Hvad er ETL? (Extract, Transform, Load) Metodologi & BrugsEksempler

ETL står for “extract, transform, load”. Det er en proces, der integrerer data fra forskellige kilder i ét repository, så det kan bearbejdes og derefter analyseres, så nyttig information kan udledes derfra. Denne nyttige information er det, der hjælper virksomheder med at træffe datadrevne beslutninger og vokse.

“Data er det nye olie.”

Clive Humby, Matematiker

Den globale dataoprettelse er øget eksponentielt, så meget, at mennesker på nuværende hastighed fordobler dataoprettelsen hver anden år. Som følge heraf er den moderne datastack udviklet. Dataforretninger er blevet omdannet til datawarehouse, og når det ikke har været nok, er datalakker blevet oprettet. Selvom der i alle disse forskellige infrastrukturer er én proces, der er blevet den samme, nemlig ETL-processen.

I denne artikel vil vi kaste et blik på ETL-metodologien, dens brugsEksempler, dens fordele og hvordan denne proces har hjulpet med at danne det moderne datalandskab.

ETL-metodologi

ETL gør det muligt at integrere data fra forskellige kilder på ét sted, så det kan bearbejdes, analyseres og derefter deles med virksomhedens interessenter. Det sikrer dataintegriteten for de data, der skal bruges til rapportering, analyse og forudsigelse med maskinlæringsmodeller. Det er en tretrinsproces, der extractor data fra multiple kilder, transformerer det og derefter loader det ind i business intelligence-værktøjer. Disse business intelligence-værktøjer bruges derefter af virksomheder til at træffe datadrevne beslutninger.

Extract-fasen

I denne fase extractor data fra multiple kilder ved hjælp af SQL-forespørgsler, Python-koder, DBMS (database management systems) eller ETL-værktøjer. De mest almindelige kilder er:

• CRM (Customer Relationship Management) Software
• Analytics-værktøj
• Datawarehouse
• Database
• Cloud-lagringplatforme
• Salg- og marketingværktøjer
• Mobilapps

Disse kilder er enten struktureret eller ustruktureret, hvilket er grunden til, at dataformatet ikke er ensartet på dette stadium.

Transform-fasen

I transformationsfasen transformerer og kompilérer de rå data til et format, der er egnet for målsystemet. Dertil undergår de rå data en række transformationsunderprocesser, såsom:

1. Rensning—inconsistente og manglende data behandles.
2. Standardisering—ensartet formatering anvendes overalt.
3. Duplikatfjernelse—redundant data fjernes.
4. Outlier-afvikling—outlierer afvikles og normaliseres.
5. Sortering—data organiseres på en måde, der øger effektiviteten.

Ud over at omformulere dataene er der også andre grunde til, at dataene skal transformerer. Nullværdier, hvis de er til stede i dataene, skal fjernes; ud over det er der ofte outlierer til stede i dataene, som påvirker analysen negativt; de skal behandles i transformationsfasen. Ofte kommer vi ud for data, der er redundant og ikke tilføjer noget værdi til virksomheden; sådanne data droppes i transformationsfasen for at spare systemets lagringsplads. Disse er de problemer, der løses i transformationsfasen.

Load-fasen

Når de rå data er extractor og tilpasset med transformationsprocesser, loader de ind i målsystemet, der normalt er enten et datawarehouse eller en datalak. Der er to forskellige måder at udføre load-fasen på.

1. Full Loading: Alle data loader ind på én gang for første gang i målsystemet. Det er teknisk set mindre komplekst, men tager mere tid. Det er ideelt, når datastørrelsen ikke er for stor.
2. Incremental Loading: Incremental loading, som navnet antyder, udføres i inkrementer. Det har to underkategorier.

• Stream Incremental Loading: Data loader ind i interval, normalt dagligt. Denne type loading er bedst, når dataene er i små mængder.
• Batch Incremental Loading: I batch-typen af incremental loading loader dataene ind i batch med et interval mellem to batch. Det er ideelt, når dataene er for store. Det er hurtigt, men teknisk mere komplekst.

