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ETL (Extract, Transform, Load)

L'ETL (Extract, Transform, Load) est un processus qui consiste à extraire des données depuis différentes sources, à les transformer pour les nettoyer et les harmoniser, puis à les charger dans un système cible (data warehouse, data lake…).

Il constitue la colonne vertébrale des projets data en entreprise, permettant de unifier des sources hétérogènes pour en tirer des analyses cohérentes.

Services associés

Data Engineering

Termes associés

Data Engineering Scraping Flux XML Migration

L'ETL en pratique

Cas d'usage typiques

Alimenter un data warehouse à partir de plusieurs systèmes (CRM, ERP, web, IoT).
Synchroniser deux applications métier.
Reprendre l'historique lors d'une migration.
Préparer les données pour un modèle d'IA.

ETL ou ELT ?

ETL — transformation avant chargement, idéal quand le volume est maîtrisé.
ELT — chargement brut puis transformation dans le data warehouse, plus flexible avec les outils modernes (dbt + Snowflake / BigQuery).

Points de vigilance

Idempotence — un job qui tourne deux fois doit produire le même résultat.
Gestion d'erreurs — reprises automatiques, alertes.
Latence vs fraîcheur — batch quotidien, streaming, ou near-real-time selon le besoin.

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