ETL vs ELT : un choix stratégique déterminant
ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont des méthodes d'intégration de données. Leur principale tâche consiste à transférer des données d'un endroit à un autre.
ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont des méthodes d'intégration de données. Leur principale tâche consiste à transférer des données d'un endroit à un autre. Cependant, chacune a des caractéristiques uniques et convient à différents besoins en matière de données. Leur différence la plus importante est que l'ETL transforme les données avant de les charger sur le serveur, tandis que l'ELT les transforme après.
ETL vs ELT : ce qu’on peut en attendre
Choisir entre ETL et ELT sera déterminant dans les choix relatifs au stockage, à l’analyse et au traitement des données. Avant de choisir entre les deux méthodes, il est important de prendre en compte tous les facteurs. Cela inclut le type d'entreprise et les besoins en matière de données.
Un protocole tel que l'ETL assure la conformité en acheminant les données extraites vers un serveur de traitement, puis en transformant les données non conformes en données basées sur SQL. Les données extraites ne passent du serveur de traitement à l'entrepôt de données que lorsqu'elles ont été transformées avec succès.
Avec le pipeline de données ELT, le nettoyage, l'enrichissement et la transformation des données ont lieu dans l'entrepôt de données. Les données brutes y sont stockées
indéfiniment, ce qui permet de multiples transformations. Bien que le pipeline de données des entreprises ne soit pas utilisé de manière universelle, la méthode gagne en popularité à mesure que celles-ci adoptent l'infrastructure en cloud.
ETL vs ELT : en quoi l'ETL est-il différent du processus ELT ?
Pour l’ETL, le processus d'ingestion des données est rendu plus lent par la transformation des données sur un serveur séparé avant le processus de chargement. L'ELT, en revanche, permet une ingestion plus rapide des données, car celles-ci ne sont pas envoyées sur un serveur secondaire pour être restructurées. À mesure que les objectifs et les stratégies changent, les équipes peuvent réinterroger les données brutes pour développer de nouvelles transformations en utilisant des ensembles de données complets.
D'autre part, l'ETL est idéal pour les transformations nécessitant des calculs intensifs, les systèmes hérités ou les flux de données qui nécessitent une manipulation avant d'entrer dans un système cible, comme l'effacement des informations d'identification personnelle (PII). La plupart des entreprises sont tenues de crypter, supprimer ou masquer les données pour protéger la vie privée de leurs clients. Si elles ne font pas tout leur possible pour le faire, elles risquent d'enfreindre les normes de conformité et de mettre en danger les données sensibles de leurs clients. Mais avec l'ETL, le risque de transférer des données non conformes est considérablement réduit.
Qu'est-ce qui est le mieux : ETL ou ELT ?
Les entrepôts de données en cloud ont fait apparaître une nouvelle frontière dans l'intégration des données, mais le choix entre ETL et ELT dépend des besoins de l'équipe. Bien que l'ELT offre de nouveaux avantages, certaines équipes continueront à utiliser l'ETL parce que cette méthode est logique pour leur déploiement particulier, qu'il s'agisse d'une infrastructure existante ou non.
Le pipeline de données de l'ETL crée un processus plus sûr pour la manipulation des données sensibles et le respect des normes de conformité. Quel que soit le choix, les équipes chargées des données réussissent à mettre en œuvre leurs stratégies d'intégration en exploitant une plateforme d'intégration de données.