ELT : Une approche puissante d’intégration de données

Introduction

Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, les organisations traitent d’énormes quantités de données brutes provenant de diverses sources. Pour comprendre ces données et en tirer des informations utiles, il est nécessaire de les organiser et de les convertir en un format exploitable. C’est là qu’intervient l’ELT.

L’ELT est un processus appelé Extract, Load, Transform. Il aide les entreprises à gérer efficacement de grandes quantités de données. Dans cet article, nous plongerons dans les bases de l’ELT, explorerons ses avantages et verrons comment les outils open-source peuvent faciliter le processus.

Qu’est-ce que l’ELT ?

L’ELT est une approche d’intégration de données qui implique trois étapes clés :

1. Extraction des données des systèmes sources
2. Chargement des données brutes dans un système cible
3. Transformation des données au sein du système cible

Le processus ELT consiste à charger d’abord les données brutes dans le système cible, puis à les transformer. Il diffère du processus ETL traditionnel. Cela permet un chargement plus rapide et exploite la puissance de traitement du système cible.

Avantages de l’ELT

Chargement des données plus rapide

L’ELT simplifie le processus d’extraction en chargant directement les données brutes dans le système cible sans nécessiter de transformations complexes. Cela conduit à des temps de chargement plus courts, en particulier pour les grands ensembles de données.

Flexibilité des transformations

L’ELT effectue les transformations après le chargement des données. Cela permet d’apporter plus facilement des modifications aux transformations pour répondre aux nouveaux besoins de l’entreprise, sans affecter l’extraction des données.

Scalabilité

L’ELT tire parti des capacités de traitement du système cible, ce qui le rend hautement évolutif. Il peut gérer l’augmentation des volumes de données et intégrer de nouvelles sources de données avec facilité.

ELT en action : Un exemple

Imaginez une boutique en ligne qui souhaite combiner des données provenant de différents endroits, comme les ventes, les détails des clients et les listes de produits. Voici comment l’ELT peut être appliqué :

1. Extraction : Les données sont extraites des systèmes sources tels que la base de données des ventes, le CRM et le système de gestion des produits. Les données brutes sont collectées sans aucune transformation.
2. Chargement : Les données extraites sont chargées dans un système cible, comme un entrepôt de données ou une plateforme de big data comme Hadoop. Les données conservent leur format d’origine durant le processus de chargement.
3. Transformation : Une fois les données chargées, des transformations sont appliquées au sein du système cible. Cela peut inclure le nettoyage des données, l’agrégation, la fusion de tables et l’application de logiques métier. Par exemple :

• Nettoyage des noms de clients incohérents
• Calcul du total des ventes par catégorie de produit
• Fusion des données clients avec les transactions de vente

Les données transformées sont ensuite prêtes pour l’analyse et la génération de rapports.

Outils Open-Source pour l’ELT

Plusieurs outils open-source peuvent faciliter le processus ELT. Voici quelques options populaires :

Apache Spark

Apache Spark est un système de calcul en cluster rapide et polyvalent. Il fournit des API de haut niveau pour le traitement des données et prend en charge diverses sources de données. Les capacités de calcul en mémoire de Spark en font un outil idéal pour gérer des tâches d’intégration de données à grande échelle.

Exemple utilisant PySpark :

from pyspark.sql import SparkSession
# Créer une SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("ELTExample") \
.getOrCreate()
# Extraire les données à partir de fichiers CSV
sales_data = spark.read.csv("sales.csv", header=True)
customer_data = spark.read.csv("customers.csv", header=True)
# Charger les données dans une table cible
sales_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_raw")
customer_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("customers_raw")
# Transformer les données en utilisant SQL
transformed_data = spark.sql("""
SELECT
s.transaction_id,
s.customer_id,
c.name,
s.amount
FROM sales_raw s
JOIN customers_raw c ON s.customer_id = c.customer_id
""")
# Stocker les données transformées
transformed_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_transformed")

Dans cet exemple, nous extrayons les données à partir de fichiers CSV. Nous chargeons ensuite les données dans des tables cibles. Enfin, nous utilisons une jointure SQL pour combiner les données de vente et les données clients.

Apache NiFi

Apache NiFi est un système puissant pour automatiser les flux de données entre les systèmes. Il offre une interface web pour concevoir, contrôler et surveiller les pipelines de données. NiFi prend en charge une large gamme de formats et de protocoles de données, ce qui le rend adapté aux workflows ELT.

Exemple de flux de données NiFi :

1. Utiliser un processeur GetFile pour extraire les données d’un répertoire source.
2. Utiliser un processeur PutHDFS pour charger les données dans le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS).
3. Utiliser un processeur ExecuteSparkInteractive pour exécuter des transformations Spark sur les données chargées.
4. Utiliser un processeur PutHiveQL pour stocker les données transformées dans des tables Apache Hive.

Talend Open Studio

Talend Open Studio (la version gratuite ayant été interrompue à partir du 31 janvier 2024) était une plateforme d’intégration de données open-source qui offrait une interface graphique pour concevoir des jobs ELT. Elle prenait en charge diverses sources et cibles de données, et proposait une large gamme de composants intégrés pour le traitement et la transformation des données.

Exemple de job Talend :

1. Utiliser un composant tFileInputDelimited pour extraire les données d’un fichier CSV.
2. Utiliser un composant tMap pour appliquer des transformations et des mappages.
3. Utiliser un composant tOracleOutput pour charger les données transformées dans une table de base de données Oracle.

Bonnes pratiques pour l’ELT

Pour assurer une mise en œuvre réussie de l’ELT, considérez les bonnes pratiques suivantes :

1. Qualité des données : Mettez en place des contrôles et des validations de la qualité des données durant les étapes d’extraction et de transformation afin de maintenir l’intégrité des données.
2. Chargement incrémental : Mettez en œuvre des techniques de chargement incrémental pour traiter uniquement les données modifiées ou nouvelles, réduisant ainsi le temps de traitement global.
3. Surveillance et journalisation : Mettez en place des mécanismes robustes de surveillance et de journalisation pour suivre la progression des jobs ELT et identifier tout problème ou erreur.
4. Sécurité des données : Mettez en œuvre des mesures de sécurité appropriées, telles que le chiffrement et les contrôles d’accès, pour protéger les données sensibles durant le processus ELT.

Conclusion

L’ELT est une approche puissante d’intégration de données qui permet aux organisations de gérer efficacement de grands volumes de données brutes. L’ELT est un processus qui consiste à extraire les données des systèmes sources, à les charger dans un système cible, puis à appliquer des transformations. Cette méthode offre des temps de chargement plus rapides, ainsi qu’une flexibilité et une évolutivité accrues.

Des outils open-source comme Apache Spark, Apache NiFi et Talend Open Studio offrent des capacités robustes pour implémenter des workflows ELT. Les entreprises peuvent améliorer leurs processus d’intégration de données et maximiser le potentiel de leurs données en appliquant les bonnes pratiques et en utilisant les outils adaptés.

À mesure que les données continuent de croître et d’évoluer, l’ELT restera un élément crucial des architectures de données modernes, permettant aux organisations de prendre des décisions basées sur les données et de rester compétitives dans un paysage en constante évolution.