ETL ဆိုတာဘာလဲ။ (Extract, Transform, Load) Methodology & Use ကိစ္စများ

ETL သည် "ဖြည်၊ အသွင်ပြောင်း၊ ဝန်" ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းသည် မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများကို သိုလှောင်ရုံတစ်ခုထဲသို့ ပေါင်းစပ်ကာ စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန် အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ၎င်းမှ ကောက်ချက်ချနိုင်စေရန် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအသုံးဝင်သောအချက်အလက်များသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေပြီး ကြီးထွားလာစေရန် ကူညီပေးသည့်အရာဖြစ်သည်။

"ဒေတာသည် ဆီအသစ်ဖြစ်သည်"

Clive Humby၊ သင်္ချာပညာရှင်

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဒေတာဖန်တီးမှုမှာ အဆများစွာ တိုးလာသောကြောင့် Forbes ၏ လက်ရှိနှုန်းအရ လူသားများသည် နှစ်နှစ်လျှင် ဒေတာဖန်တီးမှု နှစ်ဆတိုးလာလျက်ရှိသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ခေတ်မီဒေတာစုပုံသည် ပြောင်းလဲလာသည်။ Data marts များကို data warehouses များအဖြစ်ပြောင်းလဲပြီး မလုံလောက်သောအခါ၊ data lakes များကိုဖန်တီးထားပါသည်။ ဤမတူညီသော အခြေခံအဆောက်အဦများအားလုံးတွင် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုသည် တူညီနေသော်လည်း ETL လုပ်ငန်းစဉ်။

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ETL ၏နည်းစနစ်၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ခေတ်မီဒေတာအခင်းအကျင်းကို မည်သို့မည်ပုံကူညီပေးခဲ့ကြောင်း လေ့လာကြည့်ရှုပါမည်။

ETL ၏နည်းစနစ်

ETL သည် မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများကို တစ်နေရာတည်းတွင် ပေါင်းစပ်ဆောင်ရွက်နိုင်စေရန် ပြုလုပ်ပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လုပ်ငန်း၏သက်ဆိုင်သူများနှင့် မျှဝေနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် အစီရင်ခံခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းတို့အတွက် အသုံးပြုမည့် ဒေတာ၏ ခိုင်မာမှုကို သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဒေတာများကို ထုတ်ယူကာ ၎င်းကို ပြောင်းလဲပြီးနောက် ၎င်းကို လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများအဖြစ် တင်ဆောင်သည့် အဆင့်သုံးဆင့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် အဆိုပါစီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများကို ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက အသုံးပြုကြသည်။

ထုတ်ယူခြင်းအဆင့်

ဤအဆင့်တွင်၊ SQL queries၊ Python ကုဒ်များ၊ DBMS (ဒေတာဘေ့စ်စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ) သို့မဟုတ် ETL ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ အရင်းအမြစ်များစွာမှဒေတာကို ထုတ်ယူသည်။ အသုံးအများဆုံးရင်းမြစ်များမှာ-

• CRM (ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးစီမံခန့်ခွဲမှု) ဆော့ဖ်ဝဲ
• သရုပ်ခွဲကိရိယာ
• ဒေတာသိုလှောင်ရုံ
• ဒေတာဘေ့စ
• Cloud သိုလှောင်မှု ပလပ်ဖောင်းများ
• အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိရိယာများ
• မိုဘိုင်းအက်ပ်များ

ဤရင်းမြစ်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့် ဒေတာ၏ဖော်မတ်သည် ဤအဆင့်တွင် တူညီမှုမရှိပါ။

Transform အဆင့်

အသွင်ပြောင်းခြင်း အဆင့်တွင်၊ ထုတ်ယူထားသော ဒေတာကို ပစ်မှတ်စနစ်အတွက် သင့်လျော်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပြီး စုစည်းထားသည်။ ယင်းအတွက်၊ ကုန်ကြမ်းဒေတာသည် အသွင်ပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်ငယ်များဖြစ်သည့်-

