ELT (Extract, Load, Transform) est un processus d'intégration de données couramment utilisé dans l'entreposage et l'analyse de données. Dans cette méthode, les données brutes sont d'abord extraites de diverses sources, puis chargées dans un système de destination, tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données. Une fois les données arrivées à destination, elles sont transformées dans un format approprié pour l'analyse et le reporting.
Qu'est-ce que l'ELT ?
ELT, qui signifie Extract, Load, Transform, est un processus d'intégration de données utilisé principalement dans l'entreposage et l'analyse de données. Cela comporte trois étapes principales : l’extraction, le chargement et la transformation des données. Initialement, les données sont extraites de divers systèmes sources, qui peuvent inclure bases de données, applications, et des fichiers plats. Ces données brutes sont ensuite chargées dans un système de destination, généralement un entrepôt de données ou lac de données, sans aucune transformation préalable.
Une fois que les données résident dans le système de destination, elles subissent une transformation. Le processus de transformation implique le nettoyage, la structuration et la conversion des données dans un format approprié pour l'analyse et le reporting. Cette méthode exploite la puissance de calcul et les capacités de stockage des plateformes de données modernes pour gérer les transformations, permettant évolutivité et l'efficacité dans le traitement de grands volumes de données.
Quelle est la différence entre ELT et ETL ?
La principale différence entre ELT (Extract, Load, Transform) et ETL (Extract, Transform, Load) réside dans la séquence et l'emplacement de la transformation des données. Dans ETL, les données sont d'abord extraites des systèmes sources, transformées dans un format ou une structure souhaitée, puis chargées dans un système de destination, tel qu'un entrepôt de données. Cette approche est utile lorsque les données doivent être nettoyées et organisées avant d'être stockées.
ELT consiste à extraire des données et à les charger sous leur forme brute dans le système de destination, où la transformation a lieu. Cette méthode exploite la puissance de traitement des plates-formes de données modernes pour gérer les transformations, la rendant plus évolutive et efficace pour de gros volumes de données. L'ELT est particulièrement adaptée pour le Big Data environnements et analyses en temps réel, car cela permet flextraitement des données flexible et à la demande.
Comment fonctionne l'ELT ?
ELT (Extract, Load, Transform) fonctionne en trois étapes distinctes.
Extraction
Au cours de cette étape initiale, les données sont collectées à partir de divers systèmes sources, qui peuvent inclure des bases de données, des applications, Apis, et des fichiers plats. Le processus d'extraction se concentre sur la collecte de données brutes sans modifier leur structure ou leur format. L’objectif est d’obtenir un ensemble de données complet comprenant toutes les informations pertinentes nécessaires à l’analyse.
Charge
Une fois les données extraites, elles sont chargées dans le système de destination, généralement un entrepôt de données ou un lac de données. Durant cette étape, les données brutes sont stockées sous leur forme originale. Ce chargement direct permet une gestion efficace de gros volumes de données, car il minimise le besoin de stockage et de traitement intermédiaires. Le système de destination doit être capable de gérer divers types de données et de grands ensembles de données.
Transformer
Une fois les données chargées dans le système de destination, le processus de transformation commence. Cette étape consiste à nettoyer, structurer et convertir les données brutes dans un format adapté à l'analyse et au reporting. Les transformations peuvent inclure la normalisation, l'agrégation, le filtrage et l'enrichissement des données. La puissance de calcul du système de destination est utilisée pour effectuer ces transformations, en tirant parti de sa capacité à traiter efficacement de grands ensembles de données. Cette étape permet flexTraitement des données flexible et à la demande et analyses en temps réel.
Quels outils sont utilisés pour l’ELT ?
Divers outils sont utilisés pour les processus ELT, exploitant leurs capacités pour gérer efficacement l'extraction, le chargement et la transformation des données. Certains des outils ELT populaires incluent :
- Google BigQuery. Un entrepôt de données entièrement géré qui prend en charge ELT en permettant le chargement des données brutes dans la plateforme, où les transformations sont effectuées à l'aide SQL-requêtes basées sur.
- Redshift d'Amazon. Un service d'entrepôt de données qui facilite l'ELT en permettant de charger les données brutes directement dans le système, avec des transformations effectuées à l'aide de commandes SQL et de fonctions intégrées.
- Flocon de neige. A cloudSolution d'entreposage de données basée sur des outils robustes pour charger des données brutes et effectuer des transformations au sein de la plateforme.
- Azure Synapse Analytics. Le service d'analyse intégré de Microsoft permet aux données d'être chargées dans le système et transformées à l'aide de requêtes SQL et de capacités de traitement de données.
- Des briques de données. Une plateforme d'analyse unifiée qui combine l'ingénierie des données et la science des données, prenant en charge l'ELT en permettant l'extraction, le chargement et la transformation des données dans un environnement évolutif et collaboratif.
- Cinqtran. Un outil d'intégration de données automatisé qui se concentre sur les étapes d'extraction et de chargement d'ELT, transférant les données de diverses sources vers un entrepôt de données pour une transformation ultérieure.
- Mattillion. Un outil ELT conçu pour cloud entrepôts de données, fournissant une interface intuitive pour gérer les processus d’extraction, de chargement et de transformation des données.
Quels sont les cas d’utilisation des ELT ?
L'ELT est largement utilisé dans divers secteurs à différentes fins, tirant parti de sa capacité à gérer efficacement de grands volumes de données. Certains cas d'utilisation courants incluent :
- Big Data Analytics. ELT est idéal pour les environnements Big Data dans lesquels de grands ensembles de données sont extraits de plusieurs sources et chargés dans des lacs ou des entrepôts de données. Les transformations sont effectuées selon les besoins, permettant une analyse et des informations en temps réel.
- Entreposage de données. Dans l'entreposage de données traditionnel, ELT permet aux organisations de charger des données brutes dans l'entrepôt et d'effectuer des transformations directement dans l'environnement de l'entrepôt, optimisant ainsi les ressources de stockage et de traitement.
- Traitement des données en temps réel. ELT est utilisé pour des scénarios de traitement de données en temps réel, tels que l'analyse en continu et la surveillance en temps réel, dans lesquels les données doivent être rapidement ingérées et transformées pour fournir des informations immédiates et faciliter la prise de décision.
- Intelligence d'affaires (BI). Prise en charge de l'ELT l'intelligence d'entreprise applications en fournissant un flexapproche ible et évolutive de intégration de données. Les données provenant de diverses sources sont chargées dans un référentiel central et transformées pour créer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations pour l'analyse commerciale.
- Intégration des données. ELT est utilisé pour intégrer des données provenant de sources disparates, telles que les systèmes CRM, Systèmes ERP, les réseaux sociaux et Appareils IoT, dans une plateforme unifiée. Ces données intégrées peuvent ensuite être transformées pour répondre aux besoins des différents processus analytiques et opérationnels.
- Cloud migration de données. Organisations migration vers cloud-Base les entrepôts de données et les lacs utilisent l'ELT pour déplacer leurs sur place données au cloud. Les données brutes sont chargées dans le cloud environnement, où il peut être transformé pour tirer parti cloud-capacités de traitement natives.
- Apprentissage automatique et IA. Les processus ELT sont utilisés pour préparer et transformer de grands ensembles de données requis pour machine learning et AI des modèles. Les data scientists peuvent extraire et charger des données brutes sur une plateforme où ils effectuent des transformations complexes et une ingénierie de fonctionnalités.
- Conformité réglementaire et reporting. ELT aide les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en garantissant que les données provenant de diverses sources sont collectées, chargées et transformées avec précision pour répondre aux normes de reporting et aux exigences d'audit.
Quels sont les avantages de l'ELT ?
L'ELT offre plusieurs avantages qui en font une approche privilégiée pour les besoins modernes d'intégration et de traitement des données :
- Évolutivité ELT exploite la puissance de traitement des entrepôts de données et des lacs de données modernes, permettant aux organisations de gérer efficacement de gros volumes de données. Cette évolutivité est cruciale pour les environnements Big Data et les ensembles de données croissants.
- Performance. En confiant les tâches de transformation vers de puissantes plateformes de données, ELT peut améliorer considérablement les performances. Les transformations de données sont exécutées au sein de l'entrepôt de données, réduisant ainsi le besoin de stockage et de traitement intermédiaires des données.
- Flexabilité. L'ELT offre une plus grande flexabilité dans le traitement des données. Les données brutes sont d'abord chargées dans le système de destination, ce qui permet des transformations itératives et à la demande. Ce flexCette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les besoins métiers évolutifs et les analyses en temps réel.
- Rapport coût-efficacité. L'ELT peut être plus rentable car il réduit le besoin d'une infrastructure ETL étendue et de solutions de stockage intermédiaire.
- Gestion des données simplifiée. Avec ELT, la gestion des données devient plus simple car les données brutes sont centralisées dans l'entrepôt de données ou le lac de données. Cette centralisation facilite la gestion de la gouvernance, de la sécurité et de la conformité des données.
- Traitement des données en temps réel. ELT prend en charge l'ingestion et le traitement des données en temps réel, permettant aux organisations d'effectuer des analyses et des prises de décision en temps réel.
- Qualité des données améliorée. ELT permet des contrôles complets de la qualité des données et des transformations au sein de l'entrepôt de données. En effectuant des transformations après le chargement, les organisations garantissent que les données sont propres, cohérentes et adaptées à l'analyse.
- Intégration avec des outils modernes. ELT est compatible avec une large gamme d'outils et de plates-formes de données modernes, permettant une intégration transparente avec cloud services, technologies Big Data et solutions d'analyse avancées.
- Développement rationalisé. ELT simplifie le processus de développement en séparant l'extraction et le chargement des données de la transformation. Les développeurs peuvent se concentrer sur la création de pipelines de données robustes sans se soucier dès le départ des complexités de la transformation.
Quelles sont les limites de l’ELT ?
Si l’ELT offre de nombreux avantages, il présente également certaines limites :
- Complexité des transformations. La transformation des données au sein du système cible peut être complexe et nécessiter des compétences avancées en SQL ou dans d'autres langages de requête. Cette complexité peut entraîner des temps de développement plus longs et un risque accru d'erreurs.
- Les problèmes de performance. Si le système cible (par exemple, un entrepôt de données) n'est pas optimisé pour gérer des transformations à grande échelle, cela peut entraîner des goulots d'étranglement en termes de performances. Les ressources du système peuvent être sollicitées, affectant les performances globales et les requêtes temps de réponse.
- Prix. Effectuer des transformations dans le cloud ou les entrepôts de données sur site peuvent entraîner des coûts importants, en particulier avec des ensembles de données volumineux et des exigences de transformation étendues. CloudLes plates-formes basées sur les données facturent souvent en fonction de l'utilisation du stockage et du traitement des données, ce qui entraîne des dépenses opérationnelles plus élevées.
- Qualité et cohérence des données. Garantir la qualité et la cohérence des données peut s’avérer difficile lorsqu’il s’agit de données brutes. Étant donné que les données sont chargées avant la transformation, tout problème lié à la qualité des données doit être résolu pendant la phase de transformation, qui peut nécessiter beaucoup de ressources.
- Sécurité et conformité. Le traitement de données brutes pouvant contenir des informations sensibles nécessite des mesures de sécurité robustes pour protéger l'intégrité et la confidentialité des données. Le respect des réglementations telles que GDPR or HIPAA ajouter des couches supplémentaires de complexité au processus ELT.
- Contraintes d'évolutivité. Bien que l'ELT soit généralement évolutif, cette évolutivité dépend des capacités du système cible. Si le système cible ne peut pas évoluer efficacement pour gérer des volumes de données croissants et des charges de travail de transformation, cela peut limiter l'évolutivité globale du processus ELT.
- Dépendance au système cible. Les processus ELT dépendent fortement des capacités du système cible. Si le système cible ne dispose pas de fonctions de transformation avancées ou dispose d'une puissance de traitement limitée, il peut restreindre les types et la complexité des transformations pouvant être effectuées.
- La gestion des ressources. La gestion et l'allocation des ressources pour les processus de chargement et de transformation peuvent s'avérer difficiles. Une allocation inefficace des ressources entraîne des performances sous-optimales et une augmentation des coûts.
