Guide: Comment tirer le meilleur parti des données grâce aux solutions ETL ?

Qu’est-ce que l’ETL / ELT ?

Aujourd’hui, toutes les entreprises modernes s’accordent à dire que les données sont devenues un atout inestimable, desquelles il est possible de tirer de précieuses informations afin de créer de la valeur. En effet, des données de qualité correctement collectées, stockées et gérées peuvent permettre aux organisations de saisir des opportunités commerciales, d’optimiser la relation clients et d’enrichir l’expérience de ces derniers. Elles seront ainsi en mesure de prendre des décisions éclairées et de minimiser les pertes de temps, d’argent et de productivité. Ainsi, pour pouvoir gérer les immenses ensembles de données et charges de travail existants et qui ne cessent de croître, les entreprises doivent investir dans des solutions d’intégration et de gestion de flux de données modernes, efficaces et adaptées aux besoins des clients.

En quoi consiste le processus ETL ?

Le sigle « ETL », en anglais « Extract, Transform, Load » (« extraire, transformer et charger »), désigne un processus automatisé qui comprend plusieurs étapes. En premier lieu, les données sont extraites – les informations nécessaires à l’analyse sont collectées –, puis transformées – dans un format capable de répondre aux besoins opérationnels de l’entreprise – avant d’être chargées sur un emplacement cible. L’objectif est de rendre les données compatibles non seulement entre elles, mais également avec la base de données de référence de l’entreprise pour que cette dernière puisse procéder à des analyses de données plus pertinentes et faciliter le transfert d’informations d’un système à l’autre. 

Comment fonctionne le processus ETL ?

Le processus de gestion et d’intégration des flux de données comporte trois étapes essentielles pour permettre aux clients d’obtenir des données exploitables. 

L’extraction des données

Tout d’abord, il s’agit d’extraire des données spécifiquement identifiées et recueillies sur un ou plusieurs systèmes. La data récoltée peut notamment provenir de logs d’activité, d’applications, de fichiers, ou encore de systèmes de bases de données existantes, qui peuvent être en open-source ou propriétaires. Le but est de récolter des données valides et de qualité, facilement accessibles et exploitables à des fins d’analyse et de Business Intelligence (BI), mais également pour faciliter les opérations menées par les équipes marketing. Une fois les données extraites, les doublons effacés et les éventuelles erreurs corrigées, elles sont stockées sur un emplacement dédié – cela peut être un data warehouse, un data lake ou un data hub. Elles sont ensuite transférées vers le système cible ou un système intermédiaire pour être traitées ultérieurement. 

La transformation des données

Après leur transfert, les flux de données sont transformés de sorte à répondre aux normes et aux exigences du système. Cela permet ainsi d’optimiser leur qualité et de les rendre facilement accessibles et exploitables. L’étape de transformation peut inclure le nettoyage, la structuration, la compilation, la validation et la conversion des données en un format adéquat, ce qui leur permettra d’être facilement exploitées par l’organisation. 

Le chargement des données

Enfin, les données transformées doivent être chargées sur le nouvel emplacement, qui peut être une base de données (une database Oracle, par exemple), un data warehouse, un data lake ou un data hub. Afin de charger la data au sein d’un entrepôt de données, deux méthodes principales peuvent être appliquées. Tout d’abord, la méthode de « chargement complet », qui implique un déchargement complet des données dès que la source est chargée dans le data warehouse, et la méthode de « chargement incrémentiel », qui fonctionne plutôt par intervalles réguliers, appelés « incréments de flux » (plus adaptés à l’intégration de petits volumes de données) ou « incréments de lots » (pour intégrer de larges quantités de données). Par la suite, ces données sont présentées aux utilisateurs finaux ou aux décideurs métier chargés de prendre des décisions, ou sont utilisées comme des entrées pour les algorithmes de Machine Learning. 

Pourquoi est-il nécessaire d’avoir recours à des outils ETL ?

Dans la plupart des cas, les clients qui ont besoin de construire et de maintenir des data warehouses complexes pour gérer d’importants volumes d’informations auront tendance à investir dans des outils de gestion et d’intégration de flux de données. Afin de faciliter les analyses, les organisations doivent charger leur entrepôt de données de manière régulière. C’est pour cela que les données existantes, non structurées ou provenant d’un ou plusieurs systèmes opérationnels doivent être extraites, nettoyées et adaptées, avant d’être copiées au sein du data warehouse. En intégrant de vastes volumes de données, en les réorganisant et en renforçant leur cohérence sur plusieurs systèmes, l’entreprise bénéficiera ainsi d’une base de données unifiée pour les opérations de Business Intelligence et d’une vision consolidée des informations. Cela permettra ainsi aux dirigeants de prendre des décisions marketing ou opérationnelles plus éclairées.

Quels sont les avantages des solutions ETL ? 

