Co je ETL? (Extrahovat, Transformovat, Načíst) Metodologie a Případy Užití

ETL je zkratka pro „extrahovat, transformovat, načíst“. Jedná se o proces, který integruje data z různých zdrojů do jednoho úložiště, aby mohla být zpracována a poté analyzována, aby z ní mohla být získaná užitečná informace. Tato užitečná informace pomáhá podnikům při rozhodování založeném na datech a růstu.

“Data jsou nové ropou.”

Clive Humby, Matematik

Globální tvorba dat se dramaticky zvýšila, takže, podle Forbes, lidé zdvojnásobují tvorbu dat každých dva roky. V důsledku toho se moderní datový stack vyvinul. Datové sklady byly převedeny na datové sklady a když to nebylo dostatečné, byly vytvořeny datové jezera. Přestože v těchto různých infrastrukturách zůstal jeden proces stejný, proces ETL.

V tomto článku se budeme zabývat metodologií ETL, jeho případy užití, jeho výhodami a tím, jak tento proces přispěl k vytvoření moderní datové krajiny.

Metodologie ETL

ETL umožňuje integrovat data z různých zdrojů na jedno místo, aby mohla být zpracována, analyzována a poté sdílena se stakeholders podniků. Zajišťuje integritu dat, která se mají použít pro reporting, analýzu a predikci pomocí modelů strojového učení. Jedná se o tříkrokový proces, který extrahuje data z více zdrojů, transformuje je a poté je načte do nástrojů pro business inteligenci. Tyto nástroje pro business inteligenci jsou poté použity podniky pro rozhodování založené na datech.

Fáze Extrahování

V této fázi jsou data extrahována z více zdrojů pomocí SQL dotazů, Python kódů, DBMS (systémy pro správu databází) nebo nástrojů ETL. Nejčastějšími zdroji jsou:

• Software pro správu vztahů se zákazníky (CRM)
• Nástroj pro analýzu
• Datový sklad
• Databáze
• Cloudové úložiště
• Nástroje pro prodej a marketing
• Mobilní aplikace

Tyto zdroje jsou buď strukturované, nebo nestrukturované, a proto není formát dat jednotný v této fázi.

Fáze Transformace

V fázi transformace jsou extrahovaná syrová data transformována a zkompilována do formátu, který je vhodný pro cílový systém. K tomu dochází prostřednictvím několika transformačních subprocesů, jako jsou:

1. Čištění – nekonzistentní a chybějící data jsou opravena.
2. Standardizace – je aplikován jednotný formát po celém.
3. Odstranění duplikátů – redundantní data jsou odstraněna.
4. Odhalení outlierů – outlierů jsou odhaleny a normalizovány.
5. Řazení – data jsou uspořádána způsobem, který zvyšuje efektivitu.

Kromě reformátování dat existují i další důvody pro transformaci dat. Pokud jsou v datech přítomny null hodnoty, měly by být odstraněny; kromě toho jsou v datech často přítomny outlierů, které negativně ovlivňují analýzu; měly by být řešeny v fázi transformace. Často se setkáváme s daty, která jsou redundantní a nepřinášejí žádné hodnoty pro podnik; taková data jsou odstraněna v fázi transformace, aby se ušetřilo úložiště systému. Tyto jsou problémy, které jsou řešeny v fázi transformace.

Fáze Načítání

Jakmile jsou syrová data extrahována a upravena transformačními procesy, jsou načtena do cílového systému, který je obvykle buď datový sklad nebo datové jezero. Existují dva různé způsoby, jak provést fázi načítání.

1. Úplné Načítání: Všechna data jsou načtena najednou poprvé do cílového systému. Je technicky méně složitý, ale vyžaduje více času. Je ideální v případě, kdy není velikost dat příliš velká.
2. İncrementální Načítání: İncrementální načítání, jak název napovídá, se provádí v incremente. Má dvě subkategorie.

• Stream İncrementální Načítání: Data jsou načtena v intervalech, obvykle denně. Tento typ načítání je nejlepší, když je dat málo.
• Batch İncrementální Načítání: V batch typu incrementálního načítání jsou data načtena v dávkách s intervalem mezi dvěma dávkami. Je ideální pro velké množství dat. Je rychlý, ale technicky složitější.

