Article original : ETL vs ELT – Which Data Integration Technique Should You Choose?

De nos jours, les organisations collectent de grands volumes de données provenant de sources diverses. Et leurs équipes de données doivent exploiter la puissance de ces données de manière efficace.

Les pipelines ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) jouent tous deux un rôle pivot dans l'intégration des données provenant de diverses sources vers un dépôt de données centralisé.

Mais comment ces techniques d'intégration de données diffèrent-elles, et laquelle est la mieux adaptée à vos besoins ? Dans ce guide complet, nous examinerons de plus près les pipelines ETL et ELT.

Comprendre le flux de travail de l'ETL et de l'ELT  ainsi que des facteurs tels que le volume de données, la scalabilité et la sécurité  vous aidera à choisir l'approche d'intégration de données qui correspond le mieux à vos exigences spécifiques.

Pipelines ETL (Extract, Transform, Load)

Commençons par comprendre le processus ETL.

Qu'est-ce que l'ETL ?

Image Image montrant un pipeline Extract, Transform, Load

ETL signifie Extract, Transform, Load. Il s'agit d'un processus d'intégration de données utilisé pour extraire des données de plusieurs sources, les transformer dans un format cohérent, puis les charger dans un entrepôt de données à des fins d'analyse et de reporting.

Voici une description des étapes de l'ETL :

Étape 1  Extraction

Les données sont extraites de diverses sources telles que des bases de données, des API, des fichiers plats ou des services web. Cette étape implique de se connecter aux systèmes sources et de récupérer les données requises.

Étape 2  Transformation

À cette étape, les données extraites sont transformées dans un format standardisé adapté à l'analyse. Les transformations incluent le nettoyage des données pour supprimer les doublons ou les enregistrements incorrects, l'enrichissement des données en combinant des données de plusieurs sources, l'agrégation des données et l'application de règles métier pour créer des métriques dérivées.

Étape 3  Chargement

Les données transformées sont chargées dans l'entrepôt de données cible, qui peut être une base de données relationnelle ou une plateforme de big data comme Google BigQuery. Le processus de chargement doit être optimisé pour garantir l'intégrité des données et les performances.

L'ETL est couramment utilisé dans la migration de données entre systèmes, l'entreposage de données pour le business intelligence, le reporting et l'analyse.

Avantages et inconvénients des pipelines ETL

Voici quelques-uns des avantages des pipelines ETL :

  • Qualité des données : Les pipelines ETL garantissent que les données sont nettoyées et standardisées avant le stockage, ce qui conduit à une meilleure qualité des données.
  • Performance : En transformant les données avant le chargement, l'entrepôt de données est optimisé pour les requêtes et le reporting.
  • Sécurité : Les données sensibles peuvent être masquées ou chiffrées pendant le processus de transformation.

Voici quelques limitations des pipelines ETL :

  • Les pipelines ETL sont généralement conçus pour le traitement par lots, ce qui peut ne pas être adapté aux besoins de données en temps réel.
  • La construction et la maintenance des pipelines ETL peuvent être complexes, surtout lorsqu'il s'agit de nombreuses sources de données et de transformations.

Pipelines ELT (Extract, Load, Transform)

Ensuite, passons en revue l'ELT.

Qu'est-ce que l'ELT ?

Image Image montrant un pipeline Extract, Load, Transform

ELT signifie Extract, Load, Transform. Contrairement à l'ETL, l'ELT implique de charger les données brutes dans l'entrepôt de données en premier, puis d'effectuer les transformations sur les données au sein même de l'entrepôt de données.

L'ELT a gagné en popularité avec l'émergence des entrepôts de données basés sur le cloud, qui peuvent gérer de grands volumes de données de manière efficace.

Voici un aperçu des étapes de l'ELT :

Étape 1  Extraction

Similaire à l'ETL, les données sont extraites de diverses sources à l'aide de connecteurs ou d'outils d'ingestion. Les données extraites sont chargées dans l'entrepôt de données sous leur forme brute.

Étape 2  Chargement

Lors de l'étape de chargement, les données brutes sont ingérées dans l'entrepôt de données, souvent en utilisant des techniques de traitement massivement parallèle (MPP), qui peuvent gérer l'ingestion de données à grande échelle de manière efficace.