Aujourd’hui, le volume de données collectées par les entreprises ne cesse d’augmenter. Par conséquent, la bonne gestion et le traitement des dataflows sont devenus des enjeux majeurs. Aux yeux des organisations, les outils et les logiciels d’intégration de données sont des atouts qui leur garantit de gérer efficacement d’immenses quantités de données et d’ainsi maximiser la création de valeur. 

Quelques cas d’usage de l’ETL

Permettre la migration rapide des données 

Pour les organisations, faire migrer rapidement ses données est un enjeu économique majeur. Il consiste à transférer ses données d’un système à l’autre, en les rendant rapidement disponibles et exploitables, notamment dans le cadre d’analyses marketing. Un logiciel de gestion et d’intégration de flux de données permet une migration rapide et sécurisée : il standardise la data prélevée, supprime les doublons et l’actualise. Les collaborateurs sont ainsi en mesure de travailler directement à partir du nouveau système où se trouvent les données et de développer leur productivité.

Créer un référentiel unique et centralisé

Faire appel à une solution d’intégration de données est idéal lorsque l’on souhaite centraliser toutes ses données sur un même emplacement. Grâce au processus ETL, les données transformées se retrouvent stockées dans un référentiel de données unique au sein de l’entreprise. La data est alors triée en fonction de sa source et de son utilisation, ce qui permet aux équipes métiers d’accéder instantanément aux mêmes ensembles de données. Par conséquent, la cohérence et la collaboration au sein de l’entreprise s’en trouve renforcée. En outre, ce processus offre la possibilité d’automatiser la gestion et l’actualisation des versions de différentes données et leur synchronisation dans le data warehouse, si bien qu’il n’est plus nécessaire de procéder à des vérifications manuelles systématiques. Les équipes IT et marketing gagnent ainsi un temps considérable, ce qui renforce leur disponibilité pour se consacrer à d’autres tâches et augmente leur efficacité et leur productivité.  

Offrir une vision globale unifiée des ressources de l’entreprise 

Le fait de recourir à des outils d’intégration et des logiciels de gestion des données permet d’unifier la data, qui est stockée dans le même entrepôt de données et facilement accessible aux équipes métiers. En unifiant leurs données, les entreprises obtiennent ainsi un avantage commercial en établissant une vision globale des ressources disponibles et en améliorant la connaissance client. Avoir facilement accès à des informations situées dans un référentiel unique permet aux équipes de gagner en efficacité et en réactivité, et donc de mener des actions marketing plus pertinentes, qui pourront mieux cibler leurs clients.

Quels sont les cas d’usage projets ?

Concernant les projets essentiels à la bonne fonctionnalité opérationnelle des organisations, voici plusieurs cas d’usage permettant notamment de :

Comment bien choisir sa solution ETL ?

Aujourd’hui, de nombreuses solutions de gestion et d’intégration de données sont mises sur le marché par différents éditeurs, qui proposent tous des outils dotés de fonctionnalités particulières. Avant de sélectionner ses outils, il est important de déterminer quels sont les besoins de votre société et de définir ses objectifs. Vous pourrez alors faire votre choix en tenant compte de plusieurs critères liés à vos besoins, tels que le volume de données que vous souhaitez traiter et intégrer, les ressources et les compétences à votre disposition, ou encore la portée du projet et son délai de réalisation. 

Quels bénéfices les entreprises peuvent-elles tirer d’un outil ETL ?

En tenant compte du contexte actuel, où les besoins en matière d’intégration et de gestion de vastes volumes de données ne cessent d’augmenter, il est naturel que les entreprises souhaitent disposer d’une solution complète qui répond à leurs besoins. Cette dernière doit être flexible, dotée d’une architecture simple, robuste et extensible, capable de prendre en charge divers environnements de déploiement – sur site, dans le cloud, multiclouds ou hybrides – mais également d’offrir des capacités d’intégration rapides, performantes et sécurisées. Une question se pose alors : quels sont les bénéfices pour les organisations qui décident de faire appel à de tels outils ?

Un traitement efficace des volumes de données en forte croissance

Il est essentiel pour les entreprises de s’assurer que leurs données sont traitées et gérées de manière efficace. Une plateforme dotée d’une architecture plus légère et plus robuste qui peut être installée facilement sur n’importe quel environnement, facilite la gestion de vastes volumes de données et de workloads. En déployant rapidement de nouvelles connexions, la plateforme est ainsi en mesure d’intégrer et gérer de grandes quantités de dataflows, sans pour autant réduire les performances. Par ailleurs, en se tournant vers une approche ETL, les entreprises peuvent procéder à une délégation des transformations, ce qui leur permet de maximiser les performances de leurs données. Elles pourront ainsi mieux répondre à leurs nouveaux enjeux en matière de data.

