AI 101
Mikä on ETL? (Extract, Transform, Load) Metodologia & Käyttötapausten esittely
ETL tarkoittaa “extract, transform, load”. Se on prosessi, joka yhdistää eri lähteistä peräisin olevat tiedot yhteen varastoon, jotta ne voidaan käsitellä ja analysoida, ja niistä voidaan tehdä hyödyllisiä johtopäätöksiä. Nämä hyödylliset tiedot auttavat yrityksiä tekemään tietopohjaisia päätöksiä ja kasvaa.
“Data on uusi öljy.”
Clive Humby, Matemaatikko
Globaali datan luominen on kasvanut eksponentiaalisesti, niin paljon, että Forbesin mukaan nykyisellä tahdilla ihmiset kaksinkertaistavat datan luomisen joka kahden vuoden välein. Tämän seurauksena moderni data-arkkitehtuuri on kehittynyt. Data-martit on muunnettu data-variastoiksi, ja kun se ei ole ollut tarpeeksi, on luotu data-järviä. Vaikka näissä eri infrastruktuureissa yksi prosessi on säilynyt samana, ETL-prosessi.
Tässä artikkelissa tarkastelemme ETL:n metodologiaa, sen käyttötapausten, sen hyötyjä ja sitä, miten tämä prosessi on muovannut modernin data-maiseman.
ETL:n Metodologia
ETL mahdollistaa eri lähteistä peräisin olevien tietojen yhdistämisen yhteen paikkaan, jotta ne voidaan käsitellä, analysoida ja jakaa yritysten sidosryhmille. Se varmistaa tietojen eheytensä, joita käytetään raportointiin, analyysiin ja ennustamiseen koneoppimismalleilla. Se on kolme vaihetta, jotka poimivat tiedot useista lähteistä, muokkaavat ne ja lataavat ne liiketoimintatietojärjestelmiin. Nämä liiketoimintatietojärjestelmät käytetään yrityksissä tietopohjaisten päätösten tekemiseen.
Extract-vaihe
Tässä vaiheessa tiedot poimitaan useista lähteistä SQL-kyselyjen, Python-koodien, DBMS (tietokannan hallintajärjestelmien) tai ETL-työkalujen avulla. Yleisimmät lähteet ovat:
- CRM (Asiakassuhteiden hallintajärjestelmä) -ohjelmisto
- Analytics-työkalu
- Data-variasto
- Tietokanta
- Pilvipalvelualustat
- Myynti- ja markkinointityökalut
- Mobiilisovellukset
Nämä lähteet ovat joko rakenteisia tai rakenteettomia, minkä vuoksi tietojen muoto ei ole yhdenmukainen tässä vaiheessa.
Transform-vaihe
Muunnosvaiheessa raakatietyt muunnetaan ja kootaan muotoon, joka on sovelias kohdesysteemille. Tämä edellyttää useita muunnosaliprosesseja, kuten:
- Puhdistus – epäjohdonmukaiset ja puuttuvat tiedot huomioon
- Standardisointi – yhdenmukainen muotoilu sovelletaan kaikkialla
- Duplikaattien poisto – tarpeettomat tiedot poistetaan
- Erityisten arvojen havaitseminen – poikkeavat arvot havaitaan ja normalisoidaan
- Järjestäminen – tiedot järjestetään tavalla, joka lisää tehokkuutta
Lisäksi tietojen uudelleenmuotoilun tarpeen vuoksi on muita syitä tietojen muunnokselle. Null-arvot, jos ne ovat läsnä tiedoissa, on poistettava; lisäksi on usein tietoja, jotka ovat tarpeettomia ja joilla ei ole arvoa liiketoiminnalle; tällaiset tiedot poistetaan muunnosvaiheessa järjestelmän tallennustilaa säästääksemme. Nämä ovat ongelmia, jotka ratkaistaan muunnosvaiheessa.
Load-vaihe
Kun raakatietyt on poimittu ja muunnettu muunnosprosesseilla, ne ladataan kohdesysteemiin, joka on yleensä joko data-variasto tai data-järvi. On kaksi eri tapaa suorittaa latausvaihe.
- Täysi lataus: Kaikki tiedot ladataan kerran ensimmäisellä kertaa kohdesysteemiin. Se on teknisesti vähemmän monimutkainen, mutta se vie enemmän aikaa. Se on sopiva, kun datan koko ei ole liian suuri.
- Incrementeellinen lataus: Incrementeellinen lataus, kuten nimestä voidaan päätellä, suoritetaan incrementeellisesti. Sillä on kaksi alaluokkaa.
- Stream-incremental lataus: Tiedot ladataan välien aikana, yleensä päivittäin. Tämä lataustapa on paras, kun tiedot ovat pieniä määriä.
- Batch-incremental lataus: Batch-tyyppisessä incrementeellisessä latauksessa tiedot ladataan erissä, joilla on väli toisten erien välillä. Se on sopiva, kun datan määrä on liian suuri. Se on nopea, mutta teknisesti monimutkaisempi.
ETL-työkalujen tyypit
ETL suoritetaan kahdella tavalla, manuaalinen ETL tai no-code ETL. Manuaalisessa ETL:ssä on vähän tai ei lainkaan automaatiota. Kaikki on koodattu tiimin toimesta, johon kuuluvat data-tieteilijä, data-analyytikko ja data-insinööri. Kaikki extract-, transform- ja load-pipeline on suunniteltu manuaalisesti kaikille tietojoukoille. Tämä aiheuttaa suuren tuottavuuden ja resurssien menetyksen.
Vaihtoehtona on no-code ETL; nämä työkalut sisältävät yleensä raahaa-ja-pudota-toimintoja. Nämä työkalut poistavat täysin koodauksen tarpeen, mikä mahdollistaa jopa ei-tekniikkaisten työntekijöiden suorittaa ETL:ää. Niiden interaktiivisen suunnittelun ja inklusiivisen lähestymistavan vuoksi useimmat yritykset käyttävät Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow ja Oracle Data Integrator -työkaluja ETL-toiminnassa.
On olemassa neljä tyyppiä no-code ETL-työkaluja data-alalla.
- Kaupalliset ETL-työkalut
- Avoin lähdekoodin ETL-työkalut
- Mukautetut ETL-työkalut
- Pilvipohjaiset ETL-työkalut
Parhaat käytännöt ETL:lle
On olemassa joitakin käytäntöjä ja protokollia, jotka tulisi noudattaa, jotta ETL-pipeline olisi optimoitu. Parhaat käytännöt ovat seuraavat:
- Tietojen kontekstin ymmärtäminen: Kuinka tiedot kerätään ja mitä mitat merkitsevät, on ymmärrettävä oikein. Se auttaa tunnistamaan, mitkä attribuutit ovat tarpeettomia ja poistettavia.
- Palautuskohtaa: Jos putki on rikki ja on tietovuoto, on oltava protokollat paikassa palauttaa vuotaneet tiedot.
- ETL-kirja: ETL-kirjaa on ylläpidettävä, joka sisältää kaikki tiedot kaikesta prosessista, joka on suoritettu tietojen kanssa ennen, aikana ja jälkeen ETL-kierron.
- Tarkastus: Tiedot on tarkastettava välien aikana vain varmistamaan, että tiedot ovat tilassa, jota haluat.
- Pienen datan koko: Tietokantojen ja niiden taulukoiden koko on pidettävä pieninä, jotta tiedot ovat levitettyä enemmän vaakasuoraan kuin pystysuoraan. Tämä käytäntö varmistaa prosessoinnin nopeuden lisäämisen ja ETL-prosessin nopeuttamisen.
- Välimuistikerroksen luominen: Välimuistikerros on nopea tietovarastokerros, joka tallentaa äskettäin käytetyt tiedot levyllä, josta ne voidaan hakea nopeasti. Tämä käytäntö auttaa säästämään aikaa, kun pyydetty tieto on välimuistissa oleva tieto.
- Rinnakkaisprosessi: ETL:n käsittely sarjaprosessina vie suuren osan yrityksen aikaa ja resursseja, mikä tekee koko prosessin erittäin tehokkaaksi. Ratkaisu on suorittaa rinnakkaisprosessi ja useita ETL-integraatioita kerran.
ETL:n käyttötapausten esittely
ETL tekee toiminnasta sulkeut ja tehokasta useilla tavoilla yrityksissä, mutta tarkastelemme tässä kolmea suosituinta käyttötapausta.
Pilvipalveluun lataaminen:
Tiedon tallentaminen paikallisesti on kallista vaihtoehtoa, jossa yritykset käyttävät resursseja palvelimien ostamiseen, ylläpitämiseen ja ylläpitämiseen. Välttääkseen tämän vaivan yritykset voivat ladata tiedot suoraan pilveen. Tämä säästää arvokkaita resursseja ja aikaa, jota voidaan sitten käyttää muiden ETL-prosessin osien parantamiseen.
Erilaisten lähteiden tietojen yhdistäminen:
Tiedot ovat usein hajallaan eri järjestelmissä organisaatiossa. Tietojen yhdistäminen eri lähteistä yhteen paikkaan, jotta ne voidaan käsitellä ja analysoida ja jakaa sidosryhmille myöhemmin, tehdään käyttämällä ETL-prosessia. ETL varmistaa, että tiedot eri lähteistä on muotoiltu yhdenmukaisesti, kun tietojen eheys säilyy.
Ennustemallit:
Tietopohjaiset päätökset ovat onnistuneen liiketoimintastrategian kulmakivi. ETL auttaa yrityksiä poimimalla tiedot, muokkaamalla ne ja lataamalla ne tietokantoihin, jotka on kytketty koneoppimismalleihin. Nämä koneoppimismallit analysoida tiedot ETL-prosessin jälkeen ja tekevät ennusteita niiden perusteella.
ETL:n tulevaisuus data-maisemassa
ETL toimii varmasti data-arkkitehtuurin selkärankana; se, säilyykö se näin, on vielä nähtävissä, koska Zero ETL:n esittely teknologia-alalla tuo suuria muutoksia. Zero ETL:ssä ei ole tarvetta perinteisille extract-, transform- ja load-prosesseille, vaan tiedot siirretään suoraan kohdesysteemiin lähes reaaliajassa.
On lukuisia uusia trendejä data-ekosysteemissä. Tutustu unite.ai:iin laajentaaksesi tietojasi teknologia-alan trendeistä.
