Meilleurs outils ETL : logiciels d’extraction, de transformation et de chargement

Les logiciels d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) sont les outils nécessaires pour transférer des données depuis plusieurs sources vers un référentiel unifié, tel qu’un « entrepôt de données » ou un lac de données.

Les outils ETL sont utilisés depuis près de cinq décennies, permettant aux organisations d’analyser, de développer et d’exploiter continuellement leurs données. Plusieurs éditeurs d’entreprise établis dans les domaines de la gestion des bases de données, de l’analytique et de la veille stratégique continuent de dominer le marché. Dans le même temps, les solutions du secteur évoluent en 2022 pour répondre aux besoins de traitement des données dans le cloud et en périphérie.

Cet article présente les principaux outils et logiciels ETL, ainsi que les critères à prendre en compte pour les outils d’intégration des données.

Qu’est-ce qu’un outil ETL ?

Les outils ETL facilitent ou prennent entièrement en charge le processus d’intégration des données, au cours duquel une organisation extrait des données depuis plusieurs référentiels, les transforme et charge dans un nouveau référentiel ou entrepôt.

Les logiciels ETL organisent les données structurées et non structurées, garantissant l’intégrité des données tout au long de ce processus en trois étapes afin de fournir aux développeurs d’applications et aux organisations des données exploitables.

Principaux outils ETL

Fivetran

Fivetran

Fivetran est un éditeur SaaS spécialisé dans l’intégration des données, qui propose deux solutions ETL aux organisations et aux applications. Avec une disponibilité de la plateforme de 99,9 %, Fivetran peut répliquer des bases de données dans le cloud et sur site ou migrer de grands volumes de données et enrichir l’analytique grâce à des modèles de données prédéfinis.

Avantages et inconvénients de Fivetran

Avantages

• Permissions intuitives d’accès aux informations pour la sécurité et l’administration
• Synchronisation facile des données provenant de plusieurs bases de données et applications cloud
• Interface graphique conviviale pour une mise en œuvre et une gestion fluides par les administrateurs
• Bon rapport qualité-prix au regard des capacités de traitement des données de l’éditeur

Inconvénients

• Efforts nécessaires et options limitées pour resynchroniser manuellement les données
• Réactivité intermittente de certains connecteurs pris en charge
• Les notifications et alertes pourraient être envoyées plus rapidement
• Absence d’intégrations pour certaines applications populaires de migration des données

Fonctionnalités : Fivetran

• Blocage des données pour empêcher la réplication de colonnes ou de tables spécifiques vers la destination
• Les suppressions logiques via la réplication basée sur les journaux permettent de continuer à analyser les données supprimées
• Exécution de fonctions centrales avec l’API REST de Fivetran pour les utilisateurs, les groupes et les connecteurs
• Synchronisations prioritaires avec des étapes de synchronisation ascendantes et descendantes
• Prise en charge d’une bibliothèque de suivi des événements pour AWS, Apache, Snowplow, Segment et Webhooks

Hitachi Vantara

Suite Lumada DataOps de Hitachi Vantara

Hitachi Vantara – successeur de Hitachi Data Systems (HDS) – propose de robustes solutions d’intégration, de visualisation et d’analytique des données avec sa suite Lumada DataOps. Parmi les outils Lumada proposés figurent notamment un catalogue de données et une solution d’intelligence en périphérie. Les clients peuvent également opter pour la solution de gestion et d’analytique des données d’entreprise de Hitachi Vantara, Pentaho.

Avantages et inconvénients de la suite Lumada DataOps de Hitachi Vantara

Avantages

• Gain de temps grâce à de nombreux outils de transformation des données sans codage
• Taux élevé de réussite des projets de mise en œuvre de l’intégration des données
• Logiciel visuel et intuitif pour mettre en œuvre l’édition Enterprise
• Édition Community robuste proposée gratuitement sous licence Apache 2.0

Inconvénients

• La documentation et les messages d’erreur manquent d’informations techniques supplémentaires
• La gestion et la maintenance de la solution nécessitent une plus grande expérience technique
• Réponses tardives de l’équipe d’assistance du produit aux demandes
• Forte dépendance à Java, ce qui expose les tâches aux conséquences des mises à jour de Java

