ETL vs ELT : quelles différences entre ces approches ?

ETL et ELT sont deux approches courantes en matière d’intégration de données.

Si leur tâche principale est de transférer les données d’un endroit à un autre, chacune de ces architectures possède des caractéristiques uniques et convient à des besoins de données différents.

Le choix entre ETL et ELT déterminera le stockage, l’analyse et le traitement de vos données. Il est donc important de prendre en compte l’ensemble des facteurs avant de choisir votre méthode.

Qu’est-ce que l’ELT ?

ELT (Extract, Load, Transform) est une approche de gestion des données dans laquelle les données sont d'abord extraites de leurs sources d'origine, puis chargées directement dans un entrepôt de données cible. La transformation de ces données n'intervient qu'après leur chargement dans la destination.

L’ELT est un développement relativement récent, rendu possible par la mise en place d’entrepôt de données évolutifs adoptant une infrastructure cloud.

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Fonctionnement du processus ELT

Le fonctionnement du processus ELT (Extract, Load, Transform) peut être décomposé en trois phases principales, chacune jouant un rôle essentiel dans la gestion et la préparation des données pour l'analyse. Voici une explication détaillée de chaque étape :

Extraction (Extract) : les données sont extraites de leurs sources d'origine (base de données, ERP, CRM…). L'objectif est de collecter toutes les données pertinentes pour l'analyse, indépendamment de leur format ou emplacement initial.
Chargement (Load) : après l'extraction, les données sont chargées dans un système de stockage centralisé (entrepôt de données, Data Lake…). À ce stade, les données sont toujours dans leur format brut ou natif, sans avoir été transformées. Le chargement peut être effectué en mode batch (par lots à intervalles réguliers) ou en temps réel (streaming), selon les exigences de l'application et la nature des données.
Transformation (Transform) : contrairement à l'approche ETL, dans le processus ELT, la transformation des données se fait après leur chargement dans le système de stockage. Cette étape utilise la puissance de calcul du système de stockage (souvent basé sur le cloud) pour effectuer des opérations de transformation. Les transformations peuvent inclure le nettoyage des données (suppression des duplicatas, correction des erreurs), l'agrégation (combinaison de données de différentes sources), l'enrichissement (ajout d'informations supplémentaires), et la normalisation (standardisation des formats de données). Les données transformées sont ensuite prêtes à être utilisées pour l'analyse, les rapports, ou d'autres processus décisionnels.

ETL : de quoi parle-t-on ?

L’ETL (Extract, Transform, Load) est une méthodologie d’intégration de données qui permet d’extraire les données brutes à partir de multiples sources, de transformer les données en une ressource utilisable et fiable, puis les charger dans une base de données cible.

Fonctionnement du processus ETL

Le processus ETL (Extract, Transform, Load) fonctionne en trois phases principales, chacune ayant une fonction spécifique dans le traitement des données.

Extraction (Extract) : les données sont extraites de leurs sources d'origine (base de données, ERP, CRM…). Cette étape vise à collecter toutes les données pertinentes pour l'analyse, indépendamment de leur format ou emplacement initial.
Transformation (Transform) : les données extraites subissent diverses transformations pour assurer leur qualité et leur cohérence. Cela peut inclure le nettoyage des données (suppression ou correction des données erronées ou incomplètes), la normalisation (conversion des données à des formats standards), et l'enrichissement des données (ajout de données dérivées ou calculées).
Chargement (Load) : une fois les données transformées, elles sont chargées dans un système de stockage centralisé (entrepôt de données, base de données…). Ce processus peut être effectué en une seule fois ou par incréments, où seules les données modifiées ou nouvellement ajoutées sont chargées.

ELT vs ETL : quelles différences ?

La distinction principale entre ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) réside dans l'ordre et la manière dont les données sont préparées et stockées dans l'entrepôt de données.

ETL transforme les données sur un serveur de traitement intermédiaire, alors que l’ELT transforme les données au sein même de l’entrepôt de données.
ETL ne transfère pas de données brutes dans l’entrepôt de données, l’ELT, lui, envoie les données brutes directement à l’entrepôt de données.

Voici les différences clés entre ces deux approches :

Critère	ETL	ELT
Définition	Les données sont extraites d’un système source, transformées sur un serveur de traitement secondaire et chargées dans un système de destination.	Les données sont extraites d’un système source, chargées dans un système de destination et transformées à l’intérieur du système de destination.
Performance et scalabilité	Restreinte par les ressources du serveur dédié à la transformation, ce qui peut compliquer la gestion de volumes de données massifs.	Exploite pleinement la capacité de calcul des environnements de stockage modernes, facilitant la gestion de gros volumes de données avec une meilleure scalabilité.
Flexibilité	Moins flexible pour les modifications post-chargement, car les données doivent être retraitées et rechargées en cas de modification des transformations.	Plus flexible pour les modifications et l'exploration des données, car les données brutes sont déjà chargées et peuvent être transformées à nouveau ou différemment selon les besoins.
Complexité et coût	Peut être plus complexe à mettre en œuvre et coûteux à maintenir, en raison de la nécessité de serveurs intermédiaires et d'outils spécialisés pour la transformation des données.	Potentiellement moins coûteux et plus simple à maintenir, surtout avec l'utilisation de services de données cloud qui intègrent des capacités de transformation.
Sécurité et conformité	Les étapes de transformation externe nécessitent des mesures de sécurité rigoureuses pour protéger les données pendant le transit et le traitement.	La centralisation du processus de transformation au sein de l’entrepôt de données peut renforcer le contrôle sur la sécurité et la conformité des données.
Requêtes	Les transformations prédéfinies limitent l’accès aux données brutes.	Les données brutes sont chargées directement dans le système cible et peuvent être réutilisées à l’infini.
Sortie de données	Structuré (généralement).	Structuré, semi-structuré, non structuré.
Volume de données	Idéal pour les ensembles de données modérés avec des exigences de transformation complexes.	Idéal pour les grands ensembles de données qui nécessitent rapidité et efficacité.

