Processus ETL (Extraction, Transformation et Chargement) dans un entrepôt de données

Qu'est-ce que l'ETL?

ETL L'ETL est un processus qui extrait les données de différents systèmes sources, les transforme (en appliquant des calculs, des concaténations, etc.) et les charge enfin dans le système d'entrepôt de données. L'acronyme ETL signifie Extraction, Transformation et Chargement.

Il est tentant de croire que la création d'un entrepôt de données se résume à extraire des données de sources multiples et à les charger dans une base de données. Pourtant, en réalité, elle exige un processus ETL complexe. Ce processus requiert la participation active de diverses parties prenantes, notamment les développeurs, les analystes, les testeurs et la direction, et représente un véritable défi technique.

Pour conserver son utilité en tant qu'outil d'aide à la décision, le système d'entrepôt de données doit évoluer au rythme des changements de l'entreprise. L'ETL, activité récurrente (quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle) d'un système d'entrepôt de données, doit être agile, automatisée et bien documentée.

Pourquoi avez-vous besoin d'ETL ?

Il existe de nombreuses raisons d’adopter ETL dans l’organisation :

• Cela aide les entreprises à analyser leurs données commerciales afin de prendre des décisions commerciales cruciales.
• Les bases de données transactionnelles ne peuvent pas répondre aux questions métier complexes auxquelles un exemple ETL peut répondre.
• Un entrepôt de données fournit un référentiel de données commun
• ETL fournit une méthode pour déplacer les données de diverses sources vers un entrepôt de données.
• À mesure que les sources de données évoluent, l'entrepôt de données se met à jour automatiquement.
• Un système ETL bien conçu et documenté est quasiment indispensable à la réussite d'un projet d'entrepôt de données.
• Autoriser la vérification des règles de transformation, d'agrégation et de calcul des données.
• Le processus ETL permet la comparaison d'échantillons de données entre le système source et le système cible.
• Le processus ETL peut effectuer des transformations complexes et nécessite un espace supplémentaire pour stocker les données.
• L'ETL permet de migrer des données vers un entrepôt de données, en convertissant différents formats et types en un système cohérent.
• ETL est un processus prédéfini pour accéder et manipuler les données source dans la base de données cible.
• L'ETL dans un entrepôt de données offre un contexte historique approfondi pour l'entreprise.
• Cela contribue à améliorer la productivité car cela codifie et réutilise sans nécessiter de compétences techniques.

Maintenant que nous comprenons clairement la valeur de l'ETL, examinons en détail le processus en trois étapes qui permet à tout cela de fonctionner.

Processus ETL dans les entrepôts de données

ETL est un processus en 3 étapes

Étape 1) Extraction

Dans cette étape de l'architecture ETL, les données sont extraites du système source et acheminées vers la zone de transit. Les transformations éventuelles sont effectuées dans cette zone afin de ne pas dégrader les performances du système source. De plus, si des données corrompues sont copiées directement de la source vers l'entrepôt de données, une restauration s'avérera complexe. La zone de transit permet de valider les données extraites avant leur intégration dans l'entrepôt de données.

L'entrepôt de données doit intégrer des systèmes qui utilisent différents SGBD, matériels et OperaSystèmes d'exploitation et protocoles de communication. Les sources peuvent inclure des applications existantes comme les ordinateurs centraux, des applications personnalisées, des terminaux de point de contact comme les guichets automatiques, les commutateurs d'appel, des fichiers texte, des feuilles de calcul, des progiciels de gestion intégrée (ERP), des données provenant de fournisseurs et de partenaires, entre autres.

Il est donc nécessaire d'établir une cartographie logique des données avant leur extraction et leur chargement physique. Cette cartographie décrit la relation entre les données sources et les données cibles.

Trois méthodes d'extraction de données :

1. Extraction complète
2. Extraction partielle - sans notification de mise à jour.
3. Extraction partielle - avec notification de mise à jour

Quelle que soit la méthode utilisée, l'extraction ne doit pas impacter les performances ni le temps de réponse des systèmes sources. Ces systèmes sources sont des bases de données de production en fonctionnement. Tout ralentissement ou blocage pourrait avoir des répercussions négatives sur les résultats financiers de l'entreprise.

