ELT, abréviation de Extract, Load, Transform, est un processus d'intégration de données largement utilisé dans le domaine de l'entreposage de données et de la business intelligence. Il fait référence à l'ordre dans lequel les données sont gérées pendant le parcours d'intégration des données. ELT consiste à extraire des données brutes de diverses sources, à les charger dans un système de stockage de données, puis à les transformer en un format structuré et utilisable pour l'analyse et le reporting. Cet article approfondira l'histoire, le fonctionnement, les types et les perspectives futures de l'ELT, tout en explorant également son association avec les serveurs proxy.
L'histoire de l'origine de l'ELT et sa première mention
Le concept d'ELT a évolué comme une variante du processus ETL (Extract, Transform, Load) traditionnel. Le processus ETL a été prédominant pendant de nombreuses années, où les données étaient d'abord extraites des systèmes sources, puis transformées pour répondre à des exigences spécifiques, et enfin chargées dans un entrepôt de données. Cependant, avec l'avènement du Big Data et la nécessité d'un traitement en temps réel, l'approche ETL traditionnelle a été confrontée à des défis liés à l'évolutivité et aux performances.
Les premières mentions de l’ELT remontent au début des années 2000, lorsque les ingénieurs et architectes de données ont commencé à expérimenter des approches alternatives pour gérer efficacement de gros volumes de données. ELT a été proposé comme solution pour décharger la charge de traitement du serveur ETL vers l'entrepôt de données cible, qui était équipé de capacités de traitement plus puissantes. Ce changement de logique de traitement a ouvert de nouvelles possibilités d'intégration de données, permettant aux organisations d'exploiter le potentiel du Big Data.
Informations détaillées sur l'ELT. Élargir le sujet ELT
Le processus ELT peut être décomposé en trois étapes distinctes :
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Extrait: Dans cette étape initiale, les données sont extraites de sources hétérogènes, notamment des bases de données, du stockage cloud, des API Web, des journaux, des feuilles de calcul, etc. Les données se présentent généralement sous leur forme brute et non traitée.
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Charger: Une fois les données extraites, elles sont chargées dans le système de stockage de données cible, qui peut être un entrepôt de données, un lac de données ou tout autre référentiel approprié. Les données sont stockées à l’état brut sans aucune transformation majeure.
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Transformer: La phase de transformation se produit au sein du système de stockage de données cible. Les ingénieurs de données utilisent diverses techniques de transformation des données pour traiter, nettoyer, enrichir et agréger les données, les rendant ainsi adaptées à l'analyse et au reporting. Les transformations peuvent impliquer la normalisation des données, la déduplication des données, l’enrichissement des données, etc.
La structure interne de l'ELT. Comment fonctionne l'ELT
Le processus ELT est généralement exécuté via des outils ou des plates-formes d'intégration de données spécialisées. Ces outils facilitent l'extraction de données provenant de différentes sources et automatisent les processus de chargement et de transformation. Les composants clés d'un système ELT comprennent :
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Connecteurs de données: Ces connecteurs sont chargés d'établir des connexions avec différentes sources de données, permettant à l'outil ELT d'en extraire des données. Chaque source de données peut nécessiter des connecteurs spécifiques adaptés à son format de données et à son protocole.
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Zone de transit: Une fois les données extraites, elles sont temporairement stockées dans une zone de préparation avant d'être chargées dans le système de stockage de données cible. La zone de préparation aide à gérer le flux de données et garantit l’intégrité des données pendant le processus de chargement.
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Entrepôt de données ou système de stockage de données: C'est la destination ultime où les données extraites sont chargées et transformées. Il peut s'agir d'un entrepôt de données, d'un lac de données ou de toute autre infrastructure de stockage de données en fonction des besoins de l'organisation.
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Moteur de transformation de données: Ce composant gère les tâches de transformation des données. Il exécute une logique de transformation de données prédéfinie ou des scripts personnalisés pour nettoyer, fusionner et enrichir les données.
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Surveillance et gestion des erreurs: Les systèmes ELT sont souvent dotés de capacités de surveillance intégrées pour suivre la progression des tâches d'intégration de données et identifier les erreurs ou les problèmes pouvant survenir au cours du processus.
Analyse des principales caractéristiques de l'ELT
ELT offre plusieurs avantages par rapport au processus ETL traditionnel, ce qui en fait un choix populaire pour les scénarios d'intégration de données modernes :
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Évolutivité: ELT exploite la puissance de traitement du système de stockage de données cible, lui permettant de gérer facilement de gros volumes de données. À mesure que le système de stockage de données évolue, ELT peut répondre à la demande croissante de données.
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Traitement en temps réel: ELT permet l'intégration de données en temps réel ou quasi réel, ce qui le rend adapté aux entreprises qui ont besoin d'informations à jour sur leurs opérations et leurs processus décisionnels.
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Rentabilité: En déchargeant la transformation des données sur le système de stockage de données cible, ELT réduit le besoin de serveurs ETL coûteux, ce qui entraîne des économies.
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La flexibilité: ELT permet aux ingénieurs de données d'effectuer des transformations de données directement dans le système de stockage de données, leur donnant une plus grande flexibilité pour expérimenter différentes techniques de transformation.
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Architecture simplifiée: ELT simplifie l'architecture globale d'intégration des données en supprimant le besoin de bases de données intermédiaires et en réduisant la complexité.
