Les données provenant de plusieurs sources de données sont combinées dans un stockage de données cohérent et unifié à l'aide de la technique d'intégration de données connue sous le nom d'ETL, ou extract, transform et load. Ce stockage de données cohérent est ensuite placé dans un entrepôt de données ou un autre système de destination. En tant que méthode d'intégration et de chargement de données pour le calcul et l'analyse, l'ETL a été initialement présenté. Finalement, il a pris le relais comme technique principale de traitement des données pour les projets d'entreposage de données. Sur la base que l'ETL fournit, les flux de travail en analytique des données et en apprentissage automatique sont construits. L'ETL peut gérer une analytique plus avancée qui pourrait améliorer les opérations back-end ou les expériences utilisateur finales. Il nettoie et organise les données en utilisant un ensemble de règles métier pour satisfaire des exigences spécifiques de business intelligence, notamment le reporting mensuel. L'ETL est fréquemment utilisé par une entreprise pour extraire des informations depuis des systèmes anciens, nettoyer les données pour augmenter leur uniformité et leur qualité, et insérer les données dans la base de données souhaitée.
Qu'est-ce que l'ETL (Extract, Transform, Load) ?