Conception ETL et intégration de données
01
Le processus "ETL" (Extraire, Transformer, Charger) désigne une succession d’actions relative au traitement des données : extraire des données provenant de nombreuses sources, transformer de la donnée brute en donnée exploitable, puis charger dans un entrepôt de données requêtable pour analyse ou modélisation.
De manière plus concrète et détaillée, les DSI manipulent une multitude de données, qu’elles soient structurées ou pas. Ces dernières émanent de nombreuses sources : bases de données internes, externes, systèmes opérants, logs d’activité ou de connexion, etc.
Il est important de pouvoir les centraliser et pour ce faire, les Data Warehouse ou le Data Lake sont les réceptacles les plus courants. L’extraction et le transport de la Data via le mécanisme de Pipeline ETL s’accompagnent d’une transformation servant à standardiser, dédoublonner, trier et toute autre action nécessaire.
02
- Talend Data Integration, outil open-source proposant une large panoplie de composants et connecteurs pour l'intégration de données. Il a aussi l’avantage de proposer un designer (module graphique), Talend Studio, facilitant la visualisation et la réutilisation des flux de données
- SQL Server Integration Services (SSIS), développé par Microsoft; propose des fonctionnalités avancées pour l'intégration de données: transformation de data, gestion des tâches de flux de travail et traitement des erreurs
- Pentaho Data Integration, propose également des fonctionnalités pour l'intégration de données grâce à un modèle graphique permettant de planifier et visualiser l’exécution des jobs
- DataStage, outil d’intégration de données développé par IBM; contient une option hybride et multicloud
- Oracle Data Integrator (ODI), développé par Oracle; plateforme d’intégration complète
03
Les avantages de structurer ses données via un ETL pour une entreprise
Amélioration de la qualité de données
- L'ETL permet de transformer et nettoyer les données avant leur chargement dans un système de gestion de données
Performance augmentée
- La bonne gestion des données induite par le processus ETL, et leur mise à jour, impactent directement la performance de l’entreprise
Gain de temps
- L'ETL automatise le processus de transfert de données, permettant ainsi de gagner en efficacité et de se focaliser sur des tâches à forte valeur ajoutée
Maîtrise des coûts et du risque opérationnel
- L'automatisation du processus de transfert de données via l'ETL permet de réduire les tâches manuelles et d’éviter les erreurs de saisie de données
04
Intégration de données
- Connecter et synchroniser les sources de données émanant des différentes bases et systèmes
Automatisation de processus
- Automatiser les processus ETL pour limiter les traitements manuels, les erreurs humaines et maîtriser le risque opérationnel
Migration de données
- Migrer les données d'une source à l’autre en toute fiabilité
Plateforme ETL Cloud
- Conseil et migration de vos solutions ETL vers le Cloud
Préparation de données
- Nettoyer, structurer et organiser les données pour une exploitation et une visualisation optimales
