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Qu’est-ce qu’un ETL ?
Un ETL est un outil ou un processus qui permet de gérer les données d'une entreprise. Le sigle signifie Extract, Transform, Load : extraire, transformer, charger.
Il s’agit d’un mécanisme utilisé pour déplacer des données d’un système à un autre de façon structurée.
Le concept est central en informatique décisionnelle, aussi appelée Business Intelligence (BI).
À quoi sert un ETL ?
Un ETL permet de centraliser les données issues de sources variées. Il facilite leur exploitation pour l’analyse et la prise de décision.
Par exemple : données clients, ventes, stocks ou données RH peuvent venir de systèmes différents. L’ETL les rend comparables et utilisables dans un même tableau de bord ou rapport.
Les ETL sont très utilisés pour alimenter des data warehouses (entrepôts de données), utilisés par les analystes ou les directions.
Ils sont également nécessaires pour faire fonctionner des outils de reporting, d’analyse prédictive ou d’intelligence artificielle.
Comment fonctionne un ETL ?
Un ETL fonctionne en trois étapes successives.
1. Extraction
Les données sont extraites de sources différentes : bases de données, fichiers Excel, API ou applications tierces.
L’objectif est de récupérer toutes les données brutes nécessaires, sans les modifier.
2. Transformation
Les données sont nettoyées, converties au bon format ou enrichies. On peut changer les unités, corriger des erreurs ou fusionner des colonnes.
Cette étape standardise les données pour qu’elles soient cohérentes et compatibles entre elles.
3. Chargement
Les données transformées sont chargées dans une base cible. Souvent, il s’agit d’un entrepôt de données centralisé.
Une fois chargées, elles peuvent être utilisées pour faire des analyses ou des rapports.
Différences avec des notions proches
Le terme ELT (Extract, Load, Transform) désigne un processus proche, où la transformation a lieu après le chargement. Il s’applique souvent dans les environnements cloud.
L’ETL traditionnel transforme les données avant de les charger. L’ELT les transforme une fois qu’elles sont dans l’environnement cible.
Les deux approches ont des objectifs similaires mais répondent à des besoins techniques différents.
Exemples ou cas d’usage concrets
Dans une grande entreprise, les données RH peuvent venir de plusieurs applications : logiciel de paie, gestion des temps et tableur de suivi interne.
Un ETL permet de rassembler ces données dans une base unique pour suivre les effectifs, l'absentéisme ou la masse salariale.
Dans le commerce, un ETL peut agréger les ventes de plusieurs magasins ou canaux (e-commerce, boutiques, partenaires). Il alimente alors un tableau de bord pour la direction.
Les équipes data utilisent aussi des ETL pour intégrer automatiquement des jeux de données publics ou externes (ex. météo, taux de change, données économiques).