Les plateformes ETL historiques implémentent principalement des filtres, jointures, agrégations, mappings et transformations qui peuvent être exprimés en SQL.

{openAudit} analyse les jobs ETL, reconstruit les flux et génère un équivalent SQL indépendant de la technologie source.

Point clé : les traitements sont reconstruits sous forme de SQL documenté et versionnable.

Analyse des traitements

Les référentiels ETL sont analysés pour reconstruire les sources, les cibles, les transformations, les paramètres et les dépendances entre traitements.

Les métadonnées collectées permettent de reconstituer le fonctionnement réel des flux.

Les composants inutilisés ou non consommés peuvent être identifiés avant migration.

Résultat : un périmètre de migration réduit aux traitements réellement utilisés.

Reconstruction des flux

Les chaînes de traitement sont reconstruites à partir des jobs ETL.

Les dépendances entre traitements, les flux intermédiaires, les variables et les paramètres sont intégrés dans le modèle cible.

Cette cartographie constitue le point d’entrée de la conversion.

Génération SQL

Les transformations détectées sont converties en SQL.

Filtres, jointures, agrégations, lookups, mappings et calculs sont traduits en instructions SQL successives, à plat.

Le SQL produit conserve le découpage logique des traitements d’origine.

Point clé : chaque étape du traitement reste identifiable dans le SQL généré.

Adaptation aux plateformes cibles

Le SQL généré peut être adapté aux “dialecte” des plateformes cibles.

Les fonctions, types de données et mécanismes spécifiques sont pris en compte lors de la génération.

Les mêmes traitements peuvent être produits pour Snowflake, BigQuery, Databricks SQL, Redshift, PostgreSQL, SQL Server ou d’autres moteurs compatibles SQL.

Orchestration

Les dépendances et l’ordonnancement des traitements sont conservés.

Les traitements générés peuvent être intégrés dans les outils d’orchestration déjà présents dans le Système d’Information.

Usage typique : intégration dans Airflow, Control-M ou tout autre ordonnanceur existant.

SQL comme format pivot

Le SQL devient la représentation commune des traitements.

Les transformations ne dépendent plus des composants propriétaires de la plateforme ETL d’origine.

Les traitements peuvent être versionnés, relus, testés et déployés indépendamment de la technologie source.

Point clé : la logique de transformation reste maîtrisée par l’entreprise et ne dépend plus d’un moteur ETL spécifique.