La plupart des équipes ont besoin de beaucoup de données – le type de données que vous pouvez faire confiance, interroger et utiliser sans démêler un désordre d’exportations, de décalages de terrain ou de tableaux de bord à moitié cassés. Au-delà du déplacement des données, un pipeline d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) les transforme en quelque chose d'utilisable, à grande échelle et sans surprises. En 2024, on estime que 149 zettaoctets de données ont été créés, capturés, copiés et consommés à l’échelle mondiale. Il est donc important de disposer d’un pipeline capable de simplifier le traitement des données.

Vous trouverez ci-dessous un guide sur le fonctionnement des pipelines ETL, pourquoi ils sont utiles et comment en concevoir un qui s’escalade à votre entreprise.

Contenu de l’article

• Qu'est-ce qu'un pipeline ETL ?
  
• Comment fonctionne un pipeline ETL ?
  
• Pourquoi les entreprises utilisent-elles des pipelines ETL ?
  
• Quels sont les défis courants avec ETL, et comment les résoudre ?
  
• Comment pouvez-vous concevoir un pipeline ETL qui évolue ?
  

Qu'est-ce qu'un pipeline ETL ?

Un pipeline ETL est le système qui rend les données brutes utilisables et les déplace d'un endroit à un autre. Voici ce que signifie l'acronyme :

• Extract : Extraction des données des systèmes sources.
  
• Transform : Nettoyer et reformater ces données.
  
• Load : Livrez-le à une destination centralisée (p. ex. un entrepôt de données).
  

Concrètement, un pipeline ETL collecte des données à partir de sources telles que des plateformes de paiement, des bases de données de produits et des outils d'analyse Web. Le système traite ces données – en les nettoyant, en unifiant les formats et en combinant les systèmes – puis pousse le produit final à un endroit où il peut être utilisé, par exemple pour le reporting, les tableaux de bord ou la modélisation.

Qu'en est-il de l'extraction, de la charge et de la transformation (ELT) ?

Traditionnellement, les pipelines ETL transformaient les données avant de les charger dans l'entrepôt. Mais aujourd’hui, avec un calcul plus rapide et un stockage moins coûteux, de nombreuses équipes utilisent ELT – chargeant d’abord les données brutes, puis les transformant à l’intérieur de l’entrepôt.

L'ELT est un ordre d'opérations différent, mais il sert le même objectif que l'ETL : déplacer vos données en un seul endroit et dans un état utilisable.

Comment fonctionne un pipeline ETL ?

Les pipelines ETL fonctionnent en trois étapes principales – extraire, transformer et charger – mais il s’agit rarement d’un processus linéaire et soigné. Un pipeline bien construit est constamment en mouvement, gérant différents lots de données, coordonnant les dépendances et fournissant des informations avant la fin du dernier lot.

Voici ce qui se passe à chaque étape :

Extrait

Les méthodes d'extraction varient en fonction du système. Les limites de débit et la latence dictent le rythme pour interfaces de programmation d'applications (API). Avec les bases de données de production, les équipes utilisent souvent des extraits incrémentaux, en tirant uniquement les données qui ont changé depuis la dernière exécution pour minimiser la charge. Le pipeline commence par extraire des données où qu'il vive.

Les sources peuvent inclure :

• Bases de données relationnelles (par exemple, PostgreSQL, MySQL)
  
• Plateformes SaaS (Software-as-a-service), via des API issues d'outils tels que les systèmes de gestion de la relation client (CRM), les logiciels de support et les fournisseurs de paiement
  
• Fichiers plats, journaux, buckets cloud ou serveurs FTP (File Transfer Protocol)
  

Transformer

C'est le cœur du pipeline et généralement la partie la plus impliquée. Après extraction, les données atterrissent dans un environnement de mise en scène à traiter. La phase de transformation peut comporter :

• Nettoyage des données : Supprimez les lignes corrompues, supprimez les enregistrements en double et remplissez les valeurs manquantes.
  
• Normalisation des données : Harmoniser les formats et les unités (p. ex. conversion des horodatages, correspondance des codes de devises).
  
• Fusion des données : Combiner l'information entre les sources (p. ex., faire correspondre les dossiers utilisateurs d'un système CRM avec l'historique des transactions d'un système de paiement).
  
• Champs de dérivation : Calculer de nouvelles mesures ou appliquer une logique commerciale (par exemple, marquer les clients « risque de rotation » en fonction des habitudes de comportement).
  