Étape 3  Transformation

Une fois les données à l'intérieur de l'entrepôt de données, les transformations sont appliquées à l'aide de requêtes SQL ou d'outils spécialisés de traitement de données. Ces transformations peuvent être effectuées à la demande et sur des données brutes, ce qui permet une plus grande flexibilité dans l'analyse.

Avantages et inconvénients des pipelines ELT

Certains avantages des pipelines ELT incluent :

  • Analyse en temps réel : Avec le chargement des données avant la transformation, l'ELT permet une analyse quasi en temps réel des données brutes.
  • Rentabilité : En tirant parti des entrepôts de données basés sur le cloud, les organisations peuvent éviter le besoin de serveurs ETL séparés, réduisant ainsi les coûts d'infrastructure.

Certaines limitations de l'utilisation des pipelines ELT :

  • L'exécution de transformations sur des données brutes au sein de l'entrepôt de données nécessite des compétences spécialisées et des connaissances des capacités de traitement de la plateforme.
  • Redondance des données : Dans certains cas, les données brutes et les données transformées peuvent coexister, entraînant une augmentation des besoins de stockage.

Comment choisir entre ETL et ELT  Facteurs à considérer

Image Dessin d'une femme choisissant entre différentes options

Lorsqu'il s'agit de sélectionner l'approche d'intégration de données la plus adaptée à votre organisation, plusieurs caractéristiques doivent être prises en compte. Explorons donc les facteurs clés qui peuvent guider votre processus de décision :

#1  Volume et complexité des données

Les pipelines ETL sont bien adaptés aux applications avec des volumes de données modérés et des besoins de transformation complexes. Les phases d'extraction et de transformation des données sont effectuées avant le chargement des données dans l'entrepôt, garantissant que seules les données raffinées et traitées sont stockées.

L'ELT, en revanche, est utile pour les grands ensembles de données, surtout lorsqu'il s'agit de données brutes ou non structurées. Avec le chargement des données en premier, l'ELT permet une plus grande flexibilité dans l'exploration et l'analyse des données au sein de l'entrepôt de données.

Ainsi, si votre organisation traite des volumes massifs de données brutes ou semi-structurées et nécessite des insights en temps réel ou quasi en temps réel, l'ELT pourrait être le meilleur choix. Mais pour les applications où les données nécessitent un nettoyage et une transformation approfondis avant l'analyse, l'ETL pourrait être plus approprié.

#2  Stockage des données et infrastructure

Les pipelines ETL nécessitent souvent une infrastructure supplémentaire, y compris des zones de transit et des serveurs ETL dédiés. Cela garantit une transformation efficace des données avant le chargement dans l'entrepôt de données.

L'ELT tire parti de la scalabilité et des capacités de calcul distribué des entrepôts de données basés sur le cloud, éliminant ainsi le besoin d'une infrastructure ETL séparée.

#3  Performance et scalabilité

Les pipelines ETL peuvent être optimisés pour la performance, car la transformation des données se produit avant le chargement. Ce prétraitement permet le nettoyage des données, l'agrégation et l'indexation, conduisant à des temps de réponse plus rapides pour les requêtes dans l'entrepôt de données.

L'ELT tire parti des capacités de traitement parallèle des entrepôts de données basés sur le cloud, leur permettant de gérer de grands volumes de données avec facilité. Ainsi, si vous avez besoin de scalabilité et d'analyse en temps réel de grands ensembles de données, l'ELT peut être un bon choix.

#4  Exigences de sécurité et de conformité

Les pipelines ETL nécessitent des transformations de données avant le chargement dans l'entrepôt de données. Cela offre des opportunités pour mettre en œuvre des mesures de sécurité comme le masquage ou le chiffrement des données avant le stockage.

L'ELT peut nécessiter des mesures de sécurité supplémentaires au sein de l'entrepôt de données pour protéger les données brutes sensibles pendant l'analyse, car les transformations se produisent après le chargement.

Conclusion

Les pipelines ETL aident à optimiser la qualité des données et les performances grâce à un prétraitement approfondi. Cela les rend idéaux pour les applications avec des besoins de transformation complexes.

D'autre part, l'ELT gère de vastes volumes de données brutes et fournit une analyse en temps réel ou quasi en temps réel, tirant parti de la scalabilité des entrepôts de données basés sur le cloud.

En prenant en compte le volume de données, la complexité, l'infrastructure, la performance et la sécurité, vous pouvez prendre une décision éclairée qui correspond le mieux à vos exigences spécifiques d'intégration de données. Bonne intégration de données !