Top 17 des questions et réponses d'entretien ETL pour tous les niveaux

L'extraction, la transformation et le chargement (ETL) est une tâche cruciale d'intégration des données qui permet de consolider et d'affiner les données provenant de sources multiples dans un format unifié.

Il décrit le processus d'extraction des données à partir de diverses sources, leur transformation dans un format cohérent et leur chargement dans une base de données cible ou un entrepôt de données. 

Les organisations qui cherchent à intégrer des sources de données disparates, à maintenir la qualité des données et à permettre des analyses et des rapports pertinents doivent adopter des pratiques ETL robustes pour garantir la cohérence et l'exactitude des données. 

Cette fiabilité est essentielle pour prendre des décisions commerciales éclairées sur la base d'informations fiables.

Des décisions mieux informées permettent aux organisations d'atténuer les risques, de saisir les opportunités et d'optimiser les ressources de manière efficace, favorisant ainsi une croissance durable et un avantage concurrentiel.

Et si vous possédez ces compétences, vous êtes un bien précieux - voici pourquoi : 

• Les entreprises disposent d'un grand nombre de données provenant de diverses sources, qui ne sont utiles que lorsqu'elles sont présentées de manière globale. 
• La prise de décision stratégique dépend fortement de données propres, cohérentes et précises. 
• Les compétences en ETL rationalisent les flux de données, ce qui signifie que les tâches répétitives peuvent être automatisées et les temps de traitement des données optimisés, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle et la productivité.

Mais il ne suffit pas d'avoir les compétences nécessaires.  

Vous devrez toujours réussir l'entretien ETL pour décrocher un emploi. 

C'est ce que nous allons vous montrer dans cet article.

Questions d'entretien de base sur l'ETL

Ces questions couvrent les connaissances de base sur l'ETL, en s'assurant que vous avez des connaissances de base sur le sujet. 

1. Qu'est-ce que l'ETL ?

L'extraction, la transformation et le chargement, ou ETL en abrégé, est une tâche d'intégration des données qui consolide les données provenant de sources multiples dans un référentiel de données unique et unifié, généralement un entrepôt de données. 

Il s'agit d'extraire des données de diverses sources, de les transformer dans un format cohérent et de les charger dans une base de données cible ou un entrepôt de données. Ce processus est essentiel pour garantir que les données sont exactes, cohérentes et adaptées à l'analyse et à l'établissement de rapports.

2. Quelles sont les différences entre ETL et ELT ?

Parmi les différents outils et stratégies d'intégration de données, l'ETL (Extract, Transform, Load) et l'ELT (Extract, Load, Transform) sont les principales méthodologies.

L'ETL consiste à extraire les données des sources, à les transformer pour les adapter aux besoins opérationnels, puis à les charger dans une base de données ou un entrepôt cible. Ce processus est généralement utilisé dans les environnements d'entreposage de données traditionnels où la transformation des données est essentielle avant le chargement pour garantir la cohérence et l'intégrité.

En revanche, ELT (Extract, Load, Transform) extrait les données des sources et les charge directement dans un système cible, tel qu'un lac de données ou un entrepôt de données moderne dans le cloud. La transformation est effectuée après le chargement en utilisant la puissance de traitement du système cible. L'ELT est souvent employé dans les environnements big data et cloud où les systèmes cibles disposent de capacités de traitement importantes, permettant une transformation des données plus flexible et évolutive.

3. Quels sont les outils ETL les plus courants ?

Les outils ETL les plus courants sont les suivants 

• Flux d'air Apache: Une plateforme open-source pour la création, la planification et la surveillance des workflows, dotée d'une interface web et en ligne de commande, utilisant des graphes acycliques dirigés (DAG) pour la visualisation et la gestion des tâches, s'intégrant à des outils comme Apache Spark et Pandas, capable de mettre à l'échelle des workflows complexes, et soutenue par une communauté active et une vaste documentation.
• Portable.io: Une plateforme ELT sans code qui crée des connecteurs personnalisés à la demande, offrant plus de 1 300 connecteurs ETL uniques pour l'ingestion de données provenant de diverses sources, permettant une gestion efficace et évolutive des données, avec une tarification rentable et des fonctions de sécurité avancées pour assurer la protection des données et la conformité.
• Apache NiFi: Un outil d'intégration de données open-source conçu pour automatiser le flux de données entre les systèmes. Il fournit une interface utilisateur basée sur le web pour construire des pipelines de données, en mettant l'accent sur le traitement des données en temps réel et la facilité d'utilisation. NiFi prend en charge divers formats et protocoles de données, ce qui le rend adapté aux applications IoT et de données en continu.
• Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): Un outil ETL puissant, fourni avec SQL Server, qui constitue une plate-forme robuste d'intégration, de transformation et de migration des données. SSIS comprend une interface graphique pour la création de flux de travail ETL et offre une intégration étroite avec d'autres produits Microsoft. Il est particulièrement adapté aux organisations qui utilisent l'écosystème Microsoft pour la gestion des données.

