Qu’est-ce que le zéro ETL ?
Le zéro ETL est un ensemble d'intégrations qui élimine ou minimise le besoin de créer des pipelines de données ETL. L’extraction, transformation et chargement (ETL) est un processus qui consiste à combiner, à nettoyer et à normaliser des données provenant de différentes sources afin de les préparer pour les charges de travail d’analytique, d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML). Les processus ETL traditionnels prennent du temps et sont complexes à développer, à maintenir et à mettre à l'échelle. Au contraire, les intégrations zéro ETL facilitent le mouvement des données point à point sans qu'il soit nécessaire de créer des pipelines de données ETL. Le zéro ETL peut également permettre d'effectuer des requêtes à travers des silos de données sans qu'il soit nécessaire de déplacer celles-ci.
Quels problèmes en matière d'ETL l'intégration zéro ETL résout-elle ?
Les intégrations zéro ETL résolvent de nombreux problèmes existants en matière de transfert de données dans les processus ETL traditionnels.
Complexité accrue du système
Les pipelines de données ETL apportent un niveau de complexité supplémentaire à vos efforts d'intégration des données. Le mappage des données pour qu'elles correspondent au schéma cible souhaité fait appel à des règles de mappage de données complexes et à la gestion des incohérences et des conflits de données. Vous devez mettre en œuvre des mécanismes efficaces de gestion des erreurs, de journalisation et de notification pour diagnostiquer les problèmes. Les exigences en matière de sécurité des données amplifient davantage les contraintes qui pèsent sur le système.
Coûts supplémentaires
Les coûts des pipelines ETL sont élevés au départ, mais peuvent grimper en flèche en fonction du volume de données. Le stockage de données dupliquées entre systèmes peut ne pas être abordable pour de gros volumes de données. En outre, la mise à l'échelle des processus ETL nécessite souvent des mises à niveau coûteuses de l'infrastructure, une optimisation des performances des requêtes et des techniques de traitement parallèle. Si les exigences changent, l'ingénierie des données doit constamment surveiller et tester le pipeline lors du processus de mise à jour, ce qui augmente les coûts de maintenance.
Analytique, IA et ML différés
En règle générale, l'ETL fait appel à des ingénieurs de données pour créer du code personnalisé, ainsi qu'à des ingénieurs DevOps pour déployer et gérer l'infrastructure requise pour mettre à l'échelle la charge de travail. En cas de modification des sources de données, les ingénieurs de données doivent modifier manuellement leur code et le déployer à nouveau. Le processus peut prendre des semaines, ce qui entraîne des retards dans l'exécution des charges de travail d'analytique, d'intelligence artificielle et de machine learning. En outre, le temps nécessaire à la création et au déploiement de pipelines de données ETL rend les données impropres à des cas d'utilisation en temps quasi réel tels que la diffusion de publicités en ligne, la détection de transactions frauduleuses ou l'analyse de la chaîne d'approvisionnement en temps réel. Dans ces scénarios, l'occasion d'améliorer l'expérience client, de saisir de nouvelles opportunités commerciales ou de réduire les risques commerciaux est perdue.
Quels sont les avantages du zéro ETL ?
Le zéro ETL présente plusieurs avantages pour la stratégie de données d'une organisation.
Une plus grande agilité
Le zéro ETL simplifie l’architecture et l’ingénierie des données. Il permet d'inclure de nouvelles sources de données sans avoir à retraiter de grandes quantités de données. Cette flexibilité améliore l'agilité, soutenant la prise de décisions fondée sur les données et l'innovation rapide.
Rentabilité
Le zéro ETL utilise des technologies d'intégration de données natives cloud et évolutives, permettant aux entreprises d'optimiser les coûts en fonction de l'utilisation réelle et des besoins de traitement des données. Il aide les entreprises à réduire les coûts d'infrastructure, les efforts de développement et les frais de maintenance.
Délai plus court pour obtenir des informations
Les processus ETL traditionnels impliquent souvent des mises à jour périodiques par lots, ce qui retarde la disponibilité des données. Le zéro ETL, quant à lui, fournit un accès en temps réel ou quasi réel aux données, garantissant ainsi des données plus à jour pour l'analytique, l'IA/ML et les rapports. Vous obtenez des informations plus précises et actualisées pour des cas d'utilisation tels que les tableaux de bord en temps réel, l'optimisation de l'expérience de jeu, la surveillance de la qualité des données et l'analyse du comportement des clients. Les entreprises font des prévisions basées sur les données avec plus de confiance, améliorent l'expérience client et diffusent des informations axées sur les données dans l'ensemble de l'organisation.
Quels sont les différents cas d'utilisation du zéro ETL ?
Il existe trois principaux cas d'utilisation du zéro ETL.
Ingestion de données rapide
Les entreprises doivent rapidement ingérer et analyser différents types de données pour prendre des décisions en temps réel. Le zéro ETL fournit une approche flexible pour ingérer rapidement des données directement dans des entrepôts de données et des lacs de données. Les pipelines ETL traditionnels ne sont donc plus nécessaires, ce qui permet aux organisations de s’adapter facilement à l’évolution des exigences commerciales.
Ingestion de streaming
Les plateformes de streaming de données et de mise en file d'attente de messages diffusent des données en temps réel provenant de plusieurs sources. Une intégration zéro ETL à un entrepôt de données vous permet d'ingérer des données provenant de plusieurs flux de ce type et de les soumettre à l'analytique quasi instantanément. Il n’est pas nécessaire d’organiser les données en streaming, car ces plateformes proposent également des transformations et une analytique riches pendant que les données sont en mouvement.
Réplication instantanée
Traditionnellement, le transfert de données d’une base de données opérationnelle et transactionnelle vers un entrepôt de données et un lac de données central nécessitait systématiquement une solution ETL complexe. De nos jours, le zéro ETL peut servir d’outil de réplication de données, les dupliquant instantanément de la base de données opérationnelle, de la base de données transactionnelle et des applications vers l’entrepôt de données et le lac de données. Le mécanisme de duplication utilise des techniques de capture de données modifiées (CDC) et peut être intégré à l’entrepôt de données et au lac de données. La duplication est invisible pour les utilisateurs : les applications stockent les données dans la base de données transactionnelle et les analystes émettent des requêtes de données depuis l'entrepôt de manière fluide.
Comment les services AWS peuvent-ils soutenir vos efforts visant à éliminer l’ETL ?
AWS investit dans un avenir sans ETL. Voici des exemples de services qui offrent une prise en charge intégrée du zéro ETL.
Amazon SageMaker Lakehouse et Amazon Redshift prennent en charge les intégrations zéro ETL à partir des applications, ce qui automatise l’extraction et le chargement des données des applications dans Amazon SageMaker Lakehouse et Amazon Redshift.
L’intégration zéro ETL d’Amazon DynamoDB Zero-ETL à Amazon SageMaker Lakehouse automatise l’extraction et le chargement des données depuis Amazon DynamoDB dans Amazon SageMaker Lakehouse, un lac de données transactionnel basé sur Amazon S3.
L’intégration zéro ETL d’Amazon OpenSearch Service à Amazon CloudWatch Logs permet d’interroger et de visualiser directement les données des journaux quasiment en temps réel, pour ainsi centraliser la gestion des journaux sans pipeline complexe ni prétraitement.
L’intégration zéro ETL d’Amazon OpenSearch Service à Amazon Security Lake permet de rechercher et d’analyser directement les données de sécurité, et d’ainsi éliminer les problèmes d’intégration des données tout en réduisant la complexité, les frais opérationnels et les coûts grâce à une accélération des données à la demande et à de riches fonctionnalités analytiques.
L’intégration zéro ETL d’Amazon Aurora à Amazon Redshift permet d’effectuer l’analytique et le machine learning (ML) quasiment en temps réel. Elle utilise Amazon Redshift pour les charges de travail d'analytique portant sur des pétaoctets de données transactionnelles provenant d'Aurora. Il s'agit d'une solution entièrement gérée qui permet de rendre les données transactionnelles disponibles dans Amazon Redshift après leur écriture dans un cluster de bases de données Aurora.
L’intégration zéro ETL d’Amazon RDS for MySQL à Amazon Redshift permet d’obtenir des informations holistiques sur de nombreuses applications et de briser les silos de données au sein de votre organisation, simplifiant ainsi l’analyse des données provenant d’une ou de plusieurs instances Amazon RDS for MySQL dans Amazon Redshift.
L’intégration zéro ETL d’Amazon DynamoDB à Amazon OpenSearch Service fournit aux clients des fonctionnalités de recherche avancées, telles que la recherche en texte intégral et vectorielle, sur leurs données Amazon DynamoDB.
L’intégration zéro ETL d’Amazon DocumentDB à Amazon OpenSearch Service fournit aux clients des fonctionnalités de recherche avancées, telles que la recherche floue, la recherche de collections croisées et la recherche multilingue, sur leurs documents Amazon DocumentDB à l’aide de l’API OpenSearch.
L’intégration zéro ETL d’Amazon OpenSearch Service à Amazon S3, une nouvelle méthode efficace permettant aux clients d’interroger les journaux opérationnels dans les lacs de données Amazon S3, évitant ainsi d’avoir à passer d’un outil à l’autre pour analyser les données.
L’intégration zéro ETL PostgreSQL d’Amazon Aurora à Amazon Redshift vous permet d’exécuter l’analytique et le machine learning (ML) en temps quasi réel à l’aide d’Amazon Redshift pour analyser des pétaoctets de données transactionnelles provenant d’Aurora.
L’intégration zéro ETL d’Amazon DynamoDB à Amazon Redshift permet aux clients d’exécuter l’analytique de haute performance sur leurs données DynamoDB dans Amazon Redshift sans impact sur les charges de travail de production exécutées sur DynamoDB.
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