🔄 ETL vs ELT : Quelle est la différence ? Et comment choisir ?

Dans l’univers de la data, on entend souvent parler d’ETL et d’ELT.
Ces deux acronymes désignent des mécanismes d’intégration de données, mais leur logique de traitement est bien différente.

👉 Alors, quelles sont leurs spécificités ? Quand utiliser l’un plutôt que l’autre ?
Décryptage.

1. 🔍 Définition simple

✅ ETL = Extract – Transform – Load

C’est le processus classique :

1. Extract : on extrait les données depuis les sources (fichiers, bases, APIs…)

2. Transform : on les transforme (nettoyage, jointure, agrégation…) en dehors de la base cible

3. Load : on charge les données transformées dans l’entrepôt de données (DWH)

⚙️ Exemple : avec Talend, les données sont extraites, transformées dans le job Java généré, puis envoyées vers Snowflake, PostgreSQL, etc.

✅ ELT = Extract – Load – Transform

C’est une approche plus moderne :

1. Extract : on extrait les données depuis les sources

2. Load : on les charge brutes dans le DWH

3. Transform : on applique les transformations dans la base cible, via des requêtes SQL, vues matérialisées, ou des outils comme dbt

⚙️ Exemple : on copie des fichiers CSV dans un Data Lake, puis on utilise des scripts SQL dans Snowflake ou BigQuery pour les transformer à la volée.

2. 🧠 Différences clés

CritèreETLELTOrdre des étapesExtraction → Transformation → ChargementExtraction → Chargement → TransformationOù ont lieu les calculs ?En dehors du DWH (dans l’ETL)Dans le DWH (via SQL, moteurs internes)PerformanceLimité par l’ETL et les serveurs d’exécutionOptimisé grâce aux moteurs DWH cloudVolume de donnéesAdapté aux volumes modérésIdéal pour des grands volumes (Big Data)Maintenance & évolutivitéJobs lourds à maintenirLogique SQL souvent plus soupleOutils typiquesTalend, Informatica, SSIS, DataStage…dbt, Fivetran, Airbyte + DWH Cloud

3. 🎯 Avantages et limites

✅ Avantages de l’ETL

• Maîtrise fine de la logique métier

• Peut s’exécuter sans base cible puissante

• Très utilisé dans les architectures classiques (on-premise)

❌ Limites

• Moins scalable

• Charge les données après transformation → perte de la donnée brute si pas conservée

✅ Avantages de l’ELT

• Gain de performance grâce à Snowflake, BigQuery, Redshift, etc.

• Données brutes stockées → possibilité de rejouer les transformations

• Plus adapté aux architectures modernes cloud et Data Lake

❌ Limites

• Besoin d’un DWH robuste et bien géré

• Complexité si la logique métier est très lourde à exprimer en SQL

4. 🧰 Comment choisir entre ETL et ELT ?

✅ Utilise ETL si :

• Tu dois transformer avant le chargement (ex : anonymisation critique)

• Tu travailles on-premise ou avec un DWH peu puissant

• Tes équipes maîtrisent déjà les outils ETL comme Talend ou Informatica

✅ Utilise ELT si :

• Tu travailles avec un Data Warehouse cloud performant

• Tu veux centraliser les transformations dans un outil SQL (comme dbt)

• Tu as besoin de conserver l’historique des données brutes (audit, replay)

5. 🧩 Et Talend dans tout ça ?

Bonne nouvelle : Talend permet de faire les deux !

• En mode ETL classique : tout se fait dans les jobs Talend

• En mode ELT natif : Talend peut générer du SQL directement exécuté dans la base cible (composants tELTInput, tELTMap, tELTOutput)

💡 Tu peux donc hybrider les approches selon les besoins du projet.

✅ Conclusion

ETL ou ELT ?
Ce n’est pas une question d’opposition, mais de contexte et d’architecture.

Le bon choix dépend :

• du volume de données

• de la puissance du DWH

• de l’expertise des équipes

• et de la stratégie globale (Data Lake, DWH, Data Mesh…)

👉 Dans un monde cloud-first, l’ELT gagne du terrain, mais l’ETL reste pertinent dans de nombreux cas. L’important, c’est de comprendre les mécanismes… pour mieux les adapter à vos enjeux data.