ELT – Extract Load Treat : Définition et Fonctionnement

L’acronyme ELT signifie Extract Load Treat. C’est une technique d’intégration des données qui permet de déplacer des informations d’un lieu à un autre. Pendant ce processus d’ELT, les données sont issues de diverses sources et sont chargées directement dans un grand référentiel central (généralement un Data Lake) avant d’être traitées.

Quel type de données est concerné ? Elles peuvent être de toutes sortes. Mais pour l’objet de cet article, nous nous concentrerons principalement sur les données relatives aux clients. L’enjeu ici est de comprendre ces données pour les exploiter pleinement dans la stratégie marketing de votre entreprise.

En français, Extract Load Treat se traduit par extraire, charger et traiter (ou extraction, chargement et traitement). Cela décrit tout simplement chaque étape du processus ELT.

Voilà la partie un peu plus technique de notre article ! Mais ne vous inquiétez pas : nul besoin d’être data scientist pour la comprendre. Je souhaite simplement vous donner une idée générale du fonctionnement du processus d’ELT.

L’extraction, le chargement et le traitement des données sont les trois étapes clés (dans cet ordre) de ce processus :

1. Extract : l’extraction de données consiste à retirer des données provenant de diverses sources (qui peuvent être homogènes ou hétérogènes).
2. Load : le chargement est l’étape où les données sont insérées dans la destination cible (il pourrait s’agir d’une base de données, d’un entrepôt de données ou même d’une Customer Data Platform dans le contexte des données clients).
3. Treat : c’est la phase pendant laquelle les données sont traitées, via différentes méthodes de transformation de la data (nettoyage, agrégation, déduplication, etc.) pour les rendre plus simples à stocker, à classer et à exploiter.

Ces actions ont donc pour but de convertir des données brutes en informations exploitables par des utilisateurs (à travers des tableaux de bord, des outils de Business Intelligence, etc.).

L’objectif derrière le processus ELT est l’intégration des données. Cette intégration vise à consolider les données provenant de diverses sources afin d’avoir une vue globale et cohérente de toutes les données. C’est indispensable pour aider votre entreprise à prendre les bonnes décisions. 

L’ELT n’est pas un nouveau concept. À mesure que les bases de données se sont généralisées dans les années 1970, cette méthode a été développée pour le calcul et l’analyse des données. Elle est peu à peu devenue une méthode incontournable dans le traitement des données.

Et ce n’est pas un hasard ! Le processus d’ELT est sensé : il convertit un ensemble de données brutes en informations structurées et faciles à analyser. Par exemple, il offre aux équipes marketing la possibilité de comprendre le comportement des clients en analysant les données provenant par exemple des outils de CRM.

Vous pourriez penser que les termes ELT et ETL sont interchangeables, étant donné qu’ils contiennent les mêmes lettres et se réfèrent à des processus similaires. Cependant, ce n’est pas le cas : ELT n’est pas égal à ETL. Et c’est précisément parce que l’ordre des actions change entre ces deux processus de traitement de la data.

En plaçant l’étape de chargement (Load) avant le traitement (Treat), l’ELT permet de charger les données brutes directement dans la destination cible, qui est souvent un entrepôt de données, sans avoir à les transformer en informations utilisables au préalable. Et cela fait une différence significative !

Avec la méthode ELT, le nettoyage, l’enrichissement et la transformation des données sont effectués directement à l’intérieur de l’entrepôt de données. Les données brutes sont donc immédiatement stockées dans cet entrepôt. À l’inverse de l’ETL, qui existe depuis les années 1970, l’ELT est une approche relativement récente, rendue possible par l’évolution des capacités des entrepôts de données, notamment grâce à l’avènement du Cloud.

Bien que l’objectif final de l’ELT et de l’ETL soit le même, leurs processus se distinguent non seulement par l’ordre des opérations, mais aussi par les outils utilisés pour gérer le traitement des données. Si vous recherchez un outil capable de vous fournir des données clients déjà consolidées et prêtes à être utilisées par vos équipes, la Customer Data Platform (CDP) pourrait être l’option idéale pour vous !