ETL ou ELT se résume à une seule question : quand transforme-t-on les données? L'ETL (extract, transform, load) nettoie et remodèle les données avant de les charger dans un entrepôt. L'ELT (extract, load, transform) charge d'abord les données brutes dans l'entrepôt, puis les transforme sur place.
Les mêmes trois étapes, dans un ordre différent.
Comment fonctionne
Qu'est-ce que l'ETL?
ETL signifie extract, transform, load (extraire, transformer, charger). Le processus extrait les données des systèmes sources, les transforme sur un moteur de traitement distinct, puis charge le résultat fini dans l'entrepôt. Seules des données propres et structurées atteignent la destination.
C'était l'approche d'origine pour l'intégration de données. Comme l'étape transform s'exécute avant le chargement, les équipes contrôlent exactement ce qui arrive dans l'entrepôt, ce qui aide avec les champs sensibles et les schémas stricts. En contrepartie, il faut faire tourner et mettre à l'échelle un serveur de transformation distinct.
Qu'est-ce que l'ELT?
ELT signifie extract, load, transform (extraire, charger, transformer). Le processus charge les données brutes directement dans l'entrepôt, puis les transforme sur place à l'aide de la puissance de calcul de l'entrepôt. Les données brutes et modélisées vivent au même endroit.
L'ELT convient aux entrepôts infonuagiques modernes, assez rapides et abordables pour gérer la transformation à grande échelle. Vous chargez tout d'abord, de sorte que les analystes peuvent remodeler les données en SQL dès qu'une nouvelle question surgit, sans reconstruire tout le pipeline. Cela fonctionne bien pour de gros volumes et pour des données semi-structurées difficiles à modéliser d'avance.
Comparaison
La différence centrale est l'étape de transformation : l'ETL transforme avant de charger, l'ELT transforme après. Ce seul changement se répercute sur l'endroit où le travail s'exécute, la vitesse de chargement et le type de données que chacun gère le mieux.
Utilisez l'ETL quand les données doivent être nettoyées et validées avant d'arriver, par exemple avec des champs réglementés ou un schéma de rapport fixe. Utilisez l'ELT quand vous exploitez un entrepôt de données infonuagique et voulez tout charger, puis transformer au fil des questions. La plupart des équipes modernes optent par défaut pour l'ELT, car l'entrepôt fait le gros du travail. En pratique, la frontière s'estompe, et un même pipeline de données combine souvent les deux, en transformant une partie des données à l'entrée et le reste une fois dans l'entrepôt.
| ETL | ELT | |
|---|---|---|
| Ordre de transformation | Transformer avant de charger | Charger avant de transformer |
| Où s'exécute la transformation | Moteur de traitement distinct | À l'intérieur de l'entrepôt |
| Vitesse | Chargement plus lent, données propres à l'arrivée | Chargement plus rapide, transformation à la demande |
| Coût | Un moteur de plus à faire tourner et à mettre à l'échelle | Utilise le calcul de l'entrepôt déjà payé |
| Idéal pour | Données petites et structurées, schémas stricts | Données volumineuses ou mixtes sur entrepôt infonuagique |
Quand votre entreprise en a besoin
- Choisissez l'ETL quand vous avez un schéma strict, devez filtrer des données sensibles avant le chargement, ou travaillez avec de plus petites sources structurées.
- Choisissez l'ELT quand vous avez un entrepôt infonuagique, des données volumineuses ou variées, et des analystes qui veulent garder les données brutes à portée de main pour de nouvelles questions.
- Choisissez l'ETL quand un champ réglementé ne doit jamais atteindre la destination sous sa forme brute.
- Choisissez l'ELT quand les nouvelles questions arrivent plus vite qu'un pipeline ne peut être reconstruit pour y répondre.
- Attendez-vous à combiner les deux : la plupart des pipelines réels transforment une partie des données à l'entrée et le reste dans l'entrepôt.
Avantages et limites
- ETL — seules des données propres et validées atteignent l'entrepôt, ce qui convient aux champs réglementés et aux schémas stricts.
- ETL — la transformation est contrôlée à un seul endroit avant le chargement, alors le schéma de destination reste prévisible.
- ELT — le chargement est rapide, parce que les données brutes vont directement dans l'entrepôt.
- ELT — les données brutes restent à portée de main, alors les analystes peuvent répondre à une nouvelle question en SQL sans reconstruire le pipeline.
- ELT — la transformation s'exécute sur le calcul de l'entrepôt que vous payez déjà, sans moteur distinct à exploiter.
- ETL — il faut faire tourner, mettre à l'échelle et payer un moteur de transformation distinct.
- ETL — les chargements sont plus lents, et ce qui n'a pas été modélisé d'avance n'est pas dans l'entrepôt pour être interrogé plus tard.
- ELT — les données brutes et modélisées sont toutes deux dans l'entrepôt, alors le stockage augmente et la gouvernance compte davantage.
- ELT — tout charger sans filtre convient mal quand des champs sensibles ne doivent jamais arriver.
- ELT — le coût de la transformation retombe sur le calcul de l'entrepôt, qui grimpe vite avec du SQL négligé.
- La seule vraie différence, c'est où se situe l'étape de transformation : avant le chargement dans l'ETL, après dans l'ELT.
- L'ELT est le choix par défaut des piles de données infonuagiques parce que le chargement est peu coûteux et que l'entrepôt gère la transformation à grande échelle. L'ETL convient encore aux schémas stricts et aux données qui doivent être nettoyées ou masquées avant d'arriver.
- Ni l'un ni l'autre ne remplace complètement l'autre, et la plupart des pipelines en service finissent par utiliser les deux.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre l'ETL et l'ELT?
La différence est l'ordre de l'étape de transformation. L'ETL (extract, transform, load) nettoie et remodèle les données sur un moteur distinct avant de les charger dans l'entrepôt. L'ELT (extract, load, transform) charge d'abord les données brutes dans l'entrepôt, puis les transforme sur place. Les mêmes trois étapes, dans un ordre différent, ce qui change où le travail s'exécute et ce qu'il coûte.
Vaut-il mieux utiliser l'ETL ou l'ELT?
Aucun n'est meilleur dans tous les cas. L'ELT convient aux entrepôts infonuagiques modernes, car le chargement est peu coûteux et l'entrepôt gère la transformation à grande échelle, si bien que la plupart des nouveaux projets l'adoptent par défaut. L'ETL reste pertinent quand les données doivent être nettoyées ou filtrées avant d'arriver, comme des champs réglementés ou un schéma fixe strict.
L'ELT remplace-t-il l'ETL?
L'ELT est devenu la norme pour les piles de données infonuagiques, mais il n'a pas entièrement remplacé l'ETL. Les équipes utilisent encore l'ETL quand elles doivent transformer ou masquer des données avant qu'elles n'atteignent l'entrepôt. Beaucoup de pipelines réels combinent les deux, en transformant une partie des données à l'entrée et le reste dans l'entrepôt.
Quand faut-il utiliser l'ETL plutôt que l'ELT?
Utilisez l'ETL quand les données doivent être nettoyées, validées ou masquées avant d'arriver, par exemple avec des champs sensibles, un schéma de rapport strict ou de plus petites sources structurées. Utilisez l'ELT quand vous exploitez un entrepôt infonuagique et voulez tout charger d'abord, puis transformer en SQL au fil des nouvelles questions.
Lequel est le plus rapide, l'ETL ou l'ELT?
L'ELT charge habituellement les données plus vite, car il envoie les données brutes directement à l'entrepôt et les transforme en parallèle avec le calcul de l'entrepôt. L'ETL charge plus lentement puisqu'il transforme d'abord, mais les données arrivent propres. Le compromis se joue entre la vitesse de chargement et l'état des données à l'arrivée.
BEEM utilise-t-il l'ETL ou l'ELT?
BEEM suit une approche de type ELT. La plateforme ingère les données brutes depuis 750+ connecteurs vers un entrepôt intégré sur Amazon Redshift, puis vous les transformez en SQL à l'intérieur de l'entrepôt. L'ingestion et la transformation s'exécutent dans une seule plateforme gérée, avec les tableaux de bord et AI Insights par-dessus. Les forfaits débutent à 899 $ par mois.
