Τι είναι ETL; (Εξαγωγή, Μετασχηματισμός, Φόρτωση) Μεθοδολογία και Περιπτώσεις Χρήσης

Το ETL σημαίνει “εξαγωγή, μετασχηματισμός, φόρτωση”. Είναι μια διαδικασία που ενσωματώνει δεδομένα από διαφορετικές πηγές σε ένα ενιαίο αποθετήριο, ώστε να μπορούν να επεξεργαστούν και να αναλυθούν, και έτσι να εξαχθούν χρήσιμες πληροφορίες. Αυτές οι χρήσιμες πληροφορίες είναι αυτές που βοηθούν τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα και να αναπτύσσονται.

“Τα δεδομένα είναι το νέο πετρέλαιο.”

Clive Humby, Μαθηματικός

Η παγκόσμια δημιουργία δεδομένων έχει αυξηθεί εκθετικά, τόσο που, σύμφωνα με το Forbes, με το τρέχον ρυθμό, οι άνθρωποι διπλασιάζουν τη δημιουργία δεδομένων κάθε δύο χρόνια. Ως αποτέλεσμα, η σύγχρονη στοίβα δεδομένων έχει εξελιχθεί. Οι αποθήκες δεδομένων έχουν μετατραπεί σε αποθήκες δεδομένων, και όταν αυτό δεν ήταν αρκετό, έχουν δημιουργηθεί λίμνες δεδομένων. Παρόλα αυτά, 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 τον τρόπο με τον οποίο αυτή η διαδικασία έχει βοηθήσει στη διαμόρφωση του σύγχρονου τοπίου δεδομένων.

Μεθοδολογία του ETL

Το ETL καθιστά δυνατή την ενσωμάτωση δεδομένων από διαφορετικές πηγές σε ένα σημείο, ώστε να μπορούν να επεξεργαστούν, να αναλυθούν και να μοιραστούν με τους μετόχους των επιχειρήσεων. Διασφαλίζει την ακεραιότητα των δεδομένων που θα χρησιμοποιηθούν για αναφορά, ανάλυση και πρόβλεψη με μοντέλα μηχανικής μάθησης. Είναι μια διαδικασία τριών βημάτων που εξάγει δεδομένα από πολλές πηγές, τις μετασχηματίζει και τις φορτώνει σε εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας. Αυτά τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας χρησιμοποιούνται από τις επιχειρήσεις για να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα.

Η Φάση Εξαγωγής

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

• Λογισμικό Διαχείρισης Σχέσεων Πελατών (CRM)
• Εργαλείο ανάλυσης
• Αποθήκη δεδομένων
• Βάση δεδομένων
• Πλατφόρμες αποθήκευσης cloud
• Εργαλεία πωλήσεων και μάρκετινγκ
• Εφαρμογές για κινητά

Αυτές οι πηγές είναι είτε δομημένες είτε αδομημένες, και γι’ αυτό ο μορφότυπος των δεδομένων δεν είναι ομοιόμορφος σε αυτό το στάδιο.

Η Φάση Μετασχηματισμού

Στη φάση μετασχηματισμού, τα εξαγμένα ακατέργαστα δεδομένα μετασχηματίζονται και συνθέτονται σε μορφή που είναι κατάλληλη για το σύστημα προορισμού. Για αυτό, τα ακατέργαστα δεδομένα υποβάλλονται σε μερικές υπο-διαδικασίες μετασχηματισμού, όπως:

1. Καθαρισμός – αντιμετωπίζονται τα ασυνεπή και λείπωντα δεδομένα.
2. Εναρμόνιση – εφαρμόζεται ομοιόμορφος μορφότυπος σε όλο το μέγεθος.
3. Αφαίρεση διπλοτύπων – αφαιρούνται τα περιττά δεδομένα.
4. Ανίχνευση ακραίων τιμών – ανιχνεύονται οι ακραίες τιμές και ομαλοποιούνται.
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, πρέπει να αφαιρεθούν. Εκτός από αυτά, υπάρχουν συχνά ακραίες τιμές στα δεδομένα που επηρεάζουν αρνητικά την ανάλυση. Αυτά πρέπει να αντιμετωπιστούν στη φάση μετασχηματισμού. Συχνά συναντάμε δεδομένα που είναι περιττά και δεν προσφέρουν αξία στην επιχείρηση. Τέτοια δεδομένα απορρίπτονται στη φάση μετασχηματισμού για να σωθούν χώρος αποθήκευσης του συστήματος. Αυτά είναι τα προβλήματα που επιλύονται στη φάση μετασχηματισμού.

Η Φάση Φόρτωσης

Μόλις τα ακατέργαστα δεδομένα εξαχθούν και μετασχηματιστούν με διαδικασίες μετασχηματισμού, φορτώνονται στο σύστημα προορισμού, το οποίο είναι συνήθως είτε μια αποθήκη δεδομένων είτε μια λίμνη δεδομένων. Υπάρχουν δύο διαφορετικοί τρόποι για την εκτέλεση της φάσης φόρτωσης.

1. Πλήρης Φόρτωση: Όλα τα δεδομένα φορτώνονται μια φορά για πρώτη φορά στο σύστημα προορισμού. Είναι τεχνικά λιγότερο σύνθετο, αλλά χρειάζεται περισσότερο χρόνο. Είναι ιδανικό στην περίπτωση που το μέγεθος των δεδομένων δεν είναι πολύ μεγάλο.
2. Συνεχής Φόρτωση: Η συνεχής φόρτωση, όπως υποδηλώνει το όνομα, εκτελείται σε增ματα. Έχει δύο υποκατηγορίες.

• Συνεχής Φόρτωση Ροής: Τα δεδομένα φορτώνονται σε διαστήματα, συνήθως ημερησίως. Αυτός ο τύπος φόρτωσης είναι ο καλύτερος όταν τα δεδομένα είναι σε μικρές ποσότητες.
• Συνεχής Φόρτωση Μπατς: Στο τύπο φόρτωσης μπατς, τα δεδομένα φορτώνονται σε μπατς με διάστημα μεταξύ δύο μπατς. Είναι ιδανικό για όταν τα δεδομένα είναι πολύ μεγάλα. Είναι γρήγορο, αλλά τεχνικά πιο σύνθετο.

Τύποι Εργαλείων ETL

Το ETL εκτελείται με δύο τρόπους, χειροκίνητο ETL ή ETL χωρίς κώδικα. Στο χειροκίνητο ETL, υπάρχει λίγη έως keine αυτοματοποίηση. Όλα τα works των εξαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης σχεδιάζονται για όλα τα σύνολα δεδομένων χειροκίνητα. Αυτό προκαλεί μεγάλη απώλεια παραγωγικότητας και πόρων.

Η εναλλακτική λύση είναι το ETL χωρίς κώδικα. Τα εργαλεία αυτά συνήθως έχουν συναρτήσεις drag-and-drop. Αυτά τα εργαλεία αφαιρούν完全 την ανάγκη για κώδικα, επιτρέποντας ακόμη και σε μη τεχνικούς εργαζόμενους να εκτελούν ETL. Για το διαδραστικό σχέδιό τους και την εναρμονισμένη προσέγγισή τους, οι περισσότερες επιχειρήσεις χρησιμοποιούν Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow και Oracle (ORCL ) Data Integrator για τις εργασίες ETL.

Υπάρχουν τέσσερις τύποι εργαλείων ETL χωρίς κώδικα στη βιομηχανία δεδομένων.

1. Εργαλεία ETL εμπορικού τύπου
2. Εργαλεία ETL ανοιχτού κώδικα
3. Εργαλεία ETL προσαρμοσμένα
4. Εργαλεία ETL βασισμένα στο cloud

Καλές Πρακτικές για ETL

Υπάρχουν ορισμένες πρακτικές και πρωτόκολλα που πρέπει να ακολουθούνται για να διασφαλιστεί μια βελτιωμένη διαδικασία ETL. Οι καλύτερες πρακτικές συζητούνται παρακάτω:

1. Κατανόηση του Πλαισίου Δεδομένων: Πώς συλλέγονται τα δεδομένα και τι σημαίνουν οι μετρήσεις πρέπει να κατανοηθούν σωστά. Θα βοηθήσει να αναγνωριστούν ποια χαρακτηριστικά είναι περιττά και πρέπει να αφαιρεθούν.
2. Σημεία Ανακτησης: Σε περίπτωση που η διαδικασία ETL διακοπεί και υπάρχει διαρροή δεδομένων, πρέπει να υπάρχουν πρωτόκολλα για την ανάκτηση των διαρρεόντων δεδομένων.
3. Λογαριασμός ETL: Πρέπει να διατηρείται ένας λογαριασμός ETL που έχει einen καταγραφή κάθε διαδικασίας που έχει εκτελεστεί με τα δεδομένα πριν, κατά τη διάρκεια και μετά από μια κύκλο ETL.
4. Ελέγχος: Να διατηρείται ένας έλεγχος στα δεδομένα μετά από ένα χρονικό διάστημα, απλώς για να βεβαιωθεί ότι τα δεδομένα είναι στην κατάσταση που θέλατε να είναι.
5. Μικρό Μέγεθος Δεδομένων: Το μέγεθος των βάσεων δεδομένων και των πινάκων πρέπει να διατηρείται μικρό, ώστε τα δεδομένα να είναι πιο οριζόντιως παρά κατακόρυφα. Αυτή η πρακτική διασφαλίζει μια αύξηση της ταχύτητας επεξεργασίας και, κατά συνέπεια, επιταχύνει τη διαδικασία ETL.
6. Δημιουργία Στρώματος Cache: Το στρώμα cache είναι ένα στρώμα αποθήκευσης υψηλής ταχύτητας που αποθηκεύει πρόσφατα χρησιμοποιημένα δεδομένα σε δίσκο, όπου μπορούν να الوصοληθούν γρήγορα. Αυτή η πρακτική βοηθά να σωθεί χρόνος όταν τα δεδομένα cache είναι αυτά που ζητούνται από το σύστημα.
7. Παράλληλη Επεξεργασία: Η αντιμετώπιση της διαδικασίας ETL ως μιας σειριακής διαδικασίας καταναλώνει μεγάλο μέρος του χρόνου και των πόρων της επιχείρησης, καθιστώντας τη διαδικασία εξαιρετικά αναποτελεσματική. Η λύση είναι να γίνεται παράλληλη επεξεργασία και πολλαπλές ενοποιήσεις ETL ταυτόχρονα.

Περιπτώσεις Χρήσης ETL

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

Ανέβασμα στο Cloud:

Η αποθήκευση δεδομένων τοπικά είναι μια δαπανηρή επιλογή που έχει τις επιχειρήσεις να δαπανώνουν πόρους για την αγορά, τη διατήρηση, την εκτέλεση και τη συντήρηση των διακομιστών. Για να αποφευχθεί όλη αυτή η ταλαιπωρία, οι επιχειρήσεις μπορούν να ανεβάσουν απευθείας τα δεδομένα στο cloud. Αυτό σώζει πολύτιμους πόρους και χρόνο, οι οποίοι μπορούν να επενδυθούν για να βελτιώσουν άλλες πτυχές της διαδικασίας ETL.

Συγχώνευση Δεδομένων από Διαφορετικές Πηγές:

Τα δεδομένα συχνά είναι σκόρπια σε διάφορες συστήματα σε μια οργάνωση. Η συγχώνευση δεδομένων από διαφορετικές πηγές σε ένα σημείο, ώστε να μπορούν να επεξεργαστούν και να αναλυθούν και να μοιραστούν με τους μετόχους αργότερα, γίνεται με τη χρήση της διαδικασίας ETL. Το ETL διασφαλίζει ότι τα δεδομένα από διαφορετικές πηγές είναι μορφοποιημένα ομοιόμορφα, ενώ διατηρείται η ακεραιότητα των δεδομένων.

Προβλεπτική Μοντελοποίηση:

Η λήψη αποφάσεων βασισμένων σε δεδομένα είναι ο πυρήνας μιας επιτυχημένης στρατηγικής επιχείρησης. Το ETL βοηθά τις επιχειρήσεις εξάγοντας δεδομένα, μετασχηματίζοντας τα και φορτώνοντας τα σε βάσεις δεδομένων που συνδέονται με μοντέλα μηχανικής μάθησης. Αυτά τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναλύουν τα δεδομένα μετά από μια διαδικασία ETL και στη συνέχεια κάνουν προβλέψεις με βάση αυτά τα δεδομένα.

Μέλλον του ETL στο Τοπίο Δεδομένων

Το ETL παίζει σίγουρα το ρόλο του σπονδυλικού στήλης για την αρχιτεκτονική δεδομένων. Με την εισαγωγή του Zero ETL στη βιομηχανία τεχνολογίας, μεγάλες αλλαγές είναι επικείμενες. Με το Zero ETL, δεν θα υπάρχει ανάγκη για τις παραδοσιακές διαδικασίες εξαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης, αλλά τα δεδομένα θα μεταφέρονται απευθείας στο σύστημα προορισμού σχεδόν σε πραγματικό χρόνο.

Υπάρχουν πολλές αναδυόμενες τάσεις στο οικοσύστημα δεδομένων. Επισκεφθείτε το unite.ai για να επεκτείνετε τις γνώσεις σας για τις τάσεις τεχνολογίας.