ETL & SQL : Le duo de données dynamiques

Les données sont la bouée de sauvetage de toute organisation moderne. À tout moment, chaque jour, vous travaillez à transformer des points de données en informations pour en tirer des bénéfices. Par conséquent, avoir les bons éléments de base est un élément crucial pour gérer une bonne entreprise.

C’est là que le duo dynamique ETL et SQL entre en jeu.

Bien que vous ayez peut-être vu les deux s’affronter, la réalité est que vous obtenez plus en fusionnant ETL et SQL. Cet article adopte cette approche : exposer Exemples SQL et ETL tout en révélant une excellente ressource pour que vos efforts liés aux données rapportent plus.

Avant d’aborder des exemples de SQL et ETLdéfinissons rapidement les termes.

Qu’est-ce que SQL ?

Langage de requêtes structurées (SQL, prononcé comme « suite ») est un large éventail de termes syntaxiques qui transmettent des directives qui gèrent les données stockées dans des bases de données. Les systèmes de gestion de base de données acceptent les commandes SQL et exécutent une série d’actions sur des tables et des lignes de données spécifiées.

Voici un exemple rapide d’une requête SQL :

La requête ci-dessus indique au système de gestion de base de données de créer de nouveaux enregistrements dans une table appelée « Clients.”

La source de ces nouvelles lignes proviendra d’une table sélectionnée appelée « Fournisseurs.”

Les colonnes spécifiées entre parenthèses seront remplies par les données de colonne correspondantes dans le tableau sélectionné, mais uniquement là où le « Pays » la colonne dit « Canada.”

Apprendre certaines commandes SQL de base est pratique lorsque vous devez extraire des parties d’une base de données sous forme de rapports. Lorsque vous emprunterez cette voie, vous découvrirez bientôt à quel point SQL est largement utilisé par les systèmes de gestion de bases de données traditionnels. La liste n’a cessé de s’allonger depuis sa première sortie en 1974.

Pour n’en citer que quelques-uns :

1.Microsoft SQL Server : MS SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) développé par Microsoft. Ce produit est conçu pour la fonction de base de stockage et de récupération de données requises par d’autres applications. Il peut être exécuté sur le même ordinateur ou sur un autre à travers un réseau.

2.Accès Microsoft : Microsoft Access est tellement plus facile à utiliser et à comprendre par rapport aux applications de base de données client-serveur. En tant que programme informatique personnel, MS Access est devenu un leader parmi d’autres applications similaires. Aucune formation spéciale n’est requise pour utiliser le logiciel.

3.Postgres : PostgreSQL est un puissant système de base de données relationnelle objet open source avec plus de 30 ans de développement actif qui lui a valu une solide réputation de fiabilité, de robustesse des fonctionnalités et de performances.

4.MySQL : Tout ce que vous devez savoir MySQL est l’une des technologies les plus reconnaissables de l’écosystème moderne du Big Data. Souvent appelée la base de données la plus populaire et bénéficiant actuellement d’une utilisation répandue et efficace quel que soit le secteur, il est clair que toute personne impliquée dans les données d’entreprise ou l’informatique générale devrait au moins viser une connaissance de base de MySQL.

5. Oracle : Oracle est un produit de la société Oracle, qui fournit un système de gestion de base de données relationnelle.

6.Aurore : Aurora MySQL est un remplacement direct de MySQL et rend simple et rentable la configuration, l’exploitation et la mise à l’échelle de vos déploiements MySQL nouveaux et existants, vous permettant ainsi de vous concentrer sur votre entreprise et vos applications.

Qu’est-ce qu’ETL ?

Les questions pertinentes sont « Qu’est-ce que l’ETL et qu’est-ce que cela a à voir avec quoi que ce soit ? »

Pour comprendre l’ETL, vous devez adopter une vue selon laquelle il s’agit d’une série d’événements le long d’un flux de travail de données. Plus précisément, ces événements comprennent la extraction, transformationet Chargement en cours de données. Cela signifie que vous devez disposer d’une source à partir de laquelle obtenir les données du sujet, d’un processus à appliquer aux données pour les modifier et d’une destination sur laquelle charger les informations résultantes.

Extraction:

Dans la première étape du flux de travail ETL, l’extraction implique souvent des systèmes de gestion de base de données, des sources de métriques et même des moyens de stockage simples comme des feuilles de calcul.

Les commandes SQL peuvent également faciliter cette partie de l’ETL car elles récupèrent les données de différentes tables ou même de bases de données distinctes.

Transformation:

La partie essentielle d’un processus ETL est peut-être le bit de transformation des données. La transformation peut être aussi simple que la suppression ou le tri de parties d’un lot de données ou aussi complexe que l’exécution de calculs pour construire de nouvelles connaissances à partir de la source extraite.

Dans tous les cas, l’entrée et la sortie du processus de transformation doivent constituer une analyse de rentabilisation. C’est là que les outils ETL que vous avez choisis montrent leur impact.

Chargement

Le processus de sortie d’un processus ETL crée des rapports ou envoie simplement de nouvelles données/informations aux tableaux de bord. En réalité, cela créerait très probablement de nouveaux éléments dans les bases de données à usage professionnel.

Le chargement se produit à des périodes prédéfinies. Habituellement, cela dépend de la sensibilité temporelle des données chargées. Lorsque les données ne sont pas trop volumineuses, cela peut se faire en temps réel, avec d’énormes lots souvent exécutés lorsqu’il y a le moins de connexions à la base de données.

Par conséquent

Un exemple acceptable d’ETL serait l’utilisation des registres des ventes dans la production de rapports analytiques. Comme ceux-ci s’adaptent à n’importe quel modèle commercial, la partie extraction d’un tel workflow de données implique des données brutes telles que les volumes et les dates des ventes. Ensuite, l’étape de transformation peut infuser le trafic du site Web, les analyses de Google et les données de prospects de Salesforce pour créer des visualisations qui aident à prendre rapidement des décisions précises.

Souvent, vous pouvez prendre des décisions en jetant simplement un coup d’œil à un tableau de bord ETL bien traité.

Comment choisir un bon outil ETL

Avant de sélectionner un outil ETL à inclure dans votre workflow global de données, vous devez en savoir un peu plus sur le marché des outils. Certains outils ne font qu’effleurer la surface en ce qui concerne les intégrations et la compatibilité avec votre entreprise.

Tenez compte des caractéristiques suivantes de l’outil ETL pour la taille :

1. Options d’automatisation: Envisagez les outils ETL qui nécessitent le moins d’efforts pour s’intégrer aux points de données de votre entreprise. Le meilleur itinéraire serait une expérience de création de flux de travail sans code (composants glisser-déposer dans votre flux de travail ETL). Lorsqu’il est connecté, l’ensemble du processus ETL ne devrait pas exiger trop d’attention technique (le cas échéant) pour maintenir les données chargées à jour et pertinentes.
2. Une suite élaborée de transformation de données: Les meilleurs outils ETL fournissent des commandes SQL pré-écrites pour transformer les données en informations utiles. De plus (de préférence), vous pouvez également trouver des intégrations dans des outils externes qui fournissent des transformations de données complexes. Un cas d’utilisation de ceci connecterait les données de vente du site (de notre exemple précédent) aux services Salesforce.
3. Conformité automatique aux réglementations: Même lorsque vous transformez des données, il va sans dire que la conformité aux lois et réglementations régionales est indispensable. Cela implique également un large domaine d’application, des organisations à but non lucratif aux commerces de détail à volume élevé.

Comme bonne pratique, avant d’adopter un outil ETL, exécutez des tests avec des copies de données en direct pour garantir un fonctionnement fluide au-delà des phases de démonstration. Cela permet également d’évaluer s’il existe des lacunes techniques qui vous obligent à embaucher de nouvelles mains.

Exemples et cas d’utilisation SQL et ETL

Maintenant que vous avez une vision claire de SQL et ETL : adoptons une approche fusionnée pour tirer le meilleur parti de vos bases de données.

Pour être précis, disons que vous embauchez quelqu’un qui peut écrire SQL. Cet ensemble de compétences suffira-t-il ? La simple vérité est un « non » dur.

Les ingénieurs et administrateurs de données doivent au moins avoir la capacité d’utiliser les outils ETL. Idéalement, on devrait être capable de construire et de maintenir un flux de travail ETL complet.

Entreposage de données

Un thème commun dans les flux de travail ETL est l’inclusion d’une solution d’entreposage de données. Non seulement cela libère de l’espace pour l’inclusion de données historiques dans la prise de décision, mais cela apporte également le calcul nécessaire à la transformation complexe des données. La sortie typique de l’entreposage de données inclut des connexions que de simples commandes SQL manqueraient autrement.

En tant que cas d’utilisation, envisagez l’intégration des publicités sur les réseaux sociaux (données des publicités Facebook) avec des outils d’entreposage de données dotés d’une forte puissance d’analyse pour aider à maintenir un bon retour sur les dépenses publicitaires. Il peut s’agir de l’une des diverses applications de comptabilité accessibles par API pour une connexion et une maintenance faciles.

Le résultat peut être un tableau des dépenses et des revenus plus élaboré (par rapport aux tableaux de bord Facebook par défaut), mais suffisamment simple pour savoir quand vous devez augmenter les dépenses.

Réflexions finales : avez-vous besoin d’ETL ?

Ne pas utiliser ETL sur les ensembles de données, même les plus simples, revient à freiner le potentiel de votre entreprise. C’est à partir du concept d’ETL qu’émergent de nouveaux champs et façons d’analyser les données pour la prise de décision.

Ces champs comprennent apprentissage automatique et intelligence artificiellequi révolutionnent rapidement les entreprises du monde entier.

L’ETL ne doit pas être facultatif lors de la gestion quotidienne des données. L’inclusion d’ETL dans vos processus est garantie de donner à votre entreprise l’avantage concurrentiel nécessaire non seulement pour survivre, mais aussi pour prospérer.