1. သန့်ရှင်းခြင်း- တသမတ်တည်းနှင့် ပျောက်ဆုံးနေသော အချက်အလက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
2. စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်း—ယူနီဖောင်းဖော်မတ်ချခြင်းကို တစ်လျှောက်လုံးတွင် အသုံးပြုသည်။
3. မိတ္တူပွားခြင်းကို ဖယ်ရှားခြင်း- ထပ်နေသောဒေတာကို ဖယ်ရှားသည်။
4. အစွန်းကွက်များကို ထောက်လှမ်းခြင်း—အစွန်းကွက်များကို တွေ့ရှိပြီး ပုံမှန်ဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။
5. စီစဥ်ခြင်း—ဒေတာကို ထိရောက်မှု တိုးမြင့်စေသည့် နည်းလမ်းဖြင့် စုစည်းထားသည်။

ဒေတာကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်းအပြင်၊ ဒေတာကို အသွင်ပြောင်းရန် လိုအပ်သည့် အခြားအကြောင်းရင်းများလည်း ရှိသေးသည်။ ဒေတာတွင်ပါရှိပါက Null တန်ဖိုးများကို ဖယ်ရှားသင့်သည်။ ထိုမှတပါး၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အပျက်သဘောဆောင်သော ဒေတာများတွင် မကြာခဏ တည်ရှိနေပါသည်။ အသွင်ကူးပြောင်းရေးအဆင့်တွင် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသင့်သည်။ မကြာခဏဆိုသလို ကျွန်ုပ်တို့သည် မလိုအပ်တော့သော ဒေတာများကို တွေ့ပြီး လုပ်ငန်းအတွက် တန်ဖိုးမရှိ၊ စနစ်၏ သိုလှောင်မှုနေရာကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် ထိုကဲ့သို့သော ဒေတာကို အသွင်ပြောင်းသည့်အဆင့်တွင် ကျဆင်းသွားသည်။ ဒါတွေက အသွင်ကူးပြောင်းရေး အဆင့်မှာ ဖြေရှင်းရမယ့် ပြဿနာတွေပါ။

Load အဆင့်

ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို ထုတ်ယူပြီး အသွင်ပြောင်းသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များဖြင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို အများအားဖြင့် ဒေတာသိုလှောင်ရုံ သို့မဟုတ် ဒေတာကန်တစ်ခုဖြစ်သည့် ပစ်မှတ်စနစ်သို့ တင်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ ဝန်အဆင့်ကိုလုပ်ဆောင်ရန် မတူညီသောနည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။

1. အပြည့်တင်ခြင်း- ပစ်မှတ်စနစ်တွင် ဒေတာအားလုံးကို တစ်ကြိမ်တည်းတင်သည်။ နည်းပညာအရ ရှုပ်ထွေးမှုနည်းသော်လည်း အချိန်ပိုကြာသည်။ Data ၏အရွယ်အစားသည် အလွန်ကြီးကြီးမားမားမဟုတ်သောအခါတွင် ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
2. Incremental Loading- အမည်တွင်အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း တိုးမြှင်တင်ခြင်းအား တိုး၍လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းတွင် အမျိုးအစားခွဲ နှစ်ခုရှိသည်။

• တိုက်ရိုက်လွှင့်တင်ခြင်း- ဒေတာကို ပုံမှန်အားဖြင့် နေ့စဉ်ကြားကာလတွင် တင်ပါသည်။ ဒေတာပမာဏ အနည်းငယ်သာရှိသောအခါ ဤကဲ့သို့ တင်ခြင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
• Batch Incremental Loading- အတိုးနှုန်းတင်ခြင်း၏ batch အမျိုးအစားတွင်၊ ဒေတာကို အသုတ်နှစ်ခုကြားကာလတစ်ခုကြားကာလတစ်ခုဖြင့် အသုတ်လိုက်ဖြင့် တင်ပေးပါသည်။ ဒေတာ အရမ်းကြီးနေတဲ့အခါ သင့်တော်ပါတယ်။ မြန်ပေမယ့် နည်းပညာအရ ပိုရှုပ်ထွေးပါတယ်။

ETL Tools အမျိုးအစားများ

ETL ကို နည်းလမ်းနှစ်မျိုးဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်၊ manual ETL သို့မဟုတ် No-code ETL ဖြစ်သည်။ Manual ETL တွင်၊ automation မရှိသလောက်နည်းပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူနှင့် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာတို့ ပါဝင်သော အဖွဲ့တစ်ခုမှ အရာအားလုံးကို ကုဒ်နံပါတ်တပ်ထားသည်။ ထုတ်ယူခြင်း၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ဝန်များ ၏ ပိုက်လိုင်းများအားလုံးသည် ဒေတာအစုံအားလုံးအတွက် ကိုယ်တိုင်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤအရာအားလုံးသည် ကြီးမားသော ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် အရင်းအမြစ်များ ဆုံးရှုံးခြင်းကို ဖြစ်စေသည်။

