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Processus ETL : Maitriser le processsus ETL, guide complet

Vous avez surement déjà entendu le mot ETL si vous travaillez dans la Data. Mais vous ne savez pas à quoi cela correspond ? Découvrez le dans cet article !

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
9/7/2024

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Salut toi ! Si tu bosses dans la data et que tu crée des pipelines de données, tu as sûrement déjà entendu parler du processus ETL.

C’est un concept crucial pour tout ce qui touche à l’analyse et la gestion des données.

Et franchement, maîtriser l’ETL, c’est comme avoir un super pouvoir dans le monde du Big Data !

Dans ce guide, on va te montrer ce qu'est un processus ETL, pourquoi c’est important, et comment tu peux l’utiliser pour booster tes projets.

Qu'est-ce que l'ETL ?

Alors, l’ETL, c’est quoi au juste ? ETL, ça veut dire Extract, Transform, Load.

En gros, c’est un processus qui permet de prendre des données brutes de différentes sources (Extract), de les nettoyer et de les transformer pour qu’elles soient utilisables (Transform), et enfin de les charger dans un système de stockage comme un Data Warehouse (Load).

Donc en gros l'ETL gère extraction transformation et chargement des données.

Pourquoi le processus ETL est-il important ? Transformation et Chargement ETL :

Tu te demandes pourquoi on fait tout ce cirque avec l’ETL ? 🤔

Eh bien, c’est simple. Le processus ETL permet d’uniformiser les données issues de diverses sources. Imagine que tu as des données de ventes, des feedbacks clients, et des stats de réseaux sociaux.

L’ETL les rend comparables et analysables en un clin d’œil. Ça te permet d’avoir une vue globale et cohérente de toutes tes données.

L'importance de l'ETL dans le monde du big data actuel

Dans le monde actuel où on nage littéralement dans la data, l’ETL, c’est le graal !

Avec le Big Data, on parle de volumes énormes de données, souvent non structurées.

L’ETL est donc indispensable pour transformer ce flot brut en informations exploitables.

Le fonctionnement du processus ETL (Extraction Transformation Chargement des données)

Schéma de fonctionnement d'un processus ETL
Schéma de fonctionnement d'un processus ETL

Extract / Extraction de données

La première étape, c’est l’extraction des données.

Tu prends des données brutes de différentes sources : bases de données, fichiers CSV, API, etc.

L’idée, c’est de rassembler toutes les infos dont tu as besoin pour ton analyse.

Transform / Transformation des données

Ensuite, vient la transformation. Ici, tu nettoies les données (bye bye les doublons et les erreurs !), tu les formates, et tu appliques des règles de business.

Par exemple, tu peux convertir des dates, normaliser des valeurs ou encore créer de nouvelles variables à partir des données existantes.

Load / Chargement des données

Enfin, tu charges les données transformées dans ton système de stockage final, souvent vers l'entrepôt des données Data Warehouse , base de données ou un Data Lakehouse.

C’est là que tes données seront prêtes à être analysées. Et hop, le tour est joué ! 🎉

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Les avantages d'un Processus ETL :

Une vue sur les données à 360° avec l'ETL

L’un des gros avantages de l’ETL, c’est qu’il te donne une vue à 360° de tes données.

Imagine que tu puisses voir toutes les facettes de ton business, depuis les ventes jusqu'à la satisfaction client, en passant par les opérations internes.

C’est exactement ce que permet l’ETL.

Il rassemble tout et te fournit un tableau de bord complet dans une Data Visualisation pour prendre des décisions éclairées.

Analyse des données beaucoup plus précise

Grâce à l’ETL, tu peux faire des analyses de données hyper précises.

Pourquoi ? Parce que les données sont nettoyées et transformées pour être cohérentes. Aucun risque de comparer des pommes et des oranges !

Avec des données bien organisées, tes analyses deviennent plus fiables et tu peux en tirer des conclusions vraiment pertinentes.

