Création de pipelines ETL de données efficaces : anatomie d’un ETL [PART-1]

Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises s’appuient sur des informations précises et opportunes pour prendre des décisions critiques. Les pipelines de données jouent un rôle essentiel dans ce processus, en récupérant, traitant et transférant de manière transparente les données vers des emplacements centralisés tels que les entrepôts de données. Ces pipelines garantissent que les données appropriées sont disponibles en cas de besoin, permettant ainsi aux organisations d’analyser les tendances, de prévoir les résultats et d’optimiser leurs opérations. Alors que le volume et la complexité des données continuent de croître, la création de pipelines de données efficaces et fiables est devenue essentielle pour conserver un avantage concurrentiel.

Pipelines ETL

ETL (Eextraire, Tse transformer, et Load) est un cadre structuré utilisé pour extraire des données de diverses sources de données, les transformer dans un format utilisable et standardisé et les charger dans des systèmes de destination tels que des entrepôts de données ou des bases de données à des fins d’analyse et de reporting.

Présentation du pipeline ETL

• • Extraction – Il s’agit de la première étape de tout pipeline ETL. Au cours de cette étape, les données sont collectées à partir de diverses sources telles que des bases de données, des API, des plateformes de streaming, etc. Les données extraites sont au format brut pour conserver leur structure et leur intégrité.
  • Transformations – Une fois les données extraites à l’aide du processus d’extraction, elles doivent être transformées conformément aux exigences de l’entreprise pour garantir la qualité et la compatibilité avec les systèmes de destination. La transformation peut inclure, sans toutefois s’y limiter, le nettoyage, le filtrage et l’agrégation.
  • Chargement – Après l’étape de transformation, les données sont ensuite transférées vers des systèmes de destination tels qu’un entrepôt de données, etc. Où elles peuvent être utilisées à des fins d’analyse et de reporting ultérieures.

Importance des pipelines ETL

Le rythme d’expansion de la génération de données a conduit à une augmentation du nombre de sources de données destinées à la consommation de données. En conséquence, les données doivent désormais être accessibles simultanément à partir de ces sources de données. Cependant, aucune des données fournies par ces sources de données ne peut être utilisée directement. C’est là qu’intervient l’utilisation d’ETL.

Un pipeline ETL s’occupe de la migration des données, de leur affinement et de leur transformation ainsi que de l’accumulation de plusieurs sources de données. Avec l’aide de l’ETL, la qualité des données peut être appliquée aux données garantissant la normalisation.

Certains des aspects clés de l’utilisation des pipelines ETL sont :

• • Aperçu complet de l’entreprise – Les données étant dispersées sur plusieurs systèmes et applications, il peut s’avérer difficile d’obtenir une vue globale des données pour l’entreprise. ETL aide à combiner ces sources de données et fournit une vue plus complète de l’entreprise.
  • Automatisation – Étant donné que les données sont générées en permanence, il est nécessaire d’automatiser les processus. ETL optimise non seulement le traitement répétitif des données, mais les outils ETL peuvent également être utilisés pour automatiser ces processus pour un fonctionnement plus rapide et plus efficace.
  • Gouvernance des données – Ceci est lié à l’utilité, à la disponibilité, à la cohérence et à l’intégrité des données. L’ajout d’une couche d’abstraction dans le pipeline ETL peut garantir la gouvernance des données en préservant la sécurité et le lignage des données.
  • Évolutivité – Étant donné que le volume et la complexité des données augmentent à un rythme rapide, il est nécessaire d’adapter vos ressources au fil du temps pour pouvoir gérer la taille des données et garantir des rapports commerciaux précis et perspicaces. Il existe plusieurs outils ETL qui offrent la capacité sans serveur de créer vos pipelines sans vous soucier de la mise à l’échelle des ressources.

Composants critiques d’ETL

Un pipeline ETL peut être considéré comme un ensemble de plusieurs composants essentiels et facilitant l’extraction, la transformation et le chargement des données.

• • Sources de données – Dépôts où résident les données avant d’être extraites pour traitement. Ces référentiels de données peuvent être des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL, des fichiers, des sources de streaming, etc. Il est crucial d’identifier la source et d’établir une connexion avec elle pour assurer la récupération des données souhaitées.

