Quelle est la différence entre l'intégration de données et l'ETL

le différence principale entre l'intégration de données et ETL est que la L'intégration de données est le processus consistant à combiner des données dans différentes sources afin de fournir une vue unifiée aux utilisateurs, tandis qu'ETL est le processus d'extraction, de transformation et de chargement de données dans un environnement d'entrepôt de données..

L'intégration des données consiste à combiner des données provenant de sources disparates en informations utiles et précieuses. Par conséquent, une solution complète d'intégration de données fournit des données sécurisées provenant de différentes sources. C'est un processus important lors de la fusion de plusieurs systèmes et de la consolidation d'applications pour fournir une vue unifiée des données. D'autre part, ETL est un processus qui est suivi avant de stocker des données dans un entrepôt de données. Cela implique d'extraire, de transformer et de charger des données.

Zones clés couvertes

1. Qu'est-ce que l'intégration de données?
      - Définition, fonctionnalité
2. Qu'est-ce que l'ETL?
     - Définition, fonctionnalité
3. Quelle est la différence entre l'intégration de données et l'ETL
     - Comparaison des différences clés

Mots clés

Big Data, Intégration de données, Data Warehouse, ETL

Qu'est-ce que l'intégration de données?

L'intégration de données est le processus consistant à combiner des données situées dans différentes sources pour donner une vue unifiée aux utilisateurs. Cependant, l'intégration des données varie d'une application à l'autre. Dans une application commerciale, deux organisations peuvent fusionner leurs bases de données. Dans une application scientifique telle qu'un projet de bioinformatique, les résultats de recherche provenant de différents référentiels peuvent être combinés en une seule unité..

Figure 1: Intégration des données

En outre, l'intégration des données est couramment utilisée pour analyser les mégadonnées nécessitant le partage de grands ensembles de données dans des entrepôts de données. Dans l’ensemble, l’intégration des données est un processus difficile. De plus, il faut une généralité suffisante pour prendre en charge divers systèmes d'intégration tels que des bases de données relationnelles, des bases de données XML, etc..

Qu'est-ce que l'ETL?

Un entrepôt de données est un système qui aide à analyser des données, à créer des rapports et à les visualiser. Les gestionnaires, les analystes de données et les analystes commerciaux peuvent analyser ces données pour prendre des décisions commerciales. Avant de stocker des données dans un entrepôt de données, vous devez suivre trois étapes. Cela s'appelle ETL. Cela implique l'extraction, la transformation et le chargement des données dans l'entrepôt de données.

Il existe différentes sources de données dans une organisation. La première étape consiste à extraire des données de ces différentes sources. Toutefois, l'extraction de données ne doit pas affecter les performances ni le temps de réponse de la source de données d'origine. L'extraction complète et l'extraction partielle sont deux méthodes d'extraction de données.

La deuxième étape est la transformation. Ici, les données extraites sont nettoyées, cartographiées et converties de manière utile. La sélection, le mappage et le nettoyage des données sont des techniques de transformation de base. De plus, il existe également des techniques avancées de transformation de données. Ils standardisent, convertissent les jeux de caractères et traitent le codage, séparent et fusionnent les champs, résument et dédupliquent.

La dernière étape consiste à récupérer les données préparées et à les stocker dans l'entrepôt de données. C'est ce qu'on appelle charger. Ici, le chargement peut être un chargement initial, un chargement incrémentiel ou une actualisation complète. Le chargement initial consiste à charger la base de données pour la première fois. Le chargement incrémentiel consiste à appliquer les modifications selon les besoins de manière périodique, tandis que l'actualisation complète consiste à supprimer les données d'une ou de plusieurs tables et à les recharger avec de nouvelles données..  

Différence entre l'intégration de données et l'ETL

Définition

L'intégration de données consiste à combiner des données résidant dans différentes sources et à fournir aux utilisateurs une vue unifiée de celles-ci. ETL est une fonction d'extraction, de transformation et de chargement en trois étapes qui se produit avant de stocker des données dans l'entrepôt de données. par conséquent, c'est la principale différence entre l'intégration de données et ETL.

Usage

Les applications scientifiques et commerciales utilisent l'intégration de données tandis que l'entreposage de données est une application qui utilise l'ETL. Ceci est une autre différence entre l'intégration de données et ETL.

Conclusion

La différence entre l'intégration de données et l'ETL réside dans le fait que l'intégration de données consiste à combiner des données dans différentes sources afin de fournir une vue unifiée aux utilisateurs, tandis qu'ETL consiste à extraire, transformer et charger des données dans un environnement d'entrepôt de données..

Référence:

1. «Intégration des données». Wikipedia, Wikimedia Foundation, 4 octobre 2018, disponible ici..
2. «Intégration de données». Intégration de données | Informations sur l'intégration des données, disponibles ici.
3. vtakkar. 3 - Didacticiel ETL | Extrait Transform and Load, Vikram Takkar, 8 septembre 2015, disponible ici.

Courtoisie d'image:

1. «Intégration de données (KAFKA) (cas 3)», par Carlos.Franco2018 - Travail personnel (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia
2. «Architecture de référence Datawarehouse» par DataZoomers - (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia