Pour un grand nombre d’entreprises, extraire des données peut parfois ressembler à un parcours du combattant. D’ailleurs, une étude a dernièrement révélé que deux tiers des organisations retrouvent peu d’avantages concrets de leurs données. Pour cause, les données ont la particularité d’être enfermées dans des silos cloisonnés. Dans ce cadre, l’ETL, abréviation d’Extraction, transformation, chargement s’est présentée comme une solution fiable pour aider les entreprises dans la gestion de leurs données.

Comment se déroule le processus ETL, quelles sont ses étapes et quels avantages offrent-ils dans la valorisation de la data.Dans ce guide, nous allons tenter de définir ce qu’est l’ETL et nous vous listerons ses atouts dans le traitement de données.

ETL : définition

ETL (extraction, transformation et chargement) est un processus informatique consistant à agencer les données en provenance de diverses sources dans un grand référentiel central (également appelé entrepôt des données).Pour ce faire, l’ETL exploite un ensemble de règles opérationnelles afin de procéder au nettoyage et à l’organisation des données brutes afin de mieux les préparer pour le stockage, le machine learning et l’analytique des données. Cette dernière se définit par un processus vous permettant de répondre aux besoins spécifiques en informatique décisionnelle. Pour vous donner un ordre d’idées, l’analytique des données permet de projeter les performances des décisions commerciales et de concevoir des rapports et des tableaux de bords plus détaillés

Pourquoi l’outil ETL est important ?

Pléthore d’organisations peinent aujourd’hui à trouver des dispositifs efficaces pour la transformation de leurs données de manière efficace. D’ailleurs, la plupart de ces entreprises disposent de données structurées et non structurées qui proviennent de plusieurs sources. Ces sources peuvent être des données clients provenant généralement des systèmes de paiement en ligne ou des CRM. Ou alors des données d’inventaires en provenance des systèmes des fournisseurs ou des données marketing des réseaux sociaux.  En mettant en place le processus ETL, l’ensemble des données brutes peuvent être préparées dans une structure plus valorisée afin d’être analysée. Cela entraîne des données plus pertinentes qui peuvent être mieux exploitées. A titre d’exemple, les données provenant des divers points de vente d’une entreprise peuvent servir à mieux gérer l’inventaire. Plus encore, les données récoltées depuis les réseaux sociaux peuvent aider les équipes marketing à mieux analyser le comportement client.

L’ETL et l’informatique décisionnelle : quelle importance ?

Depuis quelques années, les entreprises ne cessent de vanter les mérites de l’ETL pour l’amélioration de l’informatique décisionnelle. En effet, le processus a permis de donner plus de précision et d’efficacité à la gestion des données.

Une meilleure vue d’ensemble sur les données anciennes

Premièrement, l’ETL assure un contexte historique détaillé aux données de l’entreprise. Grâce à ce processus informatique, celle-ci peut combiner les données existantes avec les données extraites de nouvelles plateformes. Ainsi, vous pouvez bénéficier des jeux de données anciens avec des informations plus récentes. Cela offre à l’entreprise une meilleure vue d’ensemble sur son évolution sur le long terme. 

Vue consolidée des données

Par ailleurs, l’ETL permet une meilleure consolidation des données pour une meilleure analyse et des rapports plus détaillés. De manière générale, la gestion des nombreux jeux de données exige coordination et nécessite du temps. Cela entraîne souvent des retards et peut s’avérer inefficace. Le processus ETL permet de combiner les bases de données et offre une vue d’ensemble plus unifiée. Cela améliore la qualité des données et réduit considérablement le temps de déplacement et classement des catégories. Résultat, l’analyse, la visualisation et la compréhension des données sont plus simplifiées.

L’automatisation des missions

L’ETL permet d’automatiser de nombreuses tâches à faible valeur ajoutée afin de gagner en temps et en efficacité. De nombreux outils ETL assurent l’automatisation des processus de migration des données. Ainsi, vous pouvez les configurer et intégrer les modifications des données périodiquement. Par conséquent, les spécialistes du big data peuvent se recentrer sur des missions d’innovation et déléguer la gestion des tâches chronophages à des outils ETL.

Une meilleure analyse des données

La solution ETL permet de donner une analyse plus précise des données dans l’objectif de répondre aux exigences réglementaires et de conformité. D’ailleurs, vous pouvez intégrer les outils ETL aux outils de qualité des données afin de mieux organiser et auditer les données.

L’évolution du processus ETL

Le processus ETL a depuis quelques années évolué afin de se conformer aux exigences du marché du big data. Anciennement, les données brutes étaient généralement stockées dans des bases de données transactionnelles qui prennent en charge de nombreuses demandes en lecture et en écriture mais qui se prêtaient mal à l’analytique. Pour vous illustrer ses propos, un système e-commerce ancien, la base de données transactionnelle permettait le stockage, de l’article, les informations concernant le client et les détails de la commande dans une seule transaction. Au fil du temps, le système a regroupé une longue liste de transactions répétées pour le même client. Avec la duplication des données, il est devenu contreproductif d’analyser les tendances d’achats.

Désormais, les outils ETL peuvent convertir automatiquement les données transactionnelles en données relationnelles et ce avec l’aide de table interconnectées.

Comment fonctionne le processus ETL ?

Le processus extraction, transformation et chargement fonctionne grâce au déplacement des données du système source vers le système de destination à des intervalles périodiques. Ainsi, le processus ETL se déroule en trois phases distinctes à savoir :

  • L’extraction des données pertinentes de la base de données source
  • La transformation des données afin qu’elles puissent s’adapter à l’analytique
  • Le chargement des données dans la base de données cible

Dans le contexte de la transition numérique, les entreprises ont dû adapter leur processus informatique afin de bénéficier du plein potentiel des données. Dans ce cadre, le processus ETL permet le traitement et la gestion de grands volumes d’informations. Parmi les avantages de l’ETL est qu’il permet d’effectuer des transformations complexes sur les données de l’entreprise et ce en temps réel. De plus, la connectivité aux sources de données garantit une collecte plus importante et offre la possibilité de créer un data warehouse placé dans le cloud.