Certaines validations sont effectuées lors de l'extraction :

• Réconcilier les enregistrements avec les données sources
• Assurez-vous qu'aucune donnée indésirable ou spam ne soit chargée.
• Vérification du type de données
• Supprimez tous les types de données en double/fragmentées
• Vérifiez que toutes les clés sont en place.

Étape 2) Transformation

Les données extraites du serveur source sont brutes et inutilisables telles quelles. Elles doivent donc être nettoyées, structurées et transformées. C'est précisément cette étape clé où le processus ETL apporte de la valeur ajoutée et transforme les données afin de générer des rapports de BI pertinents.

Il s'agit d'un concept ETL important qui consiste à appliquer un ensemble de fonctions aux données extraites. Les données qui ne nécessitent aucune transformation sont appelées données brutes. déménagement direct or données de transit.

Lors de l'étape de transformation, vous pouvez effectuer des opérations personnalisées sur les données. Par exemple, si l'utilisateur souhaite obtenir le chiffre d'affaires total qui ne figure pas dans la base de données, ou si le prénom et le nom d'une table se trouvent dans des colonnes différentes, il est possible de les concaténer avant le chargement.

Voici les données Integrity Problèmes:

1. Différentes orthographes du nom d'une même personne, comme Jon, John, etc.
2. Il existe plusieurs façons de désigner le nom d'une entreprise, comme Google, Google Inc.
3. Utilisation de noms différents comme Cleaveland et Cleveland.
4. Il peut arriver que différentes applications génèrent des numéros de compte différents pour un même client.
5. Dans certains cas, les fichiers de données requis restent vides.
6. Produit non valide collecté au point de vente, car la saisie manuelle peut entraîner des erreurs.

Les validations sont effectuées lors de cette étape

• Filtrage – Sélectionnez uniquement certaines colonnes à charger
• Utilisation de règles et de tables de recherche pour la normalisation des données
• Conversion des jeux de caractères et gestion de l'encodage
• Conversion d'unités de mesure, comme les conversions de dates et d'heures, les conversions de devises, les conversions numériques, etc.
• Vérification de la validité des données (seuil). Par exemple, l'âge ne peut pas comporter plus de deux chiffres.
• Validation des flux de données depuis la zone de transit vers les tables intermédiaires.
• Les champs obligatoires ne doivent pas être laissés vides.
• Nettoyage (par exemple, associer NULL à 0 ou le genre masculin à « M » et le genre féminin à « F », etc.)
• Diviser une colonne en plusieurs colonnes et fusionner plusieurs colonnes en une seule.
• Transposer des lignes et des colonnes,
• Utiliser des recherches pour fusionner des données
• En utilisant une validation de données complexe (par exemple, si les deux premières colonnes d'une ligne sont vides, la ligne est automatiquement rejetée du traitement).

Étape 3) Chargement

Le chargement des données dans la base de données cible de l'entrepôt de données est la dernière étape du processus ETL. Dans un entrepôt de données classique, un volume important de données doit être chargé en un laps de temps relativement court (de nuit). Par conséquent, le processus de chargement doit être optimisé pour garantir la performance.

En cas de panne de chargement, les mécanismes de reprise doivent être configurés pour redémarrer au point de défaillance sans perte d'intégrité des données. Les administrateurs d'entrepôt de données doivent surveiller, reprendre et annuler les chargements en fonction des performances du serveur.

Types de chargement :

• Charge initiale — en remplissant toutes les tables de l'entrepôt de données
• Charge incrémentielle — en appliquant périodiquement les modifications nécessaires.
• Rafraîchissement complet -effacer le contenu d'une ou plusieurs tables et recharger avec de nouvelles données.

Vérification de la charge

• Assurez-vous que les données du champ clé ne sont ni manquantes ni nulles.
• Testez les vues de modélisation en fonction des tables cibles.
• Vérifiez les valeurs combinées et les mesures calculées.
• Contrôles de données dans la table de dimension ainsi que dans la table d'historique.
• Vérifiez les rapports BI sur la table de faits et de dimensions chargée.

Pipeline ETL et traitement parallèle

Le pipeline ETL permet l'extraction, la transformation et le chargement. simultanément Au lieu de manière séquentielle, dès qu'une portion de données est extraite, elle est transformée et chargée, tandis que l'extraction de nouvelles données se poursuit. traitement parallèle Améliore considérablement les performances, réduit les temps d'arrêt et optimise l'utilisation des ressources système.

