מה זה ETL? (חילוץ, טרנספורמציה, טען) מתודולוגיה ומקרי שימוש

ETL מייצג "חילוץ, טרנספורמציה, עומס". זהו תהליך המשלב נתונים ממקורות שונים לתוך מאגר אחד כך שניתן לעבד אותם ולאחר מכן לנתח אותם כך שניתן להסיק ממנו מידע שימושי. מידע שימושי זה הוא מה שעוזר לעסקים לקבל החלטות מונחות נתונים ולצמוח.

"הנתונים הם הנפט החדש."

קלייב האמבי, מתמטיקאי

יצירת הנתונים העולמית גדלה באופן אקספוננציאלי, עד כדי כך שלפי פורבס, בקצב הנוכחי, בני אדם מכפילים את יצירת הנתונים כל שנתיים. כתוצאה מכך, ערימת הנתונים המודרנית התפתחה. Data March הוסבו למחסני נתונים, וכשזה לא הספיק, נוצרו אגמי נתונים. למרות שבכל התשתיות השונות הללו, תהליך אחד נשאר זהה, תהליך ה-ETL.

במאמר זה, נבחן את המתודולוגיה של ETL, מקרי השימוש שלה, היתרונות שלה וכיצד תהליך זה עזר ליצור את נוף הנתונים המודרני.

מתודולוגיה של ETL

ETL מאפשרת לשלב נתונים ממקורות שונים למקום אחד כך שניתן יהיה לעבד אותם, לנתח אותם ואז לשתף אותם עם בעלי העניין של עסקים. זה מבטיח את שלמות הנתונים שאמורים לשמש לדיווח, ניתוח וחיזוי עם מודלים של למידת מכונה. זהו תהליך בן שלושה שלבים המחלץ נתונים ממקורות מרובים, הופך אותם ואז טוען אותם לכלי בינה עסקית. כלי בינה עסקית אלה משמשים אז עסקים כדי לקבל החלטות מונעות נתונים.

שלב המיצוי

בשלב זה, הנתונים מופקים ממספר מקורות באמצעות שאילתות SQL, קודי Python, DBMS (מערכות ניהול מסד נתונים) או כלי ETL. המקורות הנפוצים ביותר הם:

• תוכנת CRM (ניהול קשרי לקוחות).
• כלי ניתוח
• מחסן נתונים
• מסד נתונים
• פלטפורמות אחסון בענן
• כלי מכירה ושיווק
• יישומים ניידים

מקורות אלו הם מובנים או לא מובנים, וזו הסיבה שהפורמט של הנתונים אינו אחיד בשלב זה.

שלב הטרנספורמציה

בשלב הטרנספורמציה, הנתונים הגולמיים שחולצו עוברים טרנספורמציה וקומפילציה לפורמט המתאים למערכת היעד. לשם כך, הנתונים הגולמיים עוברים כמה תהליכי משנה טרנספורמציה, כגון:

1. ניקוי - נתונים לא עקביים וחסרים מטופלים.
2. סטנדרטיזציה - עיצוב אחיד מוחל לאורך כל הדרך.
3. הסרת כפילות - נתונים מיותרים מוסרים.
4. איתור חריגים - חריגים מזוהים ומנורמלים.
5. מיון - הנתונים מאורגנים באופן שמגביר את היעילות.

בנוסף לעיצוב מחדש של הנתונים, ישנן גם סיבות נוספות לצורך בשינוי הנתונים. יש להסיר ערכי Null, אם קיימים בנתונים; מלבד זאת, יש לעתים קרובות חריגים בנתונים, אשר משפיעים לרעה על הניתוח; יש לטפל בהם בשלב השינוי. לעתים קרובות אנו נתקלים בנתונים מיותרים ואינם מביאים ערך לעסק; נתונים כאלה נשמטים בשלב השינוי כדי לחסוך בשטח האחסון של המערכת. אלו הבעיות שנפתרות בשלב הטרנספורמציה.

שלב העומס

ברגע שהנתונים הגולמיים חולצים ומותאמים לתהליכי טרנספורמציה, הם נטענים למערכת היעד, שהיא בדרך כלל מחסן נתונים או אגם נתונים. ישנן שתי דרכים שונות לבצע את שלב העומס.

1. טעינה מלאה: כל הנתונים נטענים בבת אחת בפעם הראשונה במערכת היעד. זה פחות מורכב מבחינה טכנית אבל לוקח יותר זמן. זה אידיאלי במקרה שבו גודל הנתונים אינו גדול מדי.
2. טעינה מצטברת: טעינה מצטברת, כפי שהשם מרמז, מתבצעת במרווחים. יש לו שתי קטגוריות משנה.

• טעינה מצטברת של זרם: הנתונים נטענים במרווחים, בדרך כלל מדי יום. סוג זה של טעינה הוא הטוב ביותר כאשר הנתונים הם בכמויות קטנות.
• טעינה מצטברת של אצווה: בסוג האצווה של טעינה מצטברת, הנתונים נטענים באצוות עם מרווח בין שתי אצווה. זה אידיאלי כאשר הנתונים גדולים מדי. זה מהיר אבל טכנית מורכב יותר.

סוגי כלי ETL

ETL מתבצע בשתי דרכים, ETL ידני או ETL ללא קוד. ב-ETL ידני, אין מעט אוטומציה. הכל מקודד על ידי צוות המערב את מדען הנתונים, מנתח הנתונים ומהנדס הנתונים. כל צינורות החילוץ, ההמרה והטעינה מתוכננים עבור כל מערכי הנתונים באופן ידני. כל זה גורם לפרודוקטיביות עצומה ולאובדן משאבים.

החלופה היא ETL ללא קוד; לכלים אלה יש בדרך כלל פונקציות של גרירה ושחרור. כלים אלו מסירים לחלוטין את הצורך בקידוד, ובכך מאפשרים גם לעובדים שאינם טכנולוגיים לבצע ETL. עבור העיצוב האינטראקטיבי והגישה הכוללת שלהם, רוב העסקים משתמשים ב-Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow ו-Oracle Data Integrator עבור פעילות ה-ETL שלהם.

קיימים ארבעה סוגים של כלי ETL ללא קוד בתעשיית הנתונים.

1. כלי ETL מסחריים
2. כלי ETL בקוד פתוח
3. כלי ETL מותאמים אישית
4. כלי ETL מבוססי ענן

שיטות עבודה מומלצות עבור ETL

יש כמה שיטות עבודה ופרוטוקולים שיש לעקוב אחריהם כדי להבטיח צינור ETL ​​אופטימלי. השיטות המומלצות נדונות להלן:

1. הבנת ההקשר של הנתונים: יש להבין את האופן שבו הנתונים נאספים ומה המשמעות של המדדים. זה יעזור לזהות אילו תכונות הן מיותרות ויש להסירן.
2. מחסומי שחזור: במקרה שהצינור נשבר ויש דליפת נתונים, יש להקפיד על פרוטוקולים כדי לשחזר את הנתונים שדלפו.
3. יומן ETL: יש לנהל יומן ETL שיש בו תיעוד של כל תהליך ותהליך שבוצע עם הנתונים לפני, במהלך ואחרי מחזור ETL.
4. ביקורת: שמירה על בדיקה של הנתונים לאחר מרווח זמן רק כדי לוודא שהנתונים במצב שרצית שיהיו.
5. גודל נתונים קטן: יש לשמור על גודל מסדי הנתונים והטבלאות שלהם קטן באופן שהנתונים יתפזרו יותר אופקית מאשר אנכית. תרגול זה מבטיח דחיפה במהירות העיבוד, ובהמשך מזרז את תהליך ה-ETL.
6. יצירת שכבת מטמון: שכבת מטמון היא שכבת אחסון נתונים במהירות גבוהה המאחסנת נתונים ששימשו לאחרונה בדיסק שבו ניתן לגשת אליהם במהירות. תרגול זה עוזר לחסוך זמן כאשר הנתונים המאוחסנים במטמון הם אלה שמבוקשת על ידי המערכת.
7. עיבוד מקביל: התייחסות ל-ETL כתהליך סדרתי גוזלת נתח גדול מהזמן והמשאבים של העסק, מה שהופך את כל התהליך לבלתי יעיל ביותר. הפתרון הוא לבצע עיבוד מקביל ושילובי ETL מרובים בבת אחת.

מקרי שימוש ב-ETL

ETL הופכת את התפעול לחלק ויעיל עבור עסקים במספר דרכים, אך נדון כאן בשלושת מקרי השימוש הפופולריים ביותר.

העלאה לענן:

אחסון נתונים מקומי הוא אפשרות יקרה שעסקים מבזבזים משאבים על קנייה, שמירה, הפעלה ותחזוקה של השרתים. כדי להימנע מכל הטרחה הזו, עסקים יכולים להעלות את הנתונים ישירות לענן. זה חוסך משאבים וזמן יקרים, אותם ניתן להשקיע כדי לשפר היבטים אחרים של תהליך ה-ETL.

מיזוג נתונים ממקורות שונים:

הנתונים מפוזרים לרוב על פני מערכות שונות בארגון. מיזוג נתונים ממקורות שונים במקום אחד כך שניתן יהיה לעבד אותם ולאחר מכן לנתח אותם לשיתוף עם בעלי העניין בהמשך, נעשה באמצעות תהליך ETL. ETL מוודא שהנתונים ממקורות שונים מעוצבים בצורה אחידה בעוד שלמות הנתונים נשארת ללא פגע.

דוגמנות חזויה:

קבלת החלטות מונעת נתונים היא אבן היסוד של אסטרטגיה עסקית מוצלחת. ETL עוזרת לעסקים על ידי חילוץ נתונים, הפיכתם ולאחר מכן טעינתם לתוך מסדי נתונים המקושרים למודלים של למידת מכונה. מודלים למידת מכונה אלו מנתחים את הנתונים לאחר שעברו תהליך ETL ולאחר מכן מבצעים תחזיות על סמך הנתונים הללו.

העתיד של ETL ב-Data Landscape

ETL בהחלט משחק את התפקיד של עמוד השדרה של ארכיטקטורת הנתונים; אם זה יישאר כך או לא, עדיין לא נראה כי עם הצגת אפס ETL בתעשיית הטכנולוגיה, שינויים גדולים קרובים. עם Zero ETL, לא יהיה צורך בתהליכי החילוץ, ההמרה והטעינה המסורתיים, אלא הנתונים יועברו ישירות למערכת היעד כמעט בזמן אמת.

ישנן מגמות רבות המתעוררות במערכת האקולוגית של הנתונים. לבדוק unite.ai כדי להרחיב את הידע שלך על מגמות טכנולוגיות.