Les données sont au cœur de la business intelligence, et 2022 ne fera pas exception à cette règle. Python est devenu l’outil préféré pour la programmation et l’analyse de données. De plus, le framework Python ETL prend en charge les pipelines de données, équilibrant ainsi de nombreux sous-secteurs dédiés à l’agrégation de données, à la discussion, à l’analyse, entre autres.
Connaissant les fonctionnalités de Python et son utilisation dans la facilitation ETL, vous pouvez assimiler comment cela peut faciliter le travail d’un analyste de données.
Qu’est-ce qu’ETL ?
ETL signifie Extract, Load et Transform. Il s’agit d’un processus séquentiel consistant à extraire des informations de plusieurs sources de données, à les transformer selon les besoins et à les charger dans sa destination finale. Ces destinations peuvent être un référentiel de stockage, un outil de BI, un entrepôt de données et bien d’autres.
Le pipeline ETL collecte des données à partir de processus intra-métiers, de systèmes clients externes, de fournisseurs et de nombreuses autres sources de données connectées. Les données collectées sont filtrées, transformées et converties dans un format lisible, avant d’être utilisées pour l’analyse.
Le framework Python ETL a longtemps été l’un des langages les mieux adaptés pour mener des programmes mathématiques et analytiques complexes.
Par conséquent, il n’est pas surprenant que la bibliothèque et la documentation complètes de Python soient responsables de la naissance de certains des outils ETL les plus efficaces du marché aujourd’hui.
Le marché est inondé d’outils ETL, dont chacun offre un ensemble différent de fonctionnalités à l’utilisateur final. Cependant, la liste suivante couvre certains des meilleurs outils Python ETL pour vous rendre la vie plus facile et plus fluide.
1. Bulles
Bubbles est un framework Python ETL utilisé pour le traitement des données et la maintenance du pipeline ETL. Il traite le pipeline de traitement des données comme un graphique dirigé qui aide à l’agrégation, au filtrage, à l’audit, aux comparaisons et à la conversion des données.
En tant qu’outil Python ETL, Bubbles vous permet de rendre les données plus polyvalentes, afin qu’elles puissent être utilisées pour conduire des analyses dans plusieurs cas d’utilisation départementaux.
Le framework de données Bubbles traite les actifs de données comme des objets, y compris les données CSV vers des objets SQL, des itérateurs Python et même des objets API de médias sociaux. Vous pouvez compter sur lui pour évoluer à mesure qu’il découvre des ensembles de données abstraits et inconnus et divers environnements/technologies de données.
2. Metl
Metl ou Mito-ETL est une plate-forme de développement Python ETL à prolifération rapide utilisée pour développer des composants de code sur mesure. Ces composants de code peuvent aller des intégrations de données SGBDR, des intégrations de données de fichiers plats, des intégrations de données basées sur des API/services et des intégrations de données Pub/Sub (basées sur des files d’attente).
Metl permet aux membres non techniques de votre organisation de créer plus facilement des solutions en temps opportun, basées sur Python et à faible code. Cet outil charge divers formulaires de données et génère des solutions stables pour plusieurs cas d’utilisation de la logistique des données.
3. Apache Spark
Apache Spark est un excellent outil ETL pour l’automatisation basée sur Python pour les personnes et les entreprises qui travaillent avec des données en streaming. La croissance du volume de données est proportionnelle à l’évolutivité de l’entreprise, ce qui rend l’automatisation nécessaire et implacable avec Spark ETL.
La gestion des données au niveau du démarrage est simple ; néanmoins, le processus est monotone, prend du temps et est sujet à des erreurs manuelles, en particulier lorsque votre entreprise se développe.
Spark facilite les solutions instantanées pour les données JSON semi-structurées provenant de sources disparates, car il convertit les formulaires de données en données compatibles SQL. En conjonction avec l’architecture de données Snowflake, le pipeline Spark ETL fonctionne comme une main dans la main.
4. Petl
Petl est un moteur de traitement de flux idéal pour gérer des données de qualité mixte. Cet outil Python ETL aide les analystes de données ayant peu ou pas d’expérience préalable en matière de codage à analyser rapidement les ensembles de données stockés au format CSV, XML, JSON et de nombreux autres formats de données. Vous pouvez trier, joindre et agréger des transformations avec un minimum d’effort.
Malheureusement, Petl ne peut pas vous aider avec des ensembles de données complexes et catégoriques. Néanmoins, il s’agit de l’un des meilleurs outils basés sur Python pour structurer et accélérer les composants de code de pipeline ETL.
5. Riko
Riko est un remplaçant approprié pour Yahoo Pipes. Il continue d’être idéal pour les startups possédant une faible expertise technologique.
Il s’agit d’une bibliothèque de pipeline ETL conçue principalement pour traiter les flux de données non structurés. Riko se vante d’API synchrones-asynchrones, d’une petite empreinte de processeur et d’une prise en charge native RSS/Atom.
Riko permet aux équipes de mener des opérations en exécution parallèle. Le moteur de traitement de flux de la plate-forme vous aide à exécuter des flux RSS composés de textes audio et de blog. Il est même capable d’analyser des ensembles de données de fichiers CSV/XML/JSON/HTML, qui font partie intégrante de la Business Intelligence.
6. Luigi
Luigi est un outil de framework Python ETL léger et fonctionnel qui prend en charge la visualisation des données, l’intégration CLI, la gestion du flux de travail des données, la surveillance de la réussite/l’échec des tâches ETL et la résolution des dépendances.
Cet outil à multiples facettes suit une approche simple basée sur les tâches et les cibles, où chaque cible tient votre équipe par la main pour la tâche suivante et l’exécute automatiquement.
Pour un outil ETL open source, Luigi gère efficacement les problèmes complexes liés aux données. L’outil trouve l’approbation du service de musique à la demande Spotify pour agréger et partager des recommandations de listes de lecture musicales hebdomadaires aux utilisateurs.
7. Flux d’air
Airflow a attiré une légion constante de clients parmi les entreprises et les ingénieurs de données chevronnés en tant qu’outil de configuration et de maintenance de pipeline de données.
L’interface Web Airflow permet de planifier l’automatisation, de gérer les flux de travail et de les exécuter via la CLI inhérente. La boîte à outils open source peut vous aider à automatiser les opérations de données, à organiser vos pipelines ETL pour une orchestration efficace et à les gérer à l’aide de graphes acryliques dirigés (DAG).
L’outil premium est une offre gratuite du tout-puissant Apache. C’est la meilleure arme de votre arsenal pour une intégration facile avec votre framework ETL existant.
8. Bonobo
Bonobo est un outil open source de déploiement de pipeline ETL et d’extraction de données basé sur Python. Vous pouvez tirer parti de son CLI pour extraire des données de SQL, CSV, JSON, XML et de nombreuses autres sources.
Bonobo s’attaque aux schémas de données semi-structurés. Sa spécialité réside dans son utilisation des conteneurs Docker pour l’exécution des tâches ETL. Cependant, son véritable USP réside dans son extension SQLAlchemy et son traitement parallèle des sources de données.
9. Les pandas
Pandas est une bibliothèque de traitement par lots ETL avec des structures de données écrites en Python et des outils d’analyse.
Les Pandas de Python accélèrent le traitement des données non structurées/semi-structurées. Les bibliothèques sont utilisées pour les tâches ETL de faible intensité, y compris le nettoyage des données et le travail avec de petits ensembles de données structurés post-transformation à partir d’ensembles semi-ou non structurés.
Il n’existe pas d’outil ETL adapté à tous. Les particuliers et les entreprises doivent prendre en compte la qualité de leurs données, leur structure, leurs contraintes de temps et la disponibilité de leurs compétences avant de sélectionner leurs outils.
Chacun des outils répertoriés ci-dessus peut grandement vous aider à atteindre vos objectifs ETL.
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