Différentes approches de transformation de données \u2013 ETL / ELT

Lors de la création ou de la maintenance d'un entrepôt de données, vous utiliserez ce que l'on appelle ETL pour intégrer vos données. L'abréviation ETL elle-même se compose des lettres initiales de trois mots - extraction, transformation et chargement. ETL (extraire, transformer, charger) existe depuis des décennies. C'est une approche de collecte et de structuration des données. Les services modernes de solutions ETL et de pipelines de données sont nécessaires en raison de l'avènement des entrepôts de données cloud, ELT (extraire, charger, transformer) apparaît comme une nouvelle approche de la transformation et de la fusion des données.

Il est essentiel de noter que l'ETL et l'ELT servent la même raison, mais varient dans leur mise en œuvre.

Que sont ETL et ELT ?

ETL et ELT sont deux modèles différents de traitement et de chargement de données dans un entrepôt de données.

Dans ETL, les données sont d'abord extraites des sources de données, qui sont généralement des bases de données. Il est ensuite stocké dans une base de données intermédiaire temporaire. Dans la base de données intermédiaire, des opérations de transformation de données sont effectuées. À ce stade, les données sont nettoyées, traitées et structurées sous la forme finale du système d'entrepôt de données cible. Il n'y a pas d'arrangement de base de données. Les informations sont modifiées à l'intérieur du cadre de la réserve d'informations pour une analyse ultérieure.

Grâce à ELT, les données sont chargées dans l'entrepôt de données immédiatement après leur extraction des sources de données. Il n'y a pas de mise en scène de la base de données. Les données sont transformées à l'intérieur du système d'entrepôt de données pour une analyse ultérieure.

Avantages de l'ETL de l'équipe Visual Flow

Disponibilité des données traitées - Avec ETL, nous obtenons un entrepôt de données prêt pour une analyse rapide des données car la transformation se produit avant que les données ne soient chargées dans l'entrepôt de données. ETL est le mieux adapté pour travailler avec des ensembles de données qui nécessitent des transformations complexes.

1. Les normes telles que GDPR et HIPPA sont plus faciles à mettre en œuvre avec ETL car les détectives de données peuvent omettre toutes les données sensibles avant de les charger dans l'entrepôt de données cible.
2. Gestion du stockage de l'entrepôt de données - Si votre entrepôt de données est un système coûteux, il est possible de réduire les coûts avec ETL. Les outils ETL transforment et filtrent pour ne conserver que les données dont vous avez besoin. De cette manière, les coûts d'entrepôt de données peuvent être considérablement réduits.
3. ETL est dans l'industrie depuis plusieurs décennies et des outils et processus bien développés sont disponibles.
4. Flexible - étant donné que les changements ne doivent pas être caractérisés au départ, vous serez en mesure de coordonner sans effort les sources d'informations inutilisées et distinctes dans le processus ELT.
5. Accessibilité des données brutes - Avec ELT, prêt à empiler toutes les informations instantanément et les clients peuvent décider quelles informations convertir et analyser plus tard.
6. Faibles coûts directs - Les instruments ELT peuvent mécaniser efficacement la gestion de la consolidation des informations. Puisque vous n'avez pas besoin de caractériser les changements, la récupération d'introduction est inférieure à ETL.
7. Rapidité - Il n'est pas nécessaire d'attendre dans le processus ELT. Les meilleurs outils ELT chargent immédiatement les données dans votre entrepôt de données, où elles sont prêtes pour une transformation.

Cas d'utilisation ETL

Le processus ETL est essentiel pour de nombreuses industries en raison de sa capacité à collecter rapidement et de manière fiable des données dans des lacs de données à des fins d'analogie et d'analyse tout en créant des modèles de haute qualité. Les solutions ETL peuvent également charger et transformer en bloc des données transactionnelles pour fournir une vue organisée de gros volumes de données. Cela permet aux entreprises de visualiser et de prévoir les tendances de l'industrie. De nombreuses industries s'appuient sur le processus ETL pour obtenir des informations exploitables, une prise de décision rapide et une efficacité accrue.

Services financiers

Les institutions de services financiers collectent de grands volumes de données structurées et non structurées pour obtenir un aperçu complet du comportement des consommateurs. Les informations obtenues peuvent être utilisées pour analyser les risques, optimiser les services financiers des banques, améliorer les plateformes en ligne et même livrer de l'argent aux distributeurs automatiques de billets.

Industrie du pétrole et du gaz

L'industrie pétrolière et gazière utilise des solutions ETL pour générer des prévisions sur l'utilisation, le stockage et les tendances dans des zones géographiques spécifiques. ETL collecte un maximum d'informations sur tous les capteurs d'un site de production et les traite pour en faciliter la lecture.

Industrie automobile

Les solutions ETL permettent aux concessionnaires et aux fabricants de comprendre les schémas de vente, de calibrer les campagnes marketing, de réapprovisionner les stocks et de mieux servir les clients potentiels.

Télécommunications

En raison du volume et de la variété sans précédent des données produites aujourd'hui, les fournisseurs de services de télécommunications utilisent des solutions ETL pour mieux les comprendre et les gérer. Une fois ces données traitées et analysées, les entreprises peuvent les utiliser pour améliorer leur publicité, les médias sociaux, le référencement, la satisfaction client, la rentabilité, etc.

Soins de santé

Avec la nécessité de réduire les coûts tout en augmentant les soins, le secteur de la santé utilise des solutions ETL. Ils peuvent gérer les données des patients, recueillir des informations sur les assurances et répondre à l'évolution des exigences réglementaires.

Sciences de la vie

Les laboratoires cliniques utilisent des solutions ETL et d'intelligence artificielle (IA) pour traiter différents types de données. En particulier, les données des institutions de recherche. Par exemple, la collaboration sur le développement de vaccins nécessite la collecte, le traitement et l'analyse de quantités massives de données.

Secteur public

Avec le développement rapide des fonctionnalités de l'Internet des objets (IoT), les villes intelligentes utilisent l'ETL et la puissance de l'intelligence artificielle pour optimiser le trafic, surveiller la qualité de l'eau, améliorer le stationnement, etc.

Quand utiliser l'ELT ou l'ETL ?

Maintenant que vous connaissez les différences entre ETL et ELT, vous vous demandez peut-être quelle option vous convient le mieux.

Voici quelques cas d'utilisation pratiques où l'utilisation d'ETL vous donnerait un meilleur résultat

• Nettoyage des données. Cela supprime les informations personnelles ou autres données sensibles avant qu'elles ne soient stockées et accessibles à tous.
• Des volumes d'informations extrêmement importants. Dans ce cas, nous n'aurons peut-être pas besoin de stocker des informations parallèles d'images ou de substances générées par l'utilisateur spécifiquement dans notre magasin. D'autant plus que cela peut être coûteux ou lent.
• Diffusion. La plupart des centres de distribution d'informations ne prennent pas en charge les changements de flux. Ceux-ci peuvent réduire la latence et les coûts, en particulier avec de gros volumes de données.

Conclusion

Le plus grand avantage de l'approche ELT est que vous pouvez simplement déplacer toutes les informations brutes de nombreuses sources dans un seul référentiel lié. Ainsi, avoir un accès illimité à toutes les informations à tout moment. Vous pourrez être plus adaptable et cela facilitera le stockage de nouvelles informations non structurées. Les analystes de l'information ont du temps libre lorsqu'ils travaillent avec des données modernes, car ils n'ont plus à créer de formulaires ETL complexes. Ainsi, vous gagnez du temps à empiler les informations dans le magasin.