Qu'est-ce que l'ETL?
ETL signifie Extract, Transform et Load. Il s'agit d'un outil de programmation composé de plusieurs fonctions qui extraient les données des systèmes source de base de données relationnelle spécifiés, puis transforment les données acquises en la forme souhaitée en appliquant diverses méthodes. Il charge ensuite ou écrit les données résultantes dans la base de données cible.
Définition ETL
Il s'agit d'un processus d'entreposage de données utilisé pour extraire des données de la base de données ou des systèmes source et après avoir transformé le placement des données en entrepôt de données. Il s'agit d'une combinaison de trois fonctions de base de données, à savoir extraire, transformer et charger.
- Extraire: Il s'agit du processus de lecture de données à partir d'une ou plusieurs bases de données où la source peut être homogène ou hétérogène. Toutes les données acquises à partir de différentes sources sont converties dans le même format d'entrepôt de données et transmises pour effectuer la transformation.
- Transformer: Il s'agit du processus de transformation des données extraites sous la forme requise en sortie ou sous la forme appropriée pour la placer dans une autre base de données.
- Charger: il s'agit du processus d'écriture de la sortie souhaitée dans la base de données cible.
Comprendre ETL
Il existe de nombreux outils ETL disponibles sur le marché. Mais il est difficile de choisir celui qui convient à votre projet. Certains outils ETL sont décrits ci-dessous:
1. Hevo: Il s'agit d'une plate-forme d'intégration de données cloud efficace qui apporte des données de différentes sources telles que le stockage cloud, SaaS, bases de données à l'entrepôt de données en temps réel. Il peut gérer des données volumineuses et prend en charge ETL et ELT.
2. QuerySurge: Il s'agit d'une solution de test utilisée pour automatiser le test des Big Data et des entrepôts de données. Il améliore la qualité des données et accélère les cycles de livraison des données. Il prend en charge les tests sur différentes plates-formes telles qu'Amazon, Cloudera, IBM et bien d'autres.
3. Oracle: l'entrepôt de données Oracle est une collection de données et cette base de données est utilisée pour stocker et récupérer des données ou des informations. Il aide plusieurs utilisateurs à accéder efficacement aux mêmes données. Il prend en charge la virtualisation et permet également de se connecter à des bases de données distantes.
4. Panoply: c'est un entrepôt de données qui automatise la collecte, la transformation et le stockage des données. Il peut se connecter à n'importe quel outil comme Looker, Chartio, etc.
5. MarkLogic: Il s'agit d'une solution d'entreposage de données qui utilise un éventail de fonctionnalités pour rendre l'intégration des données plus facile et plus rapide. Il spécifie des règles de sécurité complexes pour les éléments des documents. Il permet d'importer et d'exporter les informations de configuration. Il permet également la réplication des données pour la reprise après sinistre.
6. Amazon RedShift: c'est un outil d'entrepôt de données. Il est rentable, facile et simple à utiliser. Il n'y a aucun coût d'installation et améliore la fiabilité du cluster d'entrepôt de données. Ses centres de données sont entièrement équipés de climatisation.
7. Teradata Corporation: C'est le seul outil d'entreposage de données disponible dans le commerce pour le traitement massivement parallèle. Il peut gérer une grande quantité de données facilement et efficacement. Il est également simple et rentable comme Amazon Redshift. Il fonctionne complètement sur une architecture parallèle.
Travailler avec ETL
Lorsque les données augmentent, le temps de traitement augmente également. Parfois, votre système est bloqué sur un seul processus et vous pensez alors à améliorer les performances d'ETL. Voici quelques conseils pour améliorer vos performances ETL:
1. Corriger les goulots d'étranglement: vérifiez le nombre de ressources utilisées par le processus le plus lourd, puis réécrivez patiemment le code où que se trouve le goulot d'étranglement, pour améliorer l'efficacité.
2. Divisez les grandes tables: vous devez partitionner vos grandes tables en tables physiquement plus petites. Cela améliorera le temps d'accès car l'arborescence des index serait superficielle dans ce cas et des opérations rapides de métadonnées peuvent être utilisées sur les enregistrements de données.
3. Données pertinentes uniquement: les données doivent être collectées en masse mais toutes les données collectées ne doivent pas être utiles. Les données pertinentes doivent donc être séparées des données non pertinentes ou étrangères pour augmenter le temps de traitement et améliorer les performances ETL.
4. Traitement parallèle: vous devez exécuter un processus parallèle au lieu de série dans la mesure du possible afin que le traitement puisse être optimisé et l'efficacité augmentée.
5. Chargement des données de manière incrémentielle: Essayez de charger les données de manière incrémentielle, c'est-à-dire en chargeant uniquement les modifications et non plus la base de données complète. Cela peut sembler difficile mais pas impossible. Cela augmente définitivement l'efficacité.
6. Mise en cache des données: l' accès aux données du cache est plus rapide et efficace que l'accès aux données à partir des disques durs, les données doivent donc être mises en cache. La mémoire cache est plus petite, de sorte qu'une petite quantité de données y sera stockée.
7. Utilisez la logique d'ensemble: convertissez la boucle de curseur basée sur une ligne en instructions SQL basées sur un ensemble dans votre code ETL. Cela augmentera la vitesse de traitement et améliorera l'efficacité.
Avantages d'ETL
- Facile à utiliser
- Basé sur GUI (Graphical User Interface) et offre un flux visuel
- Mieux pour les règles complexes et les transformations.
- Fonctionnalité intégrée de gestion des erreurs
- Fonctions de nettoyage avancées
- Réduire les coûts
- Génère des revenus plus élevés
- Améliore les performances.
- Chargez différentes cibles en même temps.
- Effectue la transformation des données selon les besoins.
Compétences ETL requises
- SQL
- Capacité de résolution de problèmes
- Langage de script tel que Python.
- La créativité
- Organiser ses compétences
- Savoir paramétrer des jobs
- Connaissance de base des outils et logiciels ETL.
Pourquoi avons-nous besoin d'ETL?
- Aide à prendre des décisions en analysant les données.
- Il peut gérer des problèmes complexes qui ne peuvent pas être traités par des bases de données traditionnelles.
- Il fournit un référentiel de données commun.
- Charge les données de différentes sources dans la base de données cible.
- L'entrepôt de données est automatiquement mis à jour en fonction des modifications de la source de données.
- Vérifiez la transformation des données, les calculs et les règles d'agrégation.
- Compare les données des systèmes source et cible.
- Améliore la productivité.
Portée ETL
ETL a un bel avenir car les données augmentent de façon exponentielle et les opportunités d'emploi pour les professionnels ETL augmentent également régulièrement. Une personne peut avoir une grande carrière en tant que développeur ETL. Des multinationales de premier plan comme Volkswagen, IBM, Deloitte et bien d'autres travaillent sur des projets ETL et nécessitent donc des professionnels ETL à grande échelle.
Comment cette technologie vous aidera-t-elle dans la croissance de carrière?
Le salaire moyen d'un développeur ETL est d'environ 127 135 $ par an aux États-Unis. Actuellement, le salaire d'un développeur ETL varie de 97 000 $ à 134 500 $.
Conclusion
Si vous souhaitez travailler avec des données, vous pouvez choisir le développeur ETL ou d'autres profils liés à ETL comme profession. Sa demande augmente en raison de l'augmentation des données.
Les personnes intéressées par les bases de données et les techniques d'entreposage de données doivent donc apprendre l'ETL.
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