ELT

ELT (Extract, Load, Transform)

ELT (Extract, Load, Transform) est une méthode de traitement de données utilisée dans les environnements de big data pour collecter, stocker et transformer des données en vue de leur utilisation dans des analyses ultérieures. Cette méthode est souvent utilisée pour intégrer des données provenant de sources multiples et diverses, telles que des bases de données relationnelles, des fichiers plats, des flux de données en continu, des API et des systèmes cloud.

La première étape de l'ELT est l'extraction des données à partir de leurs sources. Cette étape peut être effectuée en utilisant des outils ETL (Extract, Transform, Load) traditionnels, tels que des connexions ODBC, JDBC ou API. Cependant, dans l'ELT, les données sont généralement extraites sous leur forme brute et stockées dans leur format natif, plutôt que d'être transformées avant l'extraction. Cette approche permet d'économiser du temps et des ressources, car les données sont souvent volumineuses et complexes.

La deuxième étape de l'ELT est le chargement des données extraites dans un système de stockage, tel qu'un entrepôt de données, un lac de données ou un référentiel de données. Cette étape est essentielle pour garantir que les données sont stockées de manière sécurisée et disponible pour l'analyse ultérieure. Les données peuvent être chargées dans le système de stockage à l'aide de différentes méthodes, telles que des scripts personnalisés, des outils de migration de données et des ETL traditionnels.

La troisième et dernière étape de l'ELT est la transformation des données stockées dans le système de stockage. Cette étape consiste à appliquer des transformations, des calculs et des agrégations aux données afin de les préparer pour l'analyse. Les transformations peuvent être effectuées à l'aide de langages de requête, tels que SQL, ou de langages de programmation, tels que Python ou R. Les résultats de la transformation sont souvent stockés dans un format optimisé pour l'analyse, tel qu'un tableau de données.

L'ELT offre de nombreux avantages par rapport aux méthodes de traitement de données traditionnelles. Elle permet une intégration flexible et rapide de données provenant de sources multiples et diverses, ainsi qu'une transformation de données à grande échelle pour répondre aux besoins de l'analyse de big data. Elle permet également une évolutivité facile pour faire face à la croissance des données, ainsi qu'une réduction des coûts grâce à l'utilisation de technologies open source et cloud.

En conclusion, l'ELT est une méthode de traitement de données flexible et évolutive qui permet de collecter, stocker et transformer des données à grande échelle pour l'analyse de big data. Avec l'augmentation constante de la quantité et de la diversité des données, l'ELT devient une méthode de plus en plus essentielle pour les organisations qui souhaitent tirer le meilleur parti de leurs données.