Ce traitement parallèle est essentiel pour analyse en temps réelL'intégration de données à grande échelle et les systèmes ETL basés sur le cloud permettent, grâce à la superposition des tâches, d'accélérer le transfert de données, d'accroître l'efficacité et d'assurer une diffusion plus homogène des données pour les entreprises modernes.

Comment l'IA améliore-t-elle les pipelines ETL modernes ?

L'intelligence artificielle révolutionne l'ETL en rendant les pipelines de données adaptatifs, intelligents et auto-optimisés. Les algorithmes d'IA peuvent automatiquement cartographier les schémas, détecter les anomalies et prédire les règles de transformation sans configuration manuelle. Les flux de travail ETL peuvent ainsi gérer facilement l'évolution des structures de données tout en préservant leur qualité.

Les plateformes ETL modernes optimisées par l'IA exploitent des technologies telles que l'AutoML pour l'ingénierie automatique des caractéristiques, le mappage de schémas piloté par le NLP qui comprend les relations sémantiques entre les champs, et les algorithmes de détection d'anomalies qui identifient les problèmes de qualité des données en temps réel. Ces fonctionnalités réduisent considérablement l'effort manuel traditionnellement requis pour le développement et la maintenance des processus ETL.

Apprentissage automatique Optimisation des performances pour une intégration des données plus rapide et plus précise. Grâce à l'automatisation et à l'intelligence prédictive, l'ETL basé sur l'IA fournit des informations en temps réel et améliore l'efficacité des écosystèmes de données cloud et hybrides.

Pour mettre en œuvre les concepts évoqués ci-dessus, les organisations s'appuient sur des outils ETL spécialisés. Voici quelques-unes des principales solutions disponibles sur le marché.

Outils ETL

Il y a beaucoup de Outils ETL disponibles sur le marché. Voici quelques-unes des plus importantes :

1. MarkLogic :

MarkLogic est une solution d'entreposage de données qui simplifie et accélère l'intégration des données grâce à un ensemble de fonctionnalités d'entreprise. Elle permet d'interroger différents types de données, comme les documents, les relations et les métadonnées.

https://www.marklogic.com/product/getting-started/

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2. Oracle:

Oracle est la base de données leader du secteur. Elle propose une gamme complète de solutions d'entrepôt de données, sur site et dans le cloud. Elle contribue à optimiser l'expérience client en améliorant l'efficacité opérationnelle.

https://www.oracle.com/index.html

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3. Amazon RougeShift:

Amazon Redshift est un outil d'entrepôt de données. C'est un outil simple et économique pour analyser tous types de données à l'aide de méthodes standard. SQL et les outils BI existants. Il permet également d'exécuter des requêtes complexes sur des pétaoctets de données structurées.

https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1

Voici une liste complète des informations utiles Outils d'entrepôt de données.

Meilleures pratiques pour le processus ETL

Voici les meilleures pratiques pour les étapes du processus ETL :

• N'essayez jamais de nettoyer toutes les données :
  Toutes les organisations souhaiteraient disposer de données parfaitement propres, mais la plupart ne sont pas prêtes à payer pour attendre, ou ne sont tout simplement pas disposées à attendre. Un nettoyage complet prendrait beaucoup trop de temps ; il est donc préférable de ne pas tenter de nettoyer l’intégralité des données.
• Concilier le nettoyage et les priorités de l'entreprise :
  Bien qu'il faille éviter un nettoyage excessif de toutes les données, assurez-vous que les champs critiques et à fort impact soient nettoyés pour garantir la fiabilité des données. Concentrez vos efforts de nettoyage sur les éléments de données qui affectent directement les décisions commerciales et la précision des rapports.
• Déterminez le coût du nettoyage des données :
  Avant de nettoyer toutes les données sales, il est important que vous déterminiez le coût de nettoyage pour chaque élément de données sale.
• Pour accélérer le traitement des requêtes, disposez de vues et d'index auxiliaires :
  Pour réduire les coûts de stockage, stockez les données résumées sur des bandes de disque. En outre, un compromis entre le volume de données à stocker et leur utilisation détaillée est nécessaire. Compromis au niveau de la granularité des données pour diminuer les coûts de stockage.

FAQ: