Tous les jours, les entreprises accumulent une plus grande quantité de documents en raison de l'augmentation du nombre de processus pouvant être gérés à partir d'un système informatique. Ainsi, on assiste à une décentralisation encore plus grande de la prise de décision basée sur les données.
Selon des études, 92% des entreprises investissent dans le stockage, l'analytique et l'intelligence artificielle pour tirer parti de leurs informations. Cependant, seulement 19% pensent qu'elles prennent les bonnes décisions stratégiques, basées sur les données (Entreprises axées sur les données).
Le problèmeDans de nombreux cas, la raison principale de cette situation réside dans la origine diverse des données. Ces données sont collectées à partir de différentes sources, qu'il s'agisse d'un système de production et d'entreposage, de différents départements de vente, ou même de différents départements financiers et de ressources humaines.
De plus, toutes les données ne sont pas au même format (XML, JSON, XLS...), ce qui rend leur comparaison encore plus difficile. Ainsi, la nécessité de créer des ETLs se fait sentir.
QU'EST-CE QU'UN ETL ?
A ETL(Extract, Transform, Load) s'est imposé comme un outil capable de centraliser informations, l'extraire de différentes sources, transformer tous les critères souhaités pour une meilleure compréhension ou l'élimination des fautes de frappe et le téléchargement ultérieur vers un entrepôt de données cible.
Ces mouvements de données peuvent être programmés sur une base régulière ou déclenchés pour se produire périodiquement. Les types de projets pour lesquels les outils ETL sont utilisés varient considérablement, car ces outils sont conçus pour être très flexibles.
Certains projets courants seraient :
- Migration des données d'application des anciens vers les nouveaux systèmes
- Intégration des données des récentes fusions et acquisitions d'entreprises
- Intégration des données des fournisseurs et partenaires externes
- Collecte de données de transaction pour que les professionnels puissent travailler avec, communément appelée Data Marts ou Data Warehouses.
Une fois qu'une organisation a opté pour l'ETL, elle est "mariée" à cet outil spécifique, car il va intégrer une grande partie de la logique dans les processus de déplacement des données et devenir un élément essentiel de la gestion de son activité. Par conséquent, l'achat et l'utilisation d'un outil ETL est une démarche très stratégique.même si elle est destinée à un petit projet tactique au départ.
QUELLES SONT LES PHASES D'UN ETL ?
Phase d'extraction :
La plupart des entreprises disposent de nombreuses sources de données et utilisent une myriade d'outils analytiques pour produire de la veille stratégique. L'extraction consiste à rassembler des données "brutes" provenant de différentes sources et les transférer vers un référentiel unique.
Voici quelques exemples de sources de données :
- Systèmes existants
- Bases de données relationnelles
- Fichiers XML
- Systèmes de CRM
- Fichiers XLS
- Applications commerciales
- Outils d'analyse
- JSON
Disposer de différentes sources de données représente un défi majeur pour les organisations, car le stockage de différents types d'informations augmente considérablement les coûts de gouvernance et de stockage des données.
En outre, il existe des écosystèmes qui ne sont pas nativement compatibles avec d'autres solutions, ce qui rend encore plus difficile le tissage d'informations provenant de différentes sources et dans différents formats.
Phase de transformation :
La phase de nettoyage et d'organisation est l'étape au cours de laquelle toutes les données provenant de systèmes sources multiples sont nettoyées et organisées. sont normalisées et converties dans un format de commoditéCela permet d'améliorer leur qualité, leur gouvernance et leur exploitation. Au cours de cette étape, les données peuvent subir diverses opérations : nettoyage, filtrage, découplage, fusion, réorganisation, duplication......
Certains des PRINCIPAUX AVANTAGES de la transformation automatique par rapport à la transformation manuelle est de s'assurer que des modifications globales sont apportées aux ensembles de données de manière systématique, par exemple, les caractères spéciaux peuvent être supprimés et la disposition des données peut être complètement modifiée une fois le processus de transformation des données terminé, les éléments en double peuvent être supprimés, le formatage des champs peut être modifié, les lignes et les colonnes vides ou redondantes peuvent être supprimées, et seules les données qu'il est intéressant de stocker pour une exploitation ultérieure peuvent être conservées.