Vous pouvez exécuter ces étapes dans des langages de programmation tels que SQL (Structured Query Language) et Python ou via un moteur de transformation tel qu'Apache Spark, quels que soient la taille et la portée des données. Il en résulte des ensembles de données bien rangés et structurés qui conviennent au modèle de données et aux objectifs d’analyse de l’entreprise.

Charge

Une fois que les données sont transformées, elles sont prêtes à être déplacées vers leur destination finale, qui pourrait être une :

• Entrepôt de données cloud (par exemple, Amazon, BigQuery)
  
• Data lake
  
• Base de données de reporting
  

La manière dont les données sont chargées dépend de vos objectifs. Certaines équipes ajoutent continuellement de nouveaux enregistrements, tandis que d'autres insèrent des lignes ou les mettent à jour pour maintenir les tables à jour. Les permutations complètes de table ou l'écrasement de partition sont courants pour l'examen des données.

Les pipelines efficaces gèrent le chargement par lots ou en mode vrac, surtout à certaine échelle. Cela permet de réduire les contentions en écriture, d'éviter les goulets d'étranglement en matière de performances et de fournir aux systèmes en aval des données utilisables dans un format prévisible.

Parallélisme

Dans un pipeline mature, ces étapes ne se passent pas en étapes verrouillées. Au lieu de cela, ils sont décalés et parallélisés : par exemple, pendant que les données extraites de lundi sont transformées, l'extrait de mardi peut commencer.

Ce pipeline garde un débit élevé. Mais il introduit également des complications possibles : si quelque chose échoue en partie, vous avez besoin de visibilité sur quelle étape cassée et comment reprendre sans corrompre votre flux de données.

Orchestration

Des programmes d'orchestration tels qu'Apache Airflow, Prefect et des services cloud-natifs (p. ex. AWS Glue) gèrent ces étapes. Ils coordonnent :

• Dépendances des tâches : Elles déterminent ce qui s'exécute en premier et ce qui suit.
  
• Planning : C'est à ce moment que chaque étape commence (p. ex., toutes les heures, tous les jours, en fonction des événements déclenchés).
  
• Gestion des pannes : La gestion des pannes fournit les prochaines étapes lorsqu'une tâche piétine ou se casse.
  
• Gestion des ressources : Cela détermine les tâches informatiques exécutées où et combien à la fois.
  

Sans orchestration, l'ETL devient fragile et nécessite un effort manuel. Avec elle, votre infrastructure de données devient plus prévisible et plus fiable.

Pourquoi les entreprises utilisent-elles des pipelines ETL ?

Beaucoup d’entreprises disent être motivées par les données. Mais le vrai défi est d'obtenir les bonnes données en un seul endroit et dans un État que les entreprises peuvent utiliser. Les pipelines ETL offrent aux équipes un moyen fiable de collecter, nettoyer et combiner les données de l'ensemble de l'entreprise, afin qu'elles soient utilisables pour l'analyse, le reporting, les prévisions, l'IA, les audits ou les mises à jour des investisseurs.

Voici pourquoi les entreprises investissent dans les pipelines ETL :

Pour créer une vue unifiée entre les systèmes

Les données sont fragmentées par défaut. Les données de vente peuvent vivre dans votre système CRM. Les transactions transitent par votre plateforme de paiement. L'utilisation du produit se trouve dans un fichier journal. Chacun de ces systèmes raconte une partie de l'histoire.

Les pipelines ETL extraient les données brutes de ces sources, réconcilient les champs qui se chevauchent (p. ex., les ID des clients) et chargent une version propre et unifiée dans un entrepôt central. Par exemple, une entreprise SaaS peut utiliser un pipeline ETL pour combiner l'utilisation du produit, les tickets d'assistance et les données de facturation afin de pouvoir surveiller l'état du compte en un seul endroit.

Cette vision consolidée permet une meilleure prise de décision, et c’est souvent le seul moyen de répondre à des questions multi-sources telles que « Quelles campagnes marketing ont amené nos clients les plus précieux ? »

Pour améliorer la qualité des données

Les données brutes peuvent être désordonnées. Les différents systèmes utilisent des formats différents, appliquent des étiquettes incohérentes ou contiennent des doublons et des lacunes.

