Vad är Reverse ETL? Fördelar, utmaningar och användningsfall

Reverse ETL (Extract, Transform and Load) är en dataintegrationsteknik som operationaliserar affärsdata. Det extraherar data från ett källsystem (som ett datalager), omvandlar det och laddar det till ett målsystem (som SaaS-plattformar eller affärsapplikationer, såsom marknadsföringsverktyg eller CRM-system).

Under det senaste decenniet har datavolym, variation och hastighet genererade över hela världen har ökat avsevärt. Som ett resultat har datatekniklandskapet, som den moderna datastacken, genomgått betydande förändringar. Företag har antagit en rad avancerade dataintegreringstekniker att lagra, hantera och bearbeta affärsdata effektivt.

Hur omvänd ETL fungerar?

För att operationalisera data kan företag manuellt extrahera data och omvandla dem. Antingen konstruera anpassade API-integrationer eller manuellt ladda ner/ladda upp CSV-filer för att ladda data till tredje parts affärsverktyg. Eller ett mycket bättre och säkrare alternativ är att använda en omvänd ETL-pipeline.

Omvända ETL-verktyg ger en mer effektiv och strömlinjeformad lösning än att göra anpassade API:er. De är bättre på att utföra olika dataintegreringsoperationer. Dessa inkluderar dataextraktion, transformation och att skjuta de transformerade data tillbaka till affärsapplikationerna eller SaaS-verktygen. SaaS-verktyg inkluderar Salesforce, Marketo, Google Ads, Zendesk, Mailchimp, etc. Låt oss diskutera varje komponent för att avgöra hur den aktiverar affärsdata.

1. Extrahera: Den omvända ETL-processen börjar med att extrahera data från källsystemet, som är ett datalager som fungerar som den enda sanningskällan för organisationen.
2. Förvandla: Den extraherade datan genomgår transformation för att överensstämma med formatet och strukturen för målsystemet, dvs SaaS-plattformarna. Denna transformationsprocess inkluderar implementering av olika datarensnings-, formaterings- eller anrikningstekniker, enligt målsystemets krav.
3. Ladda: I detta skede skjuts den transformerade datan till tredjeparts affärsverktyg för operationell analys.
4. Synkronisera: Synkroniseringssteget involverar vanligtvis schemaläggning av synkroniseringsprocessen med regelbundna intervall. Eller utlösa den baserat på specifika händelser eller ändringar i källan eller måldata.
5. Övervaka: Det är viktigt att övervaka pipelinen för att säkerställa att den löper smidigt och ger önskat affärsresultat, dvs korrekt affärsdata redo för operationalisering. Detta involverar loggning av fel, spårning av prestandamått eller att utföra kvalitetskontroller av data.

Omvänd ETL kompletterar den moderna datastacken. Det lägger data i händerna på dina operativa team. Vilket gör att de kan vidta datadrivna åtgärder som gynnar ditt företag.

Omvända ETL-användningsfall

Låt oss diskutera några viktiga användningsfall nedan.

• Effektiv försäljningsverksamhet: Det kan överföra data till Salesforce, en CRM-plattform. Säljteamet kan använda den informationen och fatta beslut snabbt och effektivt.
• Förbättrad kundanpassning: Kundrelaterad affärsdata kan skickas till ett marknadsföringsautomatiseringsverktyg som Mailchimp. Detta skulle göra det möjligt för marknadsföringsteamet att utarbeta och skicka personliga e-postmeddelanden till kunder som använder Mailchimp och genomföra en riktad e-postmarknadsföringskampanj.
• Bättre marknadsföringsstrategier: Marknadsföringsteam kan extrahera olika annonsdata från det centraliserade datalagret och överföra det till Google Ads-plattformen. Med regelbundna uppdateringar till marknadsföringsteamen om användaraktivitetsstatus kan de utforma en bättre strategi för att engagera sina kunder.

Utmaningar och överväganden

Som alla datateknikprocesser kommer omvänd ETL med sina egna utmaningar och överväganden. Vi har listat några av de stora omvända ETL-utmaningarna nedan.

• Datakvalitet och struktur: Att säkerställa noggrannheten och konsistensen för de data som överförs från källsystemet till målsystemet är en viktig faktor när man utför omvänd ETL. Detta innebär att man implementerar olika datarensnings- eller berikningstekniker för att säkerställa att data uppfyller de krav som krävs för kvalitet. Dessutom kan det inkludera kartläggning av datafält mellan systemen, datatypkonvertering, transformering av data för att matcha det önskade formatet eller modifiering av dataschemat efter behov.
• Datavolym: Mängden data som överförs kan avsevärt påverka prestandan och skalbarheten för den omvända ETL-processen. Stora datamängder kan kräva mer resurser att extrahera, transformera och ladda och kan ta längre tid att bearbeta. Detta kan vara ett särskilt problem om den omvända ETL-processen behöver köras i realtid. För att lösa detta problem använder företag olika dataladdningsstrategier, såsom batchladdning, inkrementell laddning eller strömladdning.
• Pipeline prestanda: Att säkerställa att den omvända ETL-processen körs effektivt innebär att optimera datatransformationsreglerna, implementera datakvalitetskontroller eller använda effektiva dataöverföringstekniker.
• Datasäkerhet: Att skydda data som överförs från obehörig åtkomst eller manipulering är en avgörande faktor när man utför omvänd ETL. Detta innebär att implementera säkra dataöverföringsprotokoll, kryptera data eller implementera identitetskontroller för att begränsa dataauktorisering.

Fördelar

Det finns flera fördelar med att använda omvänd ETL, inklusive förbättrad dataintegration, förbättrad datarensning, ökad effektivitet, bättre beslutsfattande och ökad flexibilitet. Några stora fördelar med omvänd ETL är följande.

• Snabbt datadrivet beslutsfattande: På företag är avdelningar eller affärsteam som marknadsföring, försäljning, ekonomi, support eller produkt huvudsakligen angelägna om att använda sina relevanta affärsverktyg. Omvänd ETL ger dem tillgång till högkvalitativ och formaterad affärsdata i realtid, vilket gör att de kan fatta snabba beslut. De behöver inte vänta på tillgång till datalagret.
• Dataintegration: Omvänd ETL tillåter affärsteam att integrera data från flera källor, vilket gör det möjligt för dem att få en bredare bild av din data. Till exempel är kunddata tillgänglig i Looker, men säljteamet behöver dessa data i sin Salesforce CRM. Omvänd ETL gör det möjligt för dem att dra in denna data till Salesforce för bättre kundrapportering.
• Förbättrad operativ effektivitet: Reverse ETL automatiserar många av affärsuppgifterna som ingår i dataintegrationspipelinen och undviker datasilos, vilket sparar tid och minskar risken för fel.

Förbättra dataintegrationspipelines med omvänd ETL

Omvänd ETL utför dataintegrering omvänt. Vanligtvis utför datadrivna företag traditionell envägsdataintegration genom att extrahera data från olika källor, integrera den i en enda lagring och omvandla den för analys.

Det ger företag en bredare syn på affärsdata. Det hjälper dem att hantera och analysera data mer effektivt genom att göra det operativt för affärsverktyg. En annan fördel är beslutsfattande av varje kundinriktat affärsteam och förbättrade affärsresultat.

Det finns många nya trender i dataekosystemet. Kolla upp förena.ai för att utöka din kunskap om olika tekniktrender.