Что такое ETL? (Extract, Transform, Load) Методология и Применения

ETL означает “экстракт, трансформ, загрузка”. Это процесс, который интегрирует данные из различных источников в один репозиторий, чтобы они могли быть обработаны и проанализированы, и из них можно было получить полезную информацию. Эта полезная информация помогает бизнесу принимать обоснованные решения и расти.

“Данные – это новая нефть.”

Клайв Хамби, математик

Глобальное создание данных увеличилось экспоненциально, так что, по данным Forbes, на текущей скорости люди удваивают создание данных каждые два года. В результате современный стек данных эволюционировал. Хранилища данных были преобразованы в хранилища данных, и когда этого было недостаточно, были созданы озера данных. Хотя во всех этих различных инфраструктурах один процесс остался неизменным, процесс ETL.

В этой статье мы рассмотрим методологию ETL, его применения, преимущества и то, как этот процесс помог сформировать современный ландшафт данных.

Методология ETL

ETL позволяет интегрировать данные из различных источников в одно место, чтобы они могли быть обработаны, проанализированы и затем переданы заинтересованным сторонам бизнеса. Он обеспечивает целостность данных, которые будут использоваться для отчетности, анализа и прогнозирования с помощью моделей машинного обучения. Это трехступенчатый процесс, который извлекает данные из нескольких источников, преобразует их и затем загружает в инструменты бизнес-аналитики. Эти инструменты бизнес-аналитики затем используются бизнесом для принятия обоснованных решений.

Фаза Экстракции

На этом этапе данные извлекаются из нескольких источников с помощью запросов SQL, кодов Python, СУБД (систем управления базами данных) или инструментов ETL. Наиболее распространенные источники:

• Программное обеспечение CRM (Управление отношениями с клиентами)
• Аналитический инструмент
• Хранилище данных
• База данных
• Облачные платформы хранения
• Инструменты продаж и маркетинга
• Мобильные приложения

Эти источники могут быть структурированными или неструктурированными, поэтому формат данных на этом этапе не является унифицированным.

Фаза Трансформации

На этапе трансформации извлеченные сырые данные преобразуются и компилируются в формат, подходящий для целевой системы. Для этого сырые данные проходят несколько подпроцессов трансформации, таких как:

1. Очистка – несоответствующие и пропущенные данные обрабатываются.
2. Стандартизация – применяется унифицированное форматирование.
3. Удаление дубликатов – удаляются избыточные данные.
4. Обнаружение аномалий – обнаруживаются и нормализуются аномалии.
5. Сортировка – данные организуются для повышения эффективности.

Помимо переформатирования данных, есть и другие причины, по которым необходимо преобразовать данные. Если в данных присутствуют пустые значения, они должны быть удалены; кроме того, в данных часто присутствуют аномалии, которые негативно влияют на анализ; они должны быть устранены на этапе трансформации. Часто мы сталкиваемся с данными, которые являются избыточными и не приносят никакой ценности бизнесу; такие данные удаляются на этапе трансформации, чтобы сэкономить место хранения системы. Это проблемы, которые решаются на этапе трансформации.

Фаза Загрузки

Как только сырые данные извлекаются и преобразуются, они загружаются в целевую систему, которая обычно представляет собой хранилище данных или озеро данных. Существует два способа выполнить фазу загрузки.

1. Полная Загрузка: Все данные загружаются одновременно при первом использовании целевой системы. Это технически менее сложно, но занимает больше времени. Это идеально, когда размер данных не слишком большой.
2. Инкрементная Загрузка: Инкрементная загрузка, как следует из названия, выполняется поэтапно. Она имеет две подкатегории.

• Потоковая Инкрементная Загрузка: Данные загружаются с интервалами, обычно ежедневно. Этот тип загрузки идеален, когда данные находятся в небольших количествах.
• Пакетная Инкрементная Загрузка: При пакетном типе инкрементной загрузки данные загружаются пакетами с интервалом между двумя пакетами. Это идеально, когда данные слишком большие. Это быстро, но технически более сложно.

