Hva er ETL? (Extract, Transform, Load) Metodologi og Bruksområder

ETL står for “extract, transform, load”. Det er en prosess som integrerer data fra forskjellige kilder inn i ett enkelt lager slik at det kan behandles og så analyseres slik at nyttig informasjon kan trekkes ut av det. Denne nyttige informasjonen er det som hjelper bedrifter å ta datadrevne beslutninger og vokse.

“Data er det nye oljen.”

Clive Humby, Matematiker

Den globale dataskapningen har økt eksponentielt, så mye at, ifølge Forbes, mennesker doblar dataskapningen hver to år. Som et resultat har den moderne datastakken utviklet seg. Dataforretningsområder er blitt konvertert til datahus, og når det ikke har vært nok, er datavann blitt skapt. Selv om alle disse forskjellige infrastrukturer, har én prosess forblitt den samme, ETL-prosessen.

I denne artikkelen vil vi se på metodologien til ETL, dens bruksområder, dens fordeler og hvordan denne prosessen har hjulpet å forme den moderne datalandskapet.

Metodologi for ETL

ETL gjør det mulig å integrere data fra forskjellige kilder inn i ett sted slik at det kan behandles, analyseres og så deles med bedriftens interessenter. Det sikrer integriteten til dataene som skal brukes til rapportering, analyse og prediksjon med maskinlæringsmodeller. Det er en tre-stegs prosess som trekker ut data fra flere kilder, transformerer det og så laster det inn i forretningsintelligensverktøy. Disse forretningsintelligensverktøyene brukes så av bedrifter til å ta datadrevne beslutninger.

Ekstraktfasen

I denne fasen trekkes dataene ut fra flere kilder ved hjelp av SQL-forespørsler, Python-koder, DBMS (databasestyringssystemer) eller ETL-verktøy. De vanligste kildene er:

• CRM (Kundebehandlingsprogramvare)
• Analysetool
• Datahus
• Database
• Skylagringplattformer
• Salgs- og markedsføringsverktøy
• Mobilapper

Disse kildene er enten strukturerte eller ustrukturerte, hvilket er grunnen til at formatet på dataene ikke er ensartet på dette stadiet.

Transformasjonsfasen

I transformasjonsfasen blir de rå dataene transformert og kompilert inn i et format som er egnet for målsystemet. For å gjøre dette, går de rå dataene gjennom noen transformasjonsunderprosesser, som:

1. Rensing—innsistente og manglende data behandles.
2. Standardisering—ensartet formatering brukes gjennom hele.
3. Duplikatfjerning—redundant data fjernes.
4. Oppdagelse av outliers—outliers oppdages og normaliseres.
5. Sortering—dataene organiseres på en måte som øker effektiviteten.

I tillegg til å omforme dataene, er det også andre grunner til at transformasjon av dataene er nødvendig. Nullverdier, hvis de er til stede i dataene, bør fjernes; utover det er det ofte outliers i dataene som påvirker analysen negativt; de bør behandles i transformasjonsfasen. Ofte kommer vi over data som er redundant og ikke bringer noen verdi til bedriften; slik data droppes i transformasjonsfasen for å spare systemets lagringsplass. Disse er problemene som løses i transformasjonsfasen.

Lastfasen

Når de rå dataene er trukket ut og tilpasset med transformasjonsprosesser, lastes de inn i målsystemet, som vanligvis er enten et datahus eller en datavann. Det finnes to forskjellige måter å utføre lastfasen på.

1. Full Lasting: All data lastes inn på en gang for første gang i målsystemet. Det er teknisk sett mindre komplekst, men tar mer tid. Det er ideelt i tilfeller hvor datamengden ikke er for stor.
2. Incremental Lasting: Inkrementell lasting, som navnet tilsier, utføres i inkrementer. Den har to underkategorier.

• Strøminkrementell Lasting: Data lastes inn i intervaller, vanligvis daglig. Denne typen lasting er best når dataene er i små mengder.
• Batchinkrementell Lasting: I batchtypen av inkrementell lasting, lastes dataene inn i batcher med et interval mellom to batcher. Det er ideelt når dataene er for store. Det er raskt, men teknisk sett mer komplekst.

TYPER AV ETL-VERKTØY

ETL utføres på to måter, manuell ETL eller kodefri ETL. I manuell ETL er det liten eller ingen automatisering. Alt kode skrives av et team bestående av dataforskere, dataanalytikere og dataingeniører. Alle rørledninger for ekstrakt, transform og last designes manuelt for alle datasamlinger. Dette fører til stor produktivitets- og ressursforlis.

