

Dans le domaine de la Data Science, plus précisément en Business Intelligence et l’Ingénierie de données, le processus ETL est le plus utilisé pour alimenter un Dashboard.
Dans cet article, je vous explique le fonctionnement d’un ETL et les outils les plus utilisés.
Un ETL est un processus composé d’une phase d’extraction des données brutes à partir d’une ou plusieurs sources de données, de transformations et de chargements dans un entrepôts de données.
Lors de la phase d’extraction de données, les données sont extraites à partir d’une ou plusieurs sources. Les sources peuvent être une base de données opérationnelle, un fichier plat, un ERP, un CRM, les données provenant des réseaux sociaux ou toute autre source de données utiles. Généralement, ce sont des données importantes pour des besoins analytiques qui sont extraites.
Dans la phase de transformation de données, les données bruites extraites sont transformées dans un format facilitant l’analyse. Cette phase inclut également l’agrégation des données et leurs nettoyages afin de permettre aux Analystes BI de les analyser facilement ou aux ingénieurs Machine Learning de les utiliser comme des entrées aux modèles de Machine Learning.
Au cours de la phase de chargements de données, les données obtenues après la phase de transformations sont chargées dans un entrepôt de données. Cet entrepôt de données est considéré comme un magasin de données (Datamart) lorsque les données chargées concernent uniquement un seul sujet, métier ou département.
Un processus ETL a deux modes d’exécutions :
Plusieurs outils gratuits et payants peuvent être utilisés pour mettre en place un processus ETL.
Parmi les outils gratuits, nous avons :
En ce qui concerne les outils payants, les plus populaires sont :
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