ETL nedir? (Ayıkla, Dönüştür, Yükle) Metodoloji ve Kullanım örnekleri

ETL, "çıkar, dönüştür, yükle" anlamına gelir. Farklı kaynaklardan gelen verileri tek bir havuza entegre ederek işlenebilir ve daha sonra analiz edilerek yararlı bilgilerin çıkarılabilmesi için bir süreçtir. Bu faydalı bilgiler, işletmelerin veriye dayalı kararlar almasına ve büyümesine yardımcı olan şeydir.

"Veri yeni petroldür."

Clive Humby, Matematikçi

Küresel veri üretimi katlanarak arttı, öyle ki, Forbes'a göre, mevcut hızda, insanlar her iki yılda bir veri üretimini ikiye katlıyor. Sonuç olarak, modern veri yığını gelişti. Data mart'lar veri ambarlarına dönüştürüldü ve bunun da yetmediği durumlarda data lake'ler oluşturuldu. Tüm bu farklı altyapılarda bir süreç aynı kaldı, ETL süreci.

Bu makalede, ETL'nin metodolojisine, kullanım durumlarına, faydalarına ve bu sürecin modern veri ortamını oluşturmaya nasıl yardımcı olduğuna bakacağız.

ETL Metodolojisi

ETL, farklı kaynaklardan gelen verilerin işlenebilmesi, analiz edilebilmesi ve daha sonra işletmelerin paydaşlarıyla paylaşılabilmesi için tek bir yerde entegre edilmesini mümkün kılar. Makine öğrenmesi modelleri ile raporlama, analiz ve tahmin için kullanılacak verilerin bütünlüğünü sağlar. Bu, birden fazla kaynaktan veri çıkaran, onu dönüştüren ve ardından iş zekası araçlarına yükleyen üç adımlı bir süreçtir. Bu iş zekası araçları daha sonra işletmeler tarafından veriye dayalı kararlar almak için kullanılır.

Ekstraksiyon Aşaması

Bu aşamada, veriler SQL sorguları, Python kodları, DBMS (veritabanı yönetim sistemleri) veya ETL araçları kullanılarak birden çok kaynaktan çıkarılır. En yaygın kaynaklar şunlardır:

• CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) Yazılımı
• Analytics aracı
• Veri deposu
• veritabanı
• Bulut depolama platformları
• Satış ve pazarlama araçları
• Mobil uygulamalar

Bu kaynaklar ya yapılandırılmıştır ya da yapılandırılmamıştır, bu nedenle bu aşamada verilerin biçimi tekdüze değildir.

Dönüşüm Aşaması

Dönüşüm aşamasında, çıkarılan ham veriler dönüştürülür ve hedef sisteme uygun bir formata derlenir. Bunun için ham veriler, aşağıdakiler gibi birkaç dönüşüm alt sürecinden geçer:

1. Temizleme—tutarsız ve eksik veriler giderilir.
2. Standardizasyon—baştan sona tek biçimli biçimlendirme uygulanır.
3. Çoğaltma Kaldırma—gereksiz veriler kaldırılır.
4. Aykırı değerleri tespit etme—aykırı değerler tespit edilir ve normalleştirilir.
5. Sıralama—veriler verimliliği artıracak şekilde düzenlenir.

Verilerin yeniden biçimlendirilmesine ek olarak, verilerin dönüştürülmesi ihtiyacının başka nedenleri de vardır. Verilerde varsa boş değerler kaldırılmalıdır; bunun dışında verilerde sıklıkla bulunan ve analizi olumsuz etkileyen aykırı değerler vardır; bunlar dönüşüm aşamasında ele alınmalıdır. Çoğu zaman gereksiz ve işe değer katmayan verilerle karşılaşırız; bu tür veriler, sistemin depolama alanından tasarruf etmek için dönüştürme aşamasında bırakılır. Bunlar dönüşüm aşamasında çözülen problemlerdir.

Yükleme Aşaması

Ham veriler çıkarıldıktan ve dönüşüm süreçleriyle uygun hale getirildikten sonra, genellikle bir veri ambarı veya bir veri gölü olan hedef sisteme yüklenir. Yükleme aşamasını gerçekleştirmenin iki farklı yolu vardır.

1. Tam Yükleme: Hedef sistemde ilk kez tüm veriler bir kerede yüklenir. Teknik olarak daha az karmaşıktır ancak daha fazla zaman alır. Veri boyutunun çok büyük olmadığı durumlarda idealdir.
2. Artımlı Yükleme: Artımlı yükleme, adından da anlaşılacağı gibi, artımlarla gerçekleştirilir. İki alt kategorisi vardır.

• Akış Kademeli Yükleme: Veriler aralıklarla, genellikle günlük olarak yüklenir. Bu tür bir yükleme, veriler küçük miktarlarda olduğunda en iyisidir.
• Toplu Artımlı Yükleme: Artımlı yüklemenin toplu tipinde, veriler iki yığın arasında aralıklarla yığınlar halinde yüklenir. Verilerin çok büyük olduğu durumlar için idealdir. Hızlı ama teknik olarak daha karmaşık.

ETL Araçları Türleri

ETL, manuel ETL veya kodsuz ETL olmak üzere iki şekilde gerçekleştirilir. Manuel ETL'de otomasyon çok azdır veya hiç yoktur. Her şey veri bilimcisi, veri analisti ve veri mühendisinden oluşan bir ekip tarafından kodlanır. Tüm ayıklama, dönüştürme ve yükleme ardışık düzenleri, tüm veri kümeleri için manuel olarak tasarlanmıştır. Tüm bunlar, büyük üretkenlik ve kaynak kaybına neden olur.

Alternatif, kodsuz ETL'dir; bu araçların içinde genellikle sürükle ve bırak işlevleri bulunur. Bu araçlar, kodlama ihtiyacını tamamen ortadan kaldırarak, teknoloji uzmanı olmayan çalışanların bile ETL gerçekleştirmesine olanak tanır. Etkileşimli tasarımları ve kapsayıcı yaklaşımları nedeniyle çoğu işletme, ETL işlemleri için Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow ve Oracle Data Integrator kullanıyor.

Veri endüstrisinde dört tür kodsuz ETL aracı vardır.

1. Ticari ETL araçları
2. Açık Kaynak ETL araçları
3. Özel ETL araçları
4. Bulut Tabanlı ETL araçları

ETL için En İyi Uygulamalar

Optimize edilmiş bir ETL boru hattı sağlamak için izlenmesi gereken bazı uygulamalar ve protokoller vardır. En iyi uygulamalar aşağıda tartışılmaktadır:

1. Veri Bağlamını Anlamak: Verilerin nasıl toplandığı ve metriklerin ne anlama geldiği doğru bir şekilde anlaşılmalıdır. Hangi özniteliklerin gereksiz olduğunu ve kaldırılması gerektiğini belirlemeye yardımcı olur.
2. Kurtarma Kontrol Noktaları: Boru hattının bozulması ve bir veri sızıntısı olması durumunda, sızan verileri kurtarmak için protokollerin olması gerekir.
3. ETL Kayıt Defteri: Bir ETL döngüsünden önce, sırasında ve sonrasında verilerle gerçekleştirilen her işlemin kaydını içeren bir ETL kayıt defteri tutulmalıdır.
4. Denetleme: Verilerin olmasını istediğiniz durumda olduğundan emin olmak için bir aradan sonra verileri kontrol etmek.
5. Küçük Veri Boyutu: Veritabanlarının ve tablolarının boyutu, verilerin dikeyden daha yatay olarak yayılması için küçük tutulmalıdır. Bu uygulama, işlem hızında bir artış sağlar ve buna bağlı olarak ETL sürecini hızlandırır.
6. Önbellek Katmanı Oluşturma: Önbellek katmanı, son kullanılan verileri hızlı bir şekilde erişilebilecekleri bir diskte depolayan yüksek hızlı bir veri depolama katmanıdır. Bu uygulama, önbelleğe alınan veriler sistem tarafından istenen veriler olduğunda zaman kazanmanıza yardımcı olur.
7. Paralel İşleme: ETL'yi bir seri işlem olarak ele almak, işletmenin zamanının ve kaynaklarının büyük bir bölümünü tüketir ve bu da tüm süreci son derece verimsiz hale getirir. Çözüm, aynı anda paralel işleme ve birden çok ETL entegrasyonu yapmaktır.

ETL Kullanım Durumları

ETL, işletmeleri çeşitli şekillerde sorunsuz ve verimli hale getirir, ancak burada en popüler üç kullanım durumunu tartışacağız.

Buluta Yükleme:

Verileri yerel olarak depolamak, işletmelerin sunucuları satın almak, tutmak, çalıştırmak ve bakımını yapmak için kaynak harcamasına neden olan pahalı bir seçenektir. İşletmeler, tüm bu güçlükten kaçınmak için verileri doğrudan buluta yükleyebilir. Bu, daha sonra ETL sürecinin diğer yönlerini iyileştirmek için yatırım yapılabilecek değerli kaynaklardan ve zamandan tasarruf sağlar.

Farklı Kaynaklardan Verileri Birleştirme:

Veriler genellikle bir kuruluştaki farklı sistemlere dağılmıştır. Farklı kaynaklardan gelen verilerin işlenip daha sonra paydaşlarla paylaşılmak üzere analiz edilebilmesi için tek bir yerde birleştirilmesi ETL süreci kullanılarak yapılır. ETL, verilerin bütünlüğü bozulmadan kalırken, farklı kaynaklardan gelen verilerin aynı şekilde biçimlendirilmesini sağlar.

Tahmine Dayalı Modelleme:

Veriye dayalı karar alma, başarılı bir iş stratejisinin temel taşıdır. ETL, verileri ayıklayarak, dönüştürerek ve ardından makine öğrenimi modelleriyle bağlantılı veritabanlarına yükleyerek işletmelere yardımcı olur. Bu makine öğrenimi modelleri, bir ETL sürecinden geçtikten sonra verileri analiz eder ve ardından bu verilere dayalı tahminler yapar.

Veri Ortamında ETL'nin Geleceği

ETL kesinlikle veri mimarisi için bir omurga rolü oynar; Bu şekilde kalıp kalmayacağı henüz belli değil, çünkü teknoloji endüstrisinde Sıfır ETL'nin piyasaya sürülmesiyle birlikte büyük değişiklikler kapıda. Zero ETL ile geleneksel çıkarma, dönüştürme ve yükleme işlemlerine gerek kalmaz, ancak veriler neredeyse gerçek zamanlı olarak doğrudan hedef sisteme aktarılır.

Veri ekosisteminde ortaya çıkan çok sayıda trend var. Çıkış yapmak birleştirmek.ai teknoloji trendleri hakkındaki bilginizi genişletmek için.