Ce este ETL? (Extrage, Transformă, Încarcă) Metodologie și cazuri de utilizare

ETL înseamnă “extrage, transformă, încarcă”. Este un proces care integrează date din surse diferite într-un singur depozit, astfel încât să poată fi prelucrate și analizate pentru a obține informații utile. Aceste informații utile ajută companiile să ia decizii bazate pe date și să crească.

“Datele sunt noul petrol.”

Clive Humby, matematician

Crearea de date la nivel global a crescut exponențial, astfel încât, conform Forbes, la ritmul actual, oamenii dublează crearea de date la fiecare doi ani. Ca urmare, stiva de date moderne a evoluat. Depozitele de date au fost convertite în depozite de date, iar atunci când acest lucru nu a fost suficient, au fost create lacuri de date. Cu toate acestea, în toate aceste infrastructuri diferite, un proces a rămas același, procesul ETL.

În acest articol, vom examina metodologia ETL, cazurile sale de utilizare, beneficiile sale și modul în care acest proces a contribuit la formarea peisajului modern de date.

Metodologia ETL

ETL face posibilă integrarea datelor din surse diferite într-un singur loc, astfel încât să poată fi prelucrate, analizate și apoi distribuite către stakeholderii companiilor. Asigură integritatea datelor care urmează să fie utilizate pentru raportare, analiză și predicție cu ajutorul modelelor de învățare automată. Este un proces în trei etape care extrage date din surse multiple, le transformă și le încarcă în instrumente de business intelligence. Aceste instrumente de business intelligence sunt apoi utilizate de companii pentru a lua decizii bazate pe date.

Etapa de extragere

În această etapă, datele sunt extrase din surse multiple utilizând interogări SQL, coduri Python, sisteme de gestionare a bazelor de date (DBMS) sau instrumente ETL. Cele mai comune surse sunt:

• Software de gestionare a relațiilor cu clienții (CRM)
• Instrument de analiză
• Depozit de date
• Bază de date
• Platforme de stocare în cloud
• Instrumente de vânzări și marketing
• Aplicații mobile

Aceste surse sunt fie structurate, fie nestructurate, ceea ce face ca formatul datelor să nu fie uniform în această etapă.

Etapa de transformare

În etapa de transformare, datele brute extrase sunt transformate și compilate într-un format adecvat pentru sistemul țintă. Pentru aceasta, datele brute suferă câteva sub-procese de transformare, cum ar fi:

1. Curățarea – datele inconsistente și lipsă sunt corectate.
2. Standardizarea – se aplică un format uniform în întregul sistem.
3. Eliminarea duplicatelor – datele redundante sunt eliminate.
4. Identificarea valorilor anormale – valorile anormale sunt identificate și normalizate.
5. Sortarea – datele sunt organizate într-un mod care crește eficiența.

Pe lângă reformatarea datelor, există și alte motive pentru transformarea datelor. Valorile nule, dacă sunt prezente în date, ar trebui să fie eliminate; în plus, există adesea valori anormale în date care afectează negativ analiza; acestea ar trebui să fie corectate în etapa de transformare. Adesea ne confruntăm cu date care sunt redundante și nu aduc nicio valoare companiei; astfel de date sunt eliminate în etapa de transformare pentru a economisi spațiu de stocare al sistemului. Acestea sunt problemele care sunt rezolvate în etapa de transformare.

Etapa de încărcare

Odată ce datele brute sunt extrase și transformate, acestea sunt încărcate în sistemul țintă, care este de obicei un depozit de date sau un lac de date. Există două moduri diferite de a efectua etapa de încărcare.

1. Încărcarea completă: Toate datele sunt încărcate odată, pentru prima dată, în sistemul țintă. Este tehnic mai puțin complex, dar necesită mai mult timp. Este ideal în cazul în care dimensiunea datelor nu este prea mare.
2. Încărcarea incrementală: Încărcarea incrementală, așa cum sugerează și numele, se efectuează în etape. Are două sub-categorii.

• Încărcarea incrementală în flux: Datele sunt încărcate la intervale, de obicei zilnic. Acest tip de încărcare este cel mai bun atunci când datele sunt în cantități mici.
• Încărcarea incrementală în loturi: În tipul de încărcare incrementală în loturi, datele sunt încărcate în loturi, cu un interval între două loturi. Este ideal atunci când datele sunt prea mari. Este rapid, dar tehnic mai complex.