Questions d'entretien ETL intermédiaires

Pour ceux qui ont déjà une certaine expérience de l'ETL, ces questions vous permettront d'approfondir vos connaissances. 

4. Expliquez le concept d'entrepôt de données.

Un entrepôt de données est un système d'entreprise utilisé pour analyser et communiquer des données structurées et semi-structurées provenant de sources multiples. Son rôle dans les processus ETL est donc de consolider les données provenant de sources multiples, en garantissant la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.

Dans le contexte de l'ETL, les données sont extraites de différents systèmes, transformées pour répondre à des formats standardisés et à des critères de qualité, puis chargées dans l'entrepôt de données.  Ce stockage structuré permet d'effectuer des recherches, des analyses et des rapports efficaces, ce qui favorise la veille stratégique et la prise de décision éclairée sur la base de données complètes et précises.

5. Qu'est-ce qu'une zone de transit dans l'ETL ?

Une zone de transit, ou zone d'atterrissage, est un emplacement de stockage intermédiaire utilisé dans le processus ETL. Il contient temporairement des données brutes provenant de divers systèmes sources avant toute transformation. Cet espace est essentiel pour consolider et effectuer des contrôles de qualité initiaux sur les données, afin de s'assurer qu'elles sont propres et exactes. 

Il permet également aux utilisateurs de traiter efficacement de grands volumes de données et de les préparer à une transformation précise. En fin de compte, une zone de transit aide à charger des données de haute qualité dans l'entrepôt de données final ou dans d'autres référentiels cibles.

6. Qu'est-ce que la transformation des données et pourquoi est-elle importante ?

La transformation des données consiste à convertir, nettoyer et structurer les données dans un format qui peut être facilement analysé pour soutenir la prise de décision et stimuler la croissance de l'organisation. C'est essentiel lorsque les données doivent être reformatées pour s'aligner sur les exigences du système de destination, et c'est important parce que cela garantit l'uniformité de toutes les mesures, ce qui permet une meilleure analyse et une meilleure compréhension. 

Questions d'entretien sur l'ETL avancé

Si vous êtes un praticien expérimenté en matière de données, vous aurez probablement besoin de connaissances pratiques plus approfondies. En plus d'examiner ces questions avancées, pensez à consulter notre article sur les questions d'entretien avec un architecte de données. 

7. Comment gérez-vous le chargement incrémentiel des données ?

Le chargement incrémentiel des données est une technique utilisée dans les processus d'intégration des données pour mettre à jour uniquement les données nouvelles ou modifiées depuis la dernière mise à jour plutôt que de recharger toutes les données à chaque fois. 

Cette approche permet de minimiser le temps de traitement et de réduire l'utilisation des ressources. Les techniques qui vous aideront à l'identifier sont les suivantes 

• Change Data Capture (CDC): Cette méthode permet d'identifier et de saisir les modifications apportées aux données dans les systèmes sources. Elle peut être mise en œuvre à l'aide de déclencheurs de base de données, d'une réplication basée sur le journal ou d'outils CDC dédiés. Ces méthodes permettent de curer les modifications au niveau de la base de données ou par le biais des journaux de transactions, ce qui garantit que seules les données modifiées sont traitées lors des mises à jour incrémentielles.
• Horodatage: Il s'agit simplement de marqueurs chronologiques qui indiquent quand les données ont été modifiées ou mises à jour pour la dernière fois. Ainsi, en comparant les horodatages des systèmes source et destination, les processus d'intégration de données peuvent déterminer efficacement quels enregistrements doivent être mis à jour ou insérés.

