👋 Dans ce document, vous découvrirez les deux types de pipelines utilisés en data engineering : l'ETL et l'ELT. Nous examinerons leurs différences et proposerons une comparaison de leur implémentation sur GCP — Google Cloud Platform.
Qu’est ce qu’un ETL, ELT ?
Les pipelines ETL (Extract, Transform, Load - Extraire, Transformer, Charger) sont conçus pour extraire des données, les transformer, puis les charger dans des systèmes de stockage de bases de données cibles.
À l'inverse, les pipelines ELT (Extract, Load, Transform - Extraire, Charger, Transformer) commencent par extraire et charger les données, la transformation n'intervenant qu'ultérieurement, une fois les données arrivées à destination.
Ces deux approches diffèrent fondamentalement dans leur manière de manipuler les données et dans leur interaction avec divers types de systèmes de stockage. Une compréhension approfondie de ces différences est essentielle pour les organisations qui cherchent à prendre des décisions éclairées afin d'optimiser la performance et l'efficacité de leurs flux de données.
La distinction majeure entre ces systèmes de pipelines réside dans la séquence des opérations de transformation et de chargement. Cependant, ils se différencient également sur plusieurs autres aspects importants de leur architecture et de leur utilisation :
Quelles sont leurs différences ?
Aspects |
ETL |
ELT |
Ordre des opérations (extraction, transformation, chargement) |
Les données sont extraites, transformées dans une zone de transit (staging area), puis chargées dans le système cible. |
Les données sont extraites, chargées dans le système cible, puis transformées selon les besoins pour l'analyse. |
Lieu des transformations |
Les données sont déplacées vers une zone de transit où elles subissent les transformations avant d'être livrées au système final. |
Les données sont transformées directement au sein du système de destination, rendant inutile une zone de transit dédiée. |
Maturité de la technologie |
L'ETL est une approche éprouvée, utilisée depuis plus de deux décennies, bénéficiant d'un écosystème riche en outils de support. |
L'ELT est une technologie plus récente, avec comparativement moins d'outils de support intégrés nativement dans les technologies existantes. |
Accès aux données dans le système |
Les systèmes ETL ne traitent et ne chargent que les données spécifiquement désignées lors de la conception de l'entrepôt et du pipeline. |
Les systèmes ELT chargent l'intégralité des données brutes, offrant aux utilisateurs la flexibilité de choisir quelles données analyser à tout moment. |
Calculs |
Les calculs effectués dans un système ETL remplacent ou modifient les colonnes existantes afin d'intégrer les résultats dans la table cible. |
Les calculs sont ajoutés directement à l'ensemble de données existant, sans altérer les données sources au sein du système cible. |
Systèmes de stockage compatibles |
Les systèmes ETL sont typiquement intégrés avec des entrepôts de données (data warehouses) structurés et relationnels. |
Les systèmes ELT sont capables d'ingérer des données non structurées provenant de diverses sources, comme les lacs de données (data lakes). |
Sécurité et conformité |
Les informations sensibles peuvent être masquées ou anonymisées avant leur chargement dans l'entrepôt de données, offrant une meilleure protection intrinsèque. |
Les données doivent être chargées avant de pouvoir être anonymisées, ce qui peut les exposer et les rendre plus vulnérables pendant une courte période. |
Volume des données |
L'ETL est particulièrement adapté au traitement de jeux de données de taille plus modeste qui nécessitent des transformations complexes et prédéfinies. |
L'ELT excelle dans la gestion de très grands volumes de données, qu'elles soient structurées ou non structurées. |
Délais d'attente |
Les systèmes ETL présentent des temps de chargement initiaux plus longs (dus à la transformation préalable), mais l'analyse est ensuite plus rapide car les données sont déjà prêtes à l'emploi. |
Le chargement des données est très rapide dans les systèmes ELT car l'ingestion se fait sans attendre les transformations. Cependant, l'analyse peut être plus lente car les transformations sont effectuées à la demande (query time). |
👉 Comprendre les nuances, les avantages et les inconvénients de chaque approche (ETL vs ELT) est crucial pour choisir et implémenter la solution la plus adaptée à des besoins spécifiques. De plus, dans un paysage technologique et commercial en constante évolution, la maîtrise de ces systèmes de données ouvre la voie à l'ingénierie de solutions innovantes pour relever les défis métier de demain.
Comment implémente-t-on ETL vs ELT sur GCP ?
Aspect |
ETL sur GCP |
ELT sur GCP |
Outils d'extraction |
Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Functions |
Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Logging |
Outils de transformation |
Dataflow, Dataproc, Cloud Functions |
Dataform |
Outils de chargement |
BigQuery, Cloud SQL |
BigQuery |
Orchestration |
Cloud Composer (Airflow) |
Cloud Composer (Airflow) |
Cas d'usage idéal |
Données sensibles nécessitant anonymisation, transformations complexes, volumes modérés |
Grands volumes de données, analyses ad hoc, transformations SQL |
Coûts |
Plus élevés pour le traitement (Dataflow/Dataproc), moins élevés pour le stockage BigQuery |
Moins élevés pour le traitement, plus élevés pour le stockage et les requêtes BigQuery |
Complexité |
Plus complexe (infrastructure de transformation séparée) |
Plus simple (tout se passe dans BigQuery) |
Flexibilité |
Moins flexible pour les analyses ad hoc |
Plus flexible pour créer de nouvelles transformations |
Points clés à retenir
Actuellement, les systèmes ETL (qui extraient, transforment puis chargent) et les systèmes ELT (qui extraient, chargent puis transforment) représentent les deux paradigmes dominants pour construire des pipelines de données efficaces. Ces pipelines sont essentiels pour acheminer les données là où elles peuvent générer de la valeur.
.svg)
.svg)