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ETL vs ELT ─ Choisir ce qui convient le mieux à votre entreprise

Les processus ETL impliquent généralement une transformation et une manipulation lourdes des données avant de charger les données dans le système cible. Les outils ETL incluent souvent des fonctionnalités robustes pour les contrôles de qualité des données, l’enrichissement et le respect des règles métier, ce qui les rend adaptés aux entreprises nécessitant une préparation méticuleuse des données.

Dans le domaine de l’intégration de données, les organisations sont souvent confrontées au dilemme de choisir entre deux approches courantes : extraire, transformer, charger (ETL) et extraire, charger, transformer (ELT).

Les deux méthodologies offrent des avantages et des considérations uniques, ce qui rend essentiel pour les entreprises d’évaluer leurs besoins et exigences spécifiques avant de prendre une décision.

De plus, le processus de sélection peut impliquer l’évaluation de divers outils de pipeline ETL disponibles sur le marché afin de déterminer leur compatibilité avec les objectifs et l’infrastructure de l’organisation.

Dans cet article, nous explorerons les différences entre ETL et ELT, les facteurs à prendre en compte lors du choix entre eux et les meilleures pratiques pour sélectionner l’approche la mieux adaptée aux besoins de votre entreprise.

Comprendre ETL et ELT

Source : versdatascience.com

ETL (Extraire, Transformer, Charger)

Dans l’approche ETL, les données sont extraites des systèmes sources, transformées selon des règles métier et des transformations prédéfinies, puis chargées dans un entrepôt de données ou une base de données cible. Les processus ETL impliquent généralement une transformation et une manipulation lourdes des données avant de charger les données dans le système cible.

ELT (Extraire, Charger, Transformer)

En revanche, l’approche ELT consiste à extraire des données des systèmes sources et à les charger directement dans un magasin de données cible, tel qu’un lac de données ou un entrepôt de données, sans transformation significative. La transformation et le traitement des données s’effectuent au sein du système cible, souvent à l’aide de cadres de traitement distribués ou de transformations basées sur SQL.

Facteurs à considérer

Lorsqu’elles choisissent entre ETL et ELT, les organisations doivent prendre en compte les facteurs suivants :

  • Volume et complexité des données ─ ETL est bien adapté aux scénarios dans lesquels les volumes de données sont modérés et où des transformations complexes sont nécessaires avant de charger les données dans le système cible. ELT, en revanche, est idéal pour gérer de gros volumes de données brutes sans transformation préalable significative.
  • Performances et évolutivité ─ ELT offre des performances et une évolutivité supérieures à celles de l’ETL, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. En tirant parti des cadres de traitement distribués et des capacités de traitement parallèle, ELT peut traiter les données plus rapidement et évoluer horizontalement pour s’adapter aux volumes de données croissants.
  • Qualité et gouvernance des données ─ ETL offre un meilleur contrôle sur la qualité et la gouvernance des données en permettant aux organisations d’appliquer des règles de nettoyage, de validation et d’enrichissement des données avant de charger les données dans le système cible. L’ELT peut toutefois nécessiter des mesures de gouvernance supplémentaires au sein du système cible pour garantir la qualité et l’intégrité des données.
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Meilleures pratiques pour choisir entre ETL et ELT

Source : medium.com

Évaluer les besoins de l’entreprise

Commencez par évaluer les besoins de votre entreprise, notamment les volumes de données, la complexité, les attentes en matière de performances et les besoins en matière de gouvernance. Tenez compte de facteurs tels que les sources de données, les types de données, les exigences de latence et les réglementations de conformité. Comprendre ces exigences vous aidera à déterminer si ETL ou ELT est mieux adapté pour répondre à vos objectifs commerciaux spécifiques.

Évaluer les capacités techniques

Évaluez les capacités techniques de votre organisation, y compris l’expertise en matière d’outils d’intégration de données, de cadres de traitement de données et d’infrastructures requises. Déterminez si votre équipe dispose des compétences et des ressources nécessaires pour mettre en œuvre et gérer efficacement les flux de travail ETL ou ELT. Le choix entre ETL et ELT peut dépendre de l’ensemble des compétences existantes de votre équipe de données et de l’infrastructure technologique disponible.