Fonctionnalités : Hitachi Vantara Lumada DataOps Suite

• Prise en charge étendue de la transformation de données structurées, non structurées et semi-structurées
• Gestion du contenu et des versions pour revenir facilement aux versions historiques
• Profilage des données, notamment comptage des lignes, détection des valeurs nulles et fonctions mathématiques
• Concepteur par glisser-déposer pour créer des pipelines de données
• Intégration rapide de nouvelles sources de données grâce à l’injection de métadonnées Hadoop

IBM

IBM InfoSphere Information Server

IBM propose une plateforme d’intégration des données de premier plan avec son produit InfoSphere Information Server. Capable de traitement massivement parallèle (MPP), IBM InfoSphere Information Server est une solution prête pour l’entreprise. Les clients bénéficient d’un éventail de fonctionnalités, notamment l’intégration de données multicloud, la prise en charge des données non structurées et l’analyse de la qualité des données dans une interface web intuitive.

Avantages et inconvénients d’IBM InfoSphere Information Server

Avantages

• Pratique pour les clients existants de la pile de solutions de l’éditeur
• Documentation logicielle de l’éditeur exploitable et assistance technique accessible
• Solides capacités de réplication et de synchronisation des données
• Architecture flexible orientée événements et API REST permettant de s’adapter à la SOA du client

Inconvénients

• Coûteux par rapport aux autres solutions ETL et complexe pour les petites équipes
• Difficulté à créer des mappages de la source vers la cible et à analyser différents travaux
• Quelques problèmes de stabilité et réactivité intermittente
• Mise en œuvre délicate, faisant de la gestion de la configuration un élément essentiel à la réussite

Fonctionnalités : IBM InfoSphere Information Server

• Extraire, transformer, distribuer et mettre à l’échelle de grands volumes de données pour l’entreposage
• Classer les sources de données non structurées avec IBM Watson Knowledge Catalog
• Qualité et gouvernance automatisées des données pour répondre aux exigences de conformité
• Nettoyer, surveiller et maintenir les données pour en préserver l’intégrité
• Exécuter des charges de travail de profilage et d’analyse des données sur des clusters de big data tels que Hadoop

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Informatica

Lancé en 1993, Informatica est depuis longtemps un éditeur de solutions de gestion de la transformation des données, de développement logiciel et d’ETL. Informatica Cloud Data Integration est la solution cloud native de l’entreprise. Elle améliore la connectivité aux sources de données, donne davantage de moyens d’action aux utilisateurs et unifie les métadonnées entre les services cloud. La solution d’Informatica comprend un ensemble de fonctionnalités avancées pour l’intégration moderne des données.

Avantages et inconvénients d’Informatica Cloud Data Integration

Avantages

• Possibilité de partager d’importants volumes de données sans délai ni restriction
• Logiciel stable d’orchestration des données pour les tâches de transformation des données
• Interface intuitive alliant convivialité et fonctionnalités techniques
• Technologie flexible de transformation et de manipulation des données pour corriger les données

Inconvénients

• Difficulté à créer des pipelines de données et à planifier des scénarios complexes
• Le coût réserve les solutions aux entreprises disposant de budgets plus importants
• Capacités de planification limitées nécessitant l’intégration d’une solution supplémentaire
• Améliorations nécessaires de la journalisation de la gestion des changements

Fonctionnalités : Informatica Cloud Data Integration

• Accès au moteur de calcul serverless Spark pour le mappage de l’intégration des données
• Des centaines de connecteurs prêts à l’emploi pour les systèmes cloud et sur site
• Concepteur de flux de tâches pour orchestrer et planifier les travaux d’intégration des données
• Fonction de suivi des changements offrant une visibilité sur les modifications apportées aux magasins de données
• Mise à l’échelle flexible des clusters grâce à l’autoréglage alimenté par l’IA

Microsoft

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) est une plateforme de qualité pour créer des solutions d’intégration et de transformation des données d’entreprise. Idéal pour les organisations orientées Microsoft qui ont besoin d’un ETL intuitif, SSIS comprend plusieurs tâches et transformations intégrées, une base de données de catalogue pour stocker, exécuter et gérer les packages, ainsi que des outils de visualisation pour créer des packages.

Avantages et inconvénients de Microsoft SSIS

Avantages

• Visualisation par glisser-déposer des composants, avec possibilité de codage back-end
• Structure et automatise le transfert des données pour faciliter leur transformation
• Les utilisateurs apprécient les fonctionnalités de création de mappages ETL et de procédures stockées
• Intégrations avec des applications Microsoft telles qu’Outlook et SCD

Inconvénients

• Manque d’intégrations avec d’autres outils populaires d’intégration des données
• Problèmes de performances avec les charges de travail impliquant des volumes importants de données ou l’entreposage de données à grande échelle
• Le processus de déploiement manuel peut être problématique et nécessite une expertise technique
• Moins adapté à l’automatisation que les autres solutions ETL

Fonctionnalités : Microsoft SSIS

• Connecteurs de sources de données, tâches et transformations intégrés
• Éditeur avancé pour modifier les propriétés, les mappages et les colonnes des objets IS
• Outil graphique pour créer, gérer et réutiliser les packages SSIS
• Gestion de la capture des données modifiées et transformation des requêtes d’exploration de données
• Prise en charge des transformations BI, row, rowset, split et join, d’audit et personnalisées

Oracle

Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator fait partie de la suite de solutions d’intégration des données du géant informatique pour la préparation du big data, la qualité des données, la gestion des métadonnées et les données cloud. L’édition Enterprise d’Oracle Data Integrator peut simplifier les déploiements complexes grâce à une administration et une gestion unifiées, une haute disponibilité et des capacités de clustering pour assurer l’évolutivité.

Avantages et inconvénients d’Oracle Data Integrator

Avantages

• Interface utilisateur et expérience utilisateur robustes et intuitives pour les utilisateurs non techniques
• L’outil d’analyse d’impact et la fiabilité de la solution sont particulièrement appréciés
• Développement de code, administration et traitement faciles pour les charges de travail complexes
• Intégrations étendues avec d’autres applications pour collecter et structurer les données

Inconvénients

• La mise en œuvre complexe nécessite des compétences informatiques avancées pour manipuler correctement les données
• Difficulté à déboguer les instances et manque de détails dans la documentation et les messages d’erreur
• Absence de fonctionnalités de glisser-déposer pour les objets par rapport aux autres outils ETL
• Le coût élevé des licences ne convient pas aux petites équipes et organisations

Fonctionnalités : Oracle Data Integrator

• Chargement de gros volumes dans les entrepôts de données avec traitement incrémentiel
• Connexions big data intégrées pour Spark, Hive, Pig, HDFS, HBase et Sqoop
• Prise en charge des migrations par lots ou en temps réel avec Oracle GoldenGate 
• Contrôle de la gestion des données de référence sur l’infrastructure de synchronisation des données
• Contrôle des versions pour gérer les environnements de développement, de test et de production

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Qlik

Qlik Data Integration

Qlik est spécialisé dans les technologies d’intégration des données depuis son lancement en 1993. La suite Qlik Data Integration comprend des produits pour la réplication des données, l’automatisation des entrepôts de données, les catalogues à l’échelle de l’entreprise, et bien plus encore. Avec Qlik Enterprise Manager, les clients peuvent surveiller les pipelines de données et gérer les configurations dans l’ensemble de l’environnement informatique.

Avantages et inconvénients de Qlik Data Integration

Avantages

• Flexibilité et évolutivité accrues pour les projets d’intégration du big data
• Simplicité d’ajout de tables sources et de réplication des tâches à partir de sources hétérogènes
• Les chargements de données en masse nécessitent moins d’efforts de développement et ont un impact minimal sur les sources
• Les utilisateurs apprécient le processus CDC qui permet d’identifier les modifications apportées aux données

Inconvénients

• Problèmes liés à la gestion des privilèges lors de l’initialisation des règles de configuration
• Difficultés liées au traitement par lots, à la gouvernance des données et à un déploiement chronophage
• Performances irrégulières et problèmes en production
• Documentation et capacités de dépannage irrégulières

Fonctionnalités : Qlik Data Integration

• Cas d’utilisation analytiques robustes pour obtenir des informations en temps réel sur les données
• Fonctionnalités telles que la lecture des journaux de plusieurs sources et la réduction de la latence
• Réplications en direct et représentation graphique de la latence et de l’utilisation du CPU et de la RAM
• Chargement complet automatisé des tables et transfert fluide vers la surveillance CDC
• Configuration identique pour les tâches sur différentes plateformes, notamment Oracle, SQL Server et Snowflake

SAP

SAP Data Services

SAP est un éditeur multinational de logiciels historique, fort de 50 ans d’expérience et proposant une vaste gamme d’applications d’entreprise. SAP Data Services est la solution de l’éditeur pour intégrer, transformer et connecter les données afin d’optimiser leur utilisation dans les outils ETL. Avec SAP, les clients peuvent prendre rapidement des décisions fondées sur les données et enrichir les processus métier dans l’ensemble de l’environnement informatique.

Avantages et inconvénients de SAP Data Services

Avantages

• Résultats rapides, fiables et cohérents grâce à des modèles de données utiles
• Idéal pour les clients SAP existants, avec des intégrations intégrées aux modules SAP
• Facilité de déploiement et qualité des services d’assistance technique
• Fonctionnalités telles que les tâches en temps réel et par lots, la personnalisation et les rapports détaillés

Inconvénients

• Manque d’intégrations avec d’autres solutions d’intégration des données largement répandues
• L’interface graphique ressemble davantage à une interface de ligne de commande (CLI) qu’aux plateformes UX modernes
• Difficultés pour déboguer, planifier les tâches et charger des fichiers Excel
• La mise en œuvre et la maintenance nécessitent du personnel formé et une expertise technique

Fonctionnalités : SAP Data Services

• Intégration sécurisée et unifiée de données provenant de plusieurs plateformes pour l’analyse des données
• Divers mécanismes de capture des données pour répliquer, transformer et charger les données
• Extraction et conversion de données provenant de 220 types de fichiers différents et de 31 langues
• Intégration native avec les applications SAP Business Suite et SAP HANA
• Conception, test, débogage et exécution de l’intégration des données selon des normes robustes de qualité des données

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Talend

Talend Data Fabric

Lancé en 2005, Talend est un éditeur spécialisé dans l’ETL qui propose l’intégration des données, l’intégrité des données, ainsi que l’intégration des applications et des API via sa solution Talend Data Fabric. Les clients peuvent également accéder au Talend Trust Score pour obtenir des informations détaillées sur les données sources et leur état. Les partenaires technologiques de Talend comprennent AWS, Azure, Cloudera, Databricks, Google et Snowflake.

Avantages et inconvénients de Talend Data Fabric

Avantages

• Interface facile à utiliser, avec glisser-déposer, pour concevoir des applications complexes
• Plusieurs composants et fonctionnalités prêts à l’emploi pour l’intégration des données
• Mise en œuvre fluide ne nécessitant pas de faire appel à une expertise externe
• Solution agile avec des composants Java personnalisés et une multitude d’options de connexion

Inconvénients

• Effets instables sur les tâches existantes lors du traitement des mises à jour par lots via un service cloud
• Frais supplémentaires nécessaires pour l’administration et l’assistance opérationnelle
• Moins adaptée aux déploiements de petite envergure dans les environnements des PME
• Absence d’option permettant de comparer ou de fusionner deux versions dans le cadre de la gestion des versions

Fonctionnalités : Talend Data Fabric

• Gestion de l’inventaire des données avec des fonctionnalités d’audit, de partage, de recherche et de découverte
• Création et déploiement de modèles de pipelines de données réutilisables dans l’environnement informatique
• Prise en charge de l’entreposage de données cloud et des projets hybrides multicloud
• Outils en libre-service permettant d’ingérer des données provenant de presque toutes les sources de données ou de tous les types de fichiers
• Création et test faciles des migrations avec une progression visuelle

TIBCO

TIBCO Jaspersoft ETL

TIBCO Software est un éditeur de veille stratégique depuis 1997 et, en 2014, son acquisition de Jaspersoft a renforcé sa présence sur le marché de l’ETL. En s’appuyant sur la technologie d’intégration des données de Talend, TIBCO Jaspersoft ETL est disponible avec des abonnements big data Standard et Extended, qui proposent de nombreux connecteurs, des tâches par lots et une assistance premium.

