Alimenter un entrepôt de données suppose de déplacer, transformer et charger des données issues de sources multiples. Deux approches s’opposent depuis des années sur l’ordre dans lequel ces étapes doivent intervenir.
ETL, l’approche historique
Extract, Transform, Load : les données sont transformées avant d’être chargées dans l’entrepôt, sur un serveur intermédiaire dédié. Cette approche garantit un entrepôt propre dès l’arrivée des données, au prix d’une infrastructure de transformation à maintenir séparément.
ELT, portée par le cloud
Extract, Load, Transform inverse l’ordre : les données brutes sont chargées telles quelles, puis transformées directement dans l’entrepôt grâce à sa puissance de calcul native. Cette approche, popularisée par des outils comme dbt, tire parti de la scalabilité des entrepôts cloud modernes.
- ETL : mieux maîtrisé pour les environnements réglementés exigeant un contrôle strict avant chargement
- ELT : plus rapide à mettre en œuvre et plus flexible pour l’exploration de données
La majorité des nouveaux projets data optent aujourd’hui pour une architecture ELT, portée par la baisse du coût de calcul cloud.
Choisir un logiciel de base de données comme un projet, pas un réflexe
Qu'il s'agisse du choix d'un SGBD relationnel, d'une migration vers le cloud ou de la mise en place d'une politique de sécurité, chaque étape mérite d'être anticipée. Comprendre les contraintes réelles du projet permet d'en tirer aussi des bénéfices concrets : performance, fiabilité et maîtrise des coûts.
Pour aller plus loin
- Vérifier l'adéquation entre le modèle de données et le moteur envisagé
- Comparer les offres cloud managées et leurs services additionnels
- Sécuriser l'accès et le chiffrement de vos données sensibles
- Impliquer votre équipe technique dès la phase de conception
