ELT Data

Qu’est-ce que l’ELT Data ?

L’ELT (pour Extract, Load, Transform, ou Extraction, Chargement, Transformation en français) est une méthodologie moderne d’intégration des données qui a émergé avec l’essor du Cloud Computing et des solutions de Big Data (Data Lakes, Data Warehouses Cloud-native).

Contrairement à son prédécesseur, l’ETL (où la transformation se fait avant le chargement), l’ELT inverse les deux dernières étapes. L’idée fondamentale est d’exploiter la puissance de calcul massive et évolutive des plateformes de stockage modernes pour effectuer les opérations de transformation après que les données brutes ont été chargées.

L’ELT est aujourd’hui l’approche privilégiée pour les architectures de données qui gèrent de très grands volumes d’informations de types variés (structurées, semi-structurées, non structurées).

Le processus ELT : Un Nouvel Ordre pour l’Intégration

L’ELT se décompose en trois étapes distinctes, mais exécutées dans un ordre différent de l’ETL :

1. E comme Extraction (Extract)

Cette étape est identique à celle de l’ETL : les données sont collectées à partir de leurs diverses sources d’origine (systèmes transactionnels, SaaS, API, fichiers logs, etc.).

L’objectif est de rapatrier le plus rapidement et le plus efficacement possible les données brutes vers le système cible.

2. L comme Chargement (Load)

C’est la différence majeure. Au lieu de passer par un serveur intermédiaire de transformation, les données brutes et non transformées sont immédiatement chargées dans le système cible, qui est souvent un Data Warehouse Cloud (comme Snowflake, BigQuery ou Redshift) ou un Data Lake.

L’avantage est double :

• Vitesse : L’ingestion des données brutes est beaucoup plus rapide, car on ne perd pas de temps à la transformation.
• Conservation des Données Brutes : On dispose dans l’entrepôt d’une copie fidèle des données sources.

3. T comme Transformation (Transform)

La transformation a lieu directement au sein du Data Warehouse ou du Data Lake grâce à sa capacité de traitement massivement parallèle (MPP). L’ingénieur ou l’analyste utilise généralement le langage SQL ou des outils spécialisés (comme dbt – Data Build Tool) pour modéliser, nettoyer et enrichir les données déjà stockées.

Ce changement de lieu et de moment permet :

• Flexibilité : Les données brutes restent accessibles pour de nouvelles analyses ou transformations ultérieures, sans avoir besoin de les extraire à nouveau depuis la source.
• Évolutivité : Le processus bénéficie de la puissance illimitée du Cloud, permettant de gérer des transformations sur des pétaoctets de données sans goulot d’étranglement.

Pourquoi l’ELT a remplacé l’ETL dans le Cloud ?

L’adoption de l’ELT est directement liée à l’évolution de l’infrastructure de données :

• Puissance de calcul des plateformes Cloud : Les entrepôts de données modernes sont devenus incroyablement performants et plus rentables pour exécuter des transformations complexes in-database (dans la base de données) que sur des serveurs ETL intermédiaires dédiés.
• Gestion du Big Data : L’ELT est idéal pour gérer la variété et le volume du Big Data (données non structurées ou semi-structurées), car il charge les données telles quelles, laissant la modélisation se faire au moment de l’analyse (« Schema-on-Read »).
• Agilité : Les équipes Data peuvent itérer plus rapidement sur les transformations (modélisation), en créant de nouvelles vues ou agrégations sans affecter le pipeline de chargement initial.

 

Caractéristique	ELT (Extract, Load, Transform)
Ordre des Opérations	E -> L -> T
Lieu de la Transformation	Dans l’entrepôt de données/Data Lake cible
Type de Données Chargées	Données brutes et non transformées
Idéal pour	Big Data, environnements Cloud, Agilité d’analyse

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