ETL

ETL (Extract, Transform, Load) est un processus utilisé dans l'analyse des données, l'entreposage des données et les systèmes de gestion de base de données. Il s'agit d'un processus d'extraction de données à partir de sources multiples, de transformation des données dans un format standard, puis de chargement dans un référentiel structuré (souvent une base de données) à partir duquel différentes applications peuvent utiliser les données.

L'ETL a été développé à l'origine dans les années 1970 pour extraire des données d'une base de données centrale System/370 vers une autre. Depuis, il est devenu l'un des processus les plus utilisés pour l'intégration des données, l'entreposage des données et l'analyse des données. L'ETL offre des avantages considérables aux entreprises, notamment une plus grande précision et une meilleure qualité des données, ainsi qu'une réduction des coûts.

Les processus ETL commencent par l'extraction de données d'une ou plusieurs bases de données. Cela implique généralement l'écriture de routines, de procédures et de scripts pour déterminer quelles données sont nécessaires et où elles peuvent être trouvées. Une fois l'extraction des données terminée, il peut être nécessaire de les transformer dans un format cohérent, tel que des valeurs séparées par des virgules (CSV) ou un langage de balisage extensible (XML). Cette partie du processus ETL implique la normalisation des données, qui garantit que les données sont correctement formatées et prêtes à être chargées dans une base de données.

Une fois les données transformées, elles sont prêtes à être chargées dans le référentiel structuré qui a été spécifié dans le processus ETL. Cela implique généralement d'écrire des scripts et des commandes SQL ou d'autres scripts spécifiques à la base de données qui peuvent charger les données. Généralement, le processus ETL génère un rapport sur l'état du téléchargement afin de s'assurer que les données ont été chargées avec succès.

L'ETL est un élément essentiel de nombreuses opérations d'analyse de données. Il permet aux entreprises de rassembler et d'évaluer les données dans un référentiel unique, ainsi que d'analyser les données afin d'obtenir des informations et de déterminer les mesures à prendre en conséquence. C'est également un élément clé de l'entreposage des données et de la veille stratégique, qui permettent aux entreprises d'interroger les données et d'en rendre compte de manière pertinente. En outre, elle peut aider les entreprises à atteindre leurs objectifs, tels que l'amélioration du service à la clientèle ou l'optimisation de l'efficacité opérationnelle.