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Qu’est-ce qu’un ETL ?

Qu’est-ce qu’un ETL ?
04/12/2020

Un ETL (Extract Transform Load) est un ensemble d’outils et de méthodes qui combinent trois fonctions : l’extraction de données de sources diverses (bases de données, fichiers, etc…), la transformation des données extraites en un format cible selon des règles définies et enfin le chargement de ces données transformées dans un Data Wharehouse.

L’ETL est un élément clé dans la mise en œuvre d’un projet de Business Intelligence en entreprise. Ses fonctions sont de collecter des données provenant de sources différentes, de les traiter et de les charger dans un entrepôt de données.

Dans cet article découvrez les fonctions d’un ETL, Pourquoi mettre en place un ETL ? Dans quels cas mettre en place un ETL ? Quels bénéfices pour votre entreprise ?

Les fonctions d’un ETL

Les trois fonctions d’un ETL sont l’extraction des données de l’entreprise de son système d’information, leur transformation et enfin leur chargement dans un Data Wharehouse.

L’extraction des datas

Un ETL doit être en mesure de collecter, en temps réel ou par batch, toutes sortes de données brutes, données structurées ou non structurées ; en provenance des différentes sources du système d’information de l’entreprise, sur site et sur le cloud.

Cette étape consiste à extraire des données sélectionnées de l’ensemble des bases de données (Oracle, SAP, MySQL, …) des applications de l’entreprise. Cette opération nécessite l’utilisation de plusieurs technologies adaptées au type de la source de données : des passerelles, des utilitaires de réplication, des extracteurs, des connecteurs, des API.

La transformation des données de l'entreprise

Cette étape est la plus importante, elle garantit la qualité des données qui seront intégrées dans l’entrepôt de données. Pour chaque nature de donnée, origine de donnée, des règles précises sont définies pour :

  • Vérifier les données,
  • Supprimer les doublons,
  • Nettoyer les données,
  • Standardiser selon les règles métiers.

L’objectif est de produire des données propres prêtes à être chargées dans le Data Warehouse et à servir de source pour les solutions d’analyse et de Business Intelligence.

Le chargement des données des applications

Après cette étape, les données stockées sont accessibles et utilisables pour des : 

  • Analyse avec des outils OLAP (On Line Analyse Processing),
  • Recherche de corrélation avec le Data Mining,
  • Partage avec les outils de Reporting,
  • Exploitation par les Outils Business Intelligence.

Pourquoi utiliser un ETL pour le management de la donnée ?

Les systèmes d’information des entreprises sont de natures hétérogènes, plusieurs sources de données, de générations différentes, Gestion commerciale, CRM (Customer Ressource Management), Gestion de production, ERP…

Des ERP (Enterprise Ressource Planning) souvent connectés à des solutions périphériques : applications mobiles, sites marchands, etc… qui deviennent autant de nouvelles sources de données.

Et aussi encore des mainframes, dans les mondes de l’industrie et de la finance, toujours en production pour des applications critiques.

Sources multiples, structures de données différentes, possibles redondances d’informations : cet état est un obstacle à une analyse fine et rapide des informations de l’entreprise.

La solution : collecter toutes les données pertinentes de l’entreprise dans un Data Wharehouse, entrepôt de données. Les données seront alors organisées et formatées à des fins d’analyse.

Dans quels cas mettre en place un ETL ?

Un ETL est le principal outil pour déplacer des données d’une source vers une cible.

Alimentation d’un Data Wharehouse : agréger les données dans un entrepôt pour ensuite les manipuler

L’alimentation de la base de données d’un outil de Business Intelligence peut s’effectuer à l’aide de scripts indépendants. Cette approche demande des développements spécifiques pour chaque source de données avec des risques importants de régression à chaque modification de données.

Dès lors que l’existant est composé :

  • De multiples sources de données,
  • Des structures de données hétérogènes,
  • Des quantités importantes de données à extraire et à transformer,

et qu’il nécessite :

  • La création d’un référentiel unique des données,
  • La nécessité d’un contrôle efficient de la qualité des données : traitement des données erronées, des redondances.

Migration de données

Les outils ETL peuvent aussi être utilisés pour des opérations de migration de données d’anciennes applications vers de nouvelles. L’ETL permet d’extraire les données d’une ancienne application, de les nettoyer et de les convertir au format attendu par la nouvelle application et enfin de les charger.

Intégrer de nouvelles sources d’informations

La transformation numérique des entreprises à l’ère du BigData multiplie les sources de données : IoT (Internet of Things), OpenData, Site e-commerce, Réseaux Sociaux, pages Web, …, et les nouveaux types de données non structurées et présentes en de très grandes quantités.

Un ETL permet aussi d’aller collecter ces données extérieures et de les charger un Data Lake u lac de données afin de pouvoir les exploiter.

ETL et MDM (Master Data management)

Dans la mise en œuvre d’un projet MDM, les ETL sont utilisés les consolidations de données et pour alimenter en données des applications qui n’exigent pas une alimentation de données en masse.

Quels bénéfices pour l’entreprises ?

Le principal avantage d’un ETL est sa contribution à la réussite du déploiement d’outils de Business Intelligence. Il permet de garantir la qualité des données analysées et d’en assurer leur synchronisation en temps réel avec l’opérationnel de l’entreprise.

Un ETL est évolutif, il s’adapte facilement aux nouveaux besoins de l’entreprises. De nouvelles données et sources peuvent être facilement prises en compte par le simple ajout de nouvelles règles et connecteurs.

Et aussi en réalisant une cartographie des données et de leurs flux détenues par l’entreprise, un ETL est aussi contribue à veiller à la conformité RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

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