Dans le cadre du flux de travail de l'intégration des données, la transformation des données est le processus de préparation, de formatage et d'assemblage des données en vue de leur placement dans un référentiel de données ou un entrepôt de données à des fins d'analyse. Pendant des décennies, la méthode de transformation des données de prédilection a été l'ETL (extraction, transformation, chargement). Aujourd'hui, grâce à l'essor des entrepôts de données de nouvelle génération cloud , une deuxième option est devenue populaire : ELT (extract, load, transform).

Le choix entre l'ETL et l'ELT dépend de plusieurs facteurs propres à chaque organisation, notamment les exigences en matière de schéma de données, la complexité de la transformation, les performances et les contraintes budgétaires, pour n'en citer que quelques-uns. C'est ce que nous avons décrit dans ce guide.

Nous couvrirons à la fois les approches ETL et ELT, y compris :

• Une comparaison côte à côte des fonctionnalités de l'ETL et de l'ELT
• Considérations sur l'approche la mieux adaptée à votre organisation
• Comment simplifier le processus de transformation des données avec l'une ou l'autre approche ?

Que vous soyez un praticien des données ou un responsable technologique, lisez ce qui suit pour découvrir les différences fonctionnelles entre les deux processus et explorer leurs considérations et cas d'utilisation respectifs.