ETL / ELT

Qu’est-ce qu’un ETL ? 

ETL est un processus clé de l’ingénierie des données qui consiste à extraire, transformer et charger des données provenant de différentes sources vers un système cible, généralement un entrepôt de données (data warehouse). Ce processus est largement utilisé pour alimenter des systèmes d’analyse, de reporting ou de Business Intelligence avec des données propres, consolidées et exploitables.

Qu’est-ce qu’un ELT ?

ELT est un processus d’intégration des données qui consiste à extraire les données depuis des sources diverses, à les charger directement dans une plateforme cible (souvent un data warehouse cloud), puis à les transformer directement à l’intérieur de cet environnement. Cette approche tire parti de la puissance de calcul des bases cloud pour réaliser les transformations à grande échelle.

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Pourquoi distingue-t-on ETL et ELT dans les architectures de traitement de données ?

Même si les deux approches partagent le même objectif — intégrer des données de manière structurée — leur ordre de traitement diffère, ce qui peut avoir un impact majeur sur la performance, la flexibilité et la gouvernance.

Dans le cas de l’ETL :

• Les données sont extraites depuis les systèmes sources (bases SQL, fichiers, API…).
• Elles sont ensuite transformées dans un environnement intermédiaire (souvent en dehors du data warehouse).
• Elles sont enfin chargées dans le système cible, prêtes à l’emploi pour l’analyse.

Dans le cas de l’ELT :

• Les données sont d’abord extraites, comme en ETL.
• Elles sont ensuite chargées directement dans le data warehouse (souvent cloud).
• Elles sont transformées à la volée ou selon un plan défini, en exploitant la puissance de calcul du système cible.

En résumé, l’ETL transforme avant de charger, alors que l’ELT charge avant de transformer. Ce changement d’ordre n’est pas anodin : il reflète une évolution vers des architectures plus modernes, plus flexibles et orientées cloud.

Quels sont les avantages et limites d’un ETL et d’un ELT ?

Choisir entre ETL et ELT dépend du contexte technique, du volume de données à traiter, du type de transformation à effectuer, et des outils utilisés. Chaque approche a ses forces et ses contraintes.

Dans le cas de l’ETL :

• Il est possible de filtrer ou agréger les données avant de les stocker, ce qui peut réduire la volumétrie.
• Les traitements sont souvent exécutés via des outils spécialisés externes (type Talend, Informatica).
• Le processus est bien adapté aux systèmes traditionnels, mais peut devenir rigide ou lent à adapter dans un environnement évolutif.

Dans le cas de l’ELT :

• On gagne en souplesse, car toutes les données sont déjà présentes dans le data warehouse et peuvent être transformées à volonté.
• On tire parti des capacités de calcul du cloud (BigQuery, Snowflake…), optimisées pour les traitements massifs.
• On favorise l’auditabilité, la traçabilité et l’agilité, notamment grâce à des outils comme dbt.

Ainsi, l’ETL reste pertinent dans certains contextes techniques ou réglementaires, mais l’ELT s’impose comme le modèle dominant dans les architectures de type Modern Data Stack.

Comment choisir entre ETL et ELT ?

Le choix ne repose pas seulement sur la préférence technique, mais sur l’analyse des contraintes de l’organisation : volumétrie, criticité des données, exigences réglementaires, compétences disponibles.

Quelques critères permettent de guider la décision :

• Si l’on souhaite pré-filtrer les données sensibles avant stockage, l’ETL est plus adapté.
• Si l’on dispose d’un data warehouse cloud puissant, l’ELT permet de simplifier l’architecture et de gagner en évolutivité.
• Si les transformations sont complexes ou très métiers, l’ELT offre plus de lisibilité et de collaboration (grâce au SQL versionné).
• Si les sources sont hétérogènes ou peu structurées, l’ETL peut aider à standardiser avant ingestion.

En pratique, certaines organisations utilisent même une combinaison des deux, selon les cas d’usage, dans une logique hybride.

Quels sont les enjeux d’un bon processus ETL ou ELT ?

Qu’on choisisse l’une ou l’autre approche, la fiabilité du processus de traitement reste important. Un ETL ou un ELT mal conçu peut produire des erreurs, des données incomplètes ou des indicateurs incohérents.

Il est donc essentiel de :

• Mettre en place un système de monitoring et d’alerting sur chaque étape du pipeline.
• Documenter clairement les règles de transformation appliquées aux données.
• Assurer la traçabilité complète du flux (source, transformation, chargement).
• Optimiser les performances pour que les temps de traitement restent raisonnables, même à grande échelle.
• Sécuriser les données en transit et à l’arrivée, selon les contraintes RGPD ou internes.

En somme, ETL et ELT sont des fondations techniques qui doivent être conçues avec rigueur et alignées avec les objectifs business de l’entreprise.