Popsink a republié ceci
🚀 #ETL vs #ELT : Quelle tendance pour vos projets #Data en 2025 ? Dans l’univers de la Data, les concepts d’ETL (Extract-Transform-Load) et ELT (Extract-Load-Transform) sont incontournables pour gérer et exploiter des données. Mais savez-vous vraiment ce qui les distingue et laquelle est la plus adaptée à vos besoins ? 🤔 Et surtout, quelle est la tendance aujourd'hui en 2025 pour vos projets Data ? 🌐 ETL : La méthode traditionnelle 1️⃣ Extract : Extraction des données des systèmes sources (Database, fichiers bruts ...) 2️⃣ Transform : Transformation dans un environnement intermédiaire (Stagging Zone) 3️⃣ Load : Chargement dans un entrepôt de données (#Datawarehouse, #Datalake ...) ✅ Use case typique : Reporting BI traditionnel, où les données doivent être nettoyées et agrégées avant d’être stockées dans un datawarehouse comme #SQL Server ou #Oracle. ⚡Avantage : Contrôle total des transformations ⚠️ Limite : Peu scalable avec de gros volumes ou des sources complexes. 🌐 ELT : La méthode moderne 1️⃣ Extract : Extraction des données des systèmes sources 2️⃣ Load : Chargement de la donnée brut dans un #datalake ou un cloud datawarehouse (Snowflake, BigQuery, etc.) 3️⃣ Transform : Transformation directement dans l’entrepôt grâce à sa puissance de calcul ✅ Use case typique : Analyse en temps quasi temps réel, intégration massive de données IoT ou multi-sources. ⚡ Avantage : Scalabilité et rapidité avec les outils modernes (Popsink par exemple) et optimal pour gérer de gros volumes de données structurées et non structurées ⚠️ Limite : Dépend fortement des capacités du datawarehouse puisque c'est la, que la transformation des données s'effectue. 🔥 Tendances en 2025 : Une domination croissante du ELT ? Les outils cloud comme Snowflake, @BigQuery ou Databricks transforment les pratiques en rendant le ELT plus attractif. 🔹 Les projets de Machine Learning s’appuient souvent sur des pipelines ELT pour exploiter des volumes massifs et variés. 🔹 Les cas d’analyse temps réel ou de gestion multi-cloud privilégient également le ELT grâce à sa flexibilité. 🔹 Cependant, l’ETL reste pertinent dans des environnements où le respect strict des politiques de sécurité ou la faible complexité des données est prioritaire. Bien sur, tout dépendra de vos use-cases, des besoins des stakeholders et de la valeur que vous souhaitez apporter à vos projets ! Exemples de use cases : -> ETL : Reporting réglementaire dans la RH (suivi des effectifs, répartition, tranches d'âges ...). -> ELT : Monitoring IoT pour un fabricant industriel, suivi de stock en temps réel ...) Et vous, avez-vous observé un basculement vers le ELT ? Et vous, qu'utilisez-vous dans vos projets #Data ? Partageons nos expériences et discutons ensemble de ces tendances de #DataIntegration en #2025.