ETL Nedir? (Extract, Transform, Load) Metodolojisi ve Kullanım Durumları

ETL, “extract, transform, load” anlamına gelir. Bu, farklı kaynaklardan alınan verileri tek bir depolama alanında birleştiren bir süreçtir, böylece veriler işlenebilir ve analiz edilebilir, bu verilerden faydalı bilgiler elde edilebilir. Bu faydalı bilgiler, işletmelerin veri odaklı kararlar almasına ve büyümesine yardımcı olur.

“Veri, yeni petroldür.”

Clive Humby, Matematikçi

Küresel veri oluşturma, insanların iki yılda bir veri oluşturmayı iki katına çıkardığı kadar hızlı bir şekilde artmıştır. Sonuç olarak, modern veri yığını evrimleşmiştir. Veri ambarları veri depolarına dönüştürülmüş, bunun yeterli olmadığı durumlarda veri gölleri oluşturulmuştur. Ancak bu farklı altyapılarda, ETL süreci aynı kalmıştır.

Bu makalede, ETL metodolojisini, kullanım durumlarını, faydalarını ve modern veri peyzajını nasıl etkilediğini inceleyeceğiz.

ETL Metodolojisi

ETL, farklı kaynaklardan alınan verileri birleştirerek işlenebilir, analiz edilebilir ve daha sonra işletmelerin paydaşlarına sunulabilir hale getirir. Raporlama, analiz ve makine öğrenimi modelleri ile öngörüler için kullanılacak verilerin bütünlüğünü sağlar. Bu, verileri birden fazla kaynakdan çıkaran, dönüştüren ve iş zekası araçlarına yükleyen üç adımlı bir süreçtir. Bu iş zekası araçları daha sonra işletmelerin veri odaklı kararlar almasına yardımcı olmak için kullanılır.

Extract Aşaması

Bu aşamada, veriler SQL sorguları, Python kodları, DBMS (veritabanı yönetim sistemleri) veya ETL araçları kullanılarak birden fazla kaynakdan 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 standart değildir.

Transform Aşaması

Dönüştürme aşamasında, çıkarılan ham veriler, hedef sisteme uygun bir formata dönüştürülür. Bunun için ham veriler,以下 gibi bazı dönüştürme alt işlemlerinden geçer:

1. Temizleme—tutarsız ve eksik veriler düzeltilir.
2. Standartlaştırma—tüm verilerde统一 bir format uygulanır.
3. Çift veri kaldırma—yerine geçmeyen veriler kaldırılır.
4. Aykırı değerlerin belirlenmesi—aykırı değerler belirlenir ve normalize edilir.
5. Sıralama—veriler, verimliliği artıran bir şekilde organize edilir.

Verileri yeniden biçimlendirmenin yanı sıra, verilerin dönüştürülmesi için diğer nedenler de vardır. Null değerler, verilerin içinde yer alıyorsa kaldırılmalıdır; ayrıca, analizi olumsuz etkileyen aykırı değerler de vardır; bunlar dönüştürme aşamasında ele alınmalıdır. Sık sık, iş için hiçbir değer taşımayan ve depolama alanını boşa harcayan verilere rastlarız; bu veriler dönüştürme aşamasında kaldırılır. Dönüştürme aşamasında çözülen sorunlar bunlardır.

Load Aşaması

Ham veriler çıkarıldıktan ve dönüştürme işlemleri uygulandıktan sonra, hedef sisteme yüklenir. Hedef sistem genellikle bir veri ambarı veya veri gölüdür. Yük aşamasını gerçekleştirmek için iki farklı yol vardır.

1. Tam Yükleme: Tüm veriler ilk kez hedef sisteme bir defada yüklenir. Teknik olarak daha az karmaşıktır, ancak daha uzun sürer. Veri boyutu çok büyük değilse idealdir.
2. Artımlı Yükleme: Artımlı yükleme, adı gibi, artımlı olarak gerçekleştirilir. İki alt kategorisi vardır.

• Akış Artımlı Yükleme: Veriler genellikle günlük aralıklarla yüklenir. Bu tür yükleme, veriler küçük miktarlarda olduğunda en iyisidir.
• Toplu Artımlı Yükleme: Toplu artımlı yüklemede, veriler aralıklarla toplu olarak yüklenir. Veri miktarı çok büyükse 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 veya yoktur. Her şey, veri bilimcisi, veri analisti ve veri mühendisi içeren bir ekip tarafından kodlanır. Tüm.extract, transform ve load işlem hatları, tüm veri kümeleri için manuel olarak tasarlanır. Bu, büyük bir verimlilik 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 bile ETL gerçekleştirebilir. Etkileşimli tasarımı ve kapsayıcı yaklaşımı nedeniyle, çoğu işletme ETL işlemleri için Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow ve Oracle (ORCL ) Data Integrator gibi araçları 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 işlem hattını optimize etmek için bazı uygulamalar ve protokoller takip edilmelidir. En iyi uygulamalar aşağıda tartışılmaktadır:

1. Veri Bağlamının Anlaşılması: Verilerin nasıl toplandığı ve ölçümlerin ne anlama geldiği iyi anlaşılmalıdır. Bu, hangi özniteliklerin gereksiz olduğu ve kaldırılması gerektiği belirlenmesine yardımcı olur.
2. Kurtarma Kontrol Noktaları: İşlem hattı kırıldığında ve veri sızıntısı olduğunda, sızan verilerin kurtarılması için protokoller olmalıdır.
3. ETL Günlüğü: Her ETL döngüsünden önce, sırasında ve sonrasında gerçekleştirilen her bir işlemin kaydını tutan bir ETL günlüğü tutulmalıdır.
4. Denetim: Verilerin, istenilen durumda olup olmadığını kontrol etmek için belirli aralıklarla kontrol edilmesi.
5. Küçük Veri Boyutu: Veritabanları ve tablolarının boyutunun küçük tutulması, böylece veriler daha yatay olarak dağıtılır. Bu uygulama, işleme hızını artırır ve dolayısıyla ETL sürecini hızlandırır.
6. Önbellek Katmanı Oluşturma: Önbellek katmanı, yakın zamanda kullanılan verileri hızlı erişim için diske depolayan bir yüksek hızlı veri depolama katmanıdır. Bu uygulama, önbellekteki verilere sistem tarafından erişilmesi durumunda zaman kazandırır.
7. Paralel İşleme: ETL’yi seri bir işlem olarak ele almak, işletmelerin zaman ve kaynaklarının büyük bir kısmını tüketir ve süreci son derece verimsiz hale getirir. Çözüm, paralel işleme ve aynı anda birden fazla ETL entegrasyonu yapmaktır.

ETL Kullanım Durumları

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

Buluta Yükleme:

Verileri yerel olarak depolamak, işletmelerin sunucuları satın almak, korumak, çalıştırmak ve bakımını yapmak için kaynak harcamalarına neden olur. Tüm bu zorluklardan kaçınmak için, işletmeler verileri doğrudan buluta yükleyebilir. Bu, değerli kaynakları ve zamanı korur ve bu kaynaklar ETL sürecinin diğer yönlerini geliştirmek için harcanabilir.

Farklı Kaynaklardan Verileri Birleştirme:

Veriler genellikle bir organizasyon içinde çeşitli sistemlerde dağılmış durumdadır. Verileri birleştirerek işlenebilir, analiz edilebilir ve daha sonra paydaşlarla paylaşılabilir hale getirmek, ETL sürecini kullanmayı içerir. ETL, farklı kaynaklardan gelen verilerin formatının uniform olmasına ve verilerin bütünlüğünün korunmasına dikkat eder.

Predictive Modeling:

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

Veri Peyzajındaki ETL’nin Geleceği

ETL, veri mimarisinin omurgasını oluşturur; ancak bu durumun devam edip etmeyeceği henüz belli değildir, çünkü teknoloji endüstrisinde Zero ETL’nin tanıtılmasıyla büyük değişiklikler meydana gelecektir. Zero ETL ile geleneksel extract, transform ve load işlemlerine gerek kalmayacak, veriler hedef sisteme neredeyse gerçek zamanlı olarak aktarılacaktır.

Veri ekosisteminde ortaya çıkan birçok trend vardır. Tech trendleri hakkında bilgi edinmek için unite.ai sitesini ziyaret edin.