Que sont les outils ETL ?

ETL is an acronym for extract, transform, and load. The ETL process aims to get raw data out of source systems, refine it, and load it to a target data warehouse where it can be used for business decision-making.

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.

ETL tools ease connectivity to data sources and provide functions to filter, merge, and fill data gaps using a staging database. The output data from the staging and data cleansing process is loaded into the target data warehouse. ETL tools provide end-to-end monitoring of the data transfer and transformation process and provide scheduling capabilities to provide ongoing operational management. Most tools focus on the content and format of the data using third-party file transfer technology to move data in streams or batches. 

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) is an ETL tool with the ability to build workflows to support data pipelines for SQL Server data warehouses. SSIS includes a graphical designer user interface used to develop an ETL package that includes procedural logic and error handling. SSIS is very much geared towards the SQL Server platform, so it should not be considered as a general ETL tool that spans platforms beyond Windows and that can be used with non-Microsoft databases.

gestion des données in informatique dans le cloud

The main difference between on-premises systems and cloud computing is that you are using someone else’s server and storage resources over a secure internet connection. You can build an application platform from raw iron with a local setup in your own data center. You can choose what operating system (OS) to use, decide if you want to use virtualization software, and select from directly attached or network-attached storage. Everything is connected using high-speed gigabit network connections.

Data management on-premises is easy because your data and servers are in a single location with low-latency connections. You have purchased the hardware, so you don’t need to pay for use with a metered subscription for CPU and storage. The downside of this approach is that you need to buy more hardware when you have used the available capacity, and you usually buy bigger systems than you need, as you must cater for usage peaks.  

Data management in cloud computing environments has some distinct advantages. Because you are using a subscription pay-as-you-go pricing model, so don’t have to lay out capital budgets for expansion; you can buy additional storage as needed. Another major advantage is cloud systems are increasingly software-defined, so you are not constrained from having to size for peak storage, as you can expand and shrink your storage footprint as needed. If you are a retailer and your business is seasonal, you can size your storage and compute to match seasonal processing cycles. 

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.

Network latency is a significant consideration when you are operating in the cloud. The network connections between cloud data centers will not be as fast as within a given data center. It is advisable to perform data analysis in the same cloud region that hosts your data lake. Public cloud providers usually charge egress fees based on the volume of data you are moving, which is an additional reason to process data where it is created. 

Cloud providers have their own data management ecosystems, such as Google BigQuery, Azure Synapse, and Amazon Redshift, to provide compelling reasons to lock yourself into their platform. However, most businesses don’t want to single-source critical technology so they can always procure the best value when needed. For this reason, data management solutions that span multiple cloud platforms and can run on-premises offer maximum flexibility. Actian Analytics AI Platform offers this flexibility. The Actian Data Platform is designed to deliver high performance and scale across data volumes, concurrent users, and query complexity. 

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 :

• Avoid vendor lock-in by selecting a data management solution that spans clouds and offers on-prem options. Choosing Redshift, for example, makes it hard to migrate to cloud platforms beyond 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.
• Don’t use a cloud data warehouse that is incompatible with your on-premise technology to keep training costs down and migration options open. Actian offers the same database engines in the cloud as on-premise.
• Don’t fragment your data. Try to consolidate data to as few platforms as possible. If you are collecting data at the network edge for an IoT app, try to consolidate to 3 or 4 data centers to control 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.

Look for best-in-class infrastructure, including the latest hardware and GPUs, broad application support, solid security, expert support, and a reasonable, easy-to-understand cost structure.

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.
• The 2010s saw the rise of cloud computing with SaaS data warehouses. 

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.