Comprendre les concepts de base en ETL
- Introduire l'ETL
- Expliquer le rôle de l'ETL dans l'informatique décisionnelle
- Présenter les principaux concepts et termes ETL
- Donner une vue d'ensemble du processus ETL
- Identifier les sources de données : bases de données, fichiers, API, etc.
- Expliquer les méthodes d'extraction : complète, incrémentale, delta
Transformer les données
- Comprendre la transformation des données
- Éliminer les doublons et les valeurs manquantes lors du nettoyage des données
- Convertir les formats et normaliser les données
- Filtrer et trier les données
- Effectuer l'agrégation et la consolidation des données
- Analyser le texte et le sentiment des données
Charger les données
- Comprendre le chargement des données
- Appliquer les modèles de chargement : complète, historique, incrémentale
- Gérer les erreurs de chargement
- Optimiser les performances de chargement
- Contrôler l'accès aux données ETL
- Gérer la sensibilité des données
Utiliser des outils ETL populaires
- Présenter les outils ETL couramment utilisés
- Comparer les fonctionnalités et les performances des outils
- Choisir entre des outils open-source et propriétaires
- Intégrer l'ETL avec les entrepôts de données
- Utiliser l'ETL pour les rapports et les tableaux de bord
Développer un processus ETL
- Identifier les étapes clés du développement d'un processus ETL
- Planifier et concevoir le flux ETL
- Mettre en œuvre les transformations et les règles métier
- Tester, déboguer et valider le processus ETL
- Déployer les processus ETL en production
- Planifier les tâches et gérer les horaires
Intégrer l'ETL avec d'autres technologies
- Extraire des données à partir de sources complexes
- Extraire des données à partir de bases de données NoSQL
- Traiter des données semi-structurées (XML, JSON)
- Utiliser des API pour l'extraction de données
- Appliquer des méthodes d'extraction de données Web (Web scraping)
- Surveiller les flux ETL et gérer les erreurs