Types d'ELT
L'ELT peut être classé en différents types en fonction de sa mise en œuvre et de sa portée :
| Taper | Description |
|---|---|
| ELT sur site | Dans ce type, le processus ELT est exécuté sur des serveurs locaux dans les locaux de l'organisation. Il offre un meilleur contrôle mais peut présenter des limites en termes d'évolutivité. |
| ELT basé sur le cloud | L'ELT basé sur le cloud implique l'exécution du processus ELT sur une infrastructure cloud, en tirant parti de l'évolutivité et de la rentabilité des services de cloud computing. Il convient aux organisations disposant de sources de données diverses et de volumes de données élevés. |
| ELT en temps réel | L'ELT en temps réel se concentre sur l'intégration immédiate des données, permettant aux organisations de traiter et d'analyser les données en temps réel. Ceci est essentiel pour les applications et les entreprises sensibles au facteur temps. |
Façons d'utiliser l'ELT, problèmes et leurs solutions liées à l'utilisation
L'ELT trouve des applications dans divers scénarios dans tous les secteurs, notamment :
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L'intelligence d'entreprise: ELT permet l'intégration de données provenant de différentes sources, offrant une vue complète des opérations d'une organisation. Cela aide à générer des informations exploitables pour une meilleure prise de décision.
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Entreposage de données: ELT est l'épine dorsale des systèmes d'entreposage de données, où il charge et transforme les données dans un format adapté à l'analyse historique.
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Migration de données: Lors de la migration des données d'un système à un autre, ELT joue un rôle crucial dans le déplacement et la transformation efficaces des données.
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Analyse en temps réel: Pour les entreprises nécessitant des analyses en temps réel, ELT garantit que les données sont continuellement ingérées et transformées dès qu'elles deviennent disponibles.
Problèmes courants et solutions :
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Problèmes de qualité des données: Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des informations inexactes. Pour résoudre ce problème, mettez en œuvre des contrôles de validation des données et des processus de nettoyage des données pendant la phase de transformation.
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Volume de données et latence: Gérer de gros volumes de données et des exigences de faible latence peut s'avérer difficile. Envisagez des infrastructures de traitement distribué et des mécanismes de mise en cache pour gérer efficacement des charges de données élevées.
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Sécurité des données: La confidentialité et la sécurité des données sont primordiales. Utilisez le cryptage et les contrôles d’accès pour protéger les informations sensibles tout au long du processus ELT.
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La gestion des erreurs: Mettez en œuvre des mécanismes complets de gestion des erreurs pour capturer et gérer tous les problèmes qui surviennent au cours du processus d'intégration des données.
Principales caractéristiques et autres comparaisons avec des termes similaires
| Terme | Description |
|---|---|
| ETL | ETL (Extract, Transform, Load) est un prédécesseur d'ELT et suit une approche séquentielle pour l'intégration des données. |
| EAI | EAI (Enterprise Application Integration) se concentre sur l’intégration de diverses applications au sein d’une entreprise. |
| Lac de données | Un Data Lake est un référentiel centralisé permettant de stocker des données brutes et non traitées, permettant une exploration flexible des données. |
| Magasin de données | Un Data Mart est un sous-ensemble d'un entrepôt de données, axé sur les besoins en données d'une fonction commerciale spécifique ou d'un groupe d'utilisateurs. |
Perspectives et technologies du futur liées aux ELT
L'avenir de l'ELT est prometteur, avec plusieurs tendances et technologies qui façonnent son évolution :
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Intégration de données augmentée: L'IA et l'apprentissage automatique joueront un rôle plus important dans l'automatisation des tâches d'intégration de données, améliorant ainsi l'efficacité du processus ELT.
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Architectures sans serveur: L'informatique sans serveur peut simplifier davantage l'ELT en faisant abstraction de la gestion de l'infrastructure, permettant ainsi de se concentrer davantage sur les transformations des données.
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Maillage de données: Le concept de Data Mesh préconise une propriété décentralisée des données et des équipes de données spécifiques à un domaine, qui peuvent influencer les pratiques ELT au sein des organisations.
Comment les serveurs proxy peuvent être utilisés ou associés à ELT
Les serveurs proxy peuvent jouer un rôle crucial dans l'ELT, en particulier dans les implémentations basées sur le cloud et en temps réel. Voici quelques façons dont les serveurs proxy peuvent être utilisés ou associés à ELT :
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Redirection de source de données: Les serveurs proxy peuvent rediriger les demandes de données provenant de diverses sources vers des serveurs ELT spécifiques, optimisant ainsi l'extraction des données.
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Mise en cache et équilibrage de charge: Les proxys peuvent mettre en cache les données fréquemment demandées, réduisant ainsi la charge sur les systèmes ELT et améliorant les temps de réponse.
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Sécurité et confidentialité: Les proxys agissent comme intermédiaires, ajoutant une couche de sécurité supplémentaire entre les sources de données et l'infrastructure ELT, garantissant ainsi la confidentialité des données.
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Collecte mondiale de données: Dans un environnement ELT distribué, les proxys peuvent collecter des données à partir de divers emplacements géographiques et les acheminer vers des serveurs ELT centraux.
Liens connexes
Pour plus d'informations sur l'ELT, l'intégration de données et l'entreposage de données, consultez les ressources suivantes :
- ELT vs ETL : quelle est la différence ?
- Introduction à l'intégration de données
- Entreposage de données et intelligence d’affaires
- L'essor du maillage de données et ses implications
En conclusion, l'ELT est devenu un processus fondamental dans l'intégration moderne des données, permettant aux organisations d'exploiter le potentiel de diverses sources de données et de générer des informations précieuses pour une prise de décision éclairée. En tirant parti de la puissance de l’entreposage de données et des techniques avancées de transformation des données, ELT continuera à jouer un rôle crucial dans l’élaboration de l’avenir des entreprises basées sur les données.