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  Diverses sources de données
  • Mécanisme d’extraction – Il est nécessaire de définir la méthode d’extraction des données. Il peut s’agir d’un traitement par lots, d’un traitement en temps réel ou d’une capture de données modifiées (CDC). Il est nécessaire de faire un choix en fonction des exigences de l’entreprise, car il sera responsable de la complexité du pipeline de données, de la latence des données et du coût de l’infrastructure.
  • Moteur de traitement et de transformation des données – Après une extraction réussie des données, il est nécessaire de créer un moteur de transformation bien défini qui garantira que toutes les lacunes dans les données telles que les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc. De plus, les données sont agrégées et enrichies selon les besoins de l’entreprise. Des outils tels qu’Apache Spark, AWS Glue, Talend, etc. peuvent être utilisés. Un moteur bien défini se traduit par une cohérence, une qualité et une utilisation efficace des ressources sous-jacentes.
  • Chargement/stockage de données – Une fois que les données ont subi une couche d’extraction et de transformation, elles doivent être stockées quelque part. Le choix du stockage peut varier en fonction du cas d’utilisation métier tel que Data Warehouse, bases de données NoSQL, Data Lake, etc. Le type de système de stockage choisi affectera la vitesse, la flexibilité et le coût d’analyse des données. Par exemple, pour stocker de grandes quantités de données brutes de manière rentable, un lac de données pourrait être envisagé, tandis que pour des requêtes de données plus rapides et plus complexes, on pourrait choisir des entrepôts de données comme option de stockage.

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  Options de stockage de données

  • Gouvernance et gestion des données – Un ensemble de pratiques et de processus sont mis en œuvre pour garantir la qualité des données, l’exactitude des données et, surtout, la confidentialité et la sécurité des données. Divers outils peuvent être utilisés pour réaliser les objectifs suivants. L’adhésion à ce composant du pipeline ETL permet de maintenir la confiance des utilisateurs et d’éviter toute fuite de données inutile.
  • Gestion et orchestration du pipeline – Les composants mentionnés ci-dessus doivent être combinés. Pour y parvenir, ces composants sont décomposés en plusieurs tâches et des règles sont appliquées pour garantir que les tâches sont exécutées de manière linéaire et dans le bon ordre. L’orchestration fournit des fonctionnalités de gestion des erreurs, de surveillance, de planification et de journalisation. Une fois que le composant d’orchestration a été implémenté avec succès, il garantit un flux fluide du pipeline de données avec une intervention manuelle minimale.

Types d’ETL

ETL peut être de différents types en fonction de l’utilisateur et des exigences du système.

• • ETL par lots :
    • Les données sont traitées en un seul lot à intervalles de temps planifiés.
    • L’ensemble du lot est transformé et chargé dans le système cible.

Flux de données ETL par lots

• • ETL en temps réel :
    • Les données sont traitées telles qu’elles sont disponibles dans le système source.
    • Cet ETL génère des données en temps quasi réel pour le système qui nécessite une analyse en temps réel, une détection de fraude ou une autre prise de décision.

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  Flux de données ETL en temps réel

  • ETL initial/à chargement complet :
    • Cet ETL est un travail ponctuel.
    • Cela s’exécute généralement initialement au moment de la configuration du référentiel de données ou si nous devons recharger le référentiel en raison d’un problème ou d’une explosion des données.
      Il est utilisé pour traiter immédiatement les données historiques complètes pour démarrer l’entrepôt.
  • ETL incrémentiel :
    • Il s’agit d’un chargement planifié qui traite uniquement les données modifiées depuis la dernière exécution.
    • Une heure ou d’autres marqueurs sont conservés pour récupérer les dernières données de chaque exécution planifiée.
    • Ce système nécessite un traitement spécial de la suppression des données car seules les modifications/nouveaux enregistrements sont traités.

NOTE – Les sujets ci-dessus capturent l’essence fondamentale du pipeline ETL, y compris ses composants clés et leur rôle dans une gestion efficace des données. Partie 2 de ce blog approfondit les complexités rencontrées lors de la configuration et de l’exécution du pipeline. Il explore les meilleures pratiques spécifiquement associées aux tableaux de faits et de dimensions pour fournir des informations plus granulaires et améliorer notre compréhension des stratégies efficaces de traitement des données.