TYPER AF ETL-VÆRKTØJER

ETL udføres på to måder, manuel ETL eller no-code ETL. I manuel ETL er der lidt til ingen automation. Alt kodes af et team bestående af datavidenskabsfolk, dataanalytikere og dataingeniører. Alle pipelines for extract, transform og load er designet for alle datasæt manuelt. Dette medfører enorme produktivitets- og ressource-tab.
Alternativet er no-code ETL; disse værktøjer har normalt drag-and-drop-funktioner. Disse værktøjer fjerner helt behovet for koding, hvilket giver mulighed for, at selv ikke-tekniske medarbejdere kan udføre ETL. På grund af deres interaktive design og inklusive tilgang bruger de fleste virksomheder Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow og Oracle Data Integrator til deres ETL-operationer.
Der findes fire typer no-code ETL-værktøjer i dataindustrien.

1. Commercial ETL-værktøjer
2. Open Source ETL-værktøjer
3. Brugerdefinerede ETL-værktøjer
4. Cloud-baserede ETL-værktøjer

Bedste Praksis For ETL

Der er visse praksisser og protokoller, der skal følges for at sikre en optimeret ETL-pipeline. De bedste praksisser diskuteres nedenfor:

1. Forstå konteksten for data: Hvordan data indsamles og hvad metricerne betyder, skal forstås ordentligt. Dette vil hjælpe med at identificere, hvilke attributter der er redundant og skal fjernes.
2. Genoprettelsescheckpoints: I tilfælde af, at pipelinen er brudt, og der er en datalæk, skal der være protokoller på plads til at genoprette den lækkede data.
3. ETL-logbog: En ETL-logbog skal opretholdes, der har en optegnelse over hver enkelt proces, der er udført med dataene før, under og efter en ETL-cyklus.
4. Revisjon: Hold øje på dataene efter et interval for at sikre, at dataene er i den tilstand, du ønskede, de skulle være.
5. Lille datasize: Størrelsen på databaserne og deres tabeller skal holdes små, så dataene er fordelt mere horisontalt end vertikalt. Denne praksis sikrer en øget proceshastighed og, som følge heraf, accelererer ETL-processen.
6. Oprettelse af en cachelag: Cachelaget er et højhastighedsdata-lagringsslag, der gemmer nyligt brugt data på en disk, hvor det kan tilgås hurtigt. Denne praksis hjælper med at spare tid, når den cachelagrede data er den, systemet anmoder om.
7. Parallel processing: At behandle ETL som en serielt proces sluger en stor del af virksomhedens tid og ressourcer, hvilket gør hele processen ekstremt ineffektiv. Løsningen er at udføre parallel processing og multiple ETL-integrationer på én gang.

ETL-BRUGSEKSEMPLER

ETL gør operationer glatte og effektive for virksomheder på en række måder, men vi vil diskutere de tre mest populære brugsEksempler her.

Upload til Cloud:

At lagre data lokalt er en dyr mulighed, der får virksomheder til at bruge ressourcer på at købe, opbevare, køre og vedligeholde servere. For at undgå alt dette besvær kan virksomhederne direkte uploade dataene til cloud. Dette sparer værdifulde ressourcer og tid, der derefter kan investeres i at forbedre andre aspekter af ETL-processen.

Sammenslåning af data fra forskellige kilder:

Data er ofte spredt over forskellige systemer i en organisation. At sammenslå data fra forskellige kilder på ét sted, så det kan bearbejdes og derefter analyseres til at blive delt med virksomhedens interessenter senere, udføres ved hjælp af ETL-processen. ETL sikrer, at data fra forskellige kilder er formateret ensartet, mens dataintegriteten forbliver intakt.

Prædictiv modeling:

Datadrevne beslutninger er hjørnestenen i en succesfuld forretningsstrategi. ETL hjælper virksomheder med at extracte data, transformere det og derefter loade det ind i databaser, der er forbundet med maskinlæringsmodeller. Disse maskinlæringsmodeller analyserer dataene efter, at de er gået igennem en ETL-proces, og derefter laver forudsigelser baseret på disse data.

ETL’s Fremtid i Data-Landskabet

ETL spiller bestemt en rolle som rygraden i dataarkitekturen; om det vil blive ved med at være sådan, er endnu ikke set, da der med introduktionen af Zero ETL i tech-industrien er store ændringer undervejs. Med Zero ETL vil der ikke være behov for de traditionelle extract, transform og load-processer, men dataene vil blive overført direkte til målsystemet i næsten realtid.

Der er talrige opkomende tendenser i dataøkosystemet. Se unite.ai for at udvide din viden om teknologiske tendenser.