Qu'est-ce que l'ELT (extract, load, transform) ?

L'ELT est apparu avec les entrepôts de données cloud qui ont rendu le stockage bon marché et la puissance de calcul élastique. Au lieu de transformer les données dans un moteur de transit distinct avant qu'elles n'arrivent, l'ELT charge d'abord les données brutes et exécute les transformations au sein de l'entrepôt.

• Extract (extraire) tire les enregistrements des systèmes sources (bases de données, applications, fichiers).
• Load (charger) dépose les données brutes dans la destination, telles quelles.
• Transform (transformer) les remodèle, les nettoie et les joint ensuite à l'aide de SQL dans l'entrepôt.

Les équipes apprécient l'ELT parce que les données brutes sont préservées, que les transformations sont versionnées et que vous pouvez les réexécuter sans réextraire. La contrepartie, c'est que vous devez toujours mettre en place et maintenir un entrepôt ainsi qu'une couche de transformation, et chaque question dépend de l'existence préalable de ces modèles.

iDBQuery emprunte une autre voie pour répondre aux questions : plutôt que d'extraire, de charger et de transformer vos données dans un entrepôt avant que quiconque puisse les interroger, iDBQuery se connecte à vos sources et construit un seul modèle vivant et interrogeable couvrant l'ensemble, puis rédige le SQL à la demande et source chaque chiffre jusqu'à sa ligne d'origine exacte. Vous obtenez une réponse en quelques secondes sans construire ni maintenir une pile ELT, et si vous exploitez déjà un ELT vers un entrepôt, iDBQuery se connecte simplement à cet entrepôt comme à une source SQL standard.