Comprendre les outils ETL en tant qu'organisation centrée sur les données

Le ETL Le processus est défini comme le mouvement des données de leur source au stockage de destination (généralement un entrepôt de données) pour une utilisation future dans des rapports et des analyses. Les données sont initialement extraites d'un vaste éventail de sources avant d'être transformées et converties dans un format spécifique en fonction des besoins de l'entreprise.

ETL est l'un des processus les plus complets requis par les cas d'utilisation de Business Intelligence and Analytics, car il s'appuie sur les données stockées dans les entrepôts de données pour créer des rapports et des visualisations. Cela aide à élaborer des stratégies efficaces qui peuvent fournir des informations exploitables et opérationnelles. 

Comprendre le processus ETL

Avant de comprendre qu'est-ce que l'outil ETL, vous devez d'abord comprendre le processus ETL.

• Extraction: Dans cette étape, les données sont extraites d'un vaste éventail de sources présentes dans différents formats tels que des fichiers plats, des fichiers Hadoop, XML, JSON, etc. Les données extraites sont ensuite stockées dans une zone de transit où d'autres transformations sont effectuées. Par conséquent, les données sont soigneusement vérifiées avant d'être chargées dans un entrepôt de données. Vous aurez besoin d'une carte de données entre la source et la cible, car le processus ETL doit interagir avec divers systèmes en cours de route. 
• Transformer: Cette étape est considérée comme l'étape la plus importante du processus ETL. Deux types de transformations peuvent être effectuées sur les données : les transformations de base telles que la consolidation, le filtrage, le nettoyage des données et les normalisations ou les transformations avancées telles que la duplication, la restructuration de clés et l'utilisation de recherches pour fusionner des données.
• Charge: Dans cette étape, vous chargez les données transformées dans l'entrepôt de données, où elles peuvent être exploitées pour générer divers rapports et prendre des décisions analytiques clés.

Types d'outils ETL

Voici les différents types d'outils ETL que vous pouvez utiliser pour votre entreprise :

Outils ETL open source

Au cours de la dernière décennie, les développeurs de logiciels ont mis au point divers produits ETL open source. Ces produits sont libres d'utilisation et leur code source est disponible gratuitement. Cela vous permet d'améliorer ou d'étendre leurs capacités. Les outils Open Source peuvent varier considérablement en termes d'intégrations, de qualité, d'adoption, de facilité d'utilisation et de disponibilité du support. De nombreux outils ETL open source contiennent une interface graphique pour l'exécution et la conception de pipelines de données.

Voici quelques meilleurs Open-Source Outils ETL sur le marché :

• Hadoop: Hadoop se distingue en tant que plate-forme d'informatique distribuée à usage général. Il peut être utilisé pour manipuler, stocker et analyser des données de n'importe quelle structure. Hadoop est un écosystème complexe de projets Open Source, comprenant plus de 20 technologies différentes. Des projets tels que MapReduce, Pig et Spark sont utilisés pour effectuer des tâches ETL clés.  
• Studio ouvert de Talend: Talend Open Studio est l'un des outils ETL Open Source les plus populaires du marché. Il génère du code Java pour les pipelines de données au lieu d'exécuter des configurations de pipeline via un moteur ETL. Cette approche unique lui confère quelques avantages en termes de performances.
• Intégration de données Pentaho (PDI): Pentaho Data Integration est bien connu sur le marché pour son interface graphique, Spoon. PDI peut générer des fichiers XML pour représenter les pipelines et exécuter ces pipelines via son moteur ETL.

Outils ETL de logiciels d'entreprise

Il existe de nombreuses sociétés de logiciels qui prennent en charge et vendent des produits logiciels ETL commerciaux. Ces produits existent depuis assez longtemps et sont généralement matures en termes de fonctionnalité et d'adoption. Tous les produits fournissent des interfaces graphiques pour l'exécution et la conception de pipelines ETL et se connectent à des bases de données relationnelles.

Voici les quelques meilleurs outils ETL de logiciels d'entreprise sur le marché :

• IBM Infosphère DataStage: DataStage est un produit ETL mature qui décrit de solides capacités pour travailler avec des ordinateurs centraux. Il est considéré comme un « outil complexe à licence et coûteux » qui chevauche souvent d'autres produits de cette catégorie.
• Intégrateur de données Oracle: Le produit ETL d'Oracle est sur le marché depuis plusieurs années maintenant. Il utilise une architecture fondamentalement unique par rapport aux autres produits ETL. Au lieu d'effectuer des transformations dans l'outil ETL lui-même à l'aide de ressources matérielles et d'un processus dédié, Oracle Data Integrator déplace d'abord les données vers la destination. Il effectue ensuite des transformations à l'aide du cluster Hadoop ou des fonctionnalités de la base de données. 
• PowerCenter d'Informatica: Informatica PowerCenter est exploité par diverses grandes entreprises et est bien considéré par les analystes du secteur. Il fait partie d'une plus grande suite de produits, regroupés sous la plate-forme Informatica. Ces produits sont centrés sur l'informatique mais assez chers. Informatica est considéré comme moins mature que certains autres produits sur le marché des sources non structurées et semi-structurées. 

Outils ETL basés sur le cloud

Outils ETL basés sur le cloud ont l'avantage de fournir des intégrations robustes à d'autres services Cloud, une tarification basée sur l'utilisation et une élasticité. Ces solutions sont également propriétaires et ne fonctionnent que dans le cadre de l'éditeur Cloud. En termes simples, les outils ETL basés sur le cloud ne peuvent pas être utilisés sur la plate-forme d'un autre fournisseur de cloud.

Voici les quelques meilleurs outils ETL basés sur le cloud sur le marché :

• Données Hevo: Une plate-forme de pipeline de données sans code entièrement gérée comme Hevo Data vous aide à intégrer les données de Plus de 100 sources de données (dont plus de 30 sources de données gratuites) vers une destination de votre choix en temps réel et sans effort. Hevo avec sa courbe d'apprentissage minimale peut être configuré en quelques minutes, permettant aux utilisateurs de charger des données sans avoir à compromettre les performances. Sa forte intégration avec des énièmes sources permet aux utilisateurs d'importer des données de différents types de manière fluide sans avoir à coder une seule ligne.
• Usine de données Azure: Il s'agit d'un service entièrement géré qui se connecte à un large éventail de sources sur site et dans le cloud. Il peut facilement transformer, copier et enrichir les données, pour finalement les écrire dans les services de données Azure en tant que destination. Azure Data Factory prend également en charge Spark, Hadoop et Machine Learning en tant qu'étapes de transformation.  
• Pipeline de données AWS: AWS Data Pipeline peut être utilisé pour planifier des activités de traitement régulières telles que les transformations SQL, les scripts personnalisés, les applications MapReduce et la copie de données distribuée. Il est également capable de les exécuter sur plusieurs destinations telles que RDS, DynamoDB et Amazon S3.

Conclusion

Ce blog parle des bases des outils ETL et ETL. Il donne également un aperçu de quelques-uns des meilleurs outils ETL du marché appartenant à chaque catégorie d'outils ETL.

Source : https://www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/