Matillion ETL : un guide complet et une comparaison avec d’autres outils ETL

Introduction à ETL et besoin d’outils

Les processus ETL (Extract, Transform, Load) sont devenus l’épine dorsale de l’infrastructure de données moderne, permettant aux entreprises d’intégrer des données provenant de diverses sources, de les transformer dans un format utilisable et de les charger dans un entrepôt de données à des fins d’analyse et de reporting. Dans le monde actuel, en évolution rapide et axé sur les données, les organisations ont besoin d’outils ETL efficaces et évolutifs pour gérer de manière transparente des volumes massifs de données. Matillion est l’un de ces outils qui a gagné en popularité.

Matillion est un outil ETL cloud natif qui exploite la puissance des principales plates-formes cloud telles qu’Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake et Azure Synapse pour fournir des flux de travail d’intégration de données hautes performances. Dans ce blog, nous allons approfondir les fonctionnalités de Matillion, explorer son fonctionnement et le comparer avec d’autres outils ETL leaders du marché.

Qu’est-ce que Matillion ?

Matillion est un puissant outil ETL cloud natif conçu spécifiquement pour les entrepôts de données cloud modernes. Il permet aux organisations d’extraire efficacement des données d’une grande variété de sources, de les transformer en fonction de règles métier et de les charger sur des plateformes cloud pour une analyse plus approfondie. Ce qui rend Matillion particulièrement attractif est sa simplicité, son interface utilisateur intuitive et sa capacité à s’adapter à la complexité croissante des données.

Principales caractéristiques de Matillion :

• Architecture cloud native : conçue spécifiquement pour les environnements cloud tels qu’AWS, GCP et Azure.
• Low Code/No Code : il offre une interface intuitive par glisser-déposer, permettant aux utilisateurs de créer des pipelines ETL complexes avec un minimum de connaissances en programmation.
• Connecteurs prédéfinis : Matillion propose de nombreux connecteurs prêts à l’emploi pour diverses sources de données telles que Salesforce, Google Analytics et bien d’autres.
• Évolutivité : en tant qu’outil cloud natif, Matillion s’adapte facilement aux besoins de l’entreprise.
• Intégration avec les principaux entrepôts de données cloud : Matillion s’intègre de manière transparente aux principales plates-formes de données cloud telles qu’Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery et Azure Synapse.

Fonctionnalités de base de Matillion

A. Extraction de données

Matillion propose plus de 100 connecteurs de sources de données prédéfinis qui simplifient le processus d’extraction. Ces connecteurs permettent d’extraire des données à partir de diverses sources, notamment des API, des bases de données, des fichiers plats, des plateformes SaaS, etc.

B. Transformation des données

La transformation est le domaine où Matillion brille vraiment. Il utilise une architecture ELT (Extract, Load, Transform) native du cloud, déchargeant les charges de travail de transformation vers l’entrepôt de données au lieu de les exécuter sur du matériel local. Cela améliore la vitesse de traitement et réduit les coûts d’infrastructure. Les opérations de transformation courantes dans Matillion comprennent :

• Nettoyage des données : suppression des doublons, remplissage des valeurs nulles ou normalisation des formats.
• Agrégations : addition, comptage, moyenne ou autres calculs statistiques.
• Rejoindre : fusionner des ensembles de données provenant de différentes sources.

Vous pouvez également écrire des requêtes SQL directement pour les transformations, mais l’interface glisser-déposer de Matillion minimise le besoin de codage.

C. Chargement des données

Matillion s’intègre profondément aux entrepôts de données cloud, permettant aux utilisateurs de transmettre les données transformées vers des systèmes cibles tels qu’Amazon Redshift, Snowflake ou Google BigQuery à des fins d’analyse.

Avantages clés de Matillion

A. Interface conviviale

L’interface glisser-déposer de Matillion permet aux ingénieurs de données et aux analystes de créer facilement des pipelines ETL sans connaissances approfondies en programmation. Il permet un développement et un déploiement rapides de tâches ETL.

B. Architecture cloud native

Étant donné que Matillion est conçu pour le cloud, il peut évoluer avec la croissance de votre organisation. Vous n’avez pas à vous soucier des limitations matérielles et vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez, grâce aux modèles de tarification du cloud.

C. Rentabilisation plus rapide

Les connecteurs, modèles et interface utilisateur par glisser-déposer prédéfinis de Matillion réduisent considérablement le temps nécessaire à la conception et au déploiement des pipelines ETL. Cette mise en œuvre plus rapide se traduit par des informations plus rapides à partir des données.

D. Intégration avec DevOps

Matillion prend en charge le contrôle de version, le CI/CD et le développement collaboratif, permettant aux équipes DevOps d’intégrer les flux de données directement dans des architectures d’entreprise plus larges.

Matillion par rapport à d’autres outils ETL

A. Matillion contre Talend

• Déploiement : Matillion est cloud natif, tandis que Talend propose des options de déploiement sur site et dans le cloud.
• Facilité d’utilisation : l’approche sans code de Matillion est plus intuitive que celle de Talend, qui nécessite souvent une courbe d’apprentissage plus abrupte en raison de ses racines open source.
• Évolutivité : Bien que Talend soit polyvalent et personnalisable, l’architecture cloud de Matillion offre une évolutivité transparente.
• Coût : Talend peut être rentable pour les petites organisations, mais peut nécessiter une gestion plus importante de l’infrastructure. Matillion, avec son modèle de paiement à l’utilisation, peut être plus économique pour les entreprises basées sur le cloud.

B. Matillion contre Informatica

• Cloud-Native : Informatica a développé des offres cloud solides ces dernières années, mais elles ont commencé comme un outil sur site. Matillion a été conçu pour le cloud dès le départ.
• Complexité : Informatica offre des fonctionnalités de niveau entreprise, mais est complexe et nécessite des connaissances spécialisées pour fonctionner. Matillion, avec son interface utilisateur intuitive, offre une courbe d’apprentissage plus fluide.
• Intégrations : les deux outils offrent des intégrations étendues, mais Matillion se concentre sur les plates-formes de données cloud modernes, tandis qu’Informatica est plus polyvalent dans la prise en charge des systèmes anciens et existants.

C. Matillion contre Fivetran

• ELT vs ETL : Fivetran se concentre principalement sur l’ELT, où les données sont chargées dans l’entrepôt avant les transformations. Matillion fournit des flux de travail ETL et ELT, offrant aux utilisateurs plus de flexibilité.
• Personnalisation : Matillion permet une plus grande personnalisation des transformations, tandis que Fivetran se concentre sur des connecteurs prédéfinis avec des capacités de transformation limitées.
• Facilité d’utilisation : les deux sont conviviaux, mais Fivetran convient mieux aux petites organisations ayant besoin d’intégrations rapides, tandis que Matillion s’adresse à des cas d’utilisation plus complexes et évolutifs.

Comment créer un travail ETL dans Matillion

Passons en revue un exemple simple dans lequel nous créons une tâche ETL dans Matillion pour extraire des données d’un compartiment Amazon S3, les transformer et les charger dans Snowflake.

Étape 1 : Extraire les données de S3

Matillion fournit un composant S3 Load qui vous permet d’extraire les données stockées dans un compartiment S3. La configuration suivante est requise :

Extraire les données de S3

Étape 2 : Transformer les données

Une fois les données extraites, utilisez le travail de transformation pour appliquer des transformations telles que le filtrage, la jointure ou le nettoyage. Par exemple, filtrons les lignes où `customer_age` est supérieur à 18 :

Transformer les données

Étape 3 : Charger les données dans Snowflake

Utilisez le composant Snowflake Load de Matillion pour charger les données transformées dans une table Snowflake. L’interface utilisateur vous permet de sélectionner la table cible, de mapper les champs et de lancer le processus de chargement avec une configuration minimale.

Tarifs Matillion

Matillion fonctionne selon un modèle de tarification à l’utilisation basé sur la taille de l’instance EC2 (sur AWS) ou de la machine virtuelle (sur GCP/Azure) que vous exécutez. Les échelles de prix sont basées sur l’utilisation, ce qui le rend accessible aux petites et grandes organisations.

Tableau de comparaison : Matillion par rapport à d’autres outils ETL

Tableau de comparaison : Matillion par rapport à d’autres outils ETL

Évolutivité

Voici un bref aperçu de Performances et évolutivité de Matillionavec quelques exemples de numéros :

A. Évolutivité native du cloud :

• Matillion évolue de manière élastique avec les plateformes cloud comme AWS, Azure et Google Cloud.
• Exemple: les utilisateurs ont traité milliards de lignes par jour en utilisant Matillion lorsqu’il est intégré à Snowflake, Redshift ou BigQuery.

B. Repères de performance :

• Matillion peut exécuter tâches de transformation des données jusqu’à 50 à 70 % plus rapides par rapport aux outils ETL traditionnels, grâce à son approche ELT (exploitant la puissance des entrepôts de données cloud).
• Exemple: Les utilisateurs signalent une transformation des centaines de millions d’enregistrements en quelques minutes ou quelques heuresen fonction des ressources cloud.

C. Gestion de gros volumes de données:

• Matillion peut gérer efficacement à l’échelle du pétaoctet ensembles de données.
• Exemple: Une configuration d’entreprise typique peut traiter 500 millions de lignes en moins de 30 minutes lors de l’utilisation de requêtes optimisées et de ressources d’entrepôt cloud.

Il s’agit d’indicateurs de performance typiques, mais les résultats réels dépendent de l’infrastructure cloud, de la complexité des tâches et du volume de données.

Conclusion

Matillion est un outil ETL cloud natif robuste qui excelle dans les architectures de données modernes, en particulier pour les organisations qui exploitent déjà des entrepôts de données cloud. Sa facilité d’utilisation, son évolutivité et ses capacités de transformation complètes en font un choix de premier ordre pour les entreprises cherchant à créer des pipelines de données sophistiqués sans avoir à gérer une infrastructure sur site.

Comparé à d’autres outils ETL comme Talend, Informatica et Fivetran, Matillion offre un équilibre unique entre simplicité, puissance et flexibilité. Que vous soyez une petite startup ou une grande entreprise, le modèle de tarification à l’utilisation de Matillion en fait une solution rentable pour faire évoluer les flux de travail de transformation des données.

Exemple visuel : flux de travail Matillion ETL

Vous trouverez ci-dessous une représentation simplifiée d’un workflow ETL dans Matillion :

Exemple visuel : flux de travail Matillion ETL

Ce diagramme représente un flux typique dans lequel les données sont extraites d’un compartiment S3, transformées dans Matillion et chargées dans Snowflake.

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