ETL vs ELT : quelle solution choisir pour mon projet ?

Dans le monde de la gestion de données, ETL et ELT sont deux approches souvent associées. Bien que ces deux méthodes aient des objectifs similaires, elles diffèrent en termes de flux de travail, de performance, de coût, de complexité et sur bien d’autres aspects encore. Dans cet article, nous comparons ETL et ELT, du processus aux outils proposés sur le marché, afin de vous aider à choisir la meilleure méthode pour votre projet d’intégration de données.

Qu’est-ce qu’un ETL ?

L’acronyme ETL (Extract, Transform, Load) désigne une méthode de traitement de données pour les transférer d’une source de donnée à une autre. Cette pratique est généralement utilisée dans le domaine du data warehousing et de la business intelligence.

Sans grande surprise, cette méthode est divisée en trois étapes :

1. L’extraction, qui consiste à extraire les données de leur source qui peut être une base de données, des fichiers plats ou une application.
2. La transformation, étape au cours de laquelle les données sont nettoyées, filtrées, regroupées, agrégées et transformées pour les préparer à leur utilisation dans la source de données cible.
3. Le chargement ( Load ), où les données sont tout simplement chargées dans la nouvelle source cible, qui peut être une base de données, un data warehouse ou une application de business intelligence.

L’ETL est un processus important dans la gestion des données car il permet de transférer et de transformer efficacement les données d’une source de données à une autre tout en garantissant leur qualité.

Les outils ETL les plus utilisés ces dernières années

Il existe de nombreux logiciels ETL (Extract, Transform, Load) disponibles sur le marché pour faciliter le processus de traitement des données. Voici quelques exemples populaires de logiciels ETL :

• Talend : Cette plateforme open-source ETL offre des fonctionnalités de transformation de données, de nettoyage, de qualité des données et de migration. Elle permet également de se connecter à une large gamme de sources de données.

• Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) : SSIS est un outil ETL de Microsoft avec une interface graphique pour extraire, transformer et charger des données. Il peut être utilisé pour travailler avec une variété de sources de données telles que Excel, Oracle, DB2, MySQL, etc.

• Informatica PowerCenter : PowerCenter est un ETL “classique” d’Informatica qui propose un éventail complet de fonctionnalités. Il permet de travailler avec des données non structurées et d’intégrer des données en temps réel.

• IBM InfoSphere DataStage : DataStage est une plateforme ETL d’IBM qui présente une large gamme de fonctionnalités pour intégrer, transformer et migrer des données à partir de sources de données multiples. Tout comme Powercenter, il est possible par ailleurs de travailler avec des données en temps réel. Enfin, DataStage facilite l’intégration des données dans les environnements d’entreprise.

• Pentaho Data Integration : Pentaho Data Integration est un outil ETL open-source qui offre une interface graphique conviviale pour intégrer et transformer les données. Il peut être utilisé pour travailler avec une variété de sources de données telles que les fichiers plats, les bases de données, les applications cloud et bien plus encore.

• Apache NiFi : NiFi, comme Pentaho est une plateforme ETL open-source. La seule différence réside sur son interface graphique pour construire des pipelines de données à partir d’une variété de sources et de destinations.

Ces logiciels ETL sont populaires en raison de leur large gamme de fonctionnalités, de leur flexibilité et de leur facilité d’utilisation pour traiter des volumes importants de données.

Qu’est-ce qu’un ELT ?

Un ELT (Extract, Load, Transform) est une autre méthode de traitement de données similaire à l’ETL, mais avec une séquence de processus différente. Contrairement à l’ETL, l’ELT commence par extraire les données de la source de données, puis les charge directement dans la cible, et enfin effectue la transformation des données dans la cible.

Les étapes en elles-mêmes sont semblables à la méthode ETL. On extrait les données d’une source, les charge dans la cible ( base de données, data warehouse…). On transforme ensuite les données dans une cible à l’aide d’outils et de technologies de transformation de données, tels que des ETL, des scripts SQL ou des outils d’analyse.

L’ELT est souvent utilisé dans les environnements de big data où les données sont trop volumineuses pour être transformées avant le chargement. Il permet également de gagner du temps et de l’argent en réduisant les coûts de stockage et de traitement des données.

Top 5 des principaux ELT

Comme pour les ETL, il existe également de nombreux logiciels ELT disponibles sur le marché pour faciliter le processus de traitement des données. Voici quelques exemples de logiciels ELT :

• Matillion : Cet ELT permet de charger des données à partir de sources telles que AWS S3, Redshift, Snowflake et d’autres. Il offre des fonctionnalités de transformation de données telles que l’agrégation, la fusion, la déduplication et bien plus encore.

• Fivetran : Cette plateforme ELT qui peut extraire des données à partir de sources telles que Salesforce, Google Analytics, Hubspot et les charger dans des entrepôts de données tels que Snowflake, Redshift et BigQuery. Elle propose de plus des fonctionnalités de transformation de données telles que le filtrage et la consolidation.

• Talend Cloud : Talend Cloud est un outil de gestion de données qui offre des fonctionnalités ELT traditionnelle, c’est-à-dire pour extraire, charger et transformer des données. Il est également possible de travailler avec des données en temps réel et de gérer des pipelines de données complexes.

• AWS Glue : AWS Glue est un service de transformation de données entièrement géré qui permet d’extraire, de charger et de transformer des données à partir de sources multiples. Comme Talend Cloud, AWS Glue permet de travailler avec des données en temps réel, mais aussi d’automatiser les pipelines de données.

• Azure Data Factory : Azure Data Factory est un service de traitement de données cloud qui permet d’orchestrer et d’automatiser le mouvement et la transformation de données à grande échelle. Il prend en charge diverses sources de données et peut être intégré à d’autres services Azure pour une expérience de traitement de données complète.

Ces logiciels ELT sont populaires en raison de leur capacité à gérer de grands volumes de données et de leur capacité à traiter des données en temps réel. Ils sont également populaires en raison de leur intégration avec des plates-formes cloud telles que AWS et Azure.

ETL vs ELT : Faîtes votre choix

Le choix entre la méthode ETL et la méthode ELT dépend de plusieurs facteurs tels que le volume et la complexité des données, les exigences de qualité des données, les ressources disponibles et les objectifs du projet.

La méthode ETL est généralement utilisée lorsque les données sont relativement simples et que leur qualité doit être garantie avant le chargement dans la cible. L’ETL est également préférable lorsque les données sont stockées dans des sources de données multiples et hétérogènes et qu’elles doivent être intégrées dans une cible commune. L’ETL est donc souvent choisi pour des projets de business intelligence, de data warehousing ou de migration de données.

La méthode ELT, quant à elle, est habituellement préférée lorsque les données sont volumineuses et complexes, telles que les données non structurées, les données en temps réel ou les données de streaming. L’ELT est aussi utilisé quand les ressources de stockage sont limitées, car il permet de stocker les données brutes avant la transformation. L’ELT est ainsi favorisé dans les projets de big data, de traitement de données en temps réel ou d’analyse de données.

En résumé, le choix entre l’ETL et l’ELT dépend du type de données, des exigences de qualité des données, des ressources disponibles et des objectifs du projet. Les deux méthodes ont leurs avantages et leurs inconvénients, et il est important de les évaluer en fonction des besoins spécifiques du projet avant de choisir la méthode la plus appropriée. L’ETL est préférable pour les projets de data warehousing et de business intelligence, où la qualité et la complexité des données sont importantes. L’ELT est plus adapté pour les projets de big data et de traitement.

Cet article comparatif a été intégralement rédigée via une Intelligence Artificielle.