အခြားရွေးချယ်စရာမှာ No-code ETL ဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာများသည် များသောအားဖြင့် ၎င်းတို့တွင် ဆွဲယူ၍ချသည့်လုပ်ဆောင်ချက်များရှိသည်။ ဤကိရိယာများသည် coding လိုအပ်ချက်ကို လုံးဝဖယ်ရှားပေးသောကြောင့် နည်းပညာမဟုတ်သော အလုပ်သမားများကိုပင် ETL လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းတို့၏ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသောဒီဇိုင်းနှင့် ပါဝင်သောချဉ်းကပ်မှုအတွက်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုသည် ၎င်းတို့၏ ETL လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများအတွက် Informatica၊ Integrate.io၊ IBM Storage၊ Hadoop၊ Azure၊ Google Cloud Dataflow နှင့် Oracle Data Integrator ကို အသုံးပြုပါသည်။

ဒေတာလုပ်ငန်းတွင် No-code ETL ကိရိယာ လေးမျိုးရှိသည်။

1. လုပ်ငန်းသုံး ETL ကိရိယာများ
2. Open Source ETL ကိရိယာများ
3. စိတ်ကြိုက် ETL ကိရိယာများ
4. Cloud-Based ETL ကိရိယာများ

ETL အတွက် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ

အကောင်းဆုံး ETL ပိုက်လိုင်းကို သေချာစေရန် လိုက်နာသင့်သော အလေ့အကျင့်များနှင့် ပရိုတိုကောအချို့ရှိပါသည်။ အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များကို အောက်တွင် ဆွေးနွေးထားပါသည်။

1. ဒေတာ၏အကြောင်းအရာကို နားလည်ခြင်း- ဒေတာစုဆောင်းပုံနှင့် မက်ထရစ်များ၏ ဆိုလိုရင်းကို ကောင်းစွာနားလည်သင့်သည်။ ၎င်းသည် မည်သည့် attribute များ မလိုအပ်တော့သည်ကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီး ဖယ်ရှားသင့်သည်။
2. ပြန်လည်ရယူရေးစစ်ဆေးရေးဂိတ်များ- ပိုက်လိုင်းပြတ်တောက်ပြီး ဒေတာပေါက်ကြားမှုရှိပါက၊ ပေါက်ကြားနေသည့်ဒေတာကို ပြန်လည်ရယူရန်အတွက် ပရိုတိုကောများထားရှိရပါမည်။
3. ETL မှတ်တမ်းစာအုပ်- ETL စက်ဝန်းမတိုင်မီ၊ ကာလအတွင်း၊ နှင့် ပြီးနောက် ဒေတာနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုစီတိုင်း၏ မှတ်တမ်းတစ်ခုပါရှိသော ETL မှတ်တမ်းစာအုပ်ကို ထိန်းသိမ်းထားရပါမည်။
4. စာရင်းစစ်- ဒေတာသည် သင်ဖြစ်ချင်သည့် အခြေအနေတွင် ရှိနေကြောင်း သေချာစေရန် ကြားကာလတစ်ခုပြီးနောက် ဒေတာကို စစ်ဆေးခြင်း ဖြစ်သည်။
5. သေးငယ်သော ဒေတာအရွယ်အစား- ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ ဇယားများ၏ အရွယ်အစားသည် ဒေါင်လိုက်ထက် ဒေတာကို အလျားလိုက် ပိုမိုပျံ့နှံ့စေသည့် နည်းလမ်းဖြင့် သေးငယ်နေသင့်သည်။ ဤအလေ့အကျင့်သည် လုပ်ဆောင်ခြင်းအရှိန်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး၊ တိုးချဲ့ခြင်းဖြင့် ETL လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။
6. Cache Layer ပြုလုပ်ခြင်း- ကက်ရှ်အလွှာသည် လျင်မြန်စွာဝင်ရောက်နိုင်သော ဒစ်တစ်ခုပေါ်တွင် မကြာသေးမီက အသုံးပြုခဲ့သည့် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းထားသည့် မြန်နှုန်းမြင့်ဒေတာသိုလှောင်မှုအလွှာဖြစ်သည်။ ဤအလေ့အကျင့်သည် ကက်ရှ်ဒေတာသည် စနစ်မှတောင်းဆိုထားသည့်အရာဖြစ်ပြီး အချိန်ကုန်သက်သာစေသည်။
7. Parallel Processing- ETL ကို အမှတ်စဉ် လုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ဆက်ဆံခြင်းသည် လုပ်ငန်း၏ အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များ အများအပြားကို စားသုံးစေပြီး လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အလွန်အမင်း ထိရောက်မှုမရှိစေပါ။ ဖြေရှင်းချက်မှာ အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် များစွာသော ETL ပေါင်းစပ်မှုများကို တစ်ကြိမ်တည်းပြုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။

