Processus ELT : Qu’est ce que c’est ?

Lorsque l’on travaille dans le domaine de l’analyse de données, il existe plusieurs méthodes pour gérer, transformer et utiliser les données. L’une des méthodes souvent utilisées est le processus ELT, qui signifie Extract, Load, Transform (Extraction, Chargement, Transformation).

Si vous avez déjà entendu parler du terme ETL, vous êtes peut-être confus. L’ELT et l’ETL sont similaires, mais ils fonctionnent différemment et répondent à des besoins distincts. 

Dans cet article, nous allons expliquer simplement ce qu'est le processus ELT, pourquoi il peut être utile, et dans quelles situations l’utiliser.

Explication de l’ELT 

L’ELT est un processus qui permet de gérer les données d’une manière spécifique. 

Voici comment cela fonctionne, en trois étapes simples :

1. Extract (Extraction) : On commence par extraire les données de différentes sources. Cela peut être des bases de données, des fichiers CSV, des API ou tout autre système qui stocke des informations.

2. Load (Chargement) : Ensuite, on charge ces données directement dans un espace de stockage, comme un data warehouse (entrepôt de données) ou un data lake (lac de données) ou même data lakehouse

3. Transform (Transformation) : Une fois les données chargées, elles sont transformées dans cet espace de stockage pour les rendre utilisables. Cela signifie qu’on va organiser, nettoyer et reformater les données selon les besoins de l’analyse.

La différence avec l’ETL, qui est une méthode très proche, est que dans l’ETL, la transformation des données se fait avant le chargement. Dans l’ELT, la transformation se fait après.

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Pourquoi utiliser l’ELT plutôt que l’ETL ?

L’ELT a quelques avantages intéressants, notamment lorsque vous travaillez avec de grands volumes de données ou des technologies modernes comme le cloud. Et si vous êtes Data Engineer, vous devez savoir utiliser les deux!

En chargeant d’abord toutes les données dans un entrepôt de données puissant, comme ceux offerts par des services cloud (Google BigQuery, Snowflake), vous pouvez ensuite transformer les données de manière très efficace, car ces systèmes sont capables de traiter des quantités massives d’informations rapidement.

Avec l’ELT, vous pouvez charger toutes vos données sans attendre d’avoir tout nettoyé ou organisé. Cela vous permet de les transformer plus tard en fonction de ce dont vous avez besoin. Cela est utile si vous ne savez pas encore exactement quelles analyses vous allez faire.

Les systèmes de stockage et de calcul dans le cloud sont souvent moins coûteux et peuvent s’adapter à vos besoins. L’ELT tire profit de cette flexibilité, car vous ne dépendez plus de serveurs locaux coûteux pour transformer vos données.

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Cas concret d’utilisation

Prenons un exemple simple : imaginez que vous gérez une boutique en ligne. 

Vous avez des données sur vos clients, leurs commandes, vos produits, et vos campagnes de marketing.

Avec l’ELT, vous pourriez :

• Extraire toutes ces données depuis votre CRM, votre base de données de commandes et vos outils marketing.
• Les charger dans un entrepôt de données comme Google BigQuery.
• Une fois ces données dans l’entrepôt, vous pourriez commencer à les transformer pour analyser les tendances d’achat, segmenter vos clients, ou optimiser vos campagnes publicitaires.

Ce processus permet de gérer toutes les données en un seul endroit avant de les transformer, ce qui simplifie les analyses complexes.

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Cas concret ou il ne faut pas l’utiliser

L’ELT n’est pas toujours le meilleur choix. 

Prenons un autre exemple : une entreprise qui traite des transactions bancaires. Dans ce cas, les données doivent être transformées avant d’être stockées pour garantir que toutes les informations sont sécurisées et conformes aux régulations. 

Si vous utilisez l’ELT ici, les données sensibles pourraient être stockées sans transformation, ce qui représente un risque en termes de sécurité.