Prototype et Test

Effectuez des tests de prototypes et de validation de principe pour évaluer la faisabilité et les performances des approches ETL et ELT dans votre environnement spécifique. Évaluez des facteurs tels que les délais de traitement des données, l’évolutivité, la qualité des données et la gouvernance pour prendre une décision éclairée. Le prototypage vous permet d’identifier les défis potentiels et d’affiner votre approche avant une mise en œuvre à grande échelle.

Envisagez des approches hybrides

Dans certains cas, une approche hybride combinant des éléments d’ETL et d’ELT peut être l’option la plus appropriée. Par exemple, vous pouvez utiliser ETL pour l’ingestion et la transformation initiales des données, puis exploiter ELT pour les mises à jour et le traitement incrémentiels.

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Cette stratégie hybride permet aux organisations d’équilibrer les atouts des deux méthodologies, garantissant une préparation complète des données et un traitement efficace.

Considérations sur l’intégration et l’infrastructure

Source : solvexia.com

Choisir entre ETL et ELT implique bien plus que la simple évaluation des méthodologies de transformation des données ; cela nécessite également une compréhension approfondie de l’infrastructure existante et des capacités d’intégration de votre organisation.

Les processus ETL nécessitent généralement des outils et des plates-formes ETL dédiés qui fournissent les fonctionnalités nécessaires à l’extraction, à la transformation et au chargement des données. Ces outils s’intègrent souvent de manière transparente aux bases de données sur site et aux entrepôts de données traditionnels, ce qui en fait un choix privilégié pour les organisations disposant d’environnements de données établis et structurés.

D’autre part, les processus ELT tirent parti des plates-formes modernes de stockage et de traitement des données basées sur le cloud. Avec l’avènement de puissants services cloud tels qu’Amazon Redshift, Google BigQuery et Microsoft Azure Synapse Analytics, ELT peut exploiter la puissance de calcul évolutive de ces plates-formes pour gérer de grandes quantités de données.

Cette évolution vers des architectures cloud natives signifie que les organisations ayant une forte présence dans le cloud pourraient trouver l’ELT plus aligné avec leur stratégie d’infrastructure. De plus, ces plates-formes cloud offrent des fonctionnalités avancées telles qu’une mise à l’échelle automatisée, des mesures de sécurité robustes et des outils d’analyse de données intégrés, améliorant encore les capacités d’ELT.

Implications financières

Source : campus.datacamp.com

Le coût est un autre facteur critique à prendre en compte lors du choix entre ETL et ELT. Les processus ETL, qui dépendent d’outils spécialisés et de matériel sur site, peuvent impliquer des investissements initiaux importants en licences logicielles, en matériel et en maintenance continue.

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Ces coûts peuvent être justifiés pour les organisations ayant des exigences strictes en matière de qualité des données et ayant besoin d’une transformation complète des données avant le chargement.

À l’inverse, l’ELT peut offrir des économies de coûts, en particulier dans les environnements cloud où le modèle de tarification à l’utilisation permet aux organisations d’étendre leurs capacités de traitement de données sans investissements initiaux substantiels.

En utilisant la puissance de traitement des entrepôts de données cloud, ELT réduit le besoin d’outils et de matériel ETL distincts, ce qui entraîne des économies potentielles. Cependant, il est important de prendre en compte les coûts opérationnels associés aux services cloud, notamment le stockage des données, le temps de calcul et les frais de sortie des données, pour garantir une analyse coûts-avantages complète.

Conclusion

Le choix entre ETL et ELT est une décision critique qui dépend de divers facteurs, notamment le volume de données, la complexité, les performances, l’évolutivité et les exigences de gouvernance.

En comprenant les différences entre ETL et ELT, en évaluant les considérations commerciales et techniques et en suivant les meilleures pratiques de prise de décision, les organisations peuvent sélectionner l’approche qui correspond le mieux à leurs besoins et objectifs commerciaux.

Qu’il s’agisse d’une approche ETL, ELT ou hybride, la clé est de garantir que les processus d’intégration de données sont efficaces, évolutifs et capables de fournir des informations opportunes pour soutenir une prise de décision éclairée et favoriser la réussite de l’entreprise.

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