Tipuri de instrumente ETL

ETL se efectuează în două moduri, ETL manual sau ETL fără cod. În ETL manual, există puțină sau deloc automatizare. Totul este codat de o echipă care include un specialist în date, un analist de date și un inginer de date. Toate conductele de extragere, transformare și încărcare sunt proiectate manual pentru toate seturile de date. Acest lucru cauzează o pierdere uriașă de productivitate și resurse.

Alternativa este ETL fără cod; aceste instrumente au de obicei funcții de drag-and-drop. Aceste instrumente elimină complet nevoia de codare, permițând chiar și lucrătorilor non-tehnici să efectueze ETL. Din cauza designului interactiv și a abordării incluzive, majoritatea companiilor utilizează Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow și Oracle (ORCL ) Data Integrator pentru operațiunile ETL.

Există patru tipuri de instrumente ETL fără cod în industria de date.

1. Instrumente ETL comerciale
2. Instrumente ETL open source
3. Instrumente ETL personalizate
4. Instrumente ETL bazate pe cloud

Cele mai bune practici pentru ETL

Există anumite practici și protocoale care ar trebui urmate pentru a asigura o conductă ETL optimizată. Cele mai bune practici sunt discutate mai jos:

1. Înțelegerea contextului datelor: Cum sunt colectate datele și ce înseamnă metricile ar trebui să fie înțelese corect. Acest lucru ar ajuta la identificarea atributelor redundante care ar trebui eliminate.
2. Puncte de recuperare: În cazul în care conducta este întreruptă și există o scurgere de date, ar trebui să existe protocoale în loc pentru a recupera datele scurse.
3. Cartea de evidență ETL: Ar trebui să se mențină o carte de evidență ETL care să conțină un registru al fiecărui proces care a fost efectuat cu datele înainte, în timpul și după un ciclu ETL.
4. Auditarea: Păstrarea sub control a datelor la intervale pentru a se asigura că datele se află în starea în care ar trebui să fie.
5. Mărimea mică a datelor: Dimensiunea bazelor de date și a tabelelor ar trebui să fie menținută mică, astfel încât datele să fie distribuite mai mult orizontal decât vertical. Această practică asigură o creștere a vitezei de procesare și, prin extensie, accelerează procesul ETL.
6. Crearea unui strat de cache: Stratul de cache este un strat de stocare de date de înaltă viteză care stochează datele recent utilizate pe un disc unde pot fi accesate rapid. Această practică ajută la economisirea timpului atunci când datele cache sunt cele solicitate de sistem.
7. Procesarea paralelă: Tratarea ETL ca un proces serial consumă o parte semnificativă a timpului și resurselor companiei, ceea ce face întregul proces extrem de ineficient. Soluția este să se efectueze procesarea paralelă și multiple integrări ETL simultan.

Cazuri de utilizare ETL

ETL face operațiunile netede și eficiente pentru companii în mai multe moduri, dar vom discuta aici cele trei cazuri de utilizare cel mai populare.

Încărcarea în cloud:

Stocarea datelor local este o opțiune scumpă care face ca companiile să cheltuiască resurse pentru cumpărarea, întreținerea, funcționarea și menținerea serverelor. Pentru a evita toate aceste probleme, companiile pot încărca direct datele în cloud. Acest lucru economisește resurse valoroase și timp, care pot fi ulterior investite pentru a îmbunătăți alte aspecte ale procesului ETL.

Combinarea datelor din surse diferite:

Datele sunt adesea dispersate în diferite sisteme ale unei organizații. Combinarea datelor din surse diferite într-un singur loc, astfel încât să poată fi prelucrate și analizate pentru a fi distribuite ulterior stakeholderilor, se realizează prin procesul ETL. ETL asigură că datele din surse diferite sunt formate uniform, în timp ce integritatea datelor rămâne intactă.

Modelarea predictivă:

Luarea deciziilor bazate pe date este coloana vertebrală a unei strategii de afaceri de succes. ETL ajută companiile prin extragerea datelor, transformarea și încărcarea lor în baze de date care sunt legate de modele de învățare automată. Aceste modele de învățare automată analizează datele după ce au trecut prin procesul ETL și apoi fac predicții pe baza acestor date.

Viitorul ETL în peisajul de date

ETL joacă cu siguranță rolul de coloană vertebrală a arhitecturii de date; dacă va rămâne așa sau nu, este încă de văzut, deoarece introducerea ETL Zero în industria tehnologică aduce schimbări semnificative. Cu ETL Zero, nu va mai fi nevoie de procesele tradiționale de extragere, transformare și încărcare, dar datele vor fi transferate direct în sistemul țintă în timp real.

Există numeroase tendințe emergente în ecosistemul de date. Verificați unite.ai pentru a extinde cunoștințele despre tendințele tehnologice.