Des processus mieux automatisés pour une productivité maximisée

Afin d’optimiser sa productivité grâce à un traitement adapté des volumes de data, une organisation peut choisir de se reposer sur une solution capable d’automatiser les flux de travail. Cela permettra alors aux équipes techniques et commerciales de gagner en efficacité et de faire preuve de davantage de productivité. Pour ce faire, les équipes IT doivent être capables de parler le même langage afin de permettre une intégration et une gestion efficace des flux de données. Le mapping universel, véritable cartographie des données, répond parfaitement à cet enjeu. De plus, l’aspect « low-code », qui génère automatiquement du code et des processus techniques sans nécessiter d’interventions manuelles, permet aux équipes d’ajouter de nouvelles fonctionnalités plus facilement et ainsi de gagner du temps et d’accroître leur productivité.

Une accélération du ROI

Enfin, l’aspect financier est un critère essentiel lorsqu’il s’agit de choisir et d’incorporer de nouvelles technologies et de nouvelles solutions au sein d’un écosystème d’entreprise. Le fait de sélectionner une solution ETL flexible et adaptée à leurs besoins permet aux organisations de réduire considérablement certains coûts. Par exemple, une plateforme d’intégration et de gestion des flux de données dotée d’une architecture unifiée permet de minimiser les temps de développement et de réduire les coûts d’intégration de données de 80 %. En outre, les coûts de maintenance et d’intégration de la data peuvent également être divisés par trois grâce à l’automatisation des processus techniques et des flux de travail, qui favorisent la migration rapide de flux de données vers n’importe quel système. Le travail des équipes IT et marketing s’en trouve alors allégé.

Trois critères essentiels à la réussite de tout projet d’intégration

Dans tout bon projet d’intégration de données, il faut prendre en compte trois critères essentiels :

• La productivité, en particulier celle les développeurs, qui sont en mesure de travailler à partir d’une solution unique à tous les types d’intégration et de réaliser une intégration de données harmonisée. C’est d’ailleurs le mapping universel, commun à tous les développeurs de l’organisation, qui leur permet de construire des solutions à partir des ensembles de données et de favoriser une meilleure communication entre les différentes équipes. Leurs performances s’en trouvent ainsi maximisées ;
• La rapidité, notamment en matière d’automatisation des processus. Cette méthode d’automatisation continue des données offre une solution business-ready, qui permet de réutiliser et de personnaliser les templates et d’obtenir un sérieux gain de temps-homme. Les équipes peuvent ainsi se consacrer à d’autres tâches et les durées liées à l’administration de la solution et à la migration des données s’en trouvent considérablement réduites ;
• Enfin, l’agilité, permet de favoriser le passage d’un système – et d’un collaborateur – à un autre de manière fluide grâce à son architecture évolutive et extensible, ouverte à tous les types de système. En outre, son développement « low code » permet d’intégrer de nouvelles fonctionnalités et des ensembles de données sous n’importe quel format directement à la plateforme sans passer par des API. Cette adaptabilité constitue un atout précieux et permet également de réduire les dépenses en matière de technologies et de formations. Enfin, le fait de se tourner vers une approche ETL permet une meilleure lisibilité de la data transformée au préalable.

Si le fait d’utiliser des outils et des solutions ETL permet aux entreprises d’en tirer certains bénéfices sur le long terme, le fait de recourir également à des solutions de Master Data Management (MDM) renforcerait la fluidité de la gestion et de l’intégration des données au sein des organisations. Dans cette optique, il est plus que recommandé de se tourner vers des plateformes unifiées, capables d’apporter tous les avantages des outils ETL et MDM sans pour autant devoir télécharger plusieurs logiciels. En revanche, si les outils ETL ne correspondent plus à vos besoins, il vous est également possible d’opter pour des approches différentes mais tout aussi efficaces, comme celle de l’ELT. 

Qu’en est-il de l’approche ELT ? 

Les volumes de données croissants ont fait apparaître de nouveaux enjeux en matière d’intégration et de gestion de données, qui font que les solutions ETL peuvent paraître moins adaptées selon les cas de figure rencontrés. Certaines entreprises telles que Stambia (renommé Semarchy xDI suite rachat) ont alors fait appel à une approche de « délégation des transformations des données », appelée également « approche ELT ».

Cette approche consiste à tirer parti des systèmes d’information existants en utilisant les technologies déjà en place pour transformer les données. Ces transformations sont réalisées par les bases de données ou d’autres technologies manipulées, telles qu’un cluster Hadoop, un cluster cloud ou des systèmes d’exploitation. En outre, les extractions et les intégrations de données peuvent être réalisées par le biais des outils natifs existants sur ces technologies.

Contrairement à l’approche ETL, l’approche ELT fait preuve de davantage de rapidité et d’efficacité en utilisant les systèmes existants au lieu de transférer les données dans une technologie intermédiaire et en évoluant automatiquement à leurs côtés. Elle est donc plus rentable car elle permet de réduire les coûts d’infrastructure et de capitaliser sur la puissance des systèmes existants.