Les pipelines ETL établissent une norme minimale de qualité. Ils nettoient les dossiers sales, normalisent les catégories et les formats et appliquent les règles de gestion avant d'envoyer les données à des logiciels utilisés par les analystes ou les cadres. Cela peut signifier moins de corrections ad hoc, moins de questions sur les champs non appariés et plus de confiance dans ce que les données disent.

Pour automatiser les workflows manuels

Sans ETL, les équipes s'appuient souvent sur des exportations, des feuilles de calcul et des scripts qui peuvent se briser lorsque quelqu'un met à jour un nom de champ. Cette approche est lente et n’évolue pas.

Les pipelines ETL automatisent ces flux de travail. Ils s'exécutent sur des horaires ou des événements, déplacent les données de façon répétable et éliminent la nécessité pour les humains de surveiller l'ensemble du processus.

Pour soutenir l'échelle et la complexité

À mesure que votre entreprise se développe, vos données aussi. Cela signifie plus de clients, d'événements et de systèmes. Combiner manuellement ces données devient intenable.

Les pipelines ETL sont construits à l'échelle. Ils peuvent traiter de grands volumes de données, fonctionner en parallèle et s'adapter à mesure que de nouvelles sources et cas d'utilisation émergent.

Pour améliorer l’analyse et les décisions

Les tableaux de bord et les modèles d'IA sont aussi bons que les données qui les alimentent. Si votre pipeline est cassé, votre analyse l'est aussi.

Les pipelines ETL garantissent aux décideurs des données fiables et actuelles. Cela comprend :

• Recettes hebdomadaires
  
• Nombre de Client tendances
  
• Performance des produits sur tous les segments
  
• Signaux de fraude en temps réel
  

Stripe Data Pipeline permet aux entreprises de transférer automatiquement des données financières et de paiement vers des plateformes, sans avoir besoin de construire et de maintenir le pipeline elles-mêmes.

Pour gérer les risques et rester conforme

Lorsque des données, en particulier des données sensibles, circulent entre les systèmes, il y a des risques – violations de la sécurité, violations de la réglementation et contrôles d’accès incohérents.

Avec les pipelines ETL, les entreprises ont plus de contrôle. Ils peuvent :

• Masquer ou crypter les champs sensibles pendant le traitement
  
• Log des accès et transformations pour les audits
  
• Centraliser les données dans des environnements avec des contrôles de sécurité renforcés
  

Ces tâches facilitent le respect des règles de protection des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la Loi sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie (LPAS), et rendent plus difficile la perte de données sensibles.

Quels sont les défis courants avec l'ETL, et comment les résoudre ?

Les pipelines ETL sont importants, mais ils sont rarement simples. Leur complexité provient des données, des systèmes et de la logique métier réels impliqués. Mais vous pouvez résoudre la plupart des problèmes avec la bonne architecture et les bonnes habitudes.

Voici les problèmes les plus courants avec l'ETL et comment les surmonter :

Problèmes de qualité des données

Le pipeline peut fonctionner parfaitement et fournir des résultats de mauvaise qualité si les données sources sont incohérentes ou imparfaites.

Pourquoi ça arrive

• Les formats ou les codes sont en conflit entre les systèmes (p. ex. « CA » vs. ### Californie
  
• Il y a des doublons, des valeurs manquantes ou des entrées mal formées.
  
• Les champs en aval sont calculés à partir des erreurs en amont.
  

Ce qui aide

• Intégrer la validation des données dans votre pipeline (pas en dernière étape).
  
• Définir des seuils et des alertes pour les valeurs aberrantes ou nulles inattendues.
  
• Définir des règles pour ce qui compte comme « propre », et les documenter.
  
• Mettez en quarantaine les mauvais rangs au lieu de les jeter.
  

Transformations complexes

Certaines transformations sont faciles. D'autres se compliquent rapidement, surtout lorsqu'ils fusionnent des sources ou appliquent une logique en plusieurs étapes.

Pourquoi ça arrive

• Les règles métier changent, se superposent ou ne sont pas bien documentées.
  
• Les jointures entre les systèmes nécessitent beaucoup de manipulation de bord-case.
  
• Les performances chutent lorsque les transformations ne sont pas affinées.
  

Ce qui aide

• Brisez les transformations en étapes modulaires que vous pouvez tester, déboguer et réutiliser.
  
• Utiliser le contrôle de version pour suivre les changements logiques dans le temps.
  
