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Les renseignements que les sites Internet vous prélèvent sont destinés à modéliser les habitudes de consommation. Ces informations peuvent même servir d’autres causes. Dans tous les cas, il faut tout un processus industriel pour faire parler les données. L’ETL regroupe les 3 premières étapes vers l’analyse en profondeur dans un data center. Ce billet vous convie à mieux comprendre le trio.
L’extraction, la transformation et le loading des données, ou ETL
Comme dans une chaîne logistique physique, un data center est régulièrement ravitaillé. L’entrepôt de données accueille une grande quantité de renseignements bruts. Ces derniers sont intégrés et classés pour former des silos. Diverses informations et paramètres sont ainsi prélevés de systèmes opérationnels. Des copies sont envoyées vers le data warehouse dans l’optique d’une future analyse. Ce système unifié est destiné à une meilleure compréhension des modèles commerciaux.
L’extraction des données et leur transfert vers l’entrepôt virtuel s’appellent ETL. Comme l’acronyme tiré de l’anglais l’évoque, le processus inclut 3 étapes distinctes. Cela dit, il s’agit d’une présentation simpliste de ce qui se passe dans un data center. Dans les faits, les informations suivent un cheminement beaucoup plus complexe. Il englobe d’autres phases connexes dont le transfert et l’authentification.
Un processus basé sur l’identification et le prélèvement de datas
Pendant l’extraction des données, des algorithmes spéciaux se chargent du prélèvement des informations à divers endroits. Les renseignements peuvent venir d’un navigateur, d’un logiciel de facturation, la géolocalisation, etc. Outre les fichiers en divers formats, les feuilles de calcul, les enregistrements issus d’applications et divers contenus sont extraits. À ce stade, les informations sont brutes et ne sont pas encore exploitables.
Il arrive parfois que les données soient transformées avant d’être acheminées vers un data center. C’est le cas de certains contenus émanant des mobiles dont la bande passante reste limitée. Ainsi, l’extraction se fait avec une compression de taille de fichier. Cela dit, certains renseignements de l’ordre du giga-octet peuvent aussi être prélevés à la source. Certaines datas sont retransmises en temps réel tandis que d’autres sont compilées avant d’être recueillies.
Le transport et la transformation numérique des renseignements
Les données extraites d’une quelconque source peuvent suivre deux issues. Parfois, elles sont directement destinées à un logiciel d’analyse. Il leur arrive aussi de transiter par un système intermédiaire. Ce dernier peut être un lieu de stockage en attendant l’exploitation. De temps à autre, les data scientists programment la transformation des informations immédiatement après l’extraction.
La plupart des processus d’analyse de données requièrent une transformation des contenus. Cette étape varie selon le circuit. Le plus souvent, il s’agit de changement de format approprié. Cela dit, des algorithmes dédiés peuvent se charger du nettoyage des datas brutes. Certains robots ont aussi pour mission d’assembler ou regrouper les fichiers. Puis, il y a également la validation des données afin d’avoir des résultats beaucoup plus fiables à la sortie.
Deux méthodes pour charger les bases de données
Un Data Warehouse est ravitaillé de deux manières.
- Le chargement complet désigne la toute première fois où les données sont acheminées. Il est question de grande quantité d’informations livrées d’un seul tenant.
- La charge incrémentale concerne de petites quantités de renseignements relayées à des intervalles réguliers ou des lots plus conséquents.
Une fois réceptionnées dans un data center, les informations décortiquées suivent plusieurs voies possibles. Souvent, les spécialistes les analyses avec des logiciels qui utilisent des requêtes. Des statistiques de synthèse ou des prévisions peuvent en ressortir. Parfois, la tâche est tellement complexe qu’il faut la confier à toute une équipe de Business Intelligence. Ces experts sauront faire parler les donner de différentes manières selon l’attente du commanditaire.
Force et limite de l’exploitation standardisé des datas
Les processus ETL ou ELT sont propres aux entreprises spécialisées dans le data mining. Cela dit, les grandes sociétés et les start-ups peuvent en tirer profit à petite échelle. L’extraction et l’analyse de données a permis à des marques commerciales de prendre les meilleures décisions. La précision des prévisions dépend de la multiplicité des sources, mais aussi de la qualité des renseignements recueillis. Par ailleurs, stratégies marketing doivent être tranchées en fonction de l’activité et de la localisation géographique.
L’automatisation des analyses, le machine learning et l’Intelligence artificielle deviennent réalité grâce à la parfaite maîtrise de l’ETL. Ce dernier contribue également à l’évolution de l’Internet des Objets. L’interface des électroménagers a été pensée en tenant compte des retours et des attentes. Quoi qu’il reste discret, le domaine du data mining contribue énormément à la simplification de la vie quotidienne. De l’automobile moderne à la médecine numérique, en passant par l’agriculture biotechnique et la robotique, tout peut être amélioré avec l’ETL.
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