Extract Transform load : ETL, la collecte des données

Peu importe l’ampleur et le type de projet décisionnel que vous envisagez, il existe une phase essentielle à travers la collecte des données. Bien que certains se contentent de s’appuyer sur certains outils technologiques comme ETL Extract Transform Load, cette solution ne suffit pas pour bénéficier d’une base décisionnelle opérationnelle. Il est important de bénéficier d’un ensemble de données collectées avec une valeur ajoutée, en réalisant un investissement justifié dans l’optique de faire de votre projet décisionnelRelatif à une décision. une véritable réussite.

La définition

La phase de collecte et de préparation est généralement sous-estimée dans les projets décisionnels. Cette négligence conduit à l’une des principales raisons de l’échec sur le plan budgétaire ainsi que celui des délais. Les outils d’ETL gèrent parfaitement l’intégralité des étapes sur la collecte des données et sur leur préparation afin de bénéficier d’un système global décisionnelRelatif à une décision. digne de ce nom.

Bien que les données à récupérer soient stockées dans différents systèmes, il est important d’utiliser la bonne solution pour les extraire et les organiser comme il se doit.

Sur le plan logique, les données doivent être hétérogènes. Un manque de cohérence risque d’être malvenu, notamment pendant les opérations de fusion, d’absorption et de concentration. Le MDM (Master Data Management) représente une véritable solution de référence en matière de gestion des données.

Les trois étapes indispensables : l’extraction, la transformation, le chargement

Trois étapes doivent être respectées en commençant par l’extraction en accédant au système de stockage de données que ce soit à fichiers plats, SGBD ou ERP. Attention, les périodes de rafraîchissement et de synchronisation doivent être prises en compte durant cette phase.

Ensuite les données ne peuvent pas être utilisées telles quelles, elles doivent subir une phase de transformation en vérifiant la présence de doublons. Cela permet également d’uniformiser les informations en les fusionnant pour une meilleure clarté. Des travaux de transformation sont obligatoires, car parfois différents référentiels sont utilisés concernant une échelle ou une unité. Cette simple erreur peut avoir des conséquences dramatiques par la suite, d’où l’importance de la prendre en considération initialement.

Une fois ce processus réalisé, les agrégations pourront commencer, assurant la fusion en une seule information utilisable de plusieurs données.

Ensuite, il faudra les charger pour qu’elles soient directement exploitables depuis un tableau de bord. Les données sont insérées dans le Data Mart ou le Data Warehouse. Pour être pris en considération par des présentations et des analyses que sont les reportings, les requêteurs, les analyses géographiques, le data Mining et l’analyse multimensionnelle OLAP.

Les recommandations à suivre

Afin de procéder au processus de transformation des données en valeur, il faut directement investir dans une technologie, mais ce processus reste malheureusement insuffisant. Il n’existe pas de logique préalable avec des données très diverses et variées. C’est pourquoi le problème de cloisonnement et de silos représente une question délicate dans la consolidationSe dit consolidation comptable. Permet de créer les états financiers d’un groupe de sociétés pour publication et besoins internes. et le nettoyage.

Face à un manque de compétence certains, vous risqueriez tout simplement d’omettre certaines données qui sont par ailleurs particulièrement importantes. Un tri doit être défini en amont pour savoir quelles sont les données à sécuriser, les informations à collecter, les renseignements à archiver et finalement quelles données rapprocher. Ce n’est pas en cours d’extraction que ces différentes questions doivent être évoquées. Dès le lancement de votre projet, l’intégralité des questions sur la traçabilitéProcessus qui permet de suivre la création d’un produit de sa production à sa vente., la confidentialité et la sécurité des données sont à évoquer.