ETL คืออะไร (Extract, Transform, Load) วิธีการและกรณีการใช้งาน

ETL ย่อมาจาก “extract, transform, load” เป็นกระบวนการที่รวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าเป็นคลังข้อมูลเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลได้ ข้อมูลที่มีประโยชน์นี้คือสิ่งที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและเติบโต

“ข้อมูลคือน้ำมันใหม่”

Clive Humby นักคณิตศาสตร์

การสร้างข้อมูลทั่วโลกเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยที่ตาม Forbes ในอัตราปัจจุบัน มนุษย์กำลังเพิ่มข้อมูลสองเท่าทุกๆ 2 ปี ดังนั้น สแต็คข้อมูลสมัยใหม่จึงพัฒนาไป ข้อมูลมาร์ทถูกเปลี่ยนเป็นคลังข้อมูล และเมื่อไม่เพียงพอ คลังข้อมูลจึงถูกสร้างขึ้น แต่ในโครงสร้างที่แตกต่างกัน กระบวนการ ETL ยังคงเหมือนเดิม

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีการของ ETL กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และวิธีการที่กระบวนการนี้ช่วยสร้างภูมิทัศน์ข้อมูลสมัยใหม่

วิธีการของ ETL

ETL ทำให้สามารถรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าเป็นคลังข้อมูลเดียว เพื่อให้สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และแบ่งปันข้อมูลกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของธุรกิจได้ ETL รับประกันความถูกต้องของข้อมูลที่จะใช้ในการรายงาน การวิเคราะห์ และการทำนายโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง มันเป็นกระบวนการที่มี 3 ขั้นตอน คือ การดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล และการโหลดข้อมูลเข้าสู่เครื่องมือธุรกิจอินเทลลิเจนซ์ เครื่องมือเหล่านี้จะถูกใช้โดยธุรกิจเพื่อตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

ขั้นตอนการดึงข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลจะถูกดึงจากแหล่งต่างๆ โดยใช้ SQL คิวรี่ Python โค้ด ระบบจัดการฐานข้อมูล หรือเครื่องมือ ETL แหล่งที่มาโดยทั่วไปคือ

• ซอฟต์แวร์การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า
• เครื่องมือวิเคราะห์
• คลังข้อมูล
• ฐานข้อมูล
• แพลตฟอร์มจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์
• เครื่องมือขายและตลาด
• แอปพลิเคชันมือถือ

แหล่งเหล่านี้อาจเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าข้อมูลในขั้นตอนนี้ไม่มีรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน

ขั้นตอนการแปลงข้อมูล

ในขั้นตอนการแปลงข้อมูล ข้อมูลดิบที่ถูกดึงมาจะถูกแปลงและรวบรวมเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับระบบเป้าหมาย เพื่อทำเช่นนี้ ข้อมูลดิบจะผ่านกระบวนการแปลงย่อยๆ เช่น

1. การทำความสะอาด – ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันและข้อมูลที่หายไปจะถูกจัดการ
2. การทำให้มาตรฐาน – รูปแบบที่เป็นมาตรฐานจะถูกใช้ทั่วทั้งระบบ
3. การลบข้อมูลซ้ำ – ข้อมูลที่ซ้ำกันจะถูกลบออก
4. การค้นหาค่าที่ไม่ปกติ – ค่าที่ไม่ปกติจะถูกค้นหาและปรับให้เหมาะสม
5. การเรียงลำดับ – ข้อมูลจะถูกจัดเรียงให้เหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

นอกจากการเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลแล้ว ยังมีเหตุผลอื่นๆ ที่ทำให้การแปลงข้อมูลจำเป็น ค่า null หากมีอยู่ในข้อมูล ควรจะถูกลบออก นอกจากนี้ยังมีค่าที่ไม่ปกติซึ่งมักจะพบในข้อมูลและทำให้การวิเคราะห์ไม่ถูกต้อง ค่าที่ไม่ปกติเหล่านี้ควรจะถูกจัดการในขั้นตอนการแปลงข้อมูล บ่อยครั้งเราจะพบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและไม่มีค่าสำหรับธุรกิจ ข้อมูลนี้จะถูกลบออกในขั้นตอนการแปลงข้อมูลเพื่อประหยัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลของระบบ

ขั้นตอนการโหลดข้อมูล

เมื่อข้อมูลดิบถูกดึงมาและผ่านกระบวนการแปลงแล้ว ข้อมูลจะถูกโหลดเข้าสู่ระบบเป้าหมาย ซึ่งมักจะเป็นคลังข้อมูลหรือคลังข้อมูลแบบเล็ก มี 2 วิธีในการทำขั้นตอนการโหลดข้อมูล

1. การโหลดเต็ม – ข้อมูลทั้งหมดจะถูกโหลดเข้าระบบเป้าหมายในครั้งแรก การโหลดเต็มเป็นกระบวนการที่มีความซับซ้อนน้อยกว่า แต่ใช้เวลานานกว่า และเหมาะสมเมื่อขนาดของข้อมูลไม่ใหญ่มาก
2. การโหลดแบบเพิ่ม – การโหลดแบบเพิ่มเป็นการโหลดข้อมูลเป็นช่วงๆ และมี 2 ประเภทย่อย

• การโหลดแบบเพิ่มแบบสตรีม – ข้อมูลจะถูกโหลดเป็นช่วงๆ โดยปกติจะทำทุกวัน การโหลดแบบสตรีมเหมาะสมเมื่มข้อมูลมีปริมาณน้อย
• การโหลดแบบเพิ่มแบบแบตช์ – ในการโหลดแบบเพิ่มแบบแบตช์ ข้อมูลจะถูกโหลดเป็นชุดๆ โดยมีช่วงเวลาหนึ่งระหว่างชุดๆ การโหลดแบบแบตช์เหมาะสมเมื่อขนาดของข้อมูลใหญ่ และเป็นวิธีที่เร็วกว่าแต่มีความซับซ้อนมากกว่า

ประเภทของเครื่องมือ ETL

ETL สามารถทำได้ 2 วิธี คือ ETL แบบมือและ ETL แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ใน ETL แบบมือ ไม่มีการใช้เครื่องมืออัตโนมัติ ทีมงานที่ประกอบด้วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูลจะต้องเขียนโค้ดสำหรับกระบวนการดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล และการโหลดข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลทั้งหมด สิ่งนี้ทำให้สูญเสียประสิทธิภาพและทรัพยากรอย่างมาก

ทางเลือกคือ ETL แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ซึ่งมักจะมีฟังก์ชันการลากและวาง เครื่องมือเหล่านี้สามารถลบการเขียนโค้ดออกไปได้ ทำให้แม้แต่ผู้ที่ไม่ใช่คนในวงการเทคสามารถทำ ETL ได้ ด้วยการออกแบบที่มีปฏิสัมพันธ์และเข้าถึงได้ง่าย ส่วนใหญ่ธุรกิจจะใช้ Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow และ Oracle (ORCL ) Data Integrator สำหรับการดำเนินงาน ETL

มีเครื่องมือ ETL แบบไม่ต้องเขียนโค้ด 4 ประเภทในอุตสาหกรรมข้อมูล

1. เครื่องมือ ETL เชิงพาณิชย์
2. เครื่องมือ ETL แบบโอเพ่นซอร์ส
3. เครื่องมือ ETL แบบกำหนดเอง
4. เครื่องมือ ETL บนคลาวด์

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ ETL

มีแนวทางปฏิบัติและพิธีการที่ควรปฏิบัติตามเพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการ ETL ได้รับการปรับให้เหมาะสม แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจะถูกอภิปรายด้านล่าง

1. การทำความเข้าใจบริบทของข้อมูล – วิธีการรวบรวมข้อมูลและความหมายของเมตริกควรจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ จะช่วยระบุว่าคุณลักษณะใดที่ไม่จำเป็นและควรจะถูกลบออก
2. จุดตรวจการกู้คืน – ในกรณีที่กระบวนการถูกขัดจังหวะและมีการรั่วไหลของข้อมูล ควรจะมีระเบียบการกู้คืนข้อมูลที่รั่วไหล
3. บันทึก ETL – ควรมีบันทึก ETL ที่มีประวัติการดำเนินการของข้อมูลก่อน ระหว่าง และหลังการวนซ้ำของ ETL
4. การตรวจสอบ – ควรมีการตรวจสอบข้อมูลในระยะเวลาหนึ่งเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลอยู่ในสถานะที่คุณต้องการ
5. ขนาดข้อมูลเล็ก – ขนาดของฐานข้อมูลและตารางควรจะถูกควบคุมให้เล็ก เพื่อให้ข้อมูลกระจายออกไปในแนวระนาบมากกว่าแนวตั้ง การปฏิบัตินี้ช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผลและทำให้กระบวนการ ETL เร็วขึ้น
6. การสร้างชั้นแคช – ชั้นแคชคือชั้นจัดเก็บข้อมูลที่มีความเร็วสูง ซึ่งจัดเก็บข้อมูลที่ใช้บ่อยบนไดสก์ที่สามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว การปฏิบัตินี้ช่วยประหยัดเวลาเมื่อข้อมูลที่ถูกขอเป็นข้อมูลที่แคชไว้
7. การประมวลผลแบบขนาน – การปฏิบัติต่อ ETL เป็นกระบวนการแบบซีเรียลจะกินเวลามากและทรัพยากรของธุรกิจ ทำให้กระบวนการไม่มีประสิทธิภาพ วิธีแก้คือการประมวลผลแบบขนานและการรวม ETL หลายๆ อย่างในครั้งเดียว

กรณีการใช้งาน ETL

ETL ทำให้การดำเนินงานของธุรกิจมีประสิทธิภาพและราบรื่นในหลายๆ ด้าน แต่เราจะพูดถึงกรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยม 3 กรณีในบทความนี้

การอัปโหลดไปยังคลาวด์

การเก็บข้อมูลที่ศูนย์กลางมีค่าใช้จ่ายสูง ทำให้ธุรกิจต้องใช้ทรัพยากรในการซื้อ การบำรุงรักษา และการดำเนินงานของเซิร์ฟเวอร์ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ธุรกิจสามารถอัปโหลดข้อมูลไปยังคลาวด์ได้โดยตรง ซึ่งช่วยประหยัดทรัพยากรและเวลา ทรัพยากรและเวลาที่ประหยัดได้สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงกระบวนการ ETL อื่นๆ

การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

ข้อมูลมักจะกระจายอยู่ทั่วระบบต่างๆ ภายในองค์กร การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าเป็นจุดเดียวเพื่อให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลได้ และแบ่งปันข้อมูลกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในภายหลัง เป็นสิ่งที่ทำได้ด้วยกระบวนการ ETL ETL รับประกันว่าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ จะถูกจัดรูปแบบให้เหมือนกันในขณะที่ยังคงความถูกต้องของข้อมูล

การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นรากฐานของกลยุทธ์ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ ETL ช่วยให้ธุรกิจโดยการดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล และการโหลดข้อมูลเข้าสู่ฐานข้อมูลที่เชื่อมต่อกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลหลังจากที่ผ่านกระบวนการ ETL แล้ว และทำการคาดการณ์ตามข้อมูลนั้น

อนาคตของ ETL ในภูมิทัศน์ข้อมูล

ETL มีบทบาทสำคัญในฐานะกระดูกสันหลังของโครงสร้างข้อมูล แต่ว่าไม่แน่ใจว่าจะยังคงเป็นเช่นนั้นต่อไปหรือไม่ เนื่องจากการแนะนำ Zero ETL ในอุตสาหกรรมเทคที่กำลังจะเปลี่ยนแปลงอย่างมาก ด้วย Zero ETL จะไม่ต้องมีการดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล และการโหลดข้อมูลแบบดั้งเดิมอีกต่อไป แต่ข้อมูลจะถูกส่งตรงไปยังระบบเป้าหมายในเวลาที่ใกล้เคียงกับเวลาจริง

มีแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่มากมายในระบบนิเวศของข้อมูล ลองดู unite.ai เพื่อขยายความรู้ของคุณเกี่ยวกับเทรนด์ทางเทค