Traditionnellement, l'ETL (Extract, Transform, Load) désigne l'architecture utilisée pour déplacer des data à partir de sources opérationnelles – telles que des applications, des databases, des fichiers et des flux d'événements – vers des destinations analytiques telles que des data warehouses et des data lakes. Bien que l'ELT (Extract, Load, Transform) ait largement remplacé l'ETL pour la centralisation moderne des data, le terme ETL reste un raccourci pour le déplacement des data en général.

Le Reverse ETL est l'inverse : un processus qui déplace des data enrichies et prêtes à être exploitées des plate-formes analytiques vers les systèmes opérationnels. Cela permet aux équipes de toute l'organisation d'agir sur les informations en les intégrant directement dans leurs outils quotidiens.

Le déplacement de data est un défi, et la synchronisation des données dans les systèmes opérationnels est particulièrement complexe. Les API imposent des exigences strictes et l'écriture de data incorrectes est difficilement réversible. Les pipelines automatisés et résilients – dans les deux sens – sont essentiels pour rendre les data réellement exploitables.

Pourquoi il est important de boucler la boucle avec le Reverse ETL

L'ETL traditionnel (ou ELT) permet l'analyse en centralisant les data dans des warehouses ou des lakes. Mais l'analyse seule n'est pas l'objectif final – la vraie valeur vient de l'utilisation de ces data pour générer des résultats commerciaux.

L'informatique décisionnelle et les tableaux de bord aident les équipes à comprendre les performances, mais ils sont souvent séparés des systèmes dans lesquels les décisions sont prises. Les informations qui ne figurent que dans un rapport peuvent facilement être négligées ou perdues dans la traduction.

En bouclant la boucle avec le Reverse ETL, les data deviennent réellement exploitables. En synchronisant les data enrichies avec les outils opérationnels (CRM, plate-formes de marketing, systèmes d'assistance, etc.), les équipes peuvent agir immédiatement sur les informations recueillies, dans les outils qu'elles utilisent déjà.

Voici à quoi ressemble l'architecture d'une boucle fermée avec Reverse ETL :

Cette architecture permet également l'automatisation. Lorsque les data modélisées sont introduites dans les systèmes opérationnels, elles peuvent alimenter des flux de travail qui déclenchent des actions basées sur des règles ou des seuils définis – réduisant ainsi les efforts manuels et permettant une réactivité en temps réel.

Pourquoi l'automatisation est-elle importante pour l'ETL et le Reverse ETL ?

Si l'ETL/ELT et le Reverse ETL offrent des avantages évidents, la construction et l'entretien de pipelines de data fiables sont complexes et demandent beaucoup de ressources. Les pipelines doivent gérer les cas limites, les erreurs, les modifications de schéma et les mises à jour, tout en propageant ces changements en aval sans interruption. Cette complexité s'accroît parallèlement aux exigences croissantes en matière de gouvernance et de sécurité des data.

La solution réside dans l'automatisation grâce à des plate-formes prêtes à l'emploi qui nécessitent un effort d'ingénierie minimal. Un moteur Reverse ETL robuste doit répondre à des défis clés :

• Dérive des schémas et modifications de l'API : Les schémas SaaS et les API évoluent fréquemment et de manière imprévisible. Le moteur doit détecter ces changements automatiquement et synchroniser les data de manière incrémentielle, en ne transférant que ce qui est nécessaire sans défaillance.
• Performance et faible latence : Les cas d'utilisation opérationnelle exigent souvent que les data soient fraîches de quelques secondes ou minutes afin de pouvoir prendre des décisions rapides.
• Gouvernance et extensibilité : Il est essentiel que le traitement soit sécurisé et conforme à des normes telles que SOC 2, HIPAA et RGPD. Des fonctionnalités telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, les journaux d'audit et les API permettent une intégration transparente dans l'écosystème des data.

Déplacement de data de n'importe quelle source à n'importe quelle destination

Avec l'acquisition de Census par Fivetran, nous offrons désormais une solution complète pour les deux côtés de l'équation du déplacement de data. L'ELT permet des analyses centralisées ; le Reverse ETL renvoie les informations vers les outils de l'entreprise, ce qui permet d'activer les data de bout en bout.

Un exemple concret : Canva

En utilisant Fivetran et Census ensemble, Canva a unifié les data provenant des plate-formes de marketing, de vente et d'engagement, les a enrichies dans leur warehouse et les a poussées dans des outils tels que Braze. Les résultats parlent d'eux-mêmes :

• Amélioration de 33 % des taux d'ouverture des courriels
• Augmentation de 2,5 % de l'engagement sur la plate-forme
• 200 000 dollars d'économies sur les coûts d'ingénierie
• Segmentation marketing plus rapide et en libre-service

Tout comme l'ELT a modernisé l'ingestion des data, le Reverse ELT transforme la façon dont les équipes exploitent les informations. Ensemble, ils permettent aux entreprises de boucler la boucle, en permettant aux employés de prendre des décisions plus intelligentes et d'automatiser les flux de travail grâce à des data fiables, exactement là où elles sont nécessaires.

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