Τι είναι το ETL; (Extract, Transform, Load) Μεθοδολογία & περιπτώσεις χρήσης

Το ETL σημαίνει "εξαγωγή, μετασχηματισμός, φόρτωση". Είναι μια διαδικασία που ενσωματώνει δεδομένα από διαφορετικές πηγές σε ένα ενιαίο χώρο αποθήκευσης, ώστε να μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία και στη συνέχεια να αναλυθούν, ώστε να μπορούν να συναχθούν χρήσιμες πληροφορίες από αυτό. Αυτές οι χρήσιμες πληροφορίες είναι που βοηθούν τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων και να αναπτύσσονται.

«Τα δεδομένα είναι το νέο λάδι».

Clive Humby, Μαθηματικός

Η παγκόσμια δημιουργία δεδομένων έχει αυξηθεί εκθετικά, τόσο που, σύμφωνα με το Forbes, με τον τρέχοντα ρυθμό, οι άνθρωποι διπλασιάζουν τη δημιουργία δεδομένων κάθε δύο χρόνια. Ως αποτέλεσμα, η σύγχρονη στοίβα δεδομένων έχει εξελιχθεί. Τα data marts έχουν μετατραπεί σε αποθήκες δεδομένων και όταν αυτό δεν είναι αρκετό, έχουν δημιουργηθεί λίμνες δεδομένων. Αν και σε όλες αυτές τις διαφορετικές υποδομές, μια διαδικασία παρέμεινε η ίδια, η διαδικασία ETL.

Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε τη μεθοδολογία του ETL, τις περιπτώσεις χρήσης του, τα οφέλη του και πώς αυτή η διαδικασία βοήθησε στη διαμόρφωση του σύγχρονου τοπίου δεδομένων.

Μεθοδολογία ΕΤΛ

Το ETL καθιστά δυνατή την ενσωμάτωση δεδομένων από διαφορετικές πηγές σε ένα μέρος, ώστε να μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία, να αναλυθούν και στη συνέχεια να μοιραστούν με τους ενδιαφερόμενους φορείς των επιχειρήσεων. Εξασφαλίζει την ακεραιότητα των δεδομένων που πρόκειται να χρησιμοποιηθούν για την αναφορά, την ανάλυση και την πρόβλεψη με μοντέλα μηχανικής μάθησης. Είναι μια διαδικασία τριών βημάτων που εξάγει δεδομένα από πολλές πηγές, τα μετατρέπει και στη συνέχεια τα φορτώνει σε εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας. Αυτά τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας χρησιμοποιούνται στη συνέχεια από τις επιχειρήσεις για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.

Η φάση του εκχυλίσματος

Σε αυτή τη φάση, τα δεδομένα εξάγονται από πολλαπλές πηγές χρησιμοποιώντας ερωτήματα SQL, κωδικούς Python, DBMS (συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων) ή εργαλεία ETL. Οι πιο κοινές πηγές είναι:

• Λογισμικό CRM (Customer Relationship Management).
• Εργαλείο Analytics
• Αποθήκη δεδομένων
• βάση δεδομένων
• Πλατφόρμες αποθήκευσης cloud
• Εργαλεία πωλήσεων και μάρκετινγκ
• Mobile εφαρμογές

Αυτές οι πηγές είναι είτε δομημένες είτε μη δομημένες, γι' αυτό και η μορφή των δεδομένων δεν είναι ομοιόμορφη σε αυτό το στάδιο.

Η Φάση Μεταμόρφωσης

Στη φάση του μετασχηματισμού, τα εξαγόμενα ακατέργαστα δεδομένα μετασχηματίζονται και μεταγλωττίζονται σε μια μορφή που είναι κατάλληλη για το σύστημα-στόχο. Για αυτό, τα ακατέργαστα δεδομένα υφίστανται μερικές υποδιεργασίες μετασχηματισμού, όπως:

1. Καθαρισμός — καλύπτονται τα ασυνεπή και ελλιπή δεδομένα.
2. Τυποποίηση—εφαρμόζεται ομοιόμορφη μορφοποίηση παντού.
3. Κατάργηση διπλοτυπίας—τα περιττά δεδομένα καταργούνται.
4. Σημείωση ακραίων σημείων—οι ακραίες τιμές εντοπίζονται και κανονικοποιούνται.
5. Ταξινόμηση—τα δεδομένα οργανώνονται με τρόπο που αυξάνει την αποτελεσματικότητα.

Εκτός από την αναδιαμόρφωση των δεδομένων, υπάρχουν και άλλοι λόγοι για την ανάγκη μετασχηματισμού των δεδομένων. Οι μηδενικές τιμές, εάν υπάρχουν στα δεδομένα, θα πρέπει να αφαιρεθούν. Εκτός από αυτό, συχνά υπάρχουν ακραίες τιμές στα δεδομένα, οι οποίες επηρεάζουν αρνητικά την ανάλυση. θα πρέπει να αντιμετωπιστούν στη φάση του μετασχηματισμού. Συχνά συναντάμε δεδομένα που είναι περιττά και δεν προσφέρουν καμία αξία στην επιχείρηση. τέτοια δεδομένα απορρίπτονται στη φάση μετασχηματισμού για εξοικονόμηση χώρου αποθήκευσης του συστήματος. Αυτά είναι τα προβλήματα που επιλύονται στη φάση του μετασχηματισμού.

Η Φάση Φορτίου

Μόλις εξαχθούν τα ακατέργαστα δεδομένα και προσαρμοστούν στις διαδικασίες μετασχηματισμού, φορτώνονται στο σύστημα στόχο, το οποίο συνήθως είναι είτε μια αποθήκη δεδομένων είτε μια λίμνη δεδομένων. Υπάρχουν δύο διαφορετικοί τρόποι εκτέλεσης της φάσης φόρτωσης.

1. Πλήρης φόρτωση: Όλα τα δεδομένα φορτώνονται ταυτόχρονα για πρώτη φορά στο σύστημα προορισμού. Είναι τεχνικά λιγότερο περίπλοκο αλλά απαιτεί περισσότερο χρόνο. Είναι ιδανικό σε περίπτωση που το μέγεθος των δεδομένων δεν είναι πολύ μεγάλο.
2. Αυξητική φόρτιση: Η επαυξητική φόρτιση, όπως υποδηλώνει το όνομα, πραγματοποιείται σταδιακά. Έχει δύο υποκατηγορίες.

• Αύξουσα φόρτωση ροής: Τα δεδομένα φορτώνονται σε διαστήματα, συνήθως καθημερινά. Αυτό το είδος φόρτωσης είναι καλύτερο όταν τα δεδομένα είναι σε μικρές ποσότητες.
• Αύξουσα φόρτωση παρτίδας: Στον τύπο παρτίδας της σταδιακής φόρτωσης, τα δεδομένα φορτώνονται σε παρτίδες με ένα διάστημα μεταξύ δύο παρτίδων. Είναι ιδανικό όταν τα δεδομένα είναι πολύ μεγάλα. Είναι γρήγορο αλλά τεχνικά πιο περίπλοκο.

Τύποι εργαλείων ETL

Το ETL εκτελείται με δύο τρόπους, χειροκίνητο ETL ή ETL χωρίς κωδικό. Στο χειροκίνητο ETL, υπάρχει ελάχιστη έως καθόλου αυτοματοποίηση. Όλα κωδικοποιούνται από μια ομάδα που περιλαμβάνει τον επιστήμονα δεδομένων, τον αναλυτή δεδομένων και τον μηχανικό δεδομένων. Όλοι οι αγωγοί εξαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης έχουν σχεδιαστεί για όλα τα σύνολα δεδομένων χειροκίνητα. Όλα αυτά προκαλούν τεράστια παραγωγικότητα και απώλεια πόρων.

Η εναλλακτική είναι ETL χωρίς κωδικό. Αυτά τα εργαλεία έχουν συνήθως λειτουργίες μεταφοράς και απόθεσης. Αυτά τα εργαλεία αφαιρούν εντελώς την ανάγκη για κωδικοποίηση, επιτρέποντας έτσι ακόμη και σε εργαζόμενους που δεν ασχολούνται με την τεχνολογία να εκτελούν ETL. Για τον διαδραστικό σχεδιασμό και την περιεκτική τους προσέγγιση, οι περισσότερες επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τα Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow και Oracle Data Integrator για τις δραστηριότητές τους ETL.

Υπάρχουν τέσσερις τύποι εργαλείων ETL χωρίς κώδικα στη βιομηχανία δεδομένων.

1. Εμπορικά εργαλεία ETL
2. Εργαλεία ETL ανοιχτού κώδικα
3. Προσαρμοσμένα εργαλεία ETL
4. Εργαλεία ETL που βασίζονται σε σύννεφο

Βέλτιστες πρακτικές για το ETL

Υπάρχουν ορισμένες πρακτικές και πρωτόκολλα που πρέπει να ακολουθούνται για να διασφαλιστεί ένας βελτιστοποιημένος αγωγός ETL. Οι βέλτιστες πρακτικές συζητούνται παρακάτω:

1. Κατανόηση του πλαισίου των δεδομένων: Πώς συλλέγονται τα δεδομένα και τι σημαίνουν οι μετρήσεις θα πρέπει να γίνει σωστά κατανοητό. Θα βοηθούσε στον προσδιορισμό των χαρακτηριστικών που είναι περιττές και θα πρέπει να αφαιρεθούν.
2. Σημεία ελέγχου ανάκτησης: Σε περίπτωση που ο αγωγός είναι σπασμένος και υπάρχει διαρροή δεδομένων, πρέπει να υπάρχουν πρωτόκολλα για την ανάκτηση των δεδομένων που διέρρευσαν.
3. Ημερολόγιο ETL: Πρέπει να διατηρείται ένα ημερολόγιο ETL που να περιέχει μια εγγραφή για κάθε διαδικασία που έχει εκτελεστεί με τα δεδομένα πριν, κατά τη διάρκεια και μετά από έναν κύκλο ETL.
4. Έλεγχος: Έλεγχος των δεδομένων μετά από ένα διάστημα μόνο για να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα βρίσκονται στην κατάσταση που θέλετε να είναι.
5. Μικρό Μέγεθος Δεδομένων: Το μέγεθος των βάσεων δεδομένων και των πινάκων τους θα πρέπει να διατηρείται μικρό με τέτοιο τρόπο ώστε τα δεδομένα να κατανέμονται περισσότερο οριζόντια παρά κάθετα. Αυτή η πρακτική εξασφαλίζει ώθηση στην ταχύτητα επεξεργασίας και, κατ' επέκταση, επιταχύνει τη διαδικασία ETL.
6. Δημιουργία επιπέδου κρυφής μνήμης: Το επίπεδο προσωρινής μνήμης είναι ένα επίπεδο αποθήκευσης δεδομένων υψηλής ταχύτητας που αποθηκεύει δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν πρόσφατα σε έναν δίσκο, όπου είναι δυνατή η γρήγορη πρόσβαση σε αυτά. Αυτή η πρακτική βοηθά στην εξοικονόμηση χρόνου όταν τα αποθηκευμένα δεδομένα είναι αυτά που ζητούνται από το σύστημα.
7. Παράλληλη επεξεργασία: Η αντιμετώπιση του ETL ως σειριακής διαδικασίας καταναλώνει ένα μεγάλο κομμάτι του χρόνου και των πόρων της επιχείρησης, γεγονός που καθιστά την όλη διαδικασία εξαιρετικά αναποτελεσματική. Η λύση είναι να κάνετε παράλληλη επεξεργασία και πολλαπλές ενσωματώσεις ETL ταυτόχρονα.

Περιπτώσεις χρήσης ETL

Το ETL κάνει τις λειτουργίες ομαλές και αποτελεσματικές για τις επιχειρήσεις με διάφορους τρόπους, αλλά θα συζητήσουμε τις τρεις πιο δημοφιλείς περιπτώσεις χρήσης εδώ.

Μεταφόρτωση στο Cloud:

Η τοπική αποθήκευση δεδομένων είναι μια δαπανηρή επιλογή που αναγκάζει τις επιχειρήσεις να ξοδεύουν πόρους για την αγορά, τη διατήρηση, τη λειτουργία και τη συντήρηση των διακομιστών. Για να αποφευχθεί όλη αυτή η ταλαιπωρία, οι επιχειρήσεις μπορούν να ανεβάσουν απευθείας τα δεδομένα στο cloud. Αυτό εξοικονομεί πολύτιμους πόρους και χρόνο, ο οποίος μπορεί στη συνέχεια να επενδυθεί για τη βελτίωση άλλων πτυχών της διαδικασίας ETL.

Συγχώνευση δεδομένων από διαφορετικές πηγές:

Τα δεδομένα είναι συχνά διάσπαρτα σε διαφορετικά συστήματα σε έναν οργανισμό. Η συγχώνευση δεδομένων από διαφορετικές πηγές σε ένα μέρος, ώστε να μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία και στη συνέχεια να αναλυθούν για να μοιραστούν αργότερα με τους ενδιαφερόμενους, γίνεται χρησιμοποιώντας τη διαδικασία ETL. Το ETL διασφαλίζει ότι τα δεδομένα από διαφορετικές πηγές μορφοποιούνται ομοιόμορφα, ενώ η ακεραιότητα των δεδομένων παραμένει άθικτη.

Προγνωστική Μοντελοποίηση:

Η λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα είναι ο ακρογωνιαίος λίθος μιας επιτυχημένης επιχειρηματικής στρατηγικής. Το ETL βοηθά τις επιχειρήσεις εξάγοντας δεδομένα, μετατρέποντάς τα και στη συνέχεια φορτώνοντάς τα σε βάσεις δεδομένων που συνδέονται με μοντέλα μηχανικής μάθησης. Αυτά τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναλύουν τα δεδομένα αφού περάσουν από μια διαδικασία ETL και στη συνέχεια κάνουν προβλέψεις με βάση αυτά τα δεδομένα.

Το μέλλον του ETL στο Data Landscape

Το ETL παίζει σίγουρα το ρόλο της ραχοκοκαλιάς για την αρχιτεκτονική δεδομένων. Το αν θα παραμείνει έτσι ή όχι δεν έχει φανεί ακόμη, διότι, με την εισαγωγή του Zero ETL στον κλάδο της τεχνολογίας, επίκεινται μεγάλες αλλαγές. Με το Zero ETL, δεν θα υπήρχε ανάγκη για τις παραδοσιακές διαδικασίες εξαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης, αλλά τα δεδομένα θα μεταφέρονταν απευθείας στο σύστημα στόχου σε σχεδόν πραγματικό χρόνο.

Υπάρχουν πολλές αναδυόμενες τάσεις στο οικοσύστημα δεδομένων. Ολοκλήρωση αγοράς ενω.αι για να διευρύνετε τις γνώσεις σας σχετικά με τις τάσεις της τεχνολογίας.