Que sont les outils ETL ?

ETL est l'acronyme de « extract, transform, load » (extraction, transformation et chargement). Le processus ETL vise à extraire les données brutes des systèmes sources, à les traiter, puis à les charger dans un entrepôt de données cible où elles pourront être utilisées à des fins de prise de décision opérationnelle.

Que sont les outils ETL ?

Les ingénieurs et professionnels des données utilisent les outils ETL pour alimenter un entrepôt de données avec des données d'une qualité suffisante pour que l'on puisse s'y fier pour prendre prise de décision. Les outils ETL permettent de simplifier et de gérer le processus ETL, ce qui rend possible l'automatisation du mouvement des données vers les entrepôts de données.

Les outils ETL facilitent la connexion aux sources de données et offrent des fonctions permettant de filtrer, de fusionner et de combler les lacunes nettoyage des données à l'aide d'une base de données intermédiaire. Les données issues du nettoyage des données et nettoyage des données sont chargées dans l'entrepôt de données cible. Les outils ETL assurent un suivi de bout en bout du processus de transfert et de transformation des données et offrent des fonctionnalités de planification permettant une gestion opérationnelle continue. La plupart des outils se concentrent sur le contenu et le format des données, en utilisant une technologie tierce de transfert de fichiers pour acheminer les données sous forme de flux ou de lots. 

Types d'outils ETL

Les outils ETL peuvent être classés dans les catégories suivantes, bien que de nombreux outils couvrent plusieurs segments :

• Outils ETL par lots - qui programment les transformations et les transferts de données pendant la nuit ou par micro-lots.
• Outils ETL en temps réel - qui support streaming ou la réplication des données par le biais de CDC (Changed Data Capture).
• Outils ETL sur site - qui fournissent des outils de conception téléchargeables pour faciliter le développement.
• Outils ETL basés sur le cloud - qui offrent un déploiement sur plusieurs plateformes cloud.

SQL est-il un outil ETL ?

Il existe une classe d'ETL connue sous le nom d'ELT, qui charge des données brutes dans la base de données cible, où elles sont transformées au sein de la même base de données. Le langage de requête structuré(SQL) peut être utilisé pour certaines fonctions d'ETL, mais il n'offre pas les aspects de contrôle et de gestion des principaux outils d'ETL. SQL peut être utilisé pour transformer les données à l'aide de fonctions intégrées. SQL lui-même peut filtrer, fusionner et trier les données. Si la technologie de l'entrepôt de données prend en charge les données externes, l'étape de chargement des données peut être contournée dans certains cas. Cependant, l'utilisation de données externes est très pénalisante en termes de performances.

De nombreuses bases de données commerciales offrent des Fonctionnalités SQL distribuées qui permettent de créer des tables distantes à l'aide de la fonction CREATE REMOTE-TABLE-NAME AS SELECT * FROM LOCAL-TABLE-NAME, par exemple. Les données peuvent être déplacées entre les nœuds distants à l'aide de INSERT INTO NOM-TABLE LOCAL comme SELECT * FROM REMOTE-TABLE.

SSIS est-il un outil ETL ?

Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) est un outil ETL permettant de créer des flux de travail destinés à support les pipelines support pour les entrepôts de donnéesSQL Server. SSIS intègre une utilisateur graphique de conception servant à développer un package ETL comprenant une logique procédurale et la gestion des erreurs. SSIS est très spécifiquement orienté vers la plateforme SQL Server ; il ne doit donc pas être considéré comme un outil ETL généraliste couvrant plateformes Windows et pouvant être utilisé avec des bases de données non Microsoft.

gestion des données in informatique dans le cloud

La principale différence entre sur site et informatique dans le cloud que vous utilisez les ressources de serveur et de stockage d'un tiers via une connexion Internet sécurisée. Vous pouvez créer une plateforme applicative à partir de matériel brut grâce à une installation locale dans votre propre centre de données. Vous pouvez choisir le système d'exploitation (SE) que vous souhaitez utiliser, décider si vous souhaitez recourir à un logiciel de virtualisation et opter pour un stockage directement connecté ou en réseau. L'ensemble est relié par des connexions réseau Gigabit haut débit.

gestion des données sur site simple, car vos données et vos serveurs se trouvent tous au même endroit et bénéficient de faible latence . Comme vous avez acheté le matériel, vous n’avez pas à payer de frais d’utilisation liés à un abonnement facturé à l’utilisation pour processeur le stockage. L’inconvénient de cette approche est que vous devez acheter davantage de matériel lorsque vous avez épuisé la capacité disponible, et que vous achetez généralement des systèmes plus puissants que nécessaire, car vous devez anticiper les pics d’utilisation.  

gestion des données informatique dans le cloud présente plusieurs avantages notables. Comme vous utilisez un tarification à l’usage par abonnement tarification à l’usage , vous n’avez pas à prévoir de budget d’investissement pour l’extension de vos capacités ; vous pouvez acheter de l’espace de stockage supplémentaire selon vos besoins. Un autre avantage majeur réside dans le fait que les systèmes cloud sont de plus en plus définis par logiciel: vous n’êtes donc plus contraint de dimensionner votre stockage en fonction des pics de demande, puisque vous pouvez augmenter ou réduire votre capacité de stockage selon vos besoins. Si vous êtes un détaillant et que votre activité est saisonnière, vous pouvez dimensionner votre stockage et vos ressources de calcul pour les adapter aux cycles de traitement saisonniers. 