Dans un contexte où la conformité ou la sécurité est cruciale, il vaut donc mieux utiliser le processus ETL, où les données sont nettoyées et sécurisées avant d’être stockées.

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Quelle différence avec le processus ETL ?

Voici une façon simple de comprendre la différence entre ELT et ETL :

• Dans l’ETL, on extrait, transforme, puis charge les données. C’est idéal si vous avez besoin que vos données soient déjà prêtes et propres avant de les stocker.
• Dans l’ELT, on extrait, charge, puis transforme les données après coup. C’est plus adapté aux environnements qui utilisent des entrepôts de données puissants et où les volumes de données sont très importants.

L’ELT est donc plus flexible et mieux adapté aux environnements modernes comme les plateformes cloud, tandis que l’ETL est souvent privilégié lorsque les données doivent être propres avant de les charger.

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L’ELT s’intègre t’il facilement dans vos process ?

L’ELT est particulièrement adapté aux entreprises qui utilisent des technologies modernes comme les entrepôts de données basés sur le cloud. 

Si vous utilisez des solutions comme AWS Redshift ou Snowflake, vous pouvez facilement intégrer le processus ELT dans vos flux de travail. Ces plateformes sont conçues pour gérer de gros volumes de données et permettent de réaliser des transformations complexes directement dans le cloud.

Cependant, il est important de bien comprendre vos besoins spécifiques avant d’adopter l’ELT. Par exemple, si vous avez des contraintes de sécurité ou de conformité très strictes, il faudra peut-être envisager des alternatives ou renforcer les contrôles dans le processus.

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Les défauts d’un processus ELT

Malgré ses avantages, l’ELT a aussi des inconvénients.

Les transformations de données réalisées directement dans les entrepôts peuvent nécessiter des compétences avancées en SQL et en gestion de bases de données.

Puisque les données sont chargées dans leur forme brute avant d’être transformées, il y a un risque de stockage temporaire de données sensibles ou non conformes.

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ELT et Sécurité des données

L’ELT peut poser des défis en matière de sécurité des données. Comme les données sont chargées avant d’être transformées, il est essentiel de mettre en place des mesures de sécurité robustes pour s’assurer que des informations sensibles ne soient pas accessibles avant d’avoir été correctement transformées et protégées.

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Utilisation des ressources

L'ELT (Extract, Load, Transform) peut être gourmand en ressources, en particulier en termes de calcul et de stockage. 

Lors de la phase de chargement des données brutes dans l'entrepôt, une grande quantité de données non transformées peut être temporairement stockée, augmentant les besoins en espace de stockage et en puissance de calcul. 

Cela nécessite une infrastructure adaptée pour garantir une gestion efficace des ressources tout en évitant des goulets d'étranglement dans le traitement.

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Transformation des données et Data Cleaning : Avant ou après ? 

Dans l’ELT, le nettoyage des données se fait après leur chargement dans l’entrepôt de données. Cela permet de garder toutes les données brutes, même si elles ne sont pas encore nettoyées. 

Ce nettoyage différé permet une plus grande flexibilité, mais cela signifie aussi que les données brutes doivent être protégées pour éviter tout accès non autorisé.

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Comment l’ELT s’intègre dans une Data Governance ?

L’intégration de l’ELT dans une gouvernance des données solide est cruciale pour s’assurer que les données brutes, qui peuvent contenir des informations sensibles, sont correctement gérées. 

Il est important d’établir des politiques de contrôle d’accès et de suivre les transformations afin d’assurer la conformité aux régulations (comme le RGPD).

En résumé, le processus ELT est un outil puissant et flexible pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données et qui utilisent des technologies cloud modernes. 

Toutefois, il exige une bonne gestion de la gouvernance des données et des compétences techniques solides pour tirer pleinement parti de ses avantages. 

Pour maîtriser l'ELT et d'autres compétences en analyse de données, vous pouvez explorer les formations Data Engineer proposées par DataBird.

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