Hvad er en ETL-datapipeline? Eksempler + værktøjer

ETL-pipelines er et sæt processer, der bruges til at flytte data fra en eller flere kilder til en database eller et datavarehus. ETL står for “udtræk, transformering og indlæsning” og beskriver de processer, der kræves for at gøre dette. Viden om, hvordan man opbygger effektive ETL-pipelines, kan i høj grad forbedre jeres arbejde med forretningsindsigt og forenkle datahåndteringen.

ETL-pipelines bruges ofte inden for datavidenskab på grund af deres anvendelighed til datarensning og optimering af datasæt. De er dog også nyttige i forretningsmæssige sammenhænge, især i den moderne verden med store datamængder.

I dag kan mange værktøjer effektivisere arbejdsgange inden for datahåndtering, og som vi kommer ind på i denne vejledning, udgør disse værktøjer en afgørende del af moderne ETL-pipelines.

Hvad er ETL-pipelines?

ETL står for udtræk, transformering og indlæsning. Lad os se på hvert trin i processen:

• Udtræk: Denne proces henter data fra en API, udtrækker dem fra en database eller læser dem fra et dump (f.eks. en XML- eller JSON-fil). Afhængigt af antallet af datakilder, du vil udtrække data fra, kan opsætning af forbindelser og fortolkning af data være en kompleks proces. Værktøjer til datahåndtering kan ofte hjælpe med at konvertere data fra flere kilder til ét ensartet format.
• Transformering: Når dataene er indhentet, er næste trin at rense dem, fjerne dubletter, standardisere data (f.eks. ved at sikre, at alle datoer følger det samme format), omstrukturere dem, så de passer til måldatabasens skema, og sikre, at alle felter er korrekt tilknyttet. Dette kan være en tidskrævende proces, som muligvis skal gennemgås regelmæssigt, hvis nogle af datakilderne ændrer den måde, de leverer data på.
• Indlæsning: Endelig kan de transformerede data importeres til måldatabasen, datavarehuset eller platformen. Den nøjagtige proces for gennemførelse af denne upload kan variere afhængigt af målplatformen. Den indledende indlæsning kan tage noget tid, da den indebærer upload af store datamængder for at udfylde databasen. Fremover kan opdateringer håndteres gennem trinvise dataændringer, men lejlighedsvise fulde opdateringer kan udføres for at sikre dataintegriteten. Mange dataingeniører automatiserer opdateringsprocessen og planlægger den til perioder uden for spidsbelastning, hvor kildesystemerne vil have minimal trafik.

Planlægning og design af effektive ETL-pipelines

Den store datamængde, som ETL-pipelines håndterer, gør implementeringen til en betydelig opgave. For at sikre, at processen lykkes, skal dataingeniører have en god forståelse af de data, de skal behandle, samt målene for dem, der arbejder med dataene.

Vigtige overvejelser, før du opbygger en ETL-pipeline

Der er nogle vigtige udfordringer ved håndtering af store datamængder:

• Datamængde: Et vigtigt element er mængden af indsamlede data og de omkostninger, der er forbundet med lagring (og overførsel) af disse data. I nogle tilfælde har organisationer ingen kontrol over mængden af data, der leveres af tredjeparter, når de anmoder om en eksport. Du kan dog beslutte, hvilke data der skal gemmes, og hvilke der er overflødige.
• Datavariation: Du skal også overveje de typer og formater af data, du arbejder med, og om dataene er strukturerede eller ustrukturerede. Dataingeniører kan håndtere denne udfordring ved at bruge værktøjer til transformation og standardisering for at konvertere alle data til et fælles format.
• Datahastighed: Beskriver den hastighed og hyppighed, hvormed data indsamles. En høj datahastighed kan skabe problemer, når du forsøger at automatisere dine pipelines, især hvis du ønsker de mest nøjagtige data fra alle kilder til datadrevet beslutningstagning.

Når du har håndteret disse problemer, kan du overveje formålet med at konsolidere dataene og de endelige mål for dataanalysen. Disse mål kan påvirke beslutninger om databasedesign.

Valg af de rigtige ETL-værktøjer og -teknologier

Det er muligt at skrive dine egne ETL-værktøjer fra bunden — og nogle mindre organisationer vælger denne vej i den antagelse, at det vil være billigere og nemmere end at arbejde med standardløsninger.

Selvom dette kan være tilfældet, når der kun importeres fra en eller to datakilder, som sjældent ændrer deres eksportformater, er det sjældent den bedste løsning. ETL-værktøjer tilbyder mere avancerede løsninger til databehandling, datarensning og profilering, avancerede funktioner til automatisering og batchbehandling samt betydelige fordele med hensyn til pålidelighed og brugervenlighed.

Overvej følgende, når du vælger en ETL-løsning:

• Understøttede dataformater (SQL, XML, JSON, CSV-filer osv.)
• API-integrationer
• Tilgængeligheden af streaming i realtid til indtagelse af data (Apache Kafka er en populær løsning til dette)
• Om løsningen er udviklet til cloudmiljøer (Værktøjer, der understøtter nem indlæsning af data i Amazon AWS- eller Google Cloud-datasøer, kan være uvurderlige for organisationer, der har brug for fleksibilitet og smidighed i deres datalagring)
• Svartider for support
• Prissætning

Der findes mange open source-ETL-løsninger, hvoraf nogle tilbyder gratis community-udgaver og finansierer deres udvikling ved at opkræve betaling for teknisk support. Hvis din organisation har et begrænset budget til implementering af ETL, kan valget af en udbredt open source-løsning spare jer for mange penge.

