En tant qu’analyste de données, ces outils ETL Python vous faciliteront grandement la tâche.

Les données constituent le cœur de l’intelligence économique, et l’année 2022 ne fera pas exception à cette règle. Python s’est imposé comme l’outil privilégié pour la programmation et l’analyse de données. De plus, le cadre ETL de Python prend en charge les pipelines de données, équilibrant ainsi de nombreux sous-secteurs dédiés à l’agrégation, au traitement et à l’analyse des données, entre autres.

En connaissant les fonctionnalités de Python et son utilisation pour faciliter l’ETL, vous pouvez comprendre comment il peut faciliter le travail d’un analyste de données.

Qu’est-ce que l’ETL ?

ETL est l’abréviation de Extract, Load, and Transform. Il s’agit d’un processus séquentiel qui consiste à extraire des informations de plusieurs sources de données, à les transformer selon les besoins et à les charger dans leur destination finale. Ces destinations peuvent être un référentiel de stockage, un outil de BI, un entrepôt de données, et bien d’autres encore.

Le pipeline ETL rassemble des données provenant de processus intra-entreprise, 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 cadre ETL Python est depuis longtemps l’un des langages les mieux adaptés à la réalisation de programmes mathématiques et analytiques complexes.

Par conséquent, il n’est pas surprenant que la bibliothèque complète et la documentation de Python soient responsables de la naissance de certains des outils ETL les plus efficaces sur le marché aujourd’hui.

Les meilleurs outils ETL Python à apprendre

Le marché est inondé d’outils ETL, chacun d’entre eux offrant un ensemble différent de fonctionnalités à l’utilisateur final. Cependant, la liste suivante couvre certains des meilleurs outils ETL Python pour vous faciliter la vie et la rendre plus fluide.

Bubbles

Interface du site Web de Bubbles

Bubbles est un cadre ETL Python utilisé pour le traitement des données et la maintenance du pipeline ETL. Il traite le pipeline de traitement des données comme un graphe dirigé qui aide à l’agrégation, au filtrage, à l’audit, aux comparaisons et à la conversion des données.

En tant qu’outil ETL Python, Bubbles vous permet de rendre les données plus polyvalentes, afin qu’elles puissent être utilisées pour piloter des analyses dans de multiples cas d’utilisation départementaux.

Le cadre de données de Bubbles traite les actifs de données comme des objets, y compris les données CSV vers les objets SQL, les itérateurs Python et même les objets API de médias sociaux. Vous pouvez compter sur son évolution au fur et à mesure qu’il apprend à connaître les ensembles de données abstraits et inconnus, ainsi que les divers environnements et technologies de données.

Metl

Metl ou Mito-ETL est une plateforme de développement ETL en Python qui se développe rapidement et qui est utilisée pour développer des composants de code sur mesure. Ces composants de code peuvent être des intégrations de données RDBMS, 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 opportunes, basées sur Python et à faible code. Cet outil charge divers formulaires de données et génère des solutions stables pour de multiples cas d’utilisation de la logistique des données.

Apache Spark

Apache Spark est un excellent outil ETL d’automatisation basé sur Python pour les personnes et les entreprises qui travaillent avec des données en continu. 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 facile ; néanmoins, le processus est monotone, long et sujet à des erreurs manuelles, surtout lorsque votre entreprise se développe.

Spark facilite les solutions instantanées pour les données JSON semi-structurées provenant de sources disparates, car il convertit les formes de données en données compatibles avec SQL. En conjonction avec l’architecture de données Snowflake, le pipeline ETL de Spark fonctionne comme une main dans un gant.

Petl

Petl est un moteur de traitement de flux idéal pour traiter des données de qualité mixte. Cet outil ETL Python aide les analystes de données ayant peu ou pas d’expérience préalable en matière de codage à analyser rapidement des ensembles de données stockés en CSV, XML, JSON et dans de nombreux autres formats de données. Vous pouvez trier, joindre et agréger les transformations avec un minimum d’effort.

Malheureusement, Petl ne peut pas vous aider avec des ensembles de données complexes et catégoriques. Néanmoins, c’est l’un des meilleurs outils pilotés par Python pour structurer et accélérer les composants du code du pipeline ETL.

Riko

Interface du site GitHub de Riko

Riko est un remplacement approprié de Yahoo Pipes. Il reste idéal pour les startups possédant une faible expertise technologique.

Il s’agit d’une bibliothèque de pipeline ETL conçue en Python, principalement destinée à traiter les flux de données non structurés. Riko se targue d’API synchrones-asynchrones, d’une empreinte processeur minuscule et d’un support natif RSS/Atom.

Riko permet aux équipes de mener des opérations en exécution parallèle. Le moteur de traitement des flux de la plate-forme vous aide à exécuter des flux RSS composés de textes audio et de blogs. Il est même capable d’analyser des ensembles de données de fichiers CSV/XML/JSON/HTML, qui font partie intégrante de la veille économique.

Luigi

Luigi est un outil léger et performant de l’ETL Python qui prend en charge la visualisation des données, l’intégration CLI, la gestion du flux de données, le suivi des succès/échecs des tâches ETL et la résolution des dépendances.

Cet outil aux multiples facettes suit une approche simple basée sur les tâches et les cibles, où chaque cible guide votre équipe vers la tâche suivante et l’exécute automatiquement.

Pour un outil ETL open-source, Luigi traite efficacement les problèmes complexes liés aux données. L’outil est approuvé par le service de musique à la demande Spotify pour l’agrégation et le partage de recommandations de listes de lecture musicales hebdomadaires aux utilisateurs.

Airflow

Interface du site Web d’Apache Airflow

Airflow a gagné une légion de clients parmi les entreprises et les ingénieurs de données expérimentés en tant qu’outil de configuration et de maintenance des pipelines de données.

L’interface Web d’Airflow permet de planifier l’automatisation, de gérer les flux de travail et de les exécuter par le biais de l’interface CLI inhérente. Le kit d’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.

Bonobo

Bonobo est un outil open-source de déploiement de pipeline ETL et d’extraction de données basé sur Python. Vous pouvez exploiter son CLI pour extraire des données de SQL, CSV, JSON, XML et de nombreuses autres sources.

Bonobo s’attaque aux schémas de données semi-structurées. Sa spécialité réside dans l’utilisation de conteneurs Docker pour l’exécution de tâches ETL. Cependant, son véritable atout réside dans son extension SQLAlchemy et le traitement parallèle des sources de données.

Pandas

Pandas est une bibliothèque de traitement par lots ETL avec des structures de données et des outils d’analyse écrits en Python.

Pandas de Python accélère le traitement des données non structurées/semi-structurées. Les bibliothèques sont utilisées pour les tâches ETL de faible intensité, notamment le nettoyage des données et le travail avec de petits ensembles de données structurées après transformation à partir d’ensembles semi ou non structurés.

Choisir les meilleurs outils ETL

Il n’existe pas d’outil ETL unique. Les particuliers et les entreprises doivent tenir compte de la qualité de leurs données, de leur structure, des contraintes de temps et des compétences disponibles avant de choisir leurs outils.

Chacun des outils énumérés ci-dessus peut vous aider à atteindre vos objectifs en matière d’ETL.