Le monde des données et celui de la technologie connaissent un essor considérable. On utilise différents outils ETL (Transformation, Extraction et Chargement) pour gérer l’intégration des données entre divers systèmes. Ahmed Akrour qui est responsable du pôle décisionnel au Village de l’emploi donne son avis par rapport à ces dispositifs. Nous en saurons plus dans ces quelques lignes.

Outils ETL : quels privilèges pour le Big data ?

Le Big data concerne les différentes données qu’un système collecte. Ces dernières sont variées et volumineuses. Leur gestion reste difficile. Ainsi, il est capital de faire usage des outils ETL qui offrent de réels avantages dont :

– Des outils efficaces pour le chargement et la transformation. Cela vous permet de gagner du temps.
– Des données d’excellente qualité grâce au contrôle et au nettoyage.
– Une très bonne visibilité et une bonne compréhension des données. Cela est rendu possible grâce à l’interface graphique intuitive.
– L’usage d’algorithmes avancés qui permettent une gestion efficace du big data.

Description d’ETL par Ahmed Akrour

Akrour Ahmed remarque le développement de différents outils depuis ces dernières années. De nombreux consultants et sociétés se comparent les uns aux autres.

Akrour Ahmed remarque le développement de différents outils depuis ces dernières années. De nombreux consultants et sociétés se comparent les uns aux autres.

Aussi, à quel moment utiliser un outil d’intégration de données ? Ahmed Akrour répond en expliquant l’importance de l’interface graphique. En effet, cet outil permet de gérer la complexité des flux. En outre, les utilisateurs qui ne s’y connaissent pas en outils ETL doivent passer par une interface intuitive pour mieux manipuler les dispositifs mis à leur disposition.

Oracle pour sa part définit ETL comme un système d’extraction des données. Ces dernières seront ensuite transférées dans un entrepôt. L’ETL s’associe à différentes étapes dont :

– L’extraction des données : identification et prélèvement des données.
– Le transport des données : après extraction, les données doivent aisément se transporter vers un système cible.
– La transformation des données : la conversion dans le bon format doit être possible.
– Le chargement des données : vous pouvez opter pour le chargement complet ou le chargement incrémentale. Cette étape vise à charger des données depuis un Data Ware house ou une base de données. Les équipes de Business Intelligence s’occupent de présenter aux personnes qui doivent prendre les décisions.

ELT et ETL, quelles différences ?

En ce qui concerne ETL, il s’agit d’un class outils d’intégration de données qui fonctionne « en batch ». Il embarque un moteur qui lui est propre tandis que l’ELT a recours à des capacités de la base de données pour effectuer la transformation. Dès lors, l’ETL se porte garant de la performance. Cet outil est prédictible. Pour sa part, l’ELT demeure moins prédictible en dépit de sa grande puissance.

Importance de l’interface graphique outils ETL

Akrour Ahmed accorde une importance capitale à cette interface graphique qui demeure l’unique moyen d’utiliser ces outils sans user de lignes de code. En outre, il n’est pas nécessaire d’assimiler les détails techniques des dispositifs. Par ailleurs, ces outils graphiques s’associent à des fonctions avancées dont les algorithmes de data quality qui optimise la gestion des versions et la pertinence des données.

Pourquoi privilégier les outils ETL en entreprise ?

Ahmed Akrour parle également de l’importance des outils ETL dans le cadre de la gestion du big data. Certes, ces outils facilitent le traitement des informations. En les utilisant, vous apportez une meilleure qualité à vos données. Cela s’explique en partie par le processus de contrôle et de nettoyage. Grâce à ces outils, vous pouvez utiliser des algorithmes pour mieux gérer le big data.

Ahmed Akrour s’explique également sur l’efficacité de ces outils ETL qui permettent d’intégrer des données. Elle s’associe à de nombreuses fonctionnalités.

ETL et intégration des données : quels défis ?

ETL se heurte à différents défis dans le cadre de l’intégration des données.

Intégration avec diverses sources de données

Vous devez intégrer des informations qui proviennent différentes sources ? Selon Ahmed Akrour, il n’est jamais aisé de trouver de bons connecteurs. Les vendeurs ont tendance à proposer des moyens d’extension en usant de connecteurs standards. Cependant, cette procédure est parfois onéreuse. Ainsi, il est primordial d’anticiper la question et de dresser une liste des diverses sources de données que vous devez utiliser pour l’intégration.

Une exécution ETL en parallèle

On a divers parallélismes en ETL. Il y a l’exécution de différentes étapes et les exécutions qui se déroulent toutes en parallèle.

Il faut tenir compte de ces parallélismes quand on choisit une alternative ETL. En effet, certains outils ne conviennent pas à l’accomplissement des autres étapes.

Par ailleurs, il importe de savoir que l’intégration des données compte de nombreux défis (prise en compte des parallélismes, recherche de connecteurs…). Ainsi, avant de choisir la solution pour l’intégration des données, il faut analyser les besoins.

Intégration des données selon Ahmed Akrour

L’intégration des données s’associe souvent à des modifications complexes. D’après le Ahmed Akrour, le parsing/composition des divers formats XML/JSON fait partie des transformations les plus difficiles.

Ces changements viennent de différentes sources dont les appels aux services web, les bases de données, les fichiers… Ces process complexes requièrent beaucoup d’attention.
Les outils d’intégration des données sont aptes à gérer diverses sources alors que d’autres choisissent une approche simple qui consiste aussi à limiter les fonctionnalités

Comment relever les défis liés à l’intégration des données ?

Il est nécessaire de sélectionner les bons outils pour réussir les défis relatifs à l’intégration des données. Par ailleurs, Ahmed Akrour met l’accent sur l’importance des transformations. Il faut bien choisir les sources de données et les langages programmation

Conclusion

Avant de choisir un outil ETL/ ELT, il faut tenir compte de différents facteurs clés. Vous êtes certain de choisir un outil qui réponde à vos besoins dans le cadre de pilotage de projets et du processus décisionnel. Avant tout, on définit la capacité de l’outil à gérer de gros volumes de données. Le dispositif doit pouvoir traiter différentes tâches en même temps. Outre cela, vous devrez considérer l’environnement technique à l’exemple des cibles/sources, Spark, Hadoop…

La disposition à utiliser l’outil et l’utilisation facilitée sont autant de facteurs à étudier. Vous devez aussi analyser l’industrialisation des process de données. Évitez de vous fier à la seule notoriété de l’éditeur