Vad är ETL? (Extract, Transform, Load) Metodik & Användningsfall

ETL står för “extract, transform, load”. Det är en process som integrerar data från olika källor till ett enda lager så att det kan bearbetas och sedan analyseras så att användbar information kan utvinnas från det. Denna användbara information är vad som hjälper företag att fatta datadrivna beslut och växa.

“Data är det nya oljan.”

Clive Humby, Matematiker

Den globala dataskapelsen har ökat exponentiellt, så mycket att, enligt Forbes, människor fördubblar dataskapelsen varannan år. Som ett resultat har den moderna datastacken utvecklats. Data-butiker har omvandlats till data-lager, och när det inte har varit tillräckligt, har data-sjöar skapats. Trots att alla dessa olika infrastrukturer förblev en process densamma, ETL-processen.

I den här artikeln kommer vi att undersöka ETL-metodiken, dess användningsfall, dess fördelar och hur denna process har bidragit till att forma den moderna data-landskapet.

ETL-metodik

ETL gör det möjligt att integrera data från olika källor till en plats så att det kan bearbetas, analyseras och sedan delas med företagets intressenter. Det säkerställer dataintegriteten som ska användas för rapportering, analys och förutsägelse med maskinlärningsmodeller. Det är en tre-stegs-process som extraherar data från flera källor, omvandlar det och sedan laddar det till business-intelligens-verktyg. Dessa business-intelligens-verktyg används sedan av företag för att fatta datadrivna beslut.

Extraheringsfasen

I denna fas extraheras data från flera källor med hjälp av SQL-frågor, Python-koder, DBMS (databas-hanterings-system) eller ETL-verktyg. De vanligaste källorna är:

• CRM (Customer Relationship Management) Programvara
• Analytikverktyg
• Data-lager
• Databas
• Moln-lagrings-plattformar
• Försäljnings- och marknadsföringsverktyg
• Mobil-appar

Dessa källor är antingen strukturerade eller ostrukturerade, vilket är varför dataformatet inte är enhetligt på detta stadium.

Omvandlingsfasen

I omvandlingsfasen omvandlas den råa data som extraherats och sammanställs till ett format som är lämpligt för målsystemet. För att göra detta genomgår den råa data flera omvandlings-under-processer, såsom:

1. Rengöring—inkonsekvent och saknad data hanteras.
2. Standardisering—enhetsformat tillämpas överallt.
3. Duplikatborttagning—redundant data tas bort.
4. Utstickande värden—utstickande värden identifieras och normaliseras.
5. Sortering—data organiseras på ett sätt som ökar effektiviteten.

Förutom att omforma data, finns det andra skäl till varför data omvandling behövs. Null-värden, om de finns i data, bör tas bort; förutom det finns det ofta utstickande värden i data som påverkar analysen negativt; de bör hanteras i omvandlingsfasen. Ofta kommer vi över data som är redundant och inte tillför något värde till företaget; sådan data tas bort i omvandlingsfasen för att spara systemets lagringsutrymme. Dessa är de problem som löses i omvandlingsfasen.

Inläsningsfasen

När den råa data har extraherats och anpassats med omvandlingsprocesser, laddas den till målsystemet, som vanligtvis är antingen ett data-lager eller en data-sjö. Det finns två olika sätt att utföra inläsningsfasen.

1. Fullständig inläsning: All data laddas vid första gången i målsystemet. Det är tekniskt mindre komplext men tar mer tid. Det är idealt när datamängden inte är för stor.
2. Stegvis inläsning: Stegvis inläsning, som namnet antyder, utförs i steg. Det har två under-kategorier.

• Ström-stegvis inläsning: Data laddas i intervall, vanligtvis dagligen. Denna typ av inläsning är bäst när data är i små mängder.
• Batch-stegvis inläsning: I batch-typen av stegvis inläsning, laddas data i batcher med ett intervall mellan två batcher. Det är idealt när data är för stor. Det är snabbt men tekniskt mer komplext.

TYPER AV ETL-VERKTYG

ETL utförs på två sätt, manuell ETL eller kod-fri ETL. I manuell ETL, finns det lite eller ingen automatisering. Allt kodas av ett team som består av data-vetare, data-analytiker och data-ingenjör. Alla pipelines för extrahering, omvandling och inläsning designas manuellt för alla data-uppsättningar. Detta orsakar enorm produktivitets- och resurs-förlust.

Alternativet är kod-fri ETL; dessa verktyg har vanligtvis dra-och-släpp-funktioner i dem. Dessa verktyg tar bort behovet av kodning, vilket gör det möjligt för även icke-tekniska arbetare att utföra ETL. För deras interaktiva design och inkluderande tillvägagångssätt, använder de flesta företag Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow och Oracle (ORCL ) Data Integrator för sina ETL-åtgärder.

Det finns fyra typer av kod-fria ETL-verktyg i data-industrin.

1. Kommersiella ETL-verktyg
2. Öppen källkods-ETL-verktyg
3. Anpassade ETL-verktyg
4. Moln-baserade ETL-verktyg

BÄSTA PRAKTIKER FÖR ETL

Det finns vissa praxis och protokoll som bör följas för att säkerställa en optimerad ETL-pipeline. De bästa praxis diskuteras nedan:

1. Förstå sammanhanget för data: Hur data samlas in och vad metricerna betyder bör förstås ordentligt. Det skulle hjälpa till att identifiera vilka attribut som är redundant och bör tas bort.
2. Återställningskontrollpunkter: Om pipelinen är trasig och det finns en data-läcka, bör man ha protokoll på plats för att återställa den läckta data.
3. ETL-loggbok: En ETL-loggbok bör upprätthållas som har en post om varje process som har utförts med data före, under och efter en ETL-cykel.
4. Granskning: Håll koll på data efter ett intervall bara för att säkerställa att data är i den tillstånd som du ville att det skulle vara.
5. Liten datamängd: Storleken på databaserna och deras tabeller bör hållas små på ett sätt som data sprids mer horisontellt än vertikalt. Denna praxis säkerställer en ökning av bearbetningshastigheten och, som en följd, accelererar ETL-processen.
6. Skapa en cache-lager: Cache-lager är ett höghastighets-data-lagringsskikt som lagrar nyligen använd data på en disk där det kan kommas åt snabbt. Denna praxis hjälper till att spara tid när den cachelagrade data är den som begärs av systemet.
7. Parallell bearbetning: Att behandla ETL som en serie-process förbrukar en stor del av företagets tid och resurser, vilket gör hela processen extremt ineffektiv. Lösningen är att göra parallell bearbetning och flera ETL-integrationer samtidigt.

ETL-ANVÄNDNINGSEXEMPEL

ETL gör verksamheten smidig och effektiv för företag på flera sätt, men vi kommer att diskutera de tre mest populära användnings-exemplen här.

Uppladdning till molnet:

Att lagra data lokalt är en dyr option som får företag att spendera resurser på att köpa, behålla, köra och underhålla servrarna. För att undvika all denna besvärlighet, kan företag direkt ladda upp data till molnet. Detta sparar värdefulla resurser och tid, som sedan kan investeras för att förbättra andra aspekter av ETL-processen.

Sammanfogning av data från olika källor:

Data är ofta spridd över olika system i en organisation. Sammanfogning av data från olika källor på en plats så att det kan bearbetas och sedan analyseras för att delas med intressenterna senare, görs med hjälp av ETL-processen. ETL säkerställer att data från olika källor är formaterad enhetligt medan data-integriteten förblir intakt.

Prediktiv modellering:

Datadriven beslutsfattning är hörnstenen i en framgångsrik affärsstrategi. ETL hjälper företag genom att extrahera data, omvandla det och sedan ladda det till databaser som är länkade till maskinlärningsmodeller. Dessa maskinlärningsmodeller analyserar data efter att det har genomgått en ETL-process och sedan gör förutsägelser baserat på den data.

ETL:S FRAMTID I DATA-LANDSKAPET

ETL spelar definitivt rollen som en ryggrad för data-arkitekturen; om det kommer att förbli så eller inte är ännu inte sett, eftersom stora förändringar är nära med introduktionen av Zero ETL i teknik-industrin. Med Zero ETL, kommer det inte att finnas något behov av traditionella extraherings-, omvandlings- och inläsnings-processer, men data kommer att överföras direkt till målsystemet i nästan realtid.

Det finns många framväxande trender i data-ekosystemet. Kolla in unite.ai för att expandera din kunskap om teknik-trender.