• Déplacez les calculs lourds vers les moteurs distribués, ou poussez-les vers votre entrepôt de données, si possible.
  
• Traiter le code de transformation comme le code de production : le réviser par les pairs, le tester et le surveiller.
  

Goulets d'étranglement performance et évolutivité

Un pipeline qui fonctionne bien avec 1 million d'enregistrements pourrait s'arrêter à 10 millions ou commencer à prendre trop de temps pour finir.

Pourquoi ça arrive

• Les processus s'exécutent en série alors qu'ils pourraient être exécutés en parallèle.
  
• Les systèmes frappent des limites sur leurs entrées/sorties (E/S), leur unité centrale (CPU) ou leur mémoire.
  
• Le code traite les données ligne par ligne au lieu de les traiter en masse.
  
• Extraits complets répétés surchargent les systèmes sources.
  

Ce qui aide

• Concevoir pour un parallélisme qui a du sens pour vous : partition par date, région et ID client.
  
• Utilisez des charges incrémentales au lieu de rafraîchissements complets si possible.
  
• Levage lourd à vide vers des systèmes flexibles (p. ex. calcul distribué, entrepôts à mise à l'échelle automatique).
  
• Profiler votre pipeline régulièrement, et améliorer les étapes les plus lentes.
  

Trop de systèmes sources et manque de normalisation

Chaque nouvelle source ajoute de la difficulté : les API diffèrent, les noms des champs s'affrontent, et certaines sources envoient des données une fois par minute tandis que d'autres le font une fois par semaine.

Pourquoi ça arrive

• De nombreux systèmes d’entreprise n’ont pas été conçus pour l’intégration.
  
• Les formats sources sont incohérents (p. ex. exportations CSV, API, bases de données héritées).
  
• Les équipes vont extraire les données de manières différentes sans coordination.
  

Ce qui aide

• Normalisez les méthodes d'extraction là où vous le pouvez - utilisez des connecteurs partagés ou un outillage d'ingestion centralisé.
  
• Isoler la logique de chaque source (modules ou scripts séparés) pour faciliter la maintenance.
  
• Normaliser le nommage des champs et les métadonnées tôt dans le pipeline.
  
• Utilisez la capture de données de modification (CDC) lorsque possible pour synchroniser uniquement les mises à jour.
  

Risques de sécurité et de conformité

Déplacer des données sensibles, en particulier des informations clients ou financières, crée des risques. Votre pipeline doit tenir compte de chiffrement, des règles de confidentialité et des pistes d'audit.

Pourquoi ça arrive

• Les systèmes extraient inutilement les champs sensibles.
  
• Le stockage temporaire n’est pas sécurisé.
  
• Il n'y a pas de logs sur qui a accédé à quoi et quand.
  

Ce qui aide

• Masquer ou crypter les données sensibles lors de la transformation.
  
• Restreindre l'accès aux aires de rassemblement, et appliquer des contrôles basés sur les rôles.
  
• Utiliser des protocoles sûrs pour l'extraction et le transfert.
  
• Tenir à jour les journaux d'audit, et prendre en charge la suppression ou le caviardage par requête.
  

Dette alimentaire et dérive des pipelines
Les pipelines exigent une attention constante, car les schémas de source et les définitions d'entreprise changent et les emplois échouent silencieusement.

Pourquoi ça arrive

• Les pipelines manquent d'observabilité, donc les problèmes passent inaperçus.
  Personne ne possède le pipeline au jour le jour.
  
• La logique est codée en dur et non documentée.
  

Ce qui aide

• Traiter les pipelines comme des infrastructures vivantes : versionnées, surveillées et testables.
  
• Ajouter la journalisation, les mesures et les contrôles de santé.
  
• Utiliser un logiciel d'orchestration pour suivre les dépendances et les essais.
  
• Créez des Guides d’exécutions pour les pannes courantes – ne vous fiez pas à la mémoire.
  

Les bonnes pratiques peuvent atténuer ces défis et éviter qu'ils ne deviennent des urgences récurrentes. Et ils vous aideront à construire des pipelines suffisamment transparents, durables et résilients pour croître avec votre entreprise.

Comment pouvez-vous concevoir un pipeline ETL qui évolue ?

Le vrai test d'un pipeline ETL est de savoir à quel point il peut fonctionner lorsque vos données sont multipliées par 10, que votre modèle économique change ou que 3 nouveaux systèmes entrent en service. Un pipeline flexible peut absorber ce changement sans se briser, ralentir ou devenir trop complexe.

