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ETL

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Qu'est-ce que l'ETL ?

L'ETL (Extract, Transform, Load), parfois appelé extracto-chargeur, est un processus d'intégration de données utilisé pour copier, combiner et convertir des données de sources et de formats différents, puis les envoyer à un nouvel emplacement tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données. Ensuite, elles peuvent être analysées pour faciliter la prise de décision.

Le processus ELT (Extract, Load, Transform) est similaire, mais les données sont transformées une fois qu'elles se trouvent au nouvel emplacement.

Pourquoi l'ETL est-il important ?

La technologie ETL permet d'extraire et d'intégrer des données de divers systèmes sources (d'où l'appellation d'extracto-chargeur), dont des données client, géospatiales et démographiques. Cela allège la charge de travail de l'IT et favorise l'analytique en libre-service.

L'ETL est un élément essentiel de toute stratégie de gestion des données et est souvent utilisé pour migrer les données dans le cas d'une acquisition ou d'une mise à niveau du système. L'ETL permet aux métiers de réagir rapidement, mais fournit également une vision historique qui place les données en contexte.

Comment fonctionne l'ETL ?

L'ETL est un moyen simple, accessible et automatisé d'agréger des données de différents formats ou de différents systèmes/sources de données, et de les préparer pour l'analyse.

Composante clé du processus, la gouvernance des données établit les politiques et procédures relatives au maniement des données. Cela inclut l'infrastructure et la technologie, mais aussi les personnes responsables de la supervision de l'ensemble du processus. La gouvernance des données est cruciale pour les entreprises, car elle offre des données plus fiables, des coûts réduits, une source unique d'informations fiables ainsi qu'une conformité réglementaire, juridique et industrielle.

Processus ETL

Extract (Extraction) : l'extraction de données automatisée améliore l'efficacité tout en accélérant la production d'informations exploitables (insights) précieuses. Pendant le processus d'extraction, les données structurées et non structurées sont extraites de plusieurs sources, probablement sous différents formats (JSON, XML, bases de données non relationnelles, sites Web ratissés, etc.). Avant d'extraire les données, vérifiez leur exactitude et leur qualité afin de garantir la fiabilité de l'analyse qui va suivre. C'est particulièrement important lorsqu'il s'agit de systèmes hérités et de données externes.
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Transform (Transformation) : la transformation des données rassemble des données de différents formats et les stocke dans les formats requis afin qu'elles puissent être utilisées au sein d'une entreprise. Pour que la transformation soit un succès, il faut tenir compte des impératifs techniques liés à l'emplacement de destination et des besoins des utilisateurs . Vous devrez peut-être ainsi vérifier les jeux de caractères pris en charge par le système, le type de codage utilisé par l'entrepôt, ou encore la création d'une valeur pertinente en vue d'une analyse spécifique. Le nettoyage des données est une autre étape essentielle de la transformation qui inclut la suppression des doublons, des valeurs null indésirables et des espaces vides, ainsi que la modification du type et de la taille des données.
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Load (Chargement) : le chargement implique l'écriture des données transformées à leur emplacement de stockage, qu'il s'agisse d'un entrepôt de données ou d'un lac de données, sur site ou dans le cloud. Avec un processus ETL récurrent, comme le stockage des informations sur les nouveaux employés, les entreprises peuvent choisir de remplacer les informations existantes ou d'ajouter de nouvelles données avec un horodatage. Une fois les données chargées, assurez-vous que tout a été migré et cherchez s'il y a des erreurs afin de vérifier la qualité des données.
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L'avenir de l'ETL

Les outils ETL traditionnels, qui dépendent du SQL, du codage manuel et d'experts IT, engendrent un environnement rigide et cloisonné où rapidité et efficacité sont difficilement envisageables. Au fur et à mesure que les besoins métier évoluent, il devient plus important que jamais de pouvoir recueillir les données et les analyser rapidement et efficacement. Les programmes ETL modernes rendent possible l'automatisation des processus analytiques (APA), un moyen plus efficace de transformer les données brutes de différentes sources en insights précieux qui orientent la prise de décision.

Bien démarrer avec l'ETL

Un programme ETL rigoureux peut permettre une prise de décision plus rapide et plus éclairée. Avec Alteryx Analytics Automation, le processus ETL est simple, vérifiable et efficace, et son interface low-code, no-code et en glisser-déposer est accessible à tous.

Voici ce que permet la flexibilité d'Alteryx Platform :

  • Extraire des données de plusieurs sources telles que Snowflake, Tableau, Azure et AWS à l'aide de l'outil Entrée de données ou de connecteurs préintégrés. L'API ouverte permet également aux utilisateurs de créer leurs propres connexions API.
  • Transformer des données disparates et désordonnées à l'aide d'une suite d'outils d'automatisation en glisser-déposer tels que Filtrer, Nettoyage des données et Agréger.
  • Bénéficier de puissantes analyses prédictives, spatiales et statistiques
  • Charger les données à l'emplacement cible à l'aide de l'outil Sortie de données ou Écrire des données en BDD, processus qui peut être facilement reproduit.
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