L'extraction, la transformation et le chargement (ETL) constituent le processus qui consiste à extraire des données de diverses sources, à les transformer au moyen de différentes méthodes, puis à les charger dans un entrepôt de données ou un lac de données.
Quelques éléments de contexte : chaque jour, les entreprises collectent d'énormes quantités de données. Et si ces données pouvaient regorger d'informations stratégiques, de nombreuses entreprises peinent à en tirer pleinement parti.
Selon une récente enquête, 76 % des organisations peinent encore à comprendre leurs données. Si le manque de talents et la résistance au changement peuvent être des facteurs déterminants, un autre élément doit être pris en compte : le nombre considérable de sources de données.
Les données proviennent d'un large éventail de sources : le CRM d'une entreprise, les réseaux sociaux, les achats des clients et les campagnes marketing n'en sont que quelques exemples. Elles se présentent également sous de nombreuses formes, notamment structurées et non structurées.
Pour exploiter pleinement ces données, il faut les déplacer vers un emplacement centralisé unique, également appelé entrepôt de données. Mais avant de pouvoir être déplacées, les données doivent être extraites de leur source d'origine, transformées en informations utiles, puis chargées dans l'entrepôt de données.
Ce processus, connu sous le nom d'ETL (extraction, transformation et chargement), est essentiel pour les entreprises prêtes à tirer parti des avantages d'analyses de données de haute qualité.
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Le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)
Ce processus, qui consiste à extraire des données de diverses sources, à les transformer au moyen de différentes méthodes, puis à les charger dans un entrepôt de données, est généralement réalisé à l'aide d'outils logiciels. Examinons plus en détail chacune des étapes du processus.
Extraction
Lors de la phase d'extraction, les données sont extraites de l'ensemble de leurs sources. Celles-ci peuvent aller des logiciels aux bases de données relationnelles, en passant par les fichiers plats. Une fois extraites, les données sont déplacées vers un référentiel unique, distinct de l'entrepôt de données cible.
Le fait de conserver les données séparément du point d'arrivée est essentiel pour garantir leur qualité. Les données devront être transformées avant de pouvoir être utilisées, ce qui intervient lors de l'étape suivante.
Transformation
Lors de la phase de transformation, les données sont converties dans un format précis. Ce processus peut être réalisé de plusieurs manières. L'une d'elles est la déduplication, qui consiste à supprimer les entrées de données identiques en double.
Une autre méthode est le nettoyage, qui consiste à examiner les données afin d'en supprimer les valeurs inexactes et autres anomalies. Les données peuvent également être triées par type, filtrées et manipulées de diverses autres façons.
L'étape de transformation est essentielle pour garantir que seules des données exactes et de haute qualité alimentent la base de données. Sans cette étape, les données sont totalement peu fiables.
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Chargement
Lors de la phase de chargement, les données transformées sont chargées dans un entrepôt de données. Le chargement peut être effectué en une seule fois ou progressivement, selon les besoins de l'entreprise et ses capacités de gestion des données.
Une fois les données transformées chargées dans une base de données, elles peuvent être exploitées par des outils d'analyse de données et d'autres logiciels. Les entreprises peuvent alors utiliser ces données de nombreuses façons. Par exemple, les utilisateurs peuvent extraire des rapports historiques ou des données en temps réel pour étayer leurs décisions stratégiques.
Il existe des alternatives au processus ETL. Par exemple, la virtualisation des données consiste à agréger des données provenant de différentes sources sans les déplacer réellement vers un nouvel entrepôt. Les données sont plutôt accessibles via une couche de données virtuelle. La virtualisation des données élimine la nécessité de répliquer les données, un processus coûteux et chronophage.
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Cas d'usage de l'ETL
Le principal cas d'usage de l'ETL est sa capacité à rassembler les données afin d'en tirer du sens. De nombreux processus nécessitent d'ailleurs l'unification des données pour fonctionner.
Un cas d'usage de l'ETL à petite échelle consiste à nettoyer et à stocker les données afin de les rendre utiles à l'amélioration de l'expérience client. Les organisations peuvent analyser les données nettoyées pour détecter les tendances qui révèlent ce que recherchent leurs clients. Elles peuvent ainsi prendre des décisions stratégiques concernant aussi bien le marketing que le développement de produits.
Un cas d'usage de l'ETL à grande échelle concerne l'IoT, ou l'Internet des objets. L'IoT consiste à utiliser des technologies telles que des capteurs pour recueillir des données provenant de machines, d'appareils mobiles et même d'êtres humains. L'ETL permet de stocker les données issues de ces capteurs et d'y accéder depuis un emplacement unique, ouvrant ainsi un tout nouveau champ de possibilités. Par exemple, les données IoT centralisées peuvent ensuite être utilisées pour d'autres processus, tels que la maintenance prédictive et l'analytique.
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L'ETL peut également simplifier la migration des données vers le cloud, améliorer la gouvernance des données, ainsi que diverses autres tâches d'analyse de données.