Les propriétés de stockage peuvent être très différentes dans l'informatique dématérialisée. Chaque fournisseur propose un stockage hiérarchisé, de sorte que vous pouvez choisir de payer pour un stockage coûteux et à grande vitesse basé sur des disques SSD ou, si les performances ne sont pas aussi critiques, vous pouvez utiliser des disques durs traditionnels pour économiser de l'argent. La technologie des bases de données dans le nuage devient de plus en plus sans serveur, ce qui vous permet de profiter d'un calcul et d'un stockage élastiques qui s'affranchissent des contraintes liées aux serveurs physiques et aux périphériques de stockage. Il vous suffit de choisir les différentes classes de stockage et de calcul qui répondent aux besoins de votre application.

La haute disponibilité est également différente dans l'informatique en nuage, car vous choisissez un centre de données en nuage près de l'endroit où vous générez et traitez vos données. Pour la haute disponibilité, vous pouvez répartir votre stockage sur plusieurs dispositifs de stockage afin de vous protéger contre les défaillances des dispositifs. Pour vous protéger contre les défaillances des centres de données dues à des catastrophes telles que les incendies, les inondations ou les tremblements de terre, vous pouvez désigner un centre de données de secours situé dans une zone géographique différente.

La latence réseau est un facteur important à prendre en compte lorsque vous travaillez dans le cloud. Les connexions réseau entre les centres de données cloud ne seront pas aussi rapides qu’au sein d’un même centre de données. Il est donc conseillé d’effectuer l’analyse des données dans la même région cloud que celle qui héberge votre lac de données. Les fournisseurs de cloud public facturent généralement des frais de sortie en fonction du volume de données transférées, ce qui constitue une raison supplémentaire de traiter les données là où elles sont créées. 

Les fournisseurs de cloud disposent de leurs propres gestion des données , tels que Google BigQuery, Azure Synapse et Amazon Redshift, afin de vous inciter à vous lier à leur plateforme. Cependant, la plupart des entreprises ne souhaitent pas s’en tenir à un seul fournisseur pour leurs technologies critiques, afin de pouvoir toujours bénéficier du meilleur rapport qualité-prix en fonction de leurs besoins. C’est pourquoi gestion des données qui s’étendent sur plusieurs plateformes cloud plateformes peuvent fonctionner sur site une flexibilité maximale. La plateforme Actian Analytics AI offre cette flexibilité. La plateforme de données Actian conçue pour offrir des performances élevées et une évolutivité adaptée aux volumes de données, au nombre d’utilisateurs simultanés et requête . 

Cloud gestion des données Les erreurs à éviter

Les erreurs à éviter dans le cadre de la gestion des données dans le nuage sont les suivantes :

• Évitez enfermement propriétaire choisissant une gestion des données qui couvre plusieurs clouds et propose des options sur site. Opter pour Redshift, par exemple, complique la migration vers plateformes cloud plateformes AWS.
• Ne placez pas vos données dans une région du nuage différente de celle où vous les traitez, car vous risqueriez de payer des frais de sortie élevés. Il est parfois plus rentable d'expédier des données en vrac par camion que par des connexions internet.
• N'utilisez pas entrepôt de données cloud incompatible avec votre infrastructure sur site afin de limiter apprentissage et de préserver vos options de migration. Actian propose les mêmes moteurs de base de données dans le cloud que sur site.
• Ne fragmentez pas vos données. Essayez de les regrouper sur le moins plateformes . Si vous collectez des données en périphérie du réseau pour une application IoT, essayez de les regrouper dans trois ou quatre centres de données afin de limiter la fragmentation.
• Les systèmes qui couplent le stockage à l'informatique peuvent être source de gaspillage. Il convient donc de rechercher des solutions de gestion des données qui vous permettent de faire évoluer l'informatique et le stockage indépendamment l'un de l'autre. Actian et Snowflake exploitent les Fonctionnalités découplées de calcul et de stockage dans les plateformes en nuage.

Recherchez une infrastructure de premier ordre, comprenant du matériel et des processeurs graphiques (GPU) de dernière génération, support étendue des applications, une sécurité robuste, support spécialisée, ainsi qu'une structure tarifaire raisonnable et facile à comprendre.

L'évolution de l'ETL

• Dans les années 1970, les bases de données étaient chargées à l'aide d'un code personnalisé ou introduites par des personnes effectuant une saisie manuelle des données.
• Dans les années 1980, les chargeurs de lots importaient des fichiers plats dans des bases de données telles que DB2, Ingres et Oracle.
• Dans les années 1990, les entrepôts de données ont commencé à utiliser un processus ETL formel.
• Dans les années 2000, l'ETL est devenu plus formel et de nouveaux outils dédiés à l'ETL ont vu le jour.
• Les années 2010 ont vu l'essor de informatique dans le cloud les entrepôts de données SaaS. 

Actian et la plateforme d'intelligence des données

La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.

Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.