Le processus de traitement du chargement incrémentiel des données comprend les éléments suivants :

• Identification: Identifiez les critères de sélection des données incrémentales, tels que les horodatages ou les marqueurs CDC.
• Extraction: Extraire des données nouvelles ou modifiées des systèmes sources sur la base des critères identifiés.
• Transformation: Transformez les données extraites si nécessaire, en appliquant les règles de gestion ou les transformations requises pour l'intégration.
• Chargement: Chargez les données transformées dans le système cible, en mettant à jour les enregistrements existants et en insérant de nouveaux enregistrements le cas échéant.

Un terme popularisé par AWS en 2022, appelé zero-ETL, fait appel à différentes techniques de chargement incrémental des données pour automatiser le processus ETL dans l'écosystème AWS.

8. Quels sont les défis de l'ETL dans les scénarios de big data ?

Les cinq principaux défis de l'ETL dans les scénarios de big data sont les suivants : 

1. Évolutivité

Les outils ETL traditionnels peuvent avoir du mal à s'adapter efficacement au traitement de gros volumes de données. Au fur et à mesure que les données augmentent, la puissance de traitement et les besoins de stockage augmentent de manière exponentielle, ce qui nécessite des solutions évolutives.

Ce défi peut être atténué grâce à des technologies telles que Hadoop et Spark, qui fournissent des cadres de calcul distribué pouvant évoluer horizontalement sur des grappes de matériel de base. Ces cadres permettent également le traitement parallèle et peuvent traiter des ensembles de données massives plus efficacement que les outils ETL traditionnels.

2. Variété des données

Les environnements big data impliquent souvent divers types de données, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les appareils IoT et les journaux. Les ingénieurs doivent intégrer et traiter les différents formats et sources, ce qui nécessite des transformations complexes et peut entraîner une augmentation du temps de traitement et des incohérences potentielles dans les données.

Des outils tels que Hadoop Distributed File System (HDFS) et Apache Spark prennent en charge le traitement de divers formats de données. Ils offrent des capacités de traitement de données flexibles, y compris JSON, XML, Parquet, Avro, et plus encore. Cette polyvalence permet aux entreprises d'ingérer et de traiter les données dans leur format d'origine, ce qui facilite l'intégration transparente dans les pipelines de données.

3. Performance et débit

Le traitement de gros volumes de données dans des délais acceptables nécessite des processus ETL très performants. Des vitesses de traitement lentes peuvent entraîner des retards dans la disponibilité des données et affecter la prise de décision.

Nous pouvons atténuer ce problème avec des outils comme Hadoop et Spark, qui tirent parti du traitement en mémoire et de mécanismes efficaces de mise en cache des données pour améliorer les performances. Ils optimisent les pipelines de traitement des données, permettant des opérations ETL plus rapides, même avec des ensembles de données volumineux. En outre, le traitement distribué minimise les mouvements de données et la latence, ce qui améliore encore le débit.

4. Sélection et intégration des outils

En raison de la diversité des sources de données, le choix des outils adéquats et leur intégration dans l'infrastructure informatique existante peuvent s'avérer difficiles. Les environnements Big Data nécessitent souvent diverses technologies pour l'ingestion, la transformation et le chargement des données, et une compatibilité transparente ainsi qu'une optimisation des performances sur l'ensemble du pipeline de traitement des données sont obligatoires.

Les organisations peuvent atténuer ce problème en évaluant les outils en fonction de leurs cas d'utilisation et de leurs exigences spécifiques. Par exemple, les outils de l'écosystème Hadoop tels qu'Apache Hive, Apache Kafka et Apache Sqoop complètent Spark pour les différentes étapes du processus ETL. 

5. Qualité des données et gouvernance

Garantir la qualité et la gouvernance des données reste essentiel dans les scénarios de big data avec des volumes et des sources de données vastes et diversifiés. Le volume, la variété et la rapidité des données peuvent entraîner des incohérences, des inexactitudes et des difficultés à maintenir la conformité et la normalisation des diverses sources de données.

Il est essentiel de mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, une gestion des métadonnées et des cadres de gouvernance. Les cursus et les plateformes offrent des fonctionnalités de suivi du lignage des données, de marquage des métadonnées et de validation automatisée des données. Ces mesures permettent de préserver l'intégrité des données et de garantir que les informations tirées des big data sont fiables et exploitables.