Les avantages du processus ETL
La capacité de l'ETL à consolider les données, à les transformer dans un format exploitable et à les stocker dans un emplacement centralisé apporte de nombreux avantages aux entreprises.
Simplifie l'analyse des données
En termes simples, l'analyse de données consiste à tirer des informations utiles des données. Toutefois, une véritable analyse de données nécessite des données exactes et à jour pour obtenir des résultats de qualité. L'ETL garantit que les données sont correctement nettoyées, consolidées, organisées et stockées, ce qui simplifie le processus d'analyse.
De nombreux outils ETL modernes peuvent également simplifier davantage ce processus. Certaines plateformes disposent par exemple de fonctionnalités d'automatisation, qui exécutent l'ETL sans intervention humaine. Il ne reste alors plus qu'à analyser les résultats.
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Améliore la qualité des données
La qualité des données est une préoccupation constante pour de nombreuses entreprises. En effet, une récente enquête menée auprès de 500 professionnels des données a révélé que 77 % d'entre eux rencontraient des problèmes de qualité des données, et que 91 % des professionnels estimaient qu'une qualité insuffisante nuisait aux performances de leur organisation.
Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner de mauvaises décisions, aux conséquences préjudiciables pour les organisations. L'ETL permet de répondre à ces problèmes de qualité en garantissant que les données sont fiables, exactes et à jour.
Au cours de l'étape de transformation, les données brutes sont nettoyées, dédupliquées, organisées, reformatées et corrigées, ce qui permet d'obtenir des résultats de meilleure qualité.
Permet de gagner du temps et de réduire les coûts
Autrefois, pour extraire, transformer et charger les données, les organisations devaient écrire leur propre code. Non seulement ce processus nécessitait des compétences spécialisées — et coûteuses — en programmation, mais il demandait également énormément de temps et d'efforts. De plus, la maintenance de ces processus codés manuellement mobilisait encore davantage de ressources.
Aujourd'hui, il existe des outils ETL modernes capables de prendre en charge l'essentiel du travail. Plutôt que d'écrire des kilomètres de code, les organisations peuvent déployer des outils qui automatisent le processus ETL, économisant ainsi des ressources précieuses.
L'ETL peut également contribuer à éliminer les effets néfastes des « mauvaises données ». Par le passé, IBM a estimé que les mauvaises données coûtaient chaque année des milliers de milliards de dollars aux organisations américaines. Par exemple, de mauvaises données peuvent conduire à de mauvaises décisions, ce qui affecte directement les résultats financiers d'une organisation.
L'ETL prévient ces conséquences coûteuses en supprimant les silos de données, afin que chacun au sein de l'entreprise puisse avoir une vision globale et prendre des décisions commerciales éclairées. Le processus contribue également à nettoyer toutes les données pour améliorer leur exactitude.
Améliore la collaboration
Les données sont utilisées dans toute l'entreprise, des membres de la direction aux équipes de terrain. Elles doivent donc être mises à jour et accessibles à toute personne qui en a besoin. L'amélioration de la collaboration est l'un des superpouvoirs de l'ETL.
En extrayant toutes les données et en les chargeant dans un emplacement central, chacun au sein de l'entreprise peut accéder aux mêmes données en temps réel. L'ETL garantit également la cohérence des données dans toute l'entreprise en éliminant les silos. Les parties prenantes peuvent utiliser les mêmes données pour prendre des décisions financières que l'équipe marketing utilise pour adapter ses campagnes.
Les défis de l'ETL
Comme tout autre processus fondé sur les données, l'ETL n'est pas parfait. Par exemple, si les outils ETL permettent de gagner du temps par rapport au codage manuel, le processus ETL peut être plus lent que d'autres options telles que l'ELT. Cela s'explique par le fait que le nettoyage intervient avant le chargement des données dans l'entrepôt.
Une perte de données peut également survenir lors du traitement d'ensembles de données volumineux et complexes. C'est pourquoi l'ETL est mieux adapté aux ensembles de données plus petits et plus spécifiques.
Qu'est-ce que l'ELT ?
L'ETL est souvent confondu avec l'ELT (extraction, chargement et transformation), alors qu'il s'agit de deux processus différents. Avec l'ETL, les données sont extraites, transformées au sein d'un référentiel unique, puis chargées dans l'entrepôt de données.
Avec l'ELT, les données brutes sont extraites et immédiatement chargées dans l'entrepôt de données. Le nettoyage, la déduplication et les autres processus de transformation sont effectués dans l'entrepôt de données plutôt que dans un autre référentiel.
L'un des principaux avantages de l'ELT par rapport à l'ETL est que les entreprises ont accès aux données brutes dans leurs entrepôts de données. L'ELT peut également être plus rapide, puisque les processus de transformation sont exécutés dans l'entrepôt de données, sans qu'il soit nécessaire de déplacer les données vers un référentiel supplémentaire, puis de les en rapatrier.