Alternativet er kodefri ETL; disse verktøyene har vanligvis dra-og-slippe-funksjoner. Disse verktøyene fjerner helt behovet for kode, og tillater dermed også ikke-tekniske arbeidere å utføre ETL. For deres interaktive design og inkluderende tilnærming, bruker de fleste bedrifter Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow og Oracle (ORCL ) Data Integrator for sine ETL-operasjoner.

Det finnes fire typer kodefrie ETL-verktøy i dataindustrien.

1. Kommersielle ETL-verktøy
2. Åpne ETL-verktøy
3. Tilpassede ETL-verktøy
4. Skylagrede ETL-verktøy

Beste Praksis for ETL

Det finnes noen praksiser og protokoller som bør følges for å sikre en optimal ETL-rørledning. De beste praksisene diskuteres nedenfor:

1. Forstå konteksten til data: Hvordan data samles inn og hva metricene betyr, bør forstås ordentlig. Dette ville hjelpe med å identifisere hvilke attributter som er redundante og bør fjernes.
2. Gjenopprettingskontrollpunkter: I tilfelle rørledningen er brutt og det er en datalekkasje, må man ha protokoller på plass for å gjenopprette den lekkede dataen.
3. ETL-loggbok: En ETL-loggbok må vedlikeholdes som har en rekord av hver enkelt prosess som er utført med dataene før, under og etter en ETL-syklus.
4. Auditing: Holde et øye på dataene etter et intervall bare for å sikre at dataene er i den tilstand du ønsker dem å være.
5. Liten størrelse på data: Størrelsen på databasene og deres tabeller bør holdes små på en måte som dataene er spredt mer horisontalt enn vertikalt. Denne praksisen sikrer en økning i prosesseringshastigheten og, som en følge, akselererer ETL-prosessen.
6. Å lage en cachelag: Cachelag er et høyhastighets datalagringslag som lagrer nylig brukte data på en disk hvor de kan aksesseres raskt. Denne praksisen hjelper med å spare tid når den cachede dataen er den som systemet ber om.
7. Parallell prosessering: Å behandle ETL som en serieprosess spiser opp en stor del av bedriftens tid og ressurser, noe som gjør hele prosessen ekstremt ineffektiv. Løsningen er å gjøre parallell prosessering og flere ETL-integreringer på en gang.

ETL-BRUKSOMRÅDER

ETL gjør operasjonene glatte og effektive for bedrifter på en rekke måter, men vi vil diskutere de tre mest populære bruksområdene her.

Opplasting til Skyen:

Å lagre data lokalt er en dyrekjøpt mulighet som får bedrifter til å bruke ressurser på å kjøpe, holde, kjøre og vedlikeholde servere. For å unngå all denne ulempen, kan bedrifter laste dataene direkte opp til skyen. Dette sparer verdifulle ressurser og tid, som kan investeres i å forbedre andre aspekter av ETL-prosessen.

Slåing sammen av data fra forskjellige kilder:

Data er ofte spredt over forskjellige systemer i en organisasjon. Å slå sammen data fra forskjellige kilder på ett sted slik at det kan behandles og så analyseres for å deles med interessentene senere, gjøres ved hjelp av ETL-prosessen. ETL sikrer at data fra forskjellige kilder er formaterer ensartet mens dataens integritet forblir intakt.

Prediktiv modellering:

Datadrevne beslutninger er hjørnestenen i en vellykket forretningsstrategi. ETL hjelper bedrifter ved å trekke ut data, transformere det og så laste det inn i databaser som er koblet til maskinlæringsmodeller. Disse maskinlæringsmodellene analyserer dataene etter at de har gått gjennom en ETL-prosess og så gjør prediksjoner basert på det.

Framtiden for ETL i Datalandskapet

ETL spiller definitivt rollen som ryggraden for dataarkitekturen; om det vil forbli slik eller ikke, er ennå å se, fordi med introduksjonen av Zero ETL i teknologibransjen, er store endringer nære. Med Zero ETL, vil det ikke være behov for de tradisjonelle ekstrakt, transform og last-prosessene, men dataene vil bli overført direkte til målsystemet i nære realtid.

Det finnes tallrike nye trender i dataøkosystemet. Se unite.ai for å utvide din kunnskap om teknologitrender.