9. Expliquez le concept d'asymétrie des données dans les processus ETL.

L'asymétrie des données dans les processus ETL fait référence à la distribution inégale des données entre les différentes partitions ou nœuds dans un environnement informatique distribué. Ce déséquilibre se produit souvent lorsque certaines partitions ou certains nœuds reçoivent une quantité disproportionnée de données par rapport à d'autres. Cela peut être dû à la nature des données, à la distribution des clés utilisée pour le partitionnement ou à des déséquilibres dans les sources de données.

Les asymétries de données peuvent être à l'origine de plusieurs problèmes susceptibles de nuire aux performances des processus ETL. Par exemple : 

• L'inefficacité des ressources : Certains nœuds sont sous-utilisés tandis que d'autres sont surchargés, ce qui signifie que certains nœuds doivent traiter plus de données qu'ils ne peuvent le faire efficacement. 
• Augmentation du temps de traitement: Les processus ETL sont généralement conçus pour attendre que toutes les partitions aient terminé leurs tâches avant de passer à l'étape suivante. Si l'une des partitions est beaucoup plus importante et prend plus de temps à traiter, elle retarde l'ensemble du travail ETL.
• Frais de mémoire et d'unité centrale: Les nœuds dont les partitions sont asymétriques peuvent faire l'objet d'une utilisation excessive de la mémoire et du processeur. Cette surutilisation peut entraîner des pannes du système ou nécessiter des ressources informatiques supplémentaires, ce qui augmente les coûts d'exploitation.
• Déséquilibre de la charge: Une répartition inégale de la charge de travail peut affecter non seulement les processus ETL, mais aussi les performances d'autres tâches simultanées exécutées sur la même infrastructure. Ce déséquilibre de charge peut dégrader les performances de l'ensemble du système, entraînant des inefficacités dans les différentes applications et processus.

Pour remédier à l'asymétrie des données, il faut adopter des stratégies réfléchies afin de garantir une distribution plus équilibrée des données entre les nœuds et les partitions. Voici quelques exemples de techniques qui peuvent être utilisées pour l'atténuer : 

• Partitionnement des données 
• Équilibrage de la charge
• Traitement des jointures asymétriques 
• Échantillonnage et agrégation des données 
• Exécution adaptative des requêtes
• Logique de partitionnement personnalisée

Questions d'entretien sur les tests ETL

Ces questions permettront d'évaluer votre connaissance du processus de test ETL. 

10. Quelles sont les étapes du processus de test ETL ?

Les étapes du processus de test ETL sont les suivantes : 

Étape 1 : Analyser les besoins de l'entreprise 

Recueillir et analyser les besoins de l'entreprise en matière de migration des données, de règles de transformation et d'intégration. Définissez clairement les objectifs des tests ETL. 

Étape 2 : Identification de la source des données 

Toutes les sources de données doivent être identifiées, y compris les bases de données et les systèmes externes. Analyser les modèles de données et les schémas des systèmes sources pour comprendre les relations et les dépendances entre les données. Une fois cette étape franchie, élaborez un plan d'extraction des données. 

Étape 3 : Concevoir des cas de test 

Définir divers scénarios de test sur la base des exigences de l'entreprise et des règles de transformation des données. Créez des cas de test détaillés pour chaque scénario, en spécifiant les données d'entrée, les résultats attendus et les critères de validation. Préparer les données de test pour différents scénarios, en veillant à ce qu'elles couvrent tous les cas de figure et toutes les variations de données possibles. 

Étape 4 : Exécution des tests

L'exécution des tests se fait en trois étapes : 

• Essai de la phase d'extraction (étape 1): C'est ici que vous vérifiez que les données sont correctement extraites des systèmes sources et que le nombre d'enregistrements extraits correspond au nombre attendu.
• Test de la phase de transformation (étape 2): À ce stade, vous voulez vérifier que les transformations de données sont appliquées correctement selon les règles de l'entreprise. Veillez à vérifier la qualité des données, notamment les doublons, les valeurs manquantes et les formats de données incorrects.
• Test de la phase de charge (étape 3): C'est ici que vous vérifiez si les données sont correctement chargées dans le système cible. Garantir l'intégrité des données en validant l'intégrité référentielle et la cohérence. Une fois cette étape terminée, évaluez les performances du processus ETL pour vous assurer qu'il respecte les temps de chargement et les débits requis.

Étape 5 : Rapports

Documentez les résultats de chaque cas de test, y compris les divergences ou les défauts constatés. Veillez à enregistrer dans un système de suivi des défauts tous les défauts identifiés lors des tests et à en suivre la résolution.

Ensuite, préparez un rapport de synthèse détaillant l'ensemble du processus de test, les cas de test exécutés, les défauts trouvés et l'état de leur résolution. Ce rapport sera ensuite communiqué à toutes les parties prenantes concernées. Après avoir communiqué les résultats, procédez à un examen post-test afin d'évaluer l'efficacité du processus de test et d'identifier les domaines susceptibles d'être améliorés.

11. Comment garantir la qualité des données dans l'ETL ?

Garantir la qualité des données dans les processus ETL est essentiel pour maintenir l'intégrité et la fiabilité des données lors de leur passage à travers les différentes étapes. Les méthodes de validation de l'exactitude, de la cohérence et de l'intégrité des données tout au long du processus ETL sont les suivantes :

Profilage des données 

Le profilage des données vise à comprendre la structure, le contenu, les relations et la qualité des données. 

Ce processus implique l'analyse des colonnes individuelles pour vérifier les types de données, les modèles, l'unicité et l'exhaustivité, l'identification des relations entre les colonnes pour assurer l'intégrité référentielle et la cohérence, et l'examen de la distribution des données pour détecter les valeurs aberrantes, les doublons ou les valeurs manquantes. 

Cette technique permet d'identifier rapidement les anomalies dans les données et de déterminer les besoins en matière de nettoyage et de transformation des données.

Nettoyage des données 

Le nettoyage des données consiste à corriger, enrichir ou supprimer les données inexactes, incomplètes ou incohérentes.

Les méthodes pour y parvenir sont les suivantes : 

• Normalisation: Normaliser les formats de données (par exemple, les dates, les adresses) pour garantir la cohérence.
• Validation: Vérifier les données par rapport à des règles prédéfinies (par exemple, le format de l'e-mail, la plage numérique).
• Déduplication: Identifiez et supprimez les enregistrements en double pour maintenir l'intégrité des données.
• Imputation: Complétez les valeurs manquantes en utilisant des techniques telles que la moyenne, la médiane ou la modélisation prédictive.

Le nettoyage des données est utile car il améliore l'exactitude et l'exhaustivité des données, réduisant ainsi les erreurs en aval du processus ETL.

Règles et contrôles de qualité des données

Définir et appliquer des règles de qualité des données pour valider l'intégrité et l'exactitude des données.

Trois types de contrôles doivent être effectués pour que cette opération soit efficace : 

• Sur le terrain: Validez les données par rapport à des règles prédéfinies (par exemple, plages de données, contraintes).
• Champs croisés: Veillez à la cohérence entre les champs de données connexes (par exemple, les dates de début et de fin).
• Intégrité référentielle: Validez les relations entre les tableaux pour maintenir la cohérence des données.

Cela permet d'appliquer les normes de données et de garantir la conformité avec les règles et réglementations de l'entreprise.

Validation des données 

La validation des données vise à garantir que les transformations et les agrégations sont correctes et cohérentes. 

Cela se fait par le biais de diverses méthodes de validation, comme par exemple : 

• Validation du nombre de lignes: Vérifiez que le nombre de lignes traitées à chaque étape correspond aux attentes.
• Validation de la somme de contrôle: Calculer des sommes de contrôle ou des hachages pour vérifier l'intégrité des données lors des transformations.
• Validation statistique: Comparez les résultats agrégés aux valeurs attendues pour détecter les écarts.

Gestion des erreurs et journalisation 

La mise en œuvre de mécanismes de capture et de traitement des erreurs rencontrées au cours du processus ETL permet d'identifier et de résoudre de manière proactive les problèmes de qualité des données et de maintenir la fiabilité des données.

Une technique courante de gestion des erreurs est la gestion des exceptions, un processus défini pour atténuer les erreurs, tel que des mécanismes de réessai ou des notifications d'alerte. Il permet également d'enregistrer et de surveiller toutes les erreurs et exceptions à des fins d'audit et de dépannage. 

12. Expliquer les bogues ETL et les problèmes courants rencontrés.

Les processus ETL sont sujets à des bogues et à des problèmes ayant un impact sur l'exactitude, l'exhaustivité et la fiabilité des données. Voici quelques-uns des bogues ETL les plus courants : 

• Erreurs de calcul: Ces problèmes surviennent lorsque la logique de transformation ne produit pas les résultats escomptés, ce qui entraîne des sorties de données incorrectes. 
• Source bug: Les bogues de source proviennent de problèmes dans les données de source elles-mêmes, tels que des valeurs manquantes, des enregistrements en double ou des formats de données incohérents.  
• Bogue du contrôle de version: Cela se produit lorsqu'il y a une divergence ou une incohérence entre les différentes versions des composants ETL ou des modèles de données.
• Bogue d'entrée/sortie (E/S): Un bogue d'E/S survient lorsque des erreurs ou des incohérences se produisent lors de la lecture des données d'entrée ou de l'écriture des données de sortie au cours du processus ETL. 
• Bogue de l'interface utilisateur (UI):  Les bogues d'interface utilisateur concernent les problèmes liés aux interfaces graphiques ou à la ligne de commande utilisées pour gérer les processus ETL.
• Bogue sur les conditions de charge: Un bogue lié aux conditions de charge se produit lorsque les processus ETL ne parviennent pas à gérer efficacement les conditions de charge prévues ou inattendues.

Questions d'entretien pour le développeur ETL

Si vous postulez à un poste nécessitant des connaissances pratiques en matière de développement, voici quelques-unes des questions auxquelles vous pouvez vous attendre : 

13. Comment optimiser les performances de l'ETL ?

Les techniques qui peuvent être utilisées pour optimiser les performances de l'ETL sont les suivantes : 

Traitement parallèle

Le traitement parallèle consiste à décomposer les tâches ETL en unités plus petites qui peuvent être exécutées simultanément sur plusieurs threads, processeurs ou nœuds. Plusieurs tâches peuvent ainsi être exécutées simultanément, ce qui permet de réduire le temps d'exécution global et d'utiliser efficacement les ressources informatiques disponibles. 

Partitionnement des données

En divisant les grands ensembles de données en partitions plus petites et plus faciles à gérer sur la base de critères prédéfinis (par exemple, plage, hachage, liste), les praticiens peuvent répartir le traitement des données sur plusieurs nœuds ou serveurs, ce qui permet d'améliorer l'évolutivité. Cela permet également d'atténuer les problèmes d'asymétrie des données. 

Optimisation des requêtes SQL 

Les requêtes SQL utilisées dans les processus ETL peuvent être optimisées pour améliorer les performances en réduisant le temps d'exécution et la consommation de ressources. Des techniques telles que la réécriture des requêtes, qui consiste à réécrire les requêtes pour supprimer les jointures inutiles, réduire la duplication des données et optimiser les conditions de filtrage, peuvent être mises en œuvre pour optimiser les performances globales du processus ETL. 

Gestion de la mémoire et mise en cache

Une gestion efficace de la mémoire et des stratégies de mise en cache peuvent améliorer de manière significative les performances de l'ETL en réduisant les opérations d'E/S sur disque et en améliorant la vitesse de récupération des données.

Les techniques comprennent : 

• Traitement en mémoire
• Mise en mémoire tampon
• Allocation de mémoire

Chargement incrémental et saisie des données de changement (CDC) 

Le chargement incrémental consiste à mettre à jour uniquement les données modifiées ou nouvelles depuis la dernière exécution ETL, plutôt que de traiter l'ensemble des données. Cela permet de réduire la quantité de données traitées, ce qui accélère l'exécution des tâches ETL et facilite les mises à jour en temps quasi réel en capturant les changements au fur et à mesure qu'ils se produisent (CDC).

14. Quel est le rôle des feuilles de mappage ETL ?

Les feuilles de mappage ETL contiennent les détails essentiels des tableaux source et destination, y compris chaque ligne et chaque colonne. Ces fiches aident les experts à élaborer des requêtes SQL pour tester les outils ETL. Ils peuvent être référencés à n'importe quelle phase de test pour vérifier l'exactitude des données et simplifier la création de requêtes de vérification des données.

15. Décrivez l'utilisation de la transformation de type Lookup dans l'ETL.

La transformation de consultation enrichit et valide les données en faisant correspondre et en extrayant des informations supplémentaires d'un tableau de référence sur la base de clés spécifiées. Cette transformation est particulièrement utile pour des tâches telles que la mise à jour des tableaux de dimensions dans un entrepôt de données, la gestion des dimensions à évolution lente et la garantie de la cohérence et de l'exactitude des données en se référant à une source unique de vérité. Il simplifie les jointures de données complexes et automatise le processus de mise à jour et d'exactitude des ensembles de données.

Questions d'entretien SQL ETL

SQL est souvent un outil clé pour ceux qui utilisent l'ETL et, à ce titre, vous devez vous attendre à des questions sur le sujet. 

16. Comment écrire des requêtes SQL efficaces pour l'ETL ?

Voici quelques techniques à mettre en œuvre pour écrire des requêtes SQL efficaces pour l'ETL : 

Indexation

Veillez à ce que les colonnes de clés primaires et étrangères soient indexées afin d'accélérer les jointures et les recherches. Les index composites pour les colonnes fréquemment utilisées ensemble dans les clauses WHERE sont également utiles, mais essayez d'éviter la surindexation. Si les index améliorent les performances en lecture, ils peuvent en revanche dégrader les performances en écriture. N'indexez que les colonnes qui sont fréquemment interrogées.

Planification des requêtes

Utilisez l'instruction EXPLAIN ou EXPLAIN PLAN pour analyser l'exécution d'une requête et identifier les goulets d'étranglement potentiels. Il est également utile de fournir des indications à l'optimiseur de requêtes pour influencer les plans d'exécution si nécessaire.

L'optimisation des jointures est une autre stratégie relevant de la planification des requêtes. Assurez-vous que les types de jointure appropriés sont utilisés et que le type de jointure le plus efficace (INNER JOIN, LEFT JOIN, etc.) est sélectionné en fonction des exigences de la requête.

Les pièges à éviter

Il existe également des pièges courants qui entravent les performances des requêtes SQL. Il s'agit notamment de

• SELECT *: Ne sélectionnez pas toutes les colonnes lorsque cela est nécessaire. Il est préférable de spécifier les colonnes nécessaires pour réduire la quantité de données traitées et transférées.
• Exécution de nombreuses fonctions dans les clauses WHERE: Il est préférable de calculer les valeurs en dehors de la requête ou d'utiliser des colonnes calculées indexées.
• Ne pas utiliser le traitement par lots: Décomposez les opérations importantes en lots plus petits afin d'éviter les transactions de longue durée et de réduire la contention des verrous.
• Types de données inappropriés: Choisissez les types de données les plus efficaces pour vos colonnes afin d'économiser de l'espace de stockage et d'améliorer les performances.

17. Quelles sont les fonctions SQL couramment utilisées dans l'ETL ?

Dans les processus ETL, les fonctions SQL les plus courantes sont les jointures, les agrégations et les fonctions de fenêtre. Plus précisément, il est courant d'utiliser INNER JOIN pour combiner des données provenant de plusieurs tableaux sur la base de colonnes correspondantes et des agrégations telles que SUM, AVG et COUNT pour résumer les données. Les fonctions de fenêtre telles que ROW_NUMBER sont également fréquemment utilisées pour effectuer des calculs sur un ensemble de lignes dans un jeu de résultats.

Conclusion

Dans le paysage actuel, dominé par les données, la maîtrise des processus ETL n'est pas seulement une compétence, mais un atout stratégique pour les organisations. Qu'il s'agisse de garantir l'intégrité des données ou de permettre une intégration transparente entre des sources disparates, les spécialistes de l'ETL jouent un rôle essentiel dans l'amélioration de la connaissance de l'entreprise et de l'efficacité opérationnelle. 

En se préparant minutieusement à l'aide des informations fournies dans cet article, les candidats peuvent passer avec confiance les entretiens ETL, en montrant leur capacité à exploiter les données pour en tirer un avantage stratégique et à contribuer efficacement à leurs équipes et à leurs organisations.

Pour en savoir plus, consultez les ressources ci-dessous : 

• Une liste des 20 meilleurs outils ETL et des raisons de les choisir
• Construire un pipeline ETL avec Airflow
• Introduction à l'ingénierie des données
• Ingénieur de données en Python
• Certification de carrière d'ingénieur de données