ETL là gì? (Trích xuất, Chuyển đổi, Nạp) Phương pháp và Trường hợp sử dụng

ETL là viết tắt của “trích xuất, chuyển đổi, nạp”. Đây là một quá trình tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một kho lưu trữ duy nhất để nó có thể được xử lý và phân tích để suy ra thông tin hữu ích. Thông tin hữu ích này là điều giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và phát triển.

“Dữ liệu là dầu mỏ mới.”

Clive Humby, Nhà toán học

Sự tạo ra dữ liệu toàn cầu đã tăng lên theo cấp số nhân, đến mức mà, theo Forbes, với tốc độ hiện tại, con người đang nhân đôi việc tạo ra dữ liệu mọi hai năm. Kết quả là, ngăn xếp dữ liệu hiện đại đã phát triển. Các kho dữ liệu đã được chuyển đổi thành kho dữ liệu, và khi điều đó không đủ, các hồ dữ liệu đã được tạo ra. Mặc dù trong tất cả các cơ sở hạ tầng khác nhau này, một quá trình vẫn còn giống nhau, đó là quá trình ETL.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về phương pháp của ETL, các trường hợp sử dụng của nó, lợi ích của nó và cách quá trình này đã giúp hình thành phong cảnh dữ liệu hiện đại.

Phương pháp của ETL

ETL cho phép tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một nơi để nó có thể được xử lý, phân tích và sau đó chia sẻ với các bên liên quan của doanh nghiệp. Nó đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu sẽ được sử dụng cho báo cáo, phân tích và dự đoán với các mô hình học máy. Đó là một quá trình ba bước trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi nó và sau đó nạp nó vào các công cụ thông minh kinh doanh. Các công cụ thông minh kinh doanh này sau đó được sử dụng bởi các doanh nghiệp để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Giai đoạn Trích xuất

Trong giai đoạn này, dữ liệu được trích xuất từ nhiều nguồn bằng cách sử dụng các truy vấn SQL, mã Python, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) hoặc công cụ ETL. Các nguồn phổ biến nhất là:

• Phần mềm Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM)
• Công cụ phân tích
• Kho dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Nền tảng lưu trữ đám mây
• Công cụ bán hàng và tiếp thị
• Ứng dụng di động

Những nguồn này có thể là cấu trúc hoặc không cấu trúc, đó là lý do tại sao định dạng của dữ liệu không đồng nhất tại giai đoạn này.

Giai đoạn Chuyển đổi

Trong giai đoạn chuyển đổi, dữ liệu thô được trích xuất được chuyển đổi và biên dịch thành định dạng phù hợp với hệ thống mục tiêu. Để làm điều đó, dữ liệu thô phải trải qua một số quá trình chuyển đổi con, chẳng hạn như:

1. Làm sạch – dữ liệu không nhất quán và缺失 được xử lý.
2. Tiêu chuẩn hóa – định dạng thống nhất được áp dụng trên toàn bộ.
3. Loại bỏ trùng lặp – dữ liệu trùng lặp được loại bỏ.
4. Phát hiện ngoại lệ – ngoại lệ được phát hiện và chuẩn hóa.
5. Sắp xếp – dữ liệu được tổ chức theo cách tăng hiệu quả.

Ngoài việc định dạng lại dữ liệu, còn có những lý do khác để chuyển đổi dữ liệu. Các giá trị null, nếu có trong dữ liệu, nên được loại bỏ; ngoài ra, còn có những ngoại lệ thường có trong dữ liệu, ảnh hưởng tiêu cực đến phân tích; chúng nên được xử lý trong giai đoạn chuyển đổi. Oftentimes chúng tôi gặp phải dữ liệu dư thừa và không mang lại giá trị cho doanh nghiệp; loại dữ liệu đó được loại bỏ trong giai đoạn chuyển đổi để tiết kiệm không gian lưu trữ của hệ thống. Những vấn đề này được giải quyết trong giai đoạn chuyển đổi.

Giai đoạn Nạp

Một khi dữ liệu thô được trích xuất và định hình với các quá trình chuyển đổi, nó được nạp vào hệ thống mục tiêu, thường là một kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu. Có hai cách khác nhau để thực hiện giai đoạn nạp.

1. Nạp Toàn bộ: Tất cả dữ liệu được nạp cùng một lúc cho lần đầu tiên vào hệ thống mục tiêu. Nó kỹ thuật ít phức tạp hơn nhưng mất nhiều thời gian. Nó lý tưởng trong trường hợp khi kích thước của dữ liệu không quá lớn.
2. Nạp Tăng dần: Nạp tăng dần, như tên gọi, được thực hiện theo từng giai đoạn. Nó có hai phân loại con.

• Nạp Tăng dần theo Dòng: Dữ liệu được nạp theo khoảng thời gian, thường là hàng ngày. Loại nạp này tốt nhất khi dữ liệu ở số lượng nhỏ.
• Nạp Tăng dần theo Batch: Trong loại nạp tăng dần theo batch, dữ liệu được nạp theo batch với khoảng thời gian giữa hai batch. Nó lý tưởng khi dữ liệu quá lớn. Nó nhanh nhưng kỹ thuật phức tạp hơn.

Loại Công cụ ETL

ETL được thực hiện theo hai cách, ETL thủ công hoặc ETL không cần mã. Trong ETL thủ công, có rất ít hoặc không có tự động hóa. Mọi thứ được mã hóa bởi một đội bao gồm nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Tất cả các đường ống dẫn trích xuất, chuyển đổi và nạp cho tất cả các tập dữ liệu được thiết kế thủ công. Điều này gây ra sự mất mát lớn về năng suất và tài nguyên.

Giải pháp thay thế là ETL không cần mã; những công cụ này thường có chức năng kéo và thả trong chúng. Những công cụ này hoàn toàn loại bỏ nhu cầu mã hóa, cho phép甚至 những người không phải là kỹ thuật viên cũng có thể thực hiện ETL. Đối với thiết kế tương tác và phương pháp tiếp cận bao quát, hầu hết các doanh nghiệp sử dụng Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow và Oracle (ORCL ) Data Integrator cho các hoạt động ETL của họ.

Có bốn loại công cụ ETL không cần mã trong ngành dữ liệu.

1. Công cụ ETL Thương mại
2. Công cụ ETL Mở
3. Công cụ ETL Tùy chỉnh
4. Công cụ ETL Dựa trên Đám mây

Thực hành tốt nhất cho ETL

Có một số thực hành và giao thức nên được tuân theo để đảm bảo một đường ống ETL được tối ưu hóa. Các thực hành tốt nhất được thảo luận dưới đây:

1. Hiểu Context của Dữ liệu: Cách dữ liệu được thu thập và những chỉ số có nghĩa là gì nên được hiểu rõ. Nó sẽ giúp xác định những thuộc tính nào là dư thừa và nên được loại bỏ.
2. Điểm kiểm tra Khôi phục: Trong trường hợp đường ống bị hỏng và có rò rỉ dữ liệu, nên có giao thức để khôi phục dữ liệu bị rò rỉ.
3. Sổ tay ETL: Một sổ tay ETL nên được duy trì có ghi lại từng quá trình đã được thực hiện với dữ liệu trước, trong và sau một chu kỳ ETL.
4. Kiểm toán: Giữ một kiểm tra trên dữ liệu sau một khoảng thời gian chỉ để đảm bảo rằng dữ liệu đang ở trạng thái mà bạn muốn nó ở.
5. Kích thước Dữ liệu Nhỏ: Kích thước của các cơ sở dữ liệu và bảng của chúng nên được giữ nhỏ theo cách mà dữ liệu được phân tán nhiều hơn theo chiều ngang chứ không phải chiều dọc. Thực hành này đảm bảo tăng tốc độ xử lý và, theo cách mở rộng, tăng tốc quá trình ETL.
6. Tạo Lớp Cache: Lớp cache là một lớp lưu trữ dữ liệu tốc độ cao lưu trữ dữ liệu được sử dụng gần đây trên một đĩa nơi nó có thể được truy cập nhanh chóng. Thực hành này giúp tiết kiệm thời gian khi dữ liệu được lưu trong cache là dữ liệu được yêu cầu bởi hệ thống.
7. Xử lý Song song: Xem ETL như một quá trình nối tiếp sẽ tiêu tốn một lượng lớn thời gian và tài nguyên của doanh nghiệp, điều này làm cho toàn bộ quá trình rất không hiệu quả. Giải pháp là thực hiện xử lý song song và nhiều tích hợp ETL cùng một lúc.

Trường hợp sử dụng ETL

ETL làm cho các hoạt động trở nên mượt mà và hiệu quả cho các doanh nghiệp theo nhiều cách, nhưng chúng tôi sẽ thảo luận về ba trường hợp sử dụng phổ biến nhất ở đây.

Tải lên Đám mây:

Lưu trữ dữ liệu cục bộ là một lựa chọn tốn kém mà có các doanh nghiệp chi tiền cho việc mua, giữ, chạy và duy trì máy chủ. Để tránh tất cả những rắc rối này, các doanh nghiệp có thể tải dữ liệu trực tiếp lên đám mây. Điều này tiết kiệm tài nguyên và thời gian quý giá, có thể được đầu tư để cải thiện các khía cạnh khác của quá trình ETL.

Kết hợp Dữ liệu từ Nguồn khác nhau:

Dữ liệu thường bị phân tán trên các hệ thống khác nhau trong một tổ chức. Kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một nơi để nó có thể được xử lý và sau đó được phân tích để được chia sẻ với các bên liên quan sau này, được thực hiện bằng cách sử dụng quá trình ETL. ETL đảm bảo rằng dữ liệu từ các nguồn khác nhau được định dạng thống nhất trong khi tính toàn vẹn của dữ liệu vẫn còn nguyên vẹn.

Mô hình Dự đoán:

Ra quyết định dựa trên dữ liệu là nền tảng của một chiến lược kinh doanh thành công. ETL giúp các doanh nghiệp bằng cách trích xuất dữ liệu, chuyển đổi nó và sau đó nạp nó vào các cơ sở dữ liệu được liên kết với các mô hình học máy. Những mô hình học máy này phân tích dữ liệu sau khi nó đã trải qua quá trình ETL và sau đó đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó.

Tương lai của ETL trong Phong cảnh Dữ liệu

ETL chắc chắn đóng vai trò của một xương sống cho kiến trúc dữ liệu; liệu nó có còn như vậy hay không vẫn còn phải xem vì, với sự giới thiệu của Zero ETL trong ngành công nghệ, những thay đổi lớn đang sắp xảy ra. Với Zero ETL, sẽ không cần các quá trình trích xuất, chuyển đổi và nạp truyền thống, nhưng dữ liệu sẽ được chuyển trực tiếp đến hệ thống mục tiêu gần như theo thời gian thực.

Có nhiều xu hướng mới nổi trong hệ sinh thái dữ liệu. Hãy truy cập unite.ai để mở rộng kiến thức của bạn về xu hướng công nghệ.