Automatiser les tâches récurrentes comme le reporting avec un processus ETL

Marre de passer des heures à faire des rapports chaque semaine ? L’ETL peut t’aider.

En automatisant le processus, tu gagnes un temps fou et tu réduis le risque d’erreurs.

Les rapports se génèrent tout seuls, et toi, tu peux te concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. 🚀

Comment s'articule l'ETL aujourd'hui ?

Processus ETL au sein d'un Data Lakehouse

Aujourd’hui, l’ETL évolue avec les nouvelles architectures de données comme les Data Lakehouses.

C’est quoi un Data Lakehouse ?

Eh bien, c’est un mix entre un Data Lake (où tu stockes de grandes quantités de données brutes) et un Data Warehouse (où tu stockes des données structurées et prêtes à être analysées).

Data Lake et Data Warehouses

Dans un Data Lakehouse, l’ETL permet d’extraire des données brutes du Data Lake, de les transformer pour les analyser, puis de les charger dans un Data Warehouse.

C’est un peu comme si tu avais le meilleur des deux mondes : la capacité de stockage immense d’un Data Lake et l’efficacité d’un Data Warehouse.

Schéma de fonctionnement d'une organisation Data avec processus ETL
Schéma de fonctionnement d'une organisation Data avec processus ETL

Comment avoir un processus ETL propre ?

Data Cleaning / Nettoyage des données en processus ETL

Un processus ETL propre commence par un bon nettoyage des données. C’est un peu comme faire le ménage chez toi. Tu enlèves ce qui ne sert à rien, tu corriges les erreurs, et tu fais en sorte que tout soit nickel. Des données propres, c’est la base pour des analyses fiables.

Introduire l'IA et le machine learning dans son processus ETL

Pour aller encore plus loin, tu peux intégrer l’IA et le machine learning (ML) dans ton processus ETL.

Par exemple, tu peux utiliser des algorithmes pour détecter des anomalies ou des patterns dans tes données et éviter les erreurs.

Utiliser Claude 3.5 Sonnet ou le Code interpreter de ChatGPT peut t'aider à gagner du temps dans tes analyses !

Ça te permet de gagner en précision et en efficacité. Et en plus, c’est super cool ! 😎

Choisir entre ETL et ELT : Quelles différences ?

La principale différence, c’est l’ordre des étapes. Avec l’ELT, tu charges d’abord les données brutes dans un Data Lake, puis tu les transformes.

C’est une approche souvent utilisée quand tu as de très gros volumes de données.

Le choix entre ETL et ELT dépend de tes besoins spécifiques et de ton infrastructure de données.

Nous avons justement un article expliquant les différences entre ETL et ELT.

En pratique : Existe-t'il des logiciels / outils ETL ?

Il existe de nombreux logiciels et outils ETL disponibles sur le marché.

Certains sont open source, tandis que d'autres sont des solutions propriétaires développées par des entreprises spécialisées dans la gestion de données. Les plus populaires incluent :

  • Talend : une plateforme open source pour l'intégration de données avec outils ETL
  • Informatica : un outil complet pour la gestion et l'intégration de données avec processus ETL
  • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) : un outil ETL intégré à Microsoft SQL Server
  • Oracle Data Integrator (ODI) : une solution de gestion des données d'entreprise
  • IBM InfoSphere DataStage : un outil ETL pour l'extraction, la transformation et le chargement de données en masse
  • Qlik :  une plateforme complète de Business Intelligence incluant des fonctionnalités ETL

Comment se former au processus ETL ?

Envie de devenir un pro de l’ETL ?

Il existe plein de ressources pour te former. Tu peux suivre des cours en ligne, lire des bouquins, ou encore participer à des bootcamps et formation Data Analyst.

L’important, c’est de pratiquer et de ne pas hésiter à expérimenter. Plus tu t’entraîneras, plus tu deviendras à l’aise avec le processus ETL.

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