Designprincipper for skalerbare og vedligeholdelsesvenlige ETL-pipelines

Når du designer en ETL-pipeline, er det afgørende ikke kun at overveje de datakilder, du arbejder med i øjeblikket, men også hvordan dine behov kan udvikle sig i fremtiden. Nogle af de ting, du bør overveje, omfatter:

• Modulært design: Opdel systemet i dataudtræk, datarensning og indlæsningsprocessen. Overvej de forskellige dataformater, du kan få brug for at arbejde med, og skab et modulært system, så det er nemt at ændre forskellige dele af systemet uden at ødelægge hele pipelinen.
• Fejlhåndtering: Design dit system, så det fejler kontrolleret og med en tydelig fejlmeddelelse, hvis det møder data, det ikke forstår, eller data i et forkert format. Det er bedre at lade et system springe poster over, som det ikke kan håndtere, og vise en advarselsmeddelelse end at lade det fejle fuldstændigt, hvilket kan forsinke indlæsningsprocessen eller, endnu værre, indlæse forkerte data og beskadige det primære datalager.
• Klar og fuldstændig dokumentation: Klar dokumentation er afgørende. Husk, at ikke alle i dit team er dataforskere. Mange af de personer, der interagerer med dataene, kan være teamledere eller afdelingschefer, som blot ønsker en nem måde at få adgang til data i realtid fra flere forskellige kilder på én gang. Hav ét sæt dokumentation til dem og ét sæt til udviklerne, som forklarer pipelinen mere detaljeret. Beskriv vigtige designprincipper såsom modularitet, fejlhåndtering og dokumentationspraksis.

ETL-pipeline kontra datapipeline

ETL- og datapipelines er lignende processer, men har lidt forskellige anvendelsesområder. En ETL-pipeline omfatter udtræk af data fra én eller flere kilder, transformation af disse data og derefter indlæsning af dem.

En datapipeline kan derimod omfatte nogle af eller alle ovenstående trin, men den afsluttes ikke med indlæsningsprocessen. Når dataene er blevet indlæst, kan de bruges i andre processer og arbejdsgange, for eksempel i et visualiseringssystem eller til betinget at udløse en handling i et automatiseringssystem.

Author's Tip

Betragt en ETL-pipeline som en type datapipeline med en snævert defineret rolle: at tage strukturerede og ustrukturerede data, transformere dem til et fælles format og gemme dem i et datavarehus eller en database.

Vigtige fordele ved ETL-pipelines

ETL-pipelines kan være utroligt nyttige til at drive analyse- og business intelligence-systemer. Fordi de samler data fra flere kilder, for eksempel ved at samle data fra sociale medier, CRM-systemer, ERP-værktøjer og andre databaser, gør de det nemmere at opnå præcis indsigt i virksomheden.

ETL-processen omfatter optimering, validering og rensning af data, hvilket hjælper med at sikre, at de oplysninger, der ender i databasen, er så præcise og aktuelle som muligt.

Pålideligheden af dine ETL-pipelines afhænger af de værktøjer, du bruger. En pipeline kan være så enkel som nogle få Python-scripts eller noget mere robust, der bruger Snowflake, Kafka og andre moderne værktøjer. I dag er de værktøjer, der er tilgængelige til behandling af data og opbygning af en ETL-pipeline, ganske modne. Brugervenlige grafiske brugergrænseflader og aktive brugerfællesskaber gør det muligt for selv uerfarne dataforskere at komme i gang med ETL-pipelines.

Ulemper ved ETL-pipelines

Selvom værktøjskæderne til opbygning af ETL-pipelines er modne, og cloud-datavarehuse i dag er langt mere overkommelige, end de var for nogle få år siden, er der stadig nogle udfordringer forbundet med opbygning af datapipelines:

• Det kan være vanskeligt at håndtere strukturerede, ustrukturerede og semistrukturerede data.
• Omkostningerne ved datalagring kan være uoverkommelige for nogle organisationer.
• Data-streaming i realtid kan både være komplekst og ressourcekrævende.
• Kortlægning af databaser og opsætning af integrationer er ikke en engangsopgave. Dataleverandører kan ændre deres eksportformater eller databaseskemaer, hvilket kræver, at du ændrer din pipeline.

Implementering af ETL-pipeline

Overvej følgende arbejdsgang ved implementering af en ETL-pipeline:

1. Opret referencedata, så du har noget at arbejde med, når du udfører datatransformationer.
2. Opbyg forbindelser til de datakilder, du gerne vil arbejde med, såsom:
   1. API-grænseflader til sociale medieplatforme
   2. Scrapere til websider (hvis TOS tillader det)
   3. Parser til XML/CSV/JSON-filer
   4. Databaseforbindelser til dine egne lokale systemer
3. Definer regler for validering af dataene.
4. Anvend transformationer til at rense og standardisere dataene samt fjerne dubletter.
5. Upload dataene til et staging-system.
6. Indlæs dataene fra staging-systemet til datalageret.

Nogle af ovenstående trin er valgfrie. Referencedata er eksempelvis ikke påkrævet, men det er nyttigt, fordi det gør det lettere at definere regler for test af dataene og udførelse af transformationer. Det er desuden ikke nødvendigt at placere data i staging, før de indlæses. Det er dog en bedste praksis at gøre det, fordi det er lettere at rulle staging-laget tilbage, hvis noget går galt, og fordi laget kan bruges til revisionsrapporter og andre krav til overholdelse af regler.

ETL-pipelineværktøjer, du kan afprøve

Mange tilgængelige ETL-værktøjer kan effektivisere databehandling, aggregering, rensning og indlæsning i dit målsystem. