Salesforce Data Cloud – Que signifie noETL/noELT pour moi ? / Blogs / Perficient

Dans le domaine de la gestion et de l’analyse des données, les termes ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sont courants depuis des décennies. Ils décrivent les processus impliqués dans le déplacement des données d’un système à un autre, en les transformant selon les besoins en cours de route. Cependant, avec l’avènement de technologies comme Salesforce Data Cloud, un nouveau concept gagne du terrain : « noETL / noELT ». Mais qu’est-ce que cela signifie pour vous, surtout si vous n’êtes pas à fond dans le jargon technique de l’intégration de données ? Explorons.

Comprendre ETL et ELT

Tout d’abord, un petit rappel sur ETL et ELT :

• ETL (Extraire, Transformer, Charger): Cette approche traditionnelle consiste à extraire des données de diverses sources, à les transformer dans un format utilisable, puis à les charger dans un système cible, souvent un entrepôt de données ou une plateforme d’analyse.
• ELT (Extraire, Charger, Transformer): ELT inverse l’étape de transformation, chargeant les données brutes directement dans le système cible, puis les transformant selon les besoins au sein de ce système.

ETL et ELT ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients, mais ils peuvent être des processus complexes et longs, nécessitant des compétences et une infrastructure spécialisées.

Entrez noETL / noELT

Parlons maintenant de noETL/noELT, défendu par des plateformes comme Salesforce Data Cloud. Le « non » dans noETL / noELT signifie une rupture avec les approches traditionnelles d’intégration de données. Voici ce que cela signifie pour vous :

1. Accès plus rapide aux informations

• Avec noETL / noELT, les données sont accessibles et utilisées plus rapidement. Au lieu d’attendre que les données passent par plusieurs étapes de transformation, vous pouvez commencer à les analyser presque immédiatement.

2. Analyses en temps réel ou quasi-réel

• En éliminant l’étape de transformation initiale, noETL/noELT permet des analyses en temps réel ou quasi-réel. Cela signifie que vous pouvez prendre des décisions basées sur les données disponibles les plus récentes.

3. Intégration de données simplifiée

• Pour les utilisateurs finaux, noETL / noELT se traduit par une intégration de données simplifiée. Vous n’avez pas à vous soucier des pipelines de données complexes ou d’une logique de transformation complexe. Les données deviennent plus accessibles et utilisables.

4. Évolutivité et rentabilité

• L’évolutivité est souvent améliorée avec noETL/noELT, car elle réduit les frais généraux associés à la gestion des processus d’intégration de données à grande échelle. Cela peut également entraîner des économies de coûts.

Ce que cela signifie pour vous

Si vous êtes un utilisateur professionnel, un analyste ou un décideur exploitant Salesforce Data Cloud ou des technologies similaires, voici ce que noETL/noELT signifie pour vous :

• Facilité d’utilisation: Vous pouvez vous concentrer davantage sur l’extraction de valeur des données plutôt que sur la gestion de leur intégration.
• Des informations plus rapides: Un accès rapide aux données signifie des informations plus rapides, permettant une prise de décision plus rapide et plus éclairée.
• Adaptabilité: Les architectures NoETL / noELT sont souvent plus adaptables à l’évolution des sources de données et des besoins analytiques.

Où en sommes-nous aujourd’hui ?

Depuis avril 2024, deux plates-formes généralement disponibles (GA) peuvent être utilisées de cette manière avec Salesforce Data Cloud.

1. Flocon de neige
2. Google BigQuery

Deux autres plates-formes sont en mode pilote depuis avril 2024. Nous sommes ravis de voir celles-ci passer du mode pilote au mode GA.

1. Briques de données
2. Amazon RedShift

Et avec impatience, comme mentionné dans Cet article Sur cio.com, Salesforce Data Cloud cherche à tirer parti de ces deux capacités à l’avenir.

1. Permet aux lacs de données qui utilisent Apache Iceberg de faire surface dans Data Cloud avec un accès direct aux fichiers au niveau du stockage.
2. Salesforce Data Cloud ajoutera également la prise en charge sans copie aux kits de données que les éditeurs de logiciels utilisent pour distribuer des ensembles de données et enrichir les données des clients dans Salesforce Data Cloud.

Ce qui nous passionne chez Perficient, c’est que nous pouvons apporter notre expertise des deux côtés d’un projet impliquant ces technologies. Nous avons deux unités commerciales différentes qui se concentrent de chaque côté…

1. Une Business Unit Salesforce avec des experts en Salesforce Data Cloud
2. Une Business Unit Data Solutions pour aider avec les solutions Data Lake comme Snowflake, Google BigQuery, Databricks et Amazon Redshift.
   1. Voici une article de blog récent d’un de mes collègues de cette unité commerciale Data Solutions.

En conclusion, la montée en puissance de noETL/noELT représente un changement significatif dans la façon dont nous abordons l’intégration et l’analyse des données. Il promet de démocratiser l’accès aux données et de rationaliser les processus pour les utilisateurs des organisations. À mesure que ces technologies continuent d’évoluer, il sera crucial de rester informé de leurs implications pour maximiser leurs avantages. Profitez de la simplicité et de l’agilité qu’apportent noETL/noELT et exploitez plus efficacement la puissance des données dans vos opérations quotidiennes.