Типы Инструментов ETL

ETL выполняется двумя способами: ручной ETL или безкодовый ETL. При ручном ETL几乎 нет автоматизации. Все кодируется командой, включающей ученого-исследователя данных, аналитика данных и инженера данных. Все конвейеры экстракции, трансформации и загрузки проектируются для всех наборов данных вручную. Это приводит к огромным потерям производительности и ресурсов.

Альтернативой является безкодовый ETL; эти инструменты обычно имеют функции перетаскивания. Эти инструменты полностью исключают необходимость кодирования, что позволяет даже не-техническим работникам выполнять ETL. Благодаря интерактивному дизайну и инклюзивному подходу большинство бизнесов используют Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow и Oracle Data Integrator для своих операций ETL.

Существует четыре типа безкодовых инструментов ETL в отрасли данных.

1. Коммерческие инструменты ETL
2. Открытые инструменты ETL
3. Пользовательские инструменты ETL
4. Облачные инструменты ETL

Лучшие Практики для ETL

Существуют некоторые практики и протоколы, которые следует соблюдать, чтобы обеспечить оптимизированный конвейер ETL. Лучшие практики обсуждаются ниже:

1. Понимание Контекста Данных: Как данные собираются и что означают метрики, должно быть правильно понято. Это поможет определить, какие атрибуты являются избыточными и должны быть удалены.
2. Пункты Восстановления: В случае, если конвейер разорван и происходит утечка данных, должны быть протоколы для восстановления утечек данных.
3. Журнал ETL: Должен быть поддержан журнал ETL, который имеет запись каждого процесса, выполненного с данными до, во время и после цикла ETL.
4. Аудит: Периодически проверять данные, чтобы убедиться, что они находятся в том состоянии, в котором вы хотели их видеть.
5. Малый Размер Данных: Размер баз данных и их таблиц должен быть сохранен небольшого размера, чтобы данные были распределены более горизонтально, чем вертикально. Эта практика обеспечивает увеличение скорости обработки и, следовательно, ускоряет процесс ETL.
6. Создание Слоя Кэша: Слой кэша – это слой высокоскоростного хранения данных, который хранит недавно использованные данные на диске, где они могут быть быстро доступны. Эта практика помогает сэкономить время, когда запрошенные системой данные находятся в кэше.
7. Параллельная Обработка: Рассматривать ETL как сериальный процесс занимает много времени и ресурсов бизнеса, что делает весь процесс крайне неэффективным. Решение – выполнять параллельную обработку и несколько интеграций ETL одновременно.

Применения ETL

ETL делает операции гладкими и эффективными для бизнеса несколькими способами, но мы рассмотрим три наиболее популярных применения здесь.

Загрузка в Облако:

Хранение данных локально – это дорогой вариант, который заставляет бизнес тратить ресурсы на покупку, хранение, запуск и обслуживание серверов. Чтобы избежать всех этих проблем, бизнес может直接 загрузить данные в облако. Это экономит ценные ресурсы и время, которые могут быть затем инвестированы в улучшение других аспектов процесса ETL.

Объединение Данных из Различных Источников:

Данные часто разбросаны по разным системам в организации. Объединение данных из различных источников в одно место, чтобы они могли быть обработаны и затем проанализированы для последующей передачи заинтересованным сторонам, выполняется с помощью процесса ETL. ETL гарантирует, что данные из различных источников форматируются унифицированно, сохраняя при этом целостность данных.

Прогнозное Моделирование:

Принятие решений на основе данных является краеугольным камнем успешной бизнес-стратегии. ETL помогает бизнесу, извлекая данные, преобразуя их и затем загружая их в базы данных, связанные с моделями машинного обучения. Эти модели машинного обучения анализируют данные после того, как они прошли процесс ETL, и затем делают прогнозы на основе этих данных.

Будущее ETL в Ландшафте Данных

ETL, безусловно, играет роль основы для архитектуры данных; будет ли это так или нет, еще предстоит увидеть, поскольку с введением Zero ETL в технологической отрасли предстоят большие изменения. С Zero ETL не будет необходимости в традиционных процессах экстракции, трансформации и загрузки, но данные будут直接 передаваться в целевую систему почти в реальном времени.

Существует много новых тенденций в экосистеме данных. Посетите unite.ai, чтобы расширить свои знания о технологических тенденциях.