Définition

ETL (Extract, Transform, Load)

Processus d'extraction, transformation et chargement de données entre systèmes

Définition

L'ETL (Extract, Transform, Load) est un processus de gestion des données qui consiste à extraire des données de sources diverses, les transformer pour les rendre cohérentes, puis les charger dans un système cible comme un entrepôt de données.

Explication détaillée

Le processus ETL se décompose en trois étapes. L'extraction collecte les données brutes depuis des sources hétérogènes : bases de données, API, fichiers CSV, CRM, ERP. La transformation nettoie, normalise et enrichit ces données. Le chargement dépose les données transformées dans le système de destination.

Dans le contexte de l'automatisation moderne, des outils comme n8n, Make ou Airbyte permettent de mettre en place des pipelines ETL sans expertise technique approfondie, avec des connecteurs préconfigurés et des interfaces visuelles.

Pour les entreprises, l'ETL est essentiel pour consolider des données dispersées dans de multiples outils. Sans ETL, les équipes passent des heures à exporter, retravailler et importer manuellement.

Exemples concrets

Consolidation de reporting commercial

Extraction quotidienne des données de vente depuis le CRM, le site e-commerce et les marketplaces, transformation et chargement dans un tableau de bord unifié.

Synchronisation CRM et support client

Extraction des tickets depuis Zendesk, enrichissement avec les données client HubSpot, scoring de satisfaction et chargement dans un data warehouse.

Pourquoi c'est important

  • Vision unifiée des données provenant de sources multiples et hétérogènes
  • Qualité des données garantie par des règles de transformation automatisées
  • Gain de temps considérable par rapport aux exports et imports manuels
  • Base solide pour le reporting et la prise de décision data-driven

Termes associés

API (Application Programming Interface)

Service associé

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