Typy Nástrojů ETL

ETL se provádí dvěma způsoby, manuálním ETL nebo no-code ETL. V manuálním ETL je málo nebo žádná automatizace. Vše je kódováno týmem složeným z datového vědce, datového analytika a datového inženýra. Všechny potrubí pro extrahování, transformaci a načítání jsou navržena pro všechna data manuálně. To vše způsobuje obrovské ztráty produktivity a zdrojů.

Alternativou je no-code ETL; tyto nástroje obvykle mají funkce drag-and-drop. Tyto nástroje zcela odstraňují potřebu kódování, což umožňuje i netechnickým pracovníkům provádět ETL. Díky interaktivnímu designu a inkluzivnímu přístupu většina podniků používá Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow a Oracle (ORCL ) Data Integrator pro své operace ETL.

Existují čtyři typy no-code nástrojů ETL v datové branži.

1. Komerční nástroje ETL
2. Otevřené nástroje ETL
3. Vlastní nástroje ETL
4. Cloud-Based nástroje ETL

Nejlepší Postupy pro ETL

Existují některé postupy a protokoly, které by měly být dodrženy, aby se zajistila optimalizovaná potrubí ETL. Nejlepší postupy jsou diskutovány níže:

1. Pochopení Kontextu Dat: Jak jsou data shromažďována a co znamenají metriky by mělo být řádně pochopeno. To by pomohlo identifikovat, které atributy jsou redundantní a měly by být odstraněny.
2. Ověřovací Body: V případě, že je potrubí přerušeno a dojde k úniku dat, je třeba mít protokoly pro obnovení uniklých dat.
3. ETL Logbook: ETL logbook by měl být udržován, který má záznam o každém procesu, který byl proveden s daty před, během a po cyklu ETL.
4. Audit: Pravidelně kontrolovat data, zda jsou v požadovaném stavu.
5. Malá Velikost Dat: Velikost databází a jejich tabulek by měla být udržována malá, aby data byla rozložena více horizontálně než vertikálně. Tento postup zajišťuje zvýšení rychlosti zpracování a tím i urychlení procesu ETL.
6. Vytvoření Cache vrstvy: Cache vrstva je rychlá vrstva úložiště, která ukládá nedávno použitá data na disku, kde lze k nim rychle přistupovat. Tento postup pomáhá ušetřit čas, když je požadována cached data systémem.
7. Paralelní Zpracování: Léčba ETL jako sériového procesu spotřebuje velké množství času a zdrojů podniku, což činí celý proces extrémně neefektivním. Řešením je paralelní zpracování a více ETL integrací najednou.

Případy Užití ETL

ETL činí operace hladkými a efektivními pro podniky mnoha způsoby, ale budeme diskutovat tři nejoblíbenější případy užití.

Nahrávání do Cloudu:

Ukládání dat místně je drahá možnost, která má podniky vynakládat zdroje na nákup, údržbu, běh a udržování serverů. Aby se tomu zabránilo, podniky mohou přímo nahrát data do cloudu. To šetří cenné zdroje a čas, které lze poté investovat do zlepšení jiných aspektů procesu ETL.

Slučování Dat z Různých Zdrojů:

Data jsou často rozptýlena napříč různými systémy v organizaci. Slučování dat z různých zdrojů na jedno místo, aby mohla být zpracována a poté analyzována a sdílena se stakeholders později, se provádí pomocí procesu ETL. ETL zajišťuje, že data z různých zdrojů jsou formátována jednotně, zatímco integrita dat zůstává nedotčena.

Prediktivní Modelování:

Rozhodování založené na datech je základním kamenem úspěšné obchodní strategie. ETL pomáhá podnikům extrahováním dat, transformací a poté načítáním do databází, které jsou propojeny s modely strojového učení. Tyto modely strojového učení analyzují data po procesu ETL a poté činí předpovědi na základě těchto dat.

Budoucnost ETL v Datové Krajince

ETL určitě hraje roli páteře pro datovou architekturu; zda zůstane takovou, je ještě třeba vidět, protože s příchodem Zero ETL v technologickém průmyslu jsou velké změny na obzoru. S Zero ETL nebude třeba tradičních procesů extrahování, transformace a načítání, ale data budou přímo přenesena do cílového systému v téměř reálném čase.

Existuje mnoho vznikajících trendů v datové ekosystému. Navštivte unite.ai, aby jste rozšířili své znalosti o technologických trendech.