Phase de chargement :
Après avoir eu cette nouvelle vue, avec une nouvelle perspective, ces nouvelles données sélectionnées doivent être chargées dans un entrepôt de données. Le chargement d'une grande quantité de données dans un entrepôt de données, par exemple, facilite l'accès aux informations et leur utilisation, quel que soit le nombre de types de données différents qui sont passés par le processus ETL.
Le résultat est un ensemble de données propres, structurées et correctement classées, prêtes à être utilisées, qui aideront les organisations à prendre des décisions commerciales cruciales et à effectuer des analyses supplémentaires de manière efficace.
QUELS SONT LES AVANTAGES D'UNE ETL ?
- Permet un référentiel de données commun
- Amélioration de la prise de décision
- Permet de comparer les données de l'échantillon entre le système source et le système cible.
- Il permet d'améliorer la productivité en codant et en réutilisant sans avoir besoin d'une expertise technique supplémentaire. L'ETL fournit un contexte historique profond pour l'entreprise.
- Aide à identifier des modèles et des connaissances significatifs
- Convertir une variété de données dans un format cohérent
- Vous aider à tirer des renseignements commerciaux de vos données
- Contient des composants facilement utilisables
- Gérer sans effort la transformation complexe
- Il offre le meilleur retour sur investissement, c'est-à-dire le roi.
Malgré le fait que ces outils peuvent être programmés avec n'importe quel langage (Java, C, C++, PHP...) sont principalement programmés en Python en raison du grand nombre de bibliothèques existantes, et sont généralement exécutés avec Apache Spark et PySpark.
ALTERYX
Cependant, il existe un écart important entre les programmeurs et les analystes de donnéesLes premiers ont les connaissances techniques pour l'effectuer, et les seconds sont ceux qui doivent "jouer" avec les données pour parvenir à des conclusions valables pour le développement de l'entreprise. Cela implique une coordination et une perte d'efficacité se chiffrant en millions d'euros par an que vous pouvez calculer grâce à l'application Alteryx APA Platform™.
C'est pourquoi, au cours des dernières années, des outils sont apparus qui ont Code faible qui ont révolutionné les processus ETL, permettant aux utilisateurs finaux (analystes de données) d'effectuer eux-mêmes les extractions, les transformations et le chargement des données en vue d'une analyse ultérieure.
Ces outils vont plus loin en donnant la possibilité d'appliquer différents modules qui permettent l'analyse par l'intelligence artificielle (apprentissage automatique et profond) et d'obtenir des conclusions.
Dans cette vidéo, nous montrons comment, en moins de 5 minutes, nous créons un ETL pour l'extraction d'un jeu de données XML, puis sa transformation et son chargement dans une base de données relationnelle avec notre outil. ALTERYX.
Alteryx facilite l'accès aux données disparates, l'analyse et la science des données grâce à une plateforme sans code et conviviale. Il permet aux analystes commerciaux d'automatiser l'ensemble de leurs analyses et de leurs flux de processus dans le contexte du résultat commercial souhaité.
La plateforme dispose d'une interface intuitive de type "glisser-déposer" qui permet de se connecter à différentes sources d'information et de les transformer et les analyser.
Alteryx est présent dans tous les secteurs de l'entreprise :
| RH | FINANCE | MARKETING ET VENTES | OPERATIONS | CHAÎNE D'APPROVISIONNEMENT |
|---|---|---|---|---|
| Fidélisation des employés | Automatisation fiscale | Segmentation | Gestion des incidents | Prévision de la demande |
| EGS | Audit et conformité | Prévision | Analyse du temps de réponse | Optimisation des stocks |
| Recrutement | Réconciliation quotidienne | Clients à 360 | Analyse des centres d'appels | Maintenance prédictive |
| Performance | Planification et analyse financières | Rotation | Le sentiment des clients | Planification des capacités |
| Gestion | ||||
