ESB vs ETL : faut-il choisir ?

ESB ou ETL ? Dans cet article, nos experts et partenaires en data integration vous aident à mieux comprendre ces sigles et leurs complémentarités. Quelles distinctions et points communs entre ces deux technologies d’intégration de données ? Quelle technologie privilégier en fonction de votre système d’information et de vos besoins métiers ? La parole est à Cédric Mourizard, directeur technique et associé de Synolia, et Edouard Cante, directeur des opérations de Blueway.

ESB et ETL : quel périmètre pour ces deux technologies ?

L’ESB (Enterprise Service Bus) et l’ETL (Extract, Transform, Load) sont deux technologies positionnées sur le transport et la transformation de la donnée au sein du système d’information. Mais, historiquement, elles répondent à des objectifs différents. L’ESB permet des échanges de données fiables et sécurisés entre les différentes applications du SI tandis que l’ETL centralise et homogénéise les données de sources multiples vers une seule et même application de destination.

Concrètement, l’ESB est adaptée lorsqu’il s’agit de traiter une fréquence élevée de flux de données avec une volumétrie limitée. Plutôt orientée services, sa fonction est de transporter et décloisonner l’information pour la rendre accessible sur les différents outils métiers qui composent le SI.

Par ailleurs, l’ETL peut traiter un important volume de données de manière performante, mais sur un nombre d’échanges limité. Sa fonction est d’agréger toutes les informations pour traiter la donnée comme un ensemble standardisé. C’est une approche particulièrement adaptée pour les projets de Business Intelligence et de data warehousing.

Ainsi, en fonction de l’architecture de votre SI, vous pouvez penser qu’il faut choisir l’une ou l’autre de ces technologies. Mais ce n’est pas si simple…

“Push” ou “Pull” ? Ou les deux ?

Une autre distinction courante consiste à qualifier l’ESB de technologie “push” (production / mise à disposition d’informations) et l’ETL de technologie “pull” (informations à la demande). Mais le périmètre de ces deux technologies évolue et, aujourd’hui, la distinction n’est plus si nette.

Des technologies qui évoluent pour répondre aux besoins métiers

Si à l’origine les technologies ESB et ETL répondaient à des besoins très distincts, les éditeurs tendent à faire évoluer leurs produits vers une plus large couverture de besoins. Les frontières entre les deux technologies sont donc plus floues. Et, d’un point de vue client, chacune des deux options est susceptible de répondre à des besoins push et pull.

Alors – ESB vs ETS – faut-il choisir ?

Dans la plupart des entreprises, et chez la plupart de nos clients, l’enjeu de la DSI est de décloisonner l’information entre les applications du SI. Le tout en centralisant l’information dans un data warehouse et en pratiquant la Business Intelligence.

Il y a donc nécessité à ne plus penser “ESB ou ETL” mais bien à un besoin métier global. Un besoin métier auquel la technologie doit s’adapter, et non l’inverse.

Pour mener à bien votre projet de data integration, l’important est donc de prendre en compte votre réalité. Il faut cartographier vos processus et se projeter sur une utilisation concrète, opérationnelle et pérenne.

Pour conclure

L’éditeur Blueway n’a jamais cultivé la différence ESB vs ETL. Son souhait est de pouvoir répondre globalement à l’enjeu d’urbanisation du SI avec une plateforme modulaire qui réunifie les concepts autour des enjeux métiers et humains.

Côté Synolia, notre approche est d’évaluer les besoins métiers de nos clients en premier lieu. En effet, nous cherchons à propager uniquement les informations nécessaires à chaque application. Et, plus précisément, à l’utilisation que nos clients ont de la donnée dans chaque application.

À partir de la compréhension des besoins métiers, nous recommandons : soit d’afficher simplement de la donnée en provenance d’autres applications, soit de synchroniser des versions agrégées des données (en partie ou en totalité). Le danger que nous souhaitons éviter est la démultiplication de la donnée qui peut amener de la confusion. Notre objectif est de transformer la donnée en information utile.

Cet article a été co-rédigé avec notre partenaire Blueway.

Vous souhaitez un accompagnement en data integration ? Contactez nos équipes !

Je prends contact