Le processus ETL : un outil incontournable pour l’analyse de données

Dans la plupart des entreprises, de nombreuses données à fort potentiel sont inaccessibles, cloisonnées dans des silos ou dans des applications peu utilisées. C’est là qu’intervient l’ETL : un processus qui permet de rendre ces données disponibles en les collectant auprès de sources diverses, puis en les soumettant à des opérations de transformation.

Qu’est-ce que le processus ETL (extraire, transformer, charger) ?

ETL est l’abréviation de l’anglais « extract, transform, load », que l’on peut traduire par « extraction, transformation, chargement ».

Ce processus consiste à combiner des données provenant de sources multiples dans un entrepôt des données. L’ETL se base sur une série de règles opérationnelles pour nettoyer et organiser les données brutes, afin de les préparer pour le stockage, l’analyse ou le machine learning (ML).

Quelle est la différence entre ETL et ELT ?L’ETL ne doit pas être confondu avec l’ELT (extract, load, transform).Dans le premier cas, la data est transformée avant d’être chargée dans le système cible. Dans le processus ELT, en revanche, la transformation des données s’effectue après leur chargement.L’ELT est devenu de plus en plus populaire avec la démocratisation du cloud, qui offre aux bases de données cibles la puissance de traitement dont elles ont besoin pour effectuer elles-mêmes les transformations.

Pourquoi le processus ETL est-il essentiel pour la gestion des données ?

L’ETL, qui permet l’intégration de données provenant de multiples sources, est aujourd’hui un outil incontournable pour la Business Intelligence.

En effet, il réunit les bases de données en une seule vue unifiée. Les entreprises obtiennent donc une vision consolidée de leur data, leur permettant de prendre de meilleures décisions au quotidien.

Grâce au processus ETL, un jeu de données brutes peut être préparé dans un format et une structure adaptés, dans une logique de data wrangling. Il favorise donc une analyse plus précise de la data et la création de rapports approfondis. Par conséquent, les organisations disposent d’informations beaucoup plus pertinentes.

Enfin, la gestion de nombreux jeux de données requiert du temps et de l’organisation lorsqu’elle est effectuée manuellement. L’ETL permet justement d’automatiser certaines tâches répétitives liées au traitement des données, mais aussi le processus de migration de la data : il offre donc un gain d’efficacité non négligeable.

Quelles sont les grandes étapes du processus ETL ?

Le processus ETL se déroule en trois étapes :

• Extraire la data depuis différentes sources de données.
• Transformer les données afin qu’elles soient prêtes à être analysées.
• Charger les données dans la base de données cible.

1) L’extraction des données

Au cours de l’extraction, les données sont identifiées et prélevées depuis des sources diverses, qu’il s’agisse de fichiers, d’applications, de feuilles de calculs, de systèmes de bases de données… Un espace de stockage intermédiaire, appelé emplacement de simulation, est utilisé pour héberger temporairement les données extraites. 

Différentes méthodes peuvent être employées.

La notification de mise à jour

L’entreprise est avertie en temps réel en cas de modification dans le système source. Elle peut alors exécuter le processus d’extraction de cette modification.

L’extraction progressive

Certaines sources sont en mesure d’identifier et d’extraire les données qui ont été modifiées sur une certaine période. Dans ce cas, les modifications sont recherchées à intervalles réguliers, par exemple une fois par mois.

L’extraction complète

Cette méthode implique un rechargement de l’ensemble des données. Une copie de la dernière extraction doit être conservée pour connaître les modifications effectuées.

2) La transformation des données

Dès leur arrivée dans l’emplacement de simulation, les données brutes sont transformées et consolidées par l’outil ETL, afin de les préparer pour l’entrepôt de données de destination. Durant cette phase de data prep, plusieurs opérations de transformation sont effectuées.

Le nettoyage des données

Il consiste, entre autres, à corriger les erreurs de saisie, lexicales ou sémantiques, à remplir les valeurs manquantes et à éliminer les doublons.

La révision de format

Elle permet de convertir les données (jeux de caractères, dates, heures, unités de mesure, etc.) en un format cohérent.

La dérivation

Elle applique des règles opérationnelles aux données afin de calculer de nouvelles valeurs à partir de celles existantes.

La jointure

Elle permet de relier les données identiques provenant de différentes sources.

Le résumé

Il améliore la qualité de la data en regroupant un grand nombre de valeurs dans un jeu de données restreint.

Le chiffrement

Il sert à protéger les informations sensibles, par mesure de conformité avec la législation en matière de protection des données.

3) Le chargement des données

La dernière étape du processus ETL consiste à charger les données transformées dans le système cible, qu’il s’agisse d’une base de données ou d’un data warehouse. Pour ce faire, il existe deux grandes solutions.

Le chargement complet

Avec cette technique, toutes les données sont transformées et déplacées simultanément vers le système de destination. Généralement, il est effectué la première fois que les données source sont chargées dans l’entrepôt.

Le chargement progressif

Le chargement progressif (ou incrémental) est réalisé à intervalles réguliers. La date de la dernière extraction est consignée afin que seuls les changements effectués après cette date soient chargés.

• Le chargement progressif par flux est adapté aux petits volumes de data. Il permet de diffuser en continu les changements qui ont lieu sur les pipelines de données vers le système cible.
• Le chargement progressif par lots consiste à collecter périodiquement, dans des lots, les modifications apportées aux données du système source. Il est plus approprié pour les gros volumes de données.

Capable de récolter des données éparses et de les transformer pour faciliter leur analyse, l’ETL est un processus indispensable pour tout logiciel de Business Intelligence. En effet, c’est un levier puissant pour extraire des informations pertinentes à partir de la data et prendre des décisions plus éclairées.