ETL Nedir? (Extract, Transform, Load) Metodolojisi & Kullanım Örnekleri

ETL, “extract, transform, load” anlamına gelir. Farklı kaynaklardan alınan verileri tek bir depolama alanında birleştiren bir süreçtir, böylece işlenip analiz edilebilir ve bundan yararlı bilgiler çıkarılabilir. Bu yararlı bilgiler, işletmelerin veri odaklı kararlar almasına ve büyümesine yardımcı olur.

“Veri, yeni petroldür.”

Clive Humby, Matematikçi

Küresel veri oluşturma, Forbes’a göre, insanların iki yılda bir veri oluşturmasını iki katına çıkarması ile birlikte üssel olarak artmıştır. Sonuç olarak, modern veri yığını evrimleşmiştir. Veri ambarları veri depolarına dönüştürülmüş, bunun yeterli olmadığı durumlarda ise veri gölleri oluşturulmuştur. Ancak bu farklı altyapılarda, ETL süreci aynı kalmıştır.

Bu makalede, ETL metodolojisini, kullanım örneklerini, faydalarını ve bu sürecin modern veri manzarasını nasıl şekillendirdiğini inceleyeceğiz.

ETL Metodolojisi

ETL, farklı kaynaklardan alınan verileri birleştirerek işlenip analiz edilebilecek ve daha sonra işletmelerin paydaşlarıyla paylaşılabilmesi için bir araya getirmeyi sağlar. Raporlama, analiz ve makine öğrenimi modelleri ile öngörüler için kullanılacak verilerin bütünlüğünü sağlar. Üç aşamalı bir süreçtir: verileri birden fazla kaynakdan çıkarır, dönüştürür ve sonra iş zekası araçlarına yükler. Bu iş zekası araçları, işletmelerin veri odaklı kararlar alması için kullanılır.

Çıkarma Aşaması

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

• Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) Yazılımı
• Analitik araç
• Veri ambarı
• Veritabanı
• Bulut depolama platformları
• Satış ve pazarlama araçları
• Mobil uygulamalar

Bu kaynaklar yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir, bu nedenle bu aşamada verilerin formatı統iform değildir.

Dönüştürme Aşaması

Dönüştürme aşamasında, ham veriler hedef sisteme uygun bir formata dönüştürülür ve derlenir. Bunun için, ham veriler beberapa dönüştürme alt-sürecinden geçer:

1. Temizleme—inconsistent ve eksik veriler giderilir.
2. Standartlaştırma—tüm veriler için uniform bir format uygulanır.
3. Çift veri kaldırma—gereksiz veriler kaldırılır.
4. Aykırı değerlerin belirlenmesi—aykırı değerler belirlenir ve normalize edilir.
5. Sıralama—veriler, verimliliği artırmak için organize edilir.

Verileri yeniden formatlama dışında, dönüştürme ihtiyacının diğer nedenleri de vardır. Null değerler, varsa, kaldırılmalıdır; ayrıca, analizleri olumsuz etkileyen aykırı değerler thường bulunur; bunlar dönüştürme aşamasında ele alınmalıdır. Sık sık, iş için hiçbir değer taşımayan ve depolama alanını boşa harcayan verilerle karşılaşılır; bu veriler dönüştürme aşamasında kaldırılır. Dönüştürme aşamasında bu sorunlar çözülür.

Yükleme Aşaması

Ham veriler çıkarıldıktan ve dönüştürme işlemleriyle uyarlandıktan sonra, genellikle bir veri ambarı veya veri gölü olan hedef sisteme yüklenir. Yükleme aşaması iki farklı şekilde gerçekleştirilebilir.

1. Tam Yükleme: Tüm veriler ilk kez hedef sisteme yüklenir. Teknik olarak daha az karmaşıktır, ancak daha fazla zaman alır. Veri boyutu çok büyük değilse idealdir.
2. Artımlı Yükleme: Artımlı yükleme, adı gibi, artımlar halinde yapılır. İki alt kategorisi vardır.

• Akış Artımlı Yükleme: Veriler, genellikle günde bir kez, aralıklarla yüklenir. Bu tür yükleme, veri miktarı az olduğunda en iyisidir.
• Toplu Artımlı Yükleme: Toplu artımlı yüklemede, veriler, iki toplu işleme arasındaki aralıkla toplu olarak yüklenir. Veri miktarı çok büyük olduğunda idealdir. Hızlıdır, ancak teknik olarak daha karmaşıktır.

ETL Araçları Türleri

ETL, iki şekilde gerçekleştirilir: manuel ETL veya kod içermeyen ETL. Manuel ETL’de, otomasyon çok azdır. Her şey, bir veri bilimcisi, veri analisti ve veri mühendisi içeren bir ekip tarafından kodlanır. Tüm.extract, transform ve load boru hatları, tüm veri kümeleri için manuel olarak tasarlanır. Bu, büyük bir üretkenlik ve kaynak kaybına neden olur.

Alternatif, kod içermeyen ETL’dir; bu araçlar genellikle sürükle ve bırak işlevlerine sahiptir. Bu araçlar, kodlama ihtiyacını tamamen ortadan kaldırır, böylece teknoloji uzmanları olmayan kişiler de ETL gerçekleştirebilir. Etkileşimli tasarım ve kapsayıcı yaklaşım nedeniyle, çoğu işletme ETL işlemleri için Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow ve Oracle Data Integrator kullanır.

Veri endüstrisinde dört tür kod içermeyen ETL aracı vardır.

1. Ticari ETL Araçları
2. Açık Kaynaklı ETL Araçları
3. Özel ETL Araçları
4. Bulut Tabanlı ETL Araçları

ETL için En İyi Uygulamalar

ETL pipeline’i optimize etmek için bazı uygulamalar ve protokoller takip edilmelidir. En iyi uygulamalar aşağıda tartışılır:

1. Veri Bağlamının Anlaşılması: Verilerin nasıl toplandığı ve metriklerin ne anlama geldiği doğru bir şekilde anlaşılmalıdır. Bu, hangi özniteliklerin gereksiz olduğunu ve kaldırılması gerektiğini belirlemeye yardımcı olur.
2. Kurtarma Kontrol Noktaları: Boru hattı kırıldığında ve veri sızıntısı olduğunda, sızan verilerin kurtarılması için protokollerin olması gerekir.
3. ETL Günlüğü: Her ETL döngüsü öncesinde, sırasında ve sonrasında gerçekleştirilen her bir işlem için bir kayıt tutan bir ETL günlüğü tutulmalıdır.
4. Denetim: Verilerin, istediğiniz durumda olup olmadığını kontrol etmek için belirli aralıklarla denetlenmesi gerekir.
5. Küçük Boyutlu Veri: Veritabanları ve tablolarının boyutları, verilerin daha yatay olarak dağılmasını sağlayacak şekilde küçük tutulmalıdır. Bu uygulama, işleme hızını artırır ve ETL sürecini hızlandırır.
6. Önbellek Katmanının Oluşturulması: Önbellek katmanı, yakın zamanda kullanılan verilerin hızlı bir şekilde erişilebileceği bir diskte depolanan yüksek hızlı veri depolama katmanıdır. Bu uygulama, önbellekte depolanan verilere sistem tarafından erişilmesi durumunda zaman kazandırır.
7. Paralel İşleme: ETL’yi seri bir süreç olarak ele almak, işletmelerin zamanını ve kaynaklarını büyük ölçüde tüketir ve süreci son derece verimsiz hale getirir. Çözüm, paralel işleme ve aynı anda birden fazla ETL entegrasyonunu gerçekleştirmektir.

ETL Kullanım Örnekleri

ETL, işletmelerin işleyişini çeşitli şekillerde pürüzsüz ve verimli hale getirir, ancak burada üç en popüler kullanım örneğini tartışacağız.

Buluta Yükleme:

Verileri yerel olarak depolamak, işletmelerin sunucuları satın alma, bakım, çalıştırma ve koruma için kaynak harcamasına neden olan pahalı bir seçenektir. Tüm bu zorluklardan kaçınmak için, işletmeler verileri doğrudan buluta yükleyebilir. Bu, değerli kaynakları ve zamanı korur ve ETL sürecinin diğer yönlerini geliştirmek için yeniden yatırılabilir.

Farklı Kaynaklardan Verileri Birleştirme:

Veriler genellikle bir organizasyonun çeşitli sistemlerinde dağılmış halde bulunur. Verileri birleştirerek işlenip analiz edilip daha sonra paydaşlarla paylaşılabilmesi için ETL süreci kullanılır. ETL, farklı kaynaklardan alınan verilerin uniform bir formatta olmasını sağlar ve verilerin bütünlüğünü korur.

Predictive Modeling:

Veri odaklı karar alma, başarılı bir iş stratejisinin temel taşıdır. ETL, verileri çıkararak, dönüştürerek ve makine öğrenimi modelleriyle bağlı veri tabanlarına yükleyerek işletmelere yardımcı olur. Bu makine öğrenimi modelleri, ETL sürecinden geçen verileri analiz eder ve bu veriler temelinde öngörülerde bulunur.

ETL’nin Veri Manzarasındaki Geleceği

ETL, veri mimarisinin omurgasını oluşturur; geleneksel extract, transform ve load süreçlerine gerek kalmadan verilerin hedef sisteme neredeyse gerçek zamanlı olarak aktarılmasını sağlayan Zero ETL’nin teknoloji endüstrisine girişi ile büyük değişiklikler olacak.

Veri ekosisteminde birçok ortaya çıkan trend vardır. Daha fazla bilgi için unite.ai adresini ziyaret edin.