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ETL ou « Extract Transform Load : Définition et utilisation

Avec l'avènement du Big Data, les entreprises collectent de plus en plus de données. Depuis plusieurs années, la démocratisation des logiciels ETL leur permettent d’extraire, de transformer et de charger ces données dans leur entrepôts de données pour mieux les analyser. Voyons ensemble le fonctionnement de ces logiciels et les différents acteurs présents sur le marché. 

Les processus ETL ont fait leur apparition dans les années 1970. A cette époque, les entreprises ont commencé à collecter des données en provenance de différentes sources. Les logiciels ETL sont nés pour répondre au besoin d’intégrer ces données diverses. 

Derrière cet acronyme se cachent trois étapes essentielles à la gestion de données et la business intelligence: Extract-Transform-Load soit l’extraction des données de l’entreprise, leur transformation et leur chargement sur des data warehouse. A la fin du processus, le logiciel ETL doit avoir été en mesure de produire des données propres, faciles d’accès et qui peuvent être exploitées efficacement par l’analytique, la Business Intelligence et les différents métiers de l’entreprise.

Première étape, l’extraction de données

La première étape du processus ETL consiste à extraire des données brutes qui ont été collectées par l’entreprise et peuvent provenir de différentes sources de données: des bases de données existantes, des journaux de bords concernant l’activité de l’entreprise, des bases de données non structurées relatives aux comportements, performances et anomalies des applications ou d’autres opérations diverses. L’extraction des données permet de consolider, traiter et affiner les données, puis de les stocker dans un emplacement centralisé avant de les transformer. 

Deuxième étape: la transformation des données

Une fois les données extraites, la deuxième étape consiste à les affiner. Pendant cette phase de transformation, les données sont triées, structurées et nettoyées: les données en double sont supprimées, les valeurs manquantes sont supprimées, et l’ensemble des données sont vérifiées afin d’obtenir des données cohérentes, exploitables et fiables.

Troisième étape: le chargement des données

Le chargement des données, matérialisé par l’expression anglaise ‘Load’ dans le processus Extract Transform Load, consiste tout simplement à acheminer les données triées et nettoyées vers un nouvel espace de stockage, le data warehouse, où elles seront accessibles et analysables par l’ensemble des services de l’entreprise. En général, les data warehouses supportent deux modes pour le chargement des données : chargement complet et chargement incrémentiel. Ce dernier mode ne prendra en compte que les données qui sont différentes de celles déjà présentes sur l’espace de stockage. 

Les bénéfices d’un logiciel ETL

Toutes les étapes d’un processus ETL sont bien sûr réalisables manuellement, mais les marges d’erreur sont particulièrement importantes. A l’heure du Big Data, les entreprises collectent toujours plus de données et pour de nombreuses entreprises, un traitement manuel nécessiterait la mobilisation de nombreux salariés. Un processus automatique permet  un meilleur contrôle des données, une meilleure agilité grâce à la centralisation du processus ETL au sein d’un seul logiciel, un meilleur partage avec les différents services de l’entreprise, et une plus grande précision. 

Quels sont les acteurs principaux sur le marché des ETL?

Il existe différentes solutions propriétaires et open source sur le marché des logiciels ETL. Parmis les plus connues, on peut nommer BIRT, Cloudera, Pentaho et Talend

Birt, de l’anglais Business Intelligence Reporting Tools, propose de créer des data visualisations, des tableaux de bord, que vous pouvez directement insérer sur vos plateformes web et dans vos rapports clients. C’est une solution open source ce qui vous permettra de réutiliser son code pour insérer ses modules dans de nombreuses autres applications. 

Cloudera, est une deuxième solution ETL, elle propose une analyse multi-fonctionnelle sur une plate-forme unifiée qui élimine les silos et permet une analyse plus efficace de la donnée.  Dans son processus de partage de données, Cloudera met l’accent sur la sécurité, la gouvernance des données et la production de métadonnées cohérentes. Flexible, elle permet le déploiement de données sur un cloud public, un multi-cloud et directement sur site

Pentaho était auparavant connu sous le nom de Kettle, c’est également un logiciel Open Source qui permet la conception ainsi que l’exécution des opérations de manipulation et de transformation de données très complexes. Pentaho existe en version gratuite, mais la version payante qui vous apportera beaucoup plus de fonctionnalités. 

Enfin, le français Talend fait également partie des acteurs majeurs du marché. Il est l’éditeur d’une suite de logiciels Open Source existante depuis 2005. Son logiciel ETL est connu sous le nom de Talend Open Studio for Data Integration (TOS). Ce logiciel permet de créer des flux  de manière intuitive à l’aide d’une interface graphique. Cette solution d’intégration est particulièrement appréciée pour sa simplicité d’utilisation, sa souplesse et son évolution. Talend propose à travers sa suite de logiciels divers outils permettant de récolter, qualifier, traiter, centraliser et restituer vos données.

Il existe donc de multiples solutions pour extraire, transformer et charger vos données. Les logiciels ETL, qu’ils soient gratuits ou payants sont en général faits pour faciliter et sécuriser la gestion de vos données et leur analyse. Etant donné l’évolution de la collecte de données des entreprises, il y a fort à parier que le marché des ETL continuera à se développer et que leurs fonctionnalités seront de plus en plus qualitatives. 

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