ELT

Introduction

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

L’ELT est un processus appelé Extract, Load, Transform. Il aide les entreprises à gérer de grandes quantités de données de manière efficace. Dans cet article, nous allons plonger dans les bases de l’ELT, explorer ses avantages et voir comment les outils open-source peuvent simplifier le processus.

Qu’est-ce que l’ELT ?

L’ELT est une approche d’intégration des données qui comprend trois étapes clés :

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

Le processus ELT charge d’abord les données brutes dans le système cible, puis les transforme. Différent du processus ETL traditionnel. Cela permet un chargement plus rapide et utilise la puissance de traitement du système cible.

Avantages de l’ELT

Chargement des données plus rapide

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

Souplesse dans les transformations

L’ELT provoque les transformations après le chargement des données. Cela permet des modifications plus faciles des transformations pour répondre aux nouveaux besoins commerciaux, sans affecter l’extraction des données.

Évolutivité

L’ELT utilise les capacités de traitement du système cible, ce qui le rend hautement évolutif. Il peut gérer des volumes de données croissants et intégrer de nouvelles sources de données avec aisance.

L’ELT en action : un exemple

Imaginez une boutique en ligne qui souhaite combiner des données 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 aucunes transformations.
2. Chargement : Les données extraites sont chargées dans un système cible, tel qu’un entrepôt de données ou une plateforme big data comme Hadoop. Les données conservent leur format original pendant le processus de chargement.
3. Transformation : Une fois les données chargées, les transformations sont appliquées au sein du système cible. Cela peut inclure le nettoyage des données, l’agrégation, la jonction de tables, et l’application de la logique commerciale. Par exemple :

• Nettoyage des noms de clients incohérents
• Calcul des ventes totales par catégorie de produits
• Fusionner les données des clients avec les transactions de vente

Les données transformées sont alors prêtes pour l’analyse et le reporting.

Outils open-source pour l’ELT

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

Apache Spark

Apache Spark est un système de calcul en grappe 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 le rendent 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 des 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 des 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 des ventes et des clients.

Apache NiFi

Apache NiFi est un système puissant pour automatiser les flux de données entre les systèmes. Il fournit une interface utilisateur web pour la conception, le contrôle et la surveillance des pipelines de données. NiFi prend en charge une large gamme de formats et de protocoles de données, ce qui le rend adapté aux flux de travail ELT.

Exemple de flux de données NiFi :

1. Utiliser un processeur GetFile pour extraire des données depuis un répertoire source.
2. Utiliser un processeur PutHDFS pour charger les données dans le système de fichiers distribués 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 (version gratuite discontinuée à partir du 31 janvier 2024) était une plateforme open-source d’intégration de données qui offrait une interface graphique pour la conception des tâches ELT. Il prenait en charge diverses sources et cibles de données, et offrait une large gamme de composants intégrés pour le traitement et la transformation des données.

Exemple de tâche Talend :

1. Utiliser un composant tFileInputDelimited pour extraire des données à partir 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.

Meilleures pratiques pour l’ELT

Pour garantir la réussite de la mise en œuvre de l’ELT, tenez compte des meilleures pratiques suivantes :

1. Qualité des données : Établir des contrôles et des validations de qualité des données pendant les étapes d’extraction et de transformation pour maintenir l’intégrité des données.
2. Chargement incrémental : Mettre 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 : Mettre en place des mécanismes robustes de surveillance et de journalisation pour suivre la progression des tâches ELT et identifier les problèmes ou erreurs.
4. Sécurité des données : Mettre en œuvre des mesures de sécurité appropriées, telles que le chiffrement et les contrôles d’accès, pour protéger les données sensibles pendant le processus ELT.

Conclusion

L’ELT est une approche puissante pour l’intégration des données qui permet aux organisations de gérer efficacement de grands volumes de données brutes. L’ELT est un processus qui implique l’extraction des données des systèmes sources, leur chargement dans un système cible, et l’application de transformations. Cette méthode offre des temps de chargement plus rapides, de la flexibilité et de l’évolutivité.

Des outils open-source comme Apache Spark, Apache NiFi et Talend Open Studio offrent des capacités robustes pour la mise en œuvre de flux de travail ELT. Les entreprises peuvent améliorer leurs processus d’intégration de données et maximiser le potentiel de leurs données en utilisant les meilleures pratiques et les outils.

À mesure que les données continuent de croître et d’évoluer, l’ELT restera un composant crucial des architectures de données modernes, permettant aux organisations de prendre des décisions basées sur les données et de rester en avance dans un environnement concurrentiel.