ELT est un acronyme utilisé en informatique et en gestion des données. Il signifie « Extract, Load, Transform ».
Cette méthode est souvent employée par les entreprises pour traiter et analyser de grands volumes de données. ELT est devenu un standard dans les environnements cloud modernes.
Qu’est-ce que ELT ?
ELT est une méthode de traitement des données structurées ou semi-structurées. Elle suit trois étapes : extraction, chargement, transformation.
D'abord, les données sont extraites de leur source (base de données, application, fichier). Ensuite, elles sont chargées directement dans un entrepôt de données (data warehouse). Enfin, la transformation a lieu sur cette plateforme, une fois les données stockées.
Ce modèle s’oppose à l’approche plus ancienne ETL (Extract, Transform, Load), où la transformation précède le chargement.
À quoi sert ELT ?
ELT permet de centraliser et de préparer les données pour l’analyse. Les entreprises l’utilisent pour alimenter des tableaux de bord, produire des rapports ou entraîner des modèles d’intelligence artificielle.
Il est souvent adopté dans les architectures cloud, où les entrepôts comme Snowflake, BigQuery ou Redshift disposent de ressources suffisantes pour effectuer les transformations localement.
ELT permet aussi plus de flexibilité. On peut changer les règles de transformation après coup, sans recharger les données sources.
Comment fonctionne ELT ?
Le processus ELT commence par l’extraction des données à partir de sources variées : API, bases transactionnelles, fichiers plats.
Ces données sont ensuite envoyées dans un entrepôt, sans modification. Cela permet de préserver leur intégrité initiale.
Une fois les données en place, des requêtes SQL ou des scripts sont utilisés pour les transformer. Cela peut inclure le nettoyage, la normalisation, ou l’agrégation des données selon les besoins métier.
Cette architecture repose sur la puissance de calcul de l’entrepôt de données, qui peut traiter de gros volumes efficacement.
Différences avec des notions proches
ELT est souvent comparé à ETL, une méthode plus classique. Dans ETL, les données sont transformées avant d’être chargées dans l’entrepôt.
ETL peut être utile si l’entrepôt ne supporte pas bien de lourdes transformations. C’est souvent le cas pour les solutions sur site (on-premise).
ELT est mieux adapté aux plateformes cloud, qui permettent une transformation rapide à grande échelle sur des données déjà stockées.
ELT offre aussi plus de souplesse pour rejouer ou adapter les transformations selon les besoins d’analyse.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise e-commerce collecte des données sur les ventes, les inventaires, et les comportements en ligne. Avec ELT, elle extrait ces données depuis diverses sources, les charge dans BigQuery, puis les transforme pour suivre ses indicateurs clés (KPI).
Un département RH peut collecter des données issues de divers outils (SIRH, ATS, paie). Il charge ces données dans un entrepôt, puis les transforme pour consolider les données collaborateurs et suivre les mobilités internes.
Un analyste marketing peut charger des données brutes issues de campagnes publicitaires dans un data warehouse. Il y applique ensuite des règles de transformation pour identifier les canaux les plus performants.
Ces cas montrent que ELT s’adapte à de nombreux domaines (vente, RH, finance) et à différentes tailles d’entreprise.