Processus ETL (Extraction, Transformation et Chargement) : définition, fonctionnement et avantages

Quelle est la définition de l’ETL ?

ETL est l’acronyme de « Extract, Transform, Load » qui se traduit littéralement par « Extraction, Transformation, Chargement ». L’ETL désigne un processus utilisé pour intégrer des données d’une ou plusieurs sources vers un système cible ou un entrepôt de données. Cette méthode permet d’obtenir une vue unifiée et globale des données afin de permettre aux entreprises de prendre des décisions stratégiques. Ces dernières peuvent être liées aux chaînes d’approvisionnement, au secteur marketing ou à l’amélioration de l’expérience client.

Avec le processus ETL, les données brutes sont collectées auprès de différentes sources puis sont soumises à des opérations de stockage, de transformation, de nettoyage et d’analytique métier. L’analytique des données concernées facilite la tâche aux entreprises en matière d’informatique décisionnelle : résultat des décisions commerciales, tableaux de bord et rapports… De nombreux outils technologiques permettent aux acteurs de simplifier les opérations ETL.

Quelles sont les étapes d’un processus ETL ?

L’ETL permet de garantir la qualité, la cohérence et l’accessibilité des données. Le fonctionnement de ce processus se décline en trois différentes étapes : extraction, transformation et chargement de données.

L’extraction de données

Cette première étape du processus ETL consiste à extraire des données brutes à partir de multiples sources :

• données marketing issues des commentaires des clients et des réseaux sociaux,
• données clients issues des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des systèmes de paiement en ligne,
• données d’employés provenant des systèmes de gestion de ressources humaines,
• données d’inventaires et d’opérations issues des systèmes de bases de données et des applications…

Toutes les données extraites sont stockées dans une zone de transit, aussi appelée zone d’atterrissage. Cet emplacement décentralisé sert de stockage intermédiaire de façon temporaire.

La transformation des données

Au niveau de cette étape, les données brutes stockées dans la zone de transit sont modifiées et affinées pour répondre aux exigences de l’entreprise. Le degré de transformation varie en fonction des types et des sources de données. Pendant cette étape de l’ETL, les opérations sont diverses :

• tri et nettoyage : identification et correction des incohérences et des erreurs,
• déduplication : suppression des données en double ou redondantes afin de réduire les besoins de stockage,
• structuration des données,
• normalisation et dénormalisation…

Toutes les opérations consistent à améliorer la qualité des données et à maintenir leur intégrité pendant le processus ETL.

Le chargement

Cette dernière étape du processus ETL consiste à charger les données qui sont transformées dans le système cible. Il peut notamment s’agir d’un Data Warehouse ou d’une base de données. À ce niveau, toutes les données sont convenablement structurées et peuvent être exploitées par des professionnels pour des besoins de Business Intelligence (BI) et d’analyse. Selon les besoins de l’organisation, le chargement peut être effectué de différentes façons :

• méthode de chargement complet,
• charge incrémentale,

Avec le chargement complet, il n’y a pas de modifications ou de mises à jour et toutes les données des systèmes sources sont chargées dans l’entrepôt. Cette méthode ne convient pas pour des mises à jour continues, fréquentes ou en temps réel des données. Quant au chargement incrémentiel, l’opération a lieu pendant des intervalles réguliers. Il peut notamment s’agir des incréments de lots (adaptés pour des données conséquentes) ou des incréments de flux (adaptés pour les petits volumes de données). La méthode de chargement incrémentiel est recommandée lorsqu’il faut éviter la surcharge de traitement tout en minimisant le transfert des données.

Quels sont les avantages du processus ETL ?

Le processus ETL présente de nombreux avantages pour les entreprises et les organisations. L’ETL permet de corriger les erreurs et de standardiser les formats afin de garantir la qualité des données. Les équipes peuvent accéder à des informations fiables et complètes pour une meilleure analyse. Les données obtenues à la fin du processus sont cohérentes. Avec l'autonomisation du processus d’intégration des données, les entreprises bénéficient d’un gain d’efficacité et de temps considérable. Le temps nécessaire pour le traitement et l’analyse des données est réduit.

L’ETL peut être utile dans la gestion commerciale, de la production ou des ressources humaines, que ce soit dans le monde de l’industrie ou de la finance. Pour réussir la mise en place de ce processus, il est nécessaire d’opter pour des outils ETL et des services cloud adaptés. Il faudra à cet effet vérifier les critères tels que la facilité d’utilisation, l’automatisation compète, l’interface, la prise en charge des données complexes, la sécurité et la conformité…