Wat is ETL? (Extract, Transform, Load) Methodologie & Use cases

ETL staat voor “extract, transform, load”. Het is een proces dat gegevens uit verschillende bronnen integreert in een enkele repository, zodat het verwerkt en geanalyseerd kan worden om bruikbare informatie af te leiden. Deze bruikbare informatie helpt bedrijven om gegevensgedreven beslissingen te nemen en te groeien.

“Data is de nieuwe olie.”

Clive Humby, Wiskundige

De wereldwijde dataproductie is exponentieel toegenomen, zozeer dat, volgens Forbes, de mensheid op het huidige tempo elke twee jaar de dataproductie verdubbelt. Als gevolg daarvan is de moderne datastack geëvolueerd. Data-marts zijn omgezet in data-warehouses en wanneer dat niet genoeg was, zijn data-lakes gecreëerd. Hoewel in al deze verschillende infrastructuur, één proces hetzelfde bleef, het ETL-proces.

In dit artikel zullen we ingaan op de methodologie van ETL, zijn use cases, zijn voordelen en hoe dit proces heeft geholpen bij het vormen van het moderne datalandschap.

Methodologie van ETL

ETL maakt het mogelijk om gegevens uit verschillende bronnen te integreren in één plek, zodat het verwerkt, geanalyseerd en vervolgens gedeeld kan worden met de stakeholders van bedrijven. Het waarborgt de integriteit van de gegevens die gebruikt moeten worden voor rapportage, analyse en voorspelling met machine learning-modellen. Het is een driestapsproces dat gegevens uit meerdere bronnen extracteert, transformeert en vervolgens laadt in business intelligence-tools. Deze business intelligence-tools worden vervolgens door bedrijven gebruikt om gegevensgedreven beslissingen te nemen.

De Extract-fase

In deze fase worden de gegevens geëxtraheerd uit meerdere bronnen met behulp van SQL-queries, Python-codes, DBMS (databasebeheersystemen) of ETL-tools. De meest voorkomende bronnen zijn:

• CRM (Customer Relationship Management) Software
• Analytics-tool
• Data-warehouse
• Database
• Cloud-opslagplatforms
• Verkoop- en marketingtools
• Mobiele apps

Deze bronnen zijn ofwel gestructureerd of ongestructureerd, waardoor het formaat van de gegevens niet uniform is in deze fase.

De Transform-fase

In de transformatiefase wordt de ruwe gegevens getransformeerd en samengesteld in een formaat dat geschikt is voor het doelsysteem. Daarvoor ondergaat de ruwe gegevens een aantal transformatie-subprocessen, zoals:

1. Cleansing—onvolledige en ontbrekende gegevens worden aangepakt.
2. Standaardisatie—uniforme opmaak wordt toegepast.
3. Duplicaatverwijdering—overbodige gegevens worden verwijderd.
4. Opsporing van outliers—outliers worden opgespoord en genormaliseerd.
5. Sorteren—gegevens worden georganiseerd op een manier die de efficiëntie verhoogt.

Naast het opmaken van de gegevens, zijn er nog andere redenen waarom de transformatie van de gegevens nodig is. Null-waarden, als die aanwezig zijn in de gegevens, moeten worden verwijderd; andere dan dat, zijn er vaak outliers aanwezig in de gegevens, die de analyse negatief beïnvloeden; die moeten worden aangepakt in de transformatiefase. Vaak komen we gegevens tegen die overbodig zijn en geen waarde toevoegen aan het bedrijf; dergelijke gegevens worden in de transformatiefase verwijderd om de opslagruimte van het systeem te besparen. Dit zijn de problemen die in de transformatiefase worden opgelost.

De Load-fase

Zodra de ruwe gegevens zijn geëxtraheerd en aangepast met transformatieprocessen, worden ze geladen in het doelsysteem, dat meestal een data-warehouse of een data-lake is. Er zijn twee verschillende manieren om de load-fase uit te voeren.

1. Volledige lading: Alle gegevens worden tegelijk geladen voor de eerste keer in het doelsysteem. Het is technisch minder complex, maar neemt meer tijd in beslag. Het is ideaal in het geval waarin de grootte van de gegevens niet te groot is.
2. Incrementele lading: Incrementele lading, zoals de naam al aangeeft, wordt in incrementen uitgevoerd. Het heeft twee subcategorieën.

• Stream incrementele lading: Gegevens worden geladen in intervallen, meestal dagelijks. Dit type lading is het beste wanneer de gegevens in kleine hoeveelheden zijn.
• Batch incrementele lading: Bij het batch-type van incrementele lading, worden de gegevens geladen in batches met een interval tussen twee batches. Het is ideaal voor wanneer de gegevens te groot zijn. Het is snel, maar technisch complexer.

Typen ETL-tools

ETL wordt op twee manieren uitgevoerd, handmatige ETL of no-code ETL. Bij handmatige ETL is er weinig tot geen automatisering. Alles wordt door een team, bestaande uit een datawetenschapper, data-analist en data-engineer, gecodeerd. Alle pijpleidingen van extract, transform en load worden handmatig ontworpen voor alle datasets. Dit alles leidt tot een enorm verlies aan productiviteit en middelen.

Het alternatief is no-code ETL; deze tools hebben meestal sleep-en-neerzet-functies. Deze tools verwijderen volledig de behoefte aan codering, waardoor zelfs niet-technische medewerkers ETL kunnen uitvoeren. Vanwege hun interactieve ontwerp en inclusieve aanpak, gebruiken de meeste bedrijven Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow en Oracle Data Integrator voor hun ETL-bewerkingen.

Er bestaan vier soorten no-code ETL-tools in de data-industrie.

1. Commerciële ETL-tools
2. Open Source ETL-tools
3. Aangepaste ETL-tools
4. Cloud-gebaseerde ETL-tools

Beste praktijken voor ETL

Er zijn enkele praktijken en protocollen die moeten worden gevolgd om een geoptimaliseerde ETL-pijplijn te garanderen. De beste praktijken worden hieronder besproken:

1. Context van de gegevens begrijpen: Hoe gegevens worden verzameld en wat de metrics betekenen, moet goed worden begrepen. Het zou helpen om te identificeren welke attributen overbodig zijn en verwijderd moeten worden.
2. Herstelpunten: In geval van een gebroken pijplijn en een datalek, moet men protocollen hebben om het gelekte gegevens te herstellen.
3. ETL-logboek: Een ETL-logboek moet worden bijgehouden dat een record heeft van elk proces dat met de gegevens is uitgevoerd voordat, tijdens en na een ETL-cyclus.
4. Audit: De gegevens controleren na een interval, gewoon om ervoor te zorgen dat de gegevens in de staat zijn die u wilde dat ze zouden zijn.
5. Kleine gegevensgrootte: De grootte van de databases en hun tabellen moet klein worden gehouden, zodat de gegevens meer horizontaal dan verticaal worden gespreid. Deze praktijk zorgt voor een boost in de verwerkingsnelheid en, per extensie, versnelt het ETL-proces.
6. Een cache-laag maken: Een cache-laag is een snelle gegevensopslaglaag die onlangs gebruikte gegevens op een schijf opslaat waar ze snel kunnen worden opgehaald. Deze praktijk helpt tijd te besparen wanneer de gecachte gegevens zijn die door het systeem worden aangevraagd.
7. Parallelle verwerking: ETL behandelen als een seriële proces verbruikt een groot deel van de tijd en middelen van het bedrijf, wat het hele proces extreem inefficiënt maakt. De oplossing is om parallelle verwerking en meerdere ETL-integraties tegelijk uit te voeren.

ETL-use cases

ETL maakt operaties soepel en efficiënt voor bedrijven op een aantal manieren, maar we zullen hier de drie meest populaire use cases bespreken.

Uploaden naar de cloud:

Lokale gegevensopslag is een dure optie die bedrijven ertoe brengt middelen te besteden aan het kopen, onderhouden, uitvoeren en onderhouden van servers. Om al deze problemen te vermijden, kunnen bedrijven de gegevens rechtstreeks naar de cloud uploaden. Dit bespaart waardevolle middelen en tijd, die vervolgens kunnen worden geïnvesteerd om andere facetten van het ETL-proces te verbeteren.

Samenvoegen van gegevens uit verschillende bronnen:

Gegevens zijn vaak verspreid over verschillende systemen binnen een organisatie. Samenvoegen van gegevens uit verschillende bronnen op één plek, zodat het verwerkt en geanalyseerd kan worden om vervolgens te worden gedeeld met de stakeholders, gebeurt met behulp van het ETL-proces. ETL zorgt ervoor dat gegevens uit verschillende bronnen uniform worden opgemaakt, terwijl de integriteit van de gegevens intact blijft.

Predictive modeling:

Gegevensgedreven besluitvorming is de hoeksteen van een succesvolle bedrijfsstrategie. ETL helpt bedrijven door gegevens te extraheren, te transformeren en vervolgens te laden in databases die zijn gekoppeld aan machine learning-modellen. Deze machine learning-modellen analyseren de gegevens na het ETL-proces en maken vervolgens voorspellingen op basis van die gegevens.

Toekomst van ETL in het datalandschap

ETL speelt zeker de rol van ruggengraat voor de data-architectuur; of het zo zal blijven of niet, is nog te zien, omdat met de introductie van Zero ETL in de technologie-industrie, grote veranderingen aanstaande zijn. Met Zero ETL zal er geen behoefte zijn aan de traditionele extract, transform en load-processen, maar zullen de gegevens rechtstreeks naar het doelsysteem worden overgebracht in bijna real-time.

Er zijn talrijke opkomende trends in het data-ecosysteem. Bekijk unite.ai om uw kennis over technische trends uit te breiden.