Voici comment intégrer l’évolutivité dans votre pipeline :

Commencez avec la croissance en tête

Évolutivité consiste à être prêt pour plus :

• Sources
  
• Volume
  
• Les équipes qui ont besoin d'accès
  
• Frais généraux réglementaires
  

Considérez ce qui pourrait casser en premier si ce pipeline doit prendre en charge 10 fois les données ou remplir 5 nouveaux tableaux de bord. Construisez avec une capacité suffisante pour ne pas être obligé de faire une reconstruction coûteuse dans six mois.

Utiliser une architecture qui gère l'échelle

Certains pipelines sont condamnés dès le départ parce qu’ils s’appuient sur des systèmes ou des processus qui n’évoluent pas horizontalement. Pour éviter cela :

• Choisir des moteurs de traitement qui peuvent exécuter des tâches en parallèle sur plusieurs machines
  
• Utiliser des bases de données ou des entrepôts qui peuvent séparer le stockage et l'informatique, et mettre à l'échelle chacun indépendamment
  
• Faire des chargements par lots ou des écritures partitionnées plutôt que des opérations ligne par ligne
  

Si une partie de votre pipeline dépasse au maximum une machine, c’est votre goulot d’étranglement.

Design pour le parallélisme

Le parallélisme est la façon dont vous minimisez l'autonomie et augmentez la capacité. Les pipelines en série peuvent se sentir en sécurité, mais ils sont lents. Si vous traitez un fichier, un client ou une région à la fois, votre débit est plafonné, quelle que soit la puissance de votre infrastructure. Vous devriez plutôt :

• Données de partition par unités logiques (par exemple, date, région, ID client)
  
• Exécutez les étapes d'extraction, de transformation et de chargement simultanément lorsque les dépendances vous laissent
  
• Rendre chaque étape sans état afin que plusieurs instances puissent fonctionner en parallèle
  

Appuyez-vous sur l'élasticité du nuage

L'infrastructure Cloud facilite la mise à l'échelle de l'ETL sans surprovisionnement. Vous pouvez :

• Calcul de balance automatiquement lorsque la demande atteint son maximum
  
• Utiliser les services de stockage d'objets pour la mise en scène sans se soucier de la capacité
  
• Laisser les services ETL gérés gérer la lourdeur de l'allocation des ressources
  

Améliorer les problèmes mineurs avant qu'ils ne deviennent urgents

En termes d'échelle, les petits choix ont un grand impact. Voici quelques actions qui aident :

• Utilisation de formats de fichiers colonnes (par exemple, Parquet) pour la mise en scène afin d'accélérer les lectures et les écritures
  
• Compression de fichiers volumineux pour réduire le temps d'E/S
  
• Ecrire des requêtes SQL efficaces, et éviter les transformations inutiles
  
• Profiler vos emplois pour trouver tôt les goulets d'étranglement
  

Gardez le pipeline modulaire
Les pipelines modulaires sont plus faciles à développer, à tester et à dépanner. Ils évoluent tant sur le plan organisationnel que technique. Lorsque vous devez ajouter une nouvelle source de données ou modifier une règle de transformation, vous ne voulez pas démêler un monolithe de 2 000 lignes. Vous devriez plutôt :

• Décomposer votre pipeline en étapes logiques (p. ex., ingestion, traitement, chargement)
  
• Encapsuler les transformations afin de pouvoir les mettre à jour ou les réutiliser indépendamment
  
• Documenter clairement les entrées, les sorties et les dépendances
  

Construire pour la visibilité

Au fur et à mesure que le pipeline grandit, il en va de même pour le besoin de comprendre ce qui se passe à l’intérieur. Vous ne pouvez pas fixer ou notation d’échelle ce que vous ne pouvez pas voir. Vous assurer :

• Surveiller les temps d'exécution des tâches, le nombre de lignes, les taux d'erreur et la fraîcheur
  
• Définir des alertes pour les pannes et les seuils
  
• Suivre la lignée des données pour que les équipes sachent d'où viennent les données et comment elles ont changé
  
• Enregistrer les événements à chaque étape avec suffisamment de contexte pour déboguer les problèmes rapidement
  

Une bonne visibilité est ce qui vous permet d'évoluer en toute confiance.