Dans le contexte actuel axé sur les données, les entreprises cherchent en permanence des moyens plus efficaces de gérer et d'analyser de grandes quantités d'informations. Le processus ELT (extraction, chargement et transformation) représente une approche moderne de l'intégration des données, particulièrement adaptée aux environnements cloud. Il est essentiel de comprendre l'ELT pour toute personne impliquée dans l'architecture, l'ingénierie ou l'analyse de données, car il peut offrir des avantages distincts en termes de rapidité, de flexibilité et d'évolutivité pour gérer différents ensembles de données. Cette approche modifie le moment et le lieu de la transformation des données, ce qui ouvre de nouvelles possibilités d'utilisation des données.
ELT fait référence au processus d'extraction, de chargement et de transformation. Il s'agit d'un modèle de pipeline de données dans lequel les données sont d'abord extraites de différents systèmes sources. Ensuite, au lieu d'être transformées dans une zone de transit distincte, les données brutes sont chargées directement dans un datastore cible, tel qu'un lac de données ou un entrepôt de données cloud. Les transformations ne sont appliquées qu'après le chargement des données dans le système cible.
Cette séquence différencie l'ELT de son prédécesseur, l'ETL (extraction, transformation et chargement), et constitue l'une des principales raisons de son adoption croissante dans les architectures cloud natives.
Le flux de processus ELT exploite la puissance et l'évolutivité des plates-formes modernes de stockage et de traitement des données. Décomposons chaque composant :
Le processus ELT offre une certaine flexibilité, car les transformations ne sont pas figées avant le chargement. Les data scientists, par exemple, peuvent accéder aux données brutes pour explorer des modèles inattendus ou effectuer des analyses ponctuelles, tandis que les équipes d'informatique décisionnelle peuvent créer des ensembles de données transformés et triés pour les rapports.
L'approche ELT présente plusieurs avantages potentiels, en particulier dans les environnements qui traitent de grands volumes de données et de différents types de données :
Si l'ELT offre de nombreux avantages, il peut aussi présenter certains inconvénients que les entreprises doivent prendre en compte :
En s'attaquant à ces défis de manière proactive, les entreprises peuvent exploiter pleinement les avantages du paradigme ELT.
Il est important de comprendre la différence entre ELT et le processus ETL (extraction, transformation, chargement) plus traditionnel pour choisir la bonne stratégie d'intégration des données. La principale différence réside dans le moment et l'endroit où la transformation est effectuée.
Fonctionnalité | ELT (extraction, chargement, transformation) | ETL (extraction, transformation et chargement) |
Ordre de priorité des opérations | Extraction, chargement, transformation | Extraction, transformation et chargement |
Lieu de transformation | Dans le datastore cible (entrepôt de données/lac de données) | Dans une zone de préproduction ou un environnement d'outil ETL distinct |
Données chargées dans la cible | Données brutes non transformées | Données nettoyées, structurées et transformées |
Puissance de traitement | Exploite la puissance du datastore cible | Repose sur un moteur ETL ou un serveur de préproduction dédié |
Vitesse d'ingestion des données | Le chargement initial des données est généralement plus rapide | Peut être plus lent en raison du traitement de transformation préalable |
Flexibilité pour de nouveaux usages | Élevé, car les données brutes sont disponibles pour une retransformation | Moins, car les transformations sont prédéfinies |
Gestion des schémas | Convient bien aux schémas à lecture | Repose souvent sur le schéma au moment de l'écriture |
Adéquation du type de données | Excellent pour les données structurées, semi-structurées et non structurées | Idéal pour les données structurées et certaines données semi-structurées |
Utilisation des ressources | Optimise l'utilisation d'entrepôts de données cloud évolutifs | Peut nécessiter une infrastructure distincte pour les transformations |
Fonctionnalité
ELT (extraction, chargement, transformation)
ETL (extraction, transformation et chargement)
Ordre de priorité des opérations
Extraction, chargement, transformation
Extraction, transformation et chargement
Lieu de transformation
Dans le datastore cible (entrepôt de données/lac de données)
Dans une zone de préproduction ou un environnement d'outil ETL distinct
Données chargées dans la cible
Données brutes non transformées
Données nettoyées, structurées et transformées
Puissance de traitement
Exploite la puissance du datastore cible
Repose sur un moteur ETL ou un serveur de préproduction dédié
Vitesse d'ingestion des données
Le chargement initial des données est généralement plus rapide
Peut être plus lent en raison du traitement de transformation préalable
Flexibilité pour de nouveaux usages
Élevé, car les données brutes sont disponibles pour une retransformation
Moins, car les transformations sont prédéfinies
Gestion des schémas
Convient bien aux schémas à lecture
Repose souvent sur le schéma au moment de l'écriture
Adéquation du type de données
Excellent pour les données structurées, semi-structurées et non structurées
Idéal pour les données structurées et certaines données semi-structurées
Utilisation des ressources
Optimise l'utilisation d'entrepôts de données cloud évolutifs
Peut nécessiter une infrastructure distincte pour les transformations
ELT est le modèle recommandé par Google Cloud pour l'intégration de données. L'extraction, le chargement et la transformation consiste à extraire les données des systèmes sources, à les charger dans BigQuery, puis à les transformer dans le format souhaité pour analyse. Contrairement à l'approche ETL (extraction, transformation, chargement), qui consiste à transformer les données avant de les charger dans un entrepôt de données, l'approche ELT permet à tout utilisateur SQL d'exploiter toute la puissance de BigQuery pour effectuer des transformations de données et de développer efficacement des pipelines d'intégration de données.
Le choix entre ETL et ELT dépend souvent de cas d'utilisation spécifiques, de l'infrastructure existante, des volumes de données et des besoins analytiques de l'entreprise. Dans de nombreuses architectures de données modernes, une approche hybride, utilisant à la fois l'ELT et l'ETL pour différentes parties du pipeline, peut également être employée.
Le modèle ELT est particulièrement efficace dans divers scénarios de données modernes :
Entreposage de données cloud
L'ELT est une solution naturelle pour les plates-formes de données cloud telles que BigQuery de Google Cloud, qui offrent une puissance de traitement et une évolutivité immenses pour gérer efficacement les transformations sur de grands ensembles de données.
Analyse de big data
Lorsque vous traitez des volumes massifs de données à grande vitesse et de grande variété, l'ELT permet une ingestion rapide dans un lac de données ou un espace de stockage évolutif. Les transformations peuvent ensuite être appliquées selon les besoins à l'aide de frameworks de traitement distribué.
Implémentation d'un lac de données
Les lacs de données sont conçus pour stocker d'énormes quantités de données brutes dans leur format natif. Les processus ELT chargent ces données brutes, et divers moteurs d'analyse et de traitement peuvent ensuite les transformer et les consommer.
Traitement des données en temps réel ou quasi en temps réel
Pour les cas d'utilisation nécessitant un accès rapide à des données récentes, l'ELT peut accélérer la phase de chargement. Des transformations peuvent ensuite être effectuées sur des sous-ensembles de ces données pour des tableaux de bord ou des applications spécifiques en temps quasi réel.
Analyse exploratoire des données et science des données
Les data scientists préfèrent souvent avoir accès à des données brutes non transformées pour effectuer l'extraction de caractéristiques, créer des modèles de machine learning et obtenir des insights sans être limités par des transformations prédéfinies. L'ELT permet de rendre ces données brutes facilement accessibles.
Consolider différentes sources de données
Lorsque vous intégrez des données provenant de nombreux systèmes disparates aux structures variées, ELT simplifie l'ingestion initiale en chargeant d'abord toutes les données dans un emplacement central, puis en les harmonisant par le biais de transformations.
Google Cloud fournit une suite complète de services qui aident à optimiser les architectures ELT, permettant aux organisations de créer des pipelines de données robustes et évolutifs. L'objectif est d'exploiter la puissance de services comme BigQuery pour les transformations dans la base de données.
Voici comment les services Google Cloud sont généralement utilisés dans les modèles ELT :
L'infrastructure de Google Cloud respecte les principes fondamentaux de l'ELT en fournissant un espace de stockage évolutif pour les données brutes, des capacités de chargement rapide et un moteur puissant dans BigQuery pour effectuer des transformations efficaces. Les ingénieurs de données peuvent ainsi créer des pipelines dans lesquels les données sont rapidement importées, puis affinées en fonction d'exigences analytiques spécifiques, le tout dans un environnement sans serveur géré.
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