ما هو ETL؟ (استخراج، تحويل، تحميل) منهجية واستخدامات

يُشير ETL إلى “استخراج، تحويل، تحميل”. وهو عملية تدمج البيانات من مصادر مختلفة في مستودع واحد حتى يمكن معالجتها وتحليلها لاستخلاص معلومات مفيدة. وتساعد هذه المعلومات المفيدة الشركات على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات وتنمو.

“البيانات هي النفط الجديد.”

كليف هومبي، رياضياتي

لقد زاد إنشاء البيانات العالمي بشكل كبير، لدرجة أن البشر يضاعفون إنشاء البيانات كل عامين، وفقًا لما ذكرته مجلة فوربس. ونتيجة لذلك، تطور المكدس الحديث للبيانات. تم تحويل مخازن البيانات إلى مستودعات بيانات، وعندما لم يكن ذلك كافياً، تم إنشاء بحيرات بيانات. ومع ذلك، في جميع هذه البنيات المختلفة، ظلت عملية واحدة ثابتة، وهي عملية ETL.

في هذا المقال، سنناقش منهجية ETL، واستخداماته، وفوائده، وكيف ساهمت هذه العملية في تشكيل المناظير الحديثة للبيانات.

منهجية ETL

تجعل ETL من الممكن دمج البيانات من مصادر مختلفة في مكان واحد حتى يمكن معالجتها وتحليلها وتبادلها مع أصحاب المصلحة في الشركات. وهي تضمن سلامة البيانات التي سيتم استخدامها للتقارير والتحليل والتنبؤ بالموodelات التي تعتمد على التعلم الآلي. وهي عملية ثلاثية المراحل تُستخرج البيانات من مصادر متعددة، وتُحول، ثم تُحمّل في أدوات ذكاء الأعمال. ثم يتم استخدام هذه الأدوات من قبل الشركات لاتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات.

مرحلة الاستخراج

في هذه المرحلة، تُستخرج البيانات من مصادر متعددة باستخدام استفسارات SQL، وأكواد بايثون، ونظم إدارة قواعد البيانات، أو أدوات ETL. وأكثر المصادر شيوعًا هي:

• برمجيات إدارة علاقات العملاء
• أداة تحليل
• مستودع بيانات
• قاعدة بيانات
• منصات تخزين سحابي
• أدوات مبيعات وتسويق
• تطبيقات الهاتف المحمول

هذه المصادر هي مصادر منظمة أو غير منظمة، ولهذا السبب فإن تنسيق البيانات ليس موحدًا في هذه المرحلة.

مرحلة التحويل

في مرحلة التحويل، تُحول البيانات الخام المُستخرجة وتُجمّع في تنسيق مناسب للنظام المستهدف. ولذلك، تخضع البيانات الخام لبعض عمليات تحويل فرعية، مثل:

1. تنقية البيانات—تُستخدم لتعويض البيانات غير المتسقة والبيانات الناقصة.
2. توحيد التنسيق—تُطبق تنسيقة موحدة في جميع أنحاء النظام.
3. إزالة التكرارات—تُزال البيانات المتكررة.
4. كشف الانحرافات—تُكتشف الانحرافات وتُ Normalize.
5. ترتيب البيانات—تُоргّز البيانات بطريقة تزيد من الكفاءة.

إضافة إلى إعادة تنسيق البيانات، هناك أسباب أخرى لضرورة تحويل البيانات. يجب إزالة القيم الناقصة، إذا كانت موجودة في البيانات؛ بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما نجد بيانات تحتوي على انحرافات تؤثر سلبًا على التحليل؛ يجب التعامل معها في مرحلة التحويل. غالبًا ما نجد بيانات متكررة لا تقدم أي قيمة للشركة؛ يتم إسقاط هذه البيانات في مرحلة التحويل لتوفير مساحة تخزين النظام. هذه هي المشاكل التي تُحل في مرحلة التحويل.

مرحلة التحميل

مرة واحدة يتم استخراج البيانات الخام وتحويلها، تُحمّل في النظام المستهدف، وهو عادةً مستودع بيانات أو بحيرة بيانات. هناك طريقتان لتنفيذ مرحلة التحميل.

1. تحميل كامل: يتم تحميل جميع البيانات في المرة الأولى في النظام المستهدف. وهو أقل تعقيدًا من الناحية الفنية، ولكنه يستغرق وقتًا أطول. وهو مثالي في حالة عدم كبر حجم البيانات.
2. تحميل متزايد: يتم تحميل البيانات بشكل متزايد. ويحتوي على فئتين فرعيتين.

• تحميل متزايد متدفق: يتم تحميل البيانات في فترات زمنية، وعادةً يوميًا. هذا النوع من التحميل هو الأفضل عندما تكون البيانات في كميات صغيرة.
• تحميل متزايد بالدفعات: في نوع التحميل المتزايد بالدفعات، يتم تحميل البيانات في دفعات مع فاصل زمني بين كل دفعتين. وهو مثالي عندما تكون البيانات كبيرة الحجم. وهو سريع ولكنه أكثر تعقيدًا من الناحية الفنية.

أنواع أدوات ETL

تُنجز ETL بطرقتين، إما يدويًا أو بدون كود. في ETL اليدوي، هناك القليل من التutomatisation. يتم كتابة كل شيء بواسطة فريق يتضمن عالم بيانات، وanalyst بيانات، ومهندس بيانات. يتم تصميم جميع خطوط أنابيب الاستخراج والتحويل والتحميل يدويًا لجميع مجموعات البيانات. هذا يسبب خسارة كبيرة في الإنتاجية والموارد.

البديل هو ETL بدون كود؛ هذه الأدوات عادةً ما تحتوي على وظائف سحب وإفلات. هذه الأدوات تزيل تمامًا الحاجة إلى الكود، مما يسمح حتى للعاملين غير التقنيين ب実行 ETL. بسبب تصميمهم التفاعلي ومقاربتهم الشاملة، تستخدم معظم الشركات أدوات مثل Informatica وIntegrate.io وIBM Storage وHadoop وAzure وGoogle Cloud Dataflow وOracle Data Integrator لأدوات ETL.

توجد أربعة أنواع من أدوات ETL بدون كود في صناعة البيانات.

1. أدوات ETL تجارية
2. أدوات ETL مفتوحة المصدر
3. أدوات ETL مخصصة
4. أدوات ETL قائمة على السحابة

أفضل الممارسات لETL

هناك بعض الممارسات والبروتوكولات التي يجب اتباعها لضمان أن تكون أنابيب ETL مُحسّنة. يتم مناقشة أفضل الممارسات أدناه:

1. فهم سياق البيانات: يجب فهم كيفية جمع البيانات وما يعني المؤشرات. هذا سيساعد على تحديد السمات الزائدة التي يجب إزالتها.
2. نقاط استعادة: في حالة كسر الأنابيب وتسرب البيانات، يجب أن يكون هناك بروتوكولات لاستعادة البيانات المفقودة.
3. سجل ETL: يجب الحفاظ على سجل ETL يحتوي على سجل لكل عملية تم تنفيذها على البيانات قبل وduring وafter دورة ETL.
4. مراجعة: يجب الحفاظ على مراجعة للبيانات بعد فترة زمنية لضمان أن تكون البيانات في الحالة التي تريدها.
5. حجم البيانات الصغير: يجب الحفاظ على حجم قواعد البيانات والجداول صغيرًا بحيث تكون البيانات موزعة بشكل أفقي أكثر من رأسياً. هذه الممارسة تضمن زيادة في سرعة المعالجة، وبالتالي تسريع عملية ETL.
6. إنشاء طبقة ذاكرة مؤقتة: طبقة ذاكرة مؤقتة هي طبقة تخزين بيانات سريعة تخزّن البيانات المستخدمة حديثًا على قرص يمكن الوصول إليه بسرعة. هذه الممارسة تساعد على توفير الوقت عندما تطلب النظام البيانات المخزنة مؤخرًا.
7. معالجة متوازية: التعامل مع ETL كعملية متسلسلة يستهلك جزءًا كبيرًا من وقت الشركة والموارد، مما يجعل العملية غير فعالة للغاية. الحل هو معالجة متوازية ودمج متعددة في الوقت نفسه.

استخدامات ETL

تجعل ETL العمليات سلسة وفعالة للشركات بعدة طرق، ولكننا سنناقش ثلاث استخدامات شائعة هنا.

تحميل إلى السحابة:

تخزين البيانات محليًا هو خيار مكلف يُجبر الشركات على إنفاق الموارد على شراء وتنظيف وتشغيل وصيانة الخوادم. لتجنب كل هذه المتاعب، يمكن للشركات تحميل البيانات مباشرة إلى السحابة. هذا يوفر موارد ووقت قيمين يمكن استثمارهما لتحسين جوانب أخرى من عملية ETL.

دمج البيانات من مصادر مختلفة:

غالبًا ما تكون البيانات متفرقة عبر أنظمة مختلفة في المنظمة. يُنجز دمج البيانات من مصادر مختلفة في مكان واحد حتى يمكن معالجتها وتنقيحها وتبادلها مع أصحاب المصلحة فيما بعد، وذلك باستخدام عملية ETL. يضمن ETL أن تكون البيانات من مصادر مختلفة موحدة التنسيق مع الحفاظ على سلامة البيانات.

نمذجة التنبؤ:

اتخاذ القرارات المدفوعة بالبيانات هو الركن الأساسي لاستراتيجية الأعمال الناجحة. تساعد ETL الشركات عن طريق استخراج البيانات وتحويلها وثم تحميلها في قواعد بيانات متصلة بنماذج التعلم الآلي. ثم تُحلل هذه النماذج البيانات بعد прохولها عملية ETL وتقدم تنبؤات بناءً على تلك البيانات.

مستقبل ETL في مناظير البيانات

يلعب ETL بالتأكيد دور العمود الفقري للهيكل البياني؛ سواء سيبقى على هذا النحو أم لا يُبقى على هذا النحو، هذا ما سيُحدد لاحقًا، لأن هناك تغييرات كبيرة قادمة مع إدخال Zero ETL في الصناعة التكنولوجية. مع Zero ETL، لن يكون هناك حاجة لعملية الاستخراج والتغيير والتحميل التقليدية، ولكن سيتم نقل البيانات مباشرة إلى النظام المستهدف تقريبًا في الوقت الفعلي.

هناك اتجاهات ناشئة كثيرة في نظام البيانات. يمكنك زيارة unite.ai لتوسيع معرفتك بالاتجاهات التكنولوجية.