ETL အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

ETL သည် လုပ်ငန်းများကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ချောမွေ့စေပြီး ထိရောက်မှု ရှိစေသော်လည်း လူကြိုက်အများဆုံး အသုံးပြုမှုကိစ္စသုံးခုကို ဤနေရာတွင် ဆွေးနွေးပါမည်။

Cloud သို့ အပ်လုဒ်လုပ်နေသည်

ဒေတာများကို ပြည်တွင်းတွင် သိမ်းဆည်းခြင်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှ ဆာဗာများကို ဝယ်ယူခြင်း၊ ထိန်းသိမ်းခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းအတွက် အရင်းအမြစ်များကို အကုန်အကျများသော စျေးကြီးသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအခက်အခဲအားလုံးကို ရှောင်ရှားရန်အတွက် လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာများကို cloud ပေါ်သို့ တိုက်ရိုက်တင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် တန်ဖိုးရှိသော အရင်းအမြစ်များနှင့် အချိန်ကို သက်သာစေပြီး ETL လုပ်ငန်းစဉ်၏ အခြားမျက်နှာစာများ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနိုင်ပါသည်။

မတူညီသော အရင်းအမြစ်များမှ ဒေတာကို ပေါင်းစည်းခြင်း-

အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရှိ မတူညီသောစနစ်များတွင် ဒေတာများကို မကြာခဏ ပြန့်ကျဲနေပါသည်။ မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို တစ်နေရာတည်းတွင် ပေါင်းစည်းခြင်းအား စီမံဆောင်ရွက်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် သက်ဆိုင်သူများနှင့် မျှဝေရန်အတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန် ETL လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ETL သည် မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများကို ဒေတာ၏ ခိုင်မာမှုအတိုင်း ဆက်လက်တည်ရှိနေချိန်တွင် တူညီစွာ ဖော်မတ်ပြုလုပ်ထားကြောင်း သေချာစေပါသည်။

ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံ-

ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် အောင်မြင်သော လုပ်ငန်းဗျူဟာတစ်ခု၏ အုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ETL သည် ဒေတာကို ထုတ်ယူကာ အသွင်ပြောင်းကာ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် ဒေတာဘေ့စ်များထဲသို့ တင်ခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ကူညီပေးသည်။ ဤစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ETL လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြတ်သန်းပြီးနောက် ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ထိုဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပါ။

Data Landscape ရှိ ETL ၏အနာဂတ်

ETL သည် ဒေတာဗိသုကာအတွက် ကျောရိုးတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို သေချာပေါက်လုပ်ဆောင်သည်။ နည်းပညာစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် Zero ETL ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုများ ရှိလာတော့မည်ဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းသည် ထိုပုံစံအတိုင်း ဆက်နေမည်လား မပြုသည်ကို မမြင်ရသေးပေ။ Zero ETL ဖြင့်၊ သမားရိုးကျ ထုတ်ယူမှု၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် တင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် မလိုအပ်ဘဲ၊ သို့သော် ဒေတာများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပစ်မှတ်စနစ်သို့ တိုက်ရိုက်လွှဲပြောင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။

ဒေတာဂေဟစနစ်တွင် ပေါ်ပေါက်လာသော လမ်းကြောင်းများစွာရှိသည်။ ထွက်ခွာသည် unite.ai နည်းပညာခေတ်ရေစီးကြောင်းများအကြောင်း သင်၏အသိပညာကို ချဲ့ထွင်ရန်။