Avantages et inconvénients de TIBCO Jaspersoft ETL

Avantages

• Le niveau de personnalisation des rapports est interactif et centré sur l’utilisateur
• Possibilité de concevoir, développer, tester et déployer des transformations de données
• Planification fluide de la distribution des données sur les serveurs de rapports
• Idéal pour les PME ayant besoin d’un logiciel de reporting robuste

Inconvénients

• Interface utilisateur complexe nécessitant une expérience technique et impliquant une courbe d’apprentissage abrupte
• Intégrations limitées et choix ou paramètres restreints pour la planification des tâches
• Prise en charge limitée de certaines requêtes avancées et documentation technique insuffisante
• Forte consommation de mémoire et performances ralenties ; délais pour les rapports complexes

Fonctionnalités : TIBCO Jaspersoft ETL

• Prise en charge des étapes de synchronisation des données ponctuelles et continues avec des milliers de tâches
• Manipulez facilement les données provenant des SGBDR, des fichiers plats, du cloud, du big data et des sources de données NoSQL
• Intégration avec Java, l’IDE Eclipse et la connectivité aux sources de données
• Accélérez la conception et la création de tests pour le code nécessaire
• Établissez des données de haute qualité grâce au nettoyage, à la déduplication, à la validation et à l’enrichissement

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Éléments à prendre en compte pour choisir une solution ETL

Il existe toute une gamme de solutions ETL pour répondre aux besoins et aux exigences d’organisations de tailles variées. Lors de l’évaluation du marché, posez-vous les questions suivantes :

• La solution propose-t-elle une interface utilisateur qui concilie convivialité et fonctionnalités avancées ?
• La solution est-elle compatible avec les sources de données, bases de données et applications nécessaires ?
• La solution assure-t-elle une gestion efficace des erreurs, garantissant l’intégrité des données ?
• Quels connecteurs et intégrations intégrés sont fournis avec la solution ?
• La solution est-elle évolutive pour accompagner l’expansion des initiatives d’intégration des données ?
• La solution propose-t-elle une surveillance en temps réel et un accès aux données depuis des applications Web ?
• Quelle documentation technique l’éditeur fournit-il ?
• La solution inclut-elle des fonctionnalités de réglage des performances et d’optimisation du pushdown ?
• La solution peut-elle gérer efficacement les modifications apportées aux données sources et combinées ?

Types d’outils ETL

En savoir plus : Meilleurs outils et solutions d’entrepôt de données

Comment fonctionnent les outils ETL ?

Les outils ETL sont essentiels pour les professionnels qui gèrent des lacs de données, des hubs de données, des entrepôts de données et des bases de données. Ces solutions gèrent efficacement et en toute sécurité les flux de données de l’organisation et de ses clients. 

Les logiciels ETL sont chargés d’exécuter les processus de flux de données et de préparer les données en trois étapes. Plus précisément, un outil ETL :

1. Extrait les données vérifiées provenant de plusieurs sources, notamment de différentes bases de données et de différents types de fichiers
2. Transforme, nettoie, audite et organise les données pour les professionnels 
3. Charge les données transformées dans un référentiel de données unifié et accessible

Entre les première et deuxième étapes, les outils ETL effectuent un nettoyage des données afin de séparer les données dupliquées et non valides du chargement transformé obtenu. Lors de l’étape de transformation, le processus consistant à mettre en correspondance les champs de plusieurs bases de données au sein d’un jeu de données unique et unifié est appelé mappage des données.

Pour gagner du temps, le logiciel ETL sépare le traitement en un pipeline de données, ce qui permet d’automatiser la transition des données à mesure qu’elles franchissent chaque étape du processus. Notez que des problèmes tels que le code spécifique à la source, les modifications des formats de données et l’augmentation du débit des données peuvent affecter le processus d’extraction et accroître le nombre d’erreurs courantes.

La relation entre l’ETL et l’intégration des données

En tant que processus de traitement des données, l’ETL est utilisé depuis les débuts de l’entreposage de données et de la gestion des bases de données, dans les années 1970 et 1980. Bien que l’ETL reste une fonction essentielle de la gestion des données, de nombreux fournisseurs de solutions et analystes du secteur ont abandonné le terme « ETL » lui-même. 

Les acheteurs peuvent plutôt retrouver bon nombre des principaux fournisseurs ETL de 2022 dans des catégories de solutions telles que les « outils d’intégration des données » et la « Data Fabric » chez les cabinets Gartner et Forrester. Ainsi, les termes ETL et intégration des données sont souvent interchangeables pour décrire les solutions logicielles ETL traditionnelles et avancées.