L’ETL (Extract, Transform, Load) et l’ELT (Extract, Load, Transform) sont deux approches fondamentales de la préparation des données pour l’analyse et la veille stratégique. Elles définissent l’ordre dans lequel les données brutes sont déplacées, mises en forme et stockées depuis les systèmes sources vers des référentiels centralisés tels que les entrepôts de données ou les data lakes.
Comprendre la différence entre ETL et ELT est essentiel pour construire des pipelines de données évolutifs et efficaces, en particulier dans les environnements basés sur le cloud où la performance et la flexibilité sont importantes.
Qu’est-ce que l’ETL ?
L’ETL est un processus traditionnel d’intégration des données dans lequel :
- Extraction : les données sont collectées à partir de plusieurs systèmes sources
- Transformer : Les données sont nettoyées, normalisées, enrichies et formatées.
- Chargement : les données transformées finales sont chargées dans un entrepôt de données ou une base de données.
L’ETL est généralement utilisé lorsque la logique de transformation est complexe ou lorsque les systèmes nécessitent un niveau élevé de nettoyage des données avant leur stockage.
Qu’est-ce que les CLNA ?
L’ELT inverse les deux dernières étapes de l’ETL. Dans cette approche :
- Extraction : les données sont extraites des systèmes sources
- Chargement : Les données brutes sont rapidement chargées dans un data warehouse ou un data lake basé sur le cloud.
- Transformer : Les données sont transformées dans le système de destination en utilisant sa puissance de calcul (par exemple, les moteurs SQL).
L’ELT est plus moderne et adapté au cloud. Il fonctionne mieux lorsque vous utilisez des plateformes comme Snowflake, BigQuery ou Databricks qui peuvent gérer la transformation à l’échelle.
ETL vs. ELT : Principales différences
| Fonctionnalité | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Data Flow | Extraire → Transformer → Charger | Extraire → Charger → Transformer |
| Quand transformer | Avant le chargement | Après le chargement |
| Cible de stockage | Data warehouse | Entrepôts de données ou lacs de données dans le cloud. |
| Vitesse | Plus lent (la transformation est un goulot d’étranglement) | Plus rapide (les données brutes sont chargées immédiatement) |
| Complexité | Une modélisation plus précoce des données | Des transformations plus souples et itératives |
| Exemples d’outils | Talend, Informatica, SSIS | Fivetran, dbt, Matillion, Airbyte |
Quand utiliser l’ETL
- Vous disposez d’un espace de stockage limité et n’avez besoin que de données propres dans la destination.
- Votre logique d’entreprise doit être appliquée avant que les données ne soient analysées.
- Vous travaillez avec des systèmes sur site ou des piles de BI traditionnelles.
Quand utiliser les PUNR ?
- Vous utilisez des data warehouse en nuage avec un calcul évolutif.
- Vous souhaitez stocker des données brutes en vue de les réutiliser ou de les retraiter.
- Vous préférez les transformations modulaires basées sur SQL (par exemple, dbt).
ETL/ELT dans une pile de données moderne
Dans les environnements « cloud-first » d’aujourd’hui, de nombreuses équipes combinent les deux approches. Par exemple, elles peuvent utiliser l’ELT pour la plupart des données ingérées, mais ajouter des transformations de préchargement pour les données sensibles ou à haut risque.
Des outils modernes comme Airbyte, Fivetran, Stitch et dbt facilitent l’automatisation et la maintenance des pipelines ETL et ELT avec un minimum de code et une surveillance rigoureuse.
Comment ClicData supporte l’ETL et l’ELT
ClicData propose des fonctionnalités ETL et ELT intégrées afin que vous puissiez préparer les données exactement comme vous le souhaitez – que vous les transformiez avant de les charger ou que vous travailliez directement à partir de sources brutes.
Avec ClicData, vous pouvez :
- Connectez-vous à plusieurs sources de données (applications en nuage, fichiers, bases de données).
- Transformer les données à l’aide de formules, de jointures, de filtres et d’agrégations
- Chargez des données dans votre espace de travail ClicData ou connectez-vous à des entrepôts externes.
- Planifiez et automatisez les flux de travail pour actualiser les tableaux de bord en temps réel.
Que vous ayez besoin de pipelines ETL complets ou de workflows ELT légers, ClicData facilite la conception, l’exécution et le contrôle des processus de données, le tout dans un environnement visuel et sans code.
FAQ ETL et ELT
Comment choisir entre ETL et ELT pour un nouveau projet de données ?
La décision dépend de votre infrastructure, du volume de données et de vos besoins de transformation. L’ETL est souvent préférable pour un nettoyage complexe avant le stockage, tandis que l’ELT est idéal si vous disposez d’un entrepôt cloud évolutif et que vous souhaitez conserver des données brutes pour plus de flexibilité. De nombreuses équipes modernes utilisent une approche hybride.
Quelles sont les erreurs les plus courantes lors de la mise en œuvre de pipelines ETL ?
Une erreur fréquente consiste à coder en dur la logique de transformation, ce qui rend les pipelines difficiles à mettre à jour. Parmi les autres problèmes, citons l’absence de contrôle de l’état des pipelines, l’omission de la validation des données ou la surcharge des transformations en une seule étape au lieu de les diviser en étapes gérables.
ELT peut-il traiter en toute sécurité des données sensibles ou réglementées ?
Oui, mais la sécurité doit être intégrée au processus. Il faut notamment chiffrer les données en transit et au repos, appliquer des autorisations au niveau des lignes et masquer les champs sensibles avant que les analystes puissent y accéder. Dans certains cas, l’ETL partiel est encore utilisé pour anonymiser les données avant de les charger.
Quel est l’impact de l’ETL et de l’ELT sur la fraîcheur des données dans les tableaux de bord ?
Les processus ETL peuvent entraîner des retards car les transformations ont lieu avant le chargement, alors que les ELT peuvent mettre à jour les tableaux de bord plus rapidement en chargeant immédiatement les données brutes. Cependant, l’ELT nécessite une planification des transformations au sein de l’entrepôt afin de maintenir les mesures à jour. Le meilleur choix consiste à trouver un équilibre entre la rapidité et la qualité des données.
Comment les outils d’automatisation et d’orchestration peuvent-ils améliorer les flux de travail ETL/ELT ?
Des outils comme Airflow, Dagster ou Prefect permettent de planifier, de surveiller et de récupérer automatiquement les tâches ETL/ELT. Ils gèrent les dépendances entre les tâches, alertent les équipes en cas d’échec et optimisent l’utilisation des ressources. Par exemple, vous pouvez déclencher une transformation uniquement après le chargement d’un nouveau jeu de données, ce qui permet de réduire les coûts et de garantir la cohérence.