Comment choisir entre l’architecture ETL et l’ELT ?

Il convient de noter que malgré les similitudes de dénomination, ETL et ELT sont deux concepts distincts et nécessitent des architectures d'entreposage de données très différentes.

Le choix entre l'architecture ETL et ELT dépend de plusieurs facteurs liés aux besoins spécifiques de l'organisation, à la nature des données, aux capacités technologiques disponibles, et aux objectifs d'analyse.

De l’ETL à l’ELT : comment faire la transition ?

La première question à se poser avant de passer d’ETL à ELT est « Pourquoi ? ». Cela ne devrait pas être dû simplement au fait que l'ELT est une technologie émergente et innovante qui occupe une place importante dans l’actualité.

Comme condition préalable à la transition, vous ne devez pas disposer d'un très grand entrepôt de données sur site et vos équipes doivent être familiarisées avec les outils ELT. Les performances peuvent varier d'une plateforme à l'autre – par exemple, certaines plateformes peuvent ne pas gérer des transformations complexes en raison d'un manque de ressources. Dans ces scénarios, vos équipes devront écrire des scripts capables de rationaliser et de piloter l'ELT.

Cela dit, ELT présente de nombreux avantages par rapport à l'ETL traditionnel, notamment un chargement de données plus rapide, la prise en charge du Big Data et l'évolutivité via le cloud.

Avec une feuille de route bien articulée, vous pouvez commencer la migration d'ETL vers ELT ou, effectivement, adopter ELT parallèlement à votre architecture d'entreposage de données existante.

Voici 4 conseils pour vous accompagner dans cette transition :

Évaluez la préparation de votre entrepôt de données à l’ELT

ELT effectue la transformation en même temps que les données sont chargées. Si le chargement de vos données suit une structure de schéma qui n'est pas optimisée pour les requêtes et la transformation, cela pourrait provoquer un goulot d'étranglement.

Par ailleurs, ETL peut être mieux adapté au traitement de données structurées, par exemple le traitement des informations sur les cartes de paiement dans les banques. Évaluez si vous avez des cas d’utilisation de données non structurées ou de Big Data avant d’envisager l’ELT.

Comprendre les applications métier adaptées à la mise en oeuvre de l’ELT

La conversation autour de l’ETL contre l’ELT ne doit pas nécessairement être l’un ou l’autre. Les deux architectures peuvent coexister dans une entreprise, servant des applications métier très différentes.

Par exemple, vous pouvez mettre en œuvre une solution de données ELT pour des scénarios qui doivent prendre en compte plusieurs variables. Les enquêtes sur les fraudes dans les services financiers constituent l’un de ces scénarios. Mais les scénarios qui s'appuient sur un ensemble de données homogène peuvent continuer à utiliser ETL afin que vous ne perdiez pas le retour sur investissement de votre investissement précédent.

Choisissez entre des scripts développés en interne et des outils tiers

Il existe deux options pour adapter votre pipeline de données d'ETL à ELT : des scripts SQL appropriés qui effectuent l'extraction ou choisir un outil tiers de bout en bout (de préférence sur le cloud).

Cette décision dépendra entièrement des besoins de votre entreprise, des sources de données, des outils existants utilisés et des capacités informatiques internes. N'oubliez pas que le fait de s'appuyer sur le cloud de bout en bout peut faire augmenter vos coûts en ressources.

Sélectionnez son ELT

Comme mentionné précédemment, le développement récent de certaines technologies et produits a contribué à abaisser les barrières à l’entrée pour la mise en œuvre du flux de travail ELT.

Voici ci-dessous certains des outils actuels de l'écosystème ELT :

Produit	E/L/T	Description
Fivetran	E, certains T, L	Fivetran est une plateforme d'intégration de données automatisée qui simplifie la collecte et le stockage de données en provenance de nombreuses sources vers votre entrepôt de données, avec certaines capacités de transformation légère.
Stitch par Talend	E, L	Stitch est un produit SaaS d'intégration de données qui facilite le transfert rapide de données de diverses sources vers des plateformes d'analyse de données, se concentrant sur les étapes d'extraction et de chargement.
Airbyte	E, L	Airbyte est une plateforme d'intégration de données open source qui permet aux utilisateurs de transférer facilement des données depuis et vers un large éventail de sources et de destinations, en se concentrant principalement sur les étapes d'extraction et de chargement.
DBT (Data Build Tool)	T	DBT est un outil open source qui permet aux équipes de transformer et de modéliser des données dans leur entrepôt de données à l'aide de SQL, en se concentrant exclusivement sur l'étape de transformation.