont étroitement liés à l’émergence des systèmes d’entreposage de données de nouvelle génération.

Le développement rapide de systèmes d’entreposage de données flexibles et évolutifs a mené à la dissociation du mouvement des données et de la préparation des données. Dans les faits, les aspects de l’extraction et du chargement des systèmes ETL ont été dissociés de l’aspect de la transformation de la gestion des données.

Prenons un exemple dans un contexte moderne. Prenons le cas d’une entreprise commerciale qui compte plusieurs établissements et de nombreux services. Chaque service ou établissement traite ses données séparément. Les données sur les ventes sont entreposées dans un CRM, les renseignements sur les employés sont gérés dans un système de RH et l’inventaire et les dossiers connexes sont consignés dans un système conçu sur mesure.

Les ingénieurs des données du service informatique ont exécuté des processus ETL pour extraire des données de ces sources disparates, les transformer en un format idéal pour l’analyse et les charger dans des entrepôts de données.

Cependant, la gestion moderne des données ne nécessite pas l’aide d’ingénieurs des données ni même d’une équipe informatique pour préparer les données aux fins d’analyse. Il est même possible pour les personnes au profil non technique de préparer des données d’une manière qu’elles jugent adéquate pour leur analyse et leur prise de décisions.

Quels sont les outils de préparation des données? En quoi sont-ils différents des outils ETL historiques?

Les outils de préparation des données ou de manipulation des données, comme on les appelle parfois, sont des outils de gestion des données modernes qui abordent la partie « transformation » du cycle ETL classique. C’est aussi la partie « contenu » du processus ETL où les données sont préparées pour la consommation en aval.

Bien qu’ils suivent les mêmes principes de base que les premiers systèmes ETL, tels que les schémas cartographiques entre bases de données relationnelles, les formules informatiques et les bases de données de chargement, les outils modernes de préparation des données vont beaucoup plus loin.

Là où les outils ETL traditionnels s’appuyaient sur des ingénieurs des données et un service informatique pour exécuter les processus, les outils modernes de préparation des données permettent à un nouvel ensemble d’utilisateurs de travailler avec les données. Grâce à une interface utilisateur conviviale et à des analyses visuelles de la qualité des données, des suggestions intelligentes et d’autres repères visuels, les outils de préparation des données permettent aujourd’hui même aux utilisateurs au profil non technique de préparer eux-mêmes les données.

Les outils de préparation des données en libre-service utilisent la visualisation et les recommandations propulsées par l’IA pour ouvrir le processus de préparation des données à une nouvelle génération d’utilisateurs, y compris aux amateurs de données.

Les outils modernes de préparation des données permettent aux utilisateurs de préparer des données dans une interface facile à utiliser et de tirer parti des technologies modernes comme l’IA.

Quels sont les principaux avantages de l’utilisation des outils de préparation des données?

Les outils modernes de préparation des données, qui constituent aujourd’hui l’un des éléments essentiels du flux de travail de gestion des données, offrent trois grands avantages en matière de gestion des données : Réduire le délai de production de valeur, réduire les coûts opérationnels et améliorer la surveillance et la gouvernance.

Conclusion

Lorsqu’on l’observe à un niveau superficiel, le flux de données qui passe par un système de gestion des données contemporain demeure, en esprit, semblable à ce qui se produisait au cours des premières années de développement des systèmes ETL. Cependant, le processus actuel de préparation des données a fait l’objet d’une démocratisation grâce à des outils modernes qui fournissent aux utilisateurs des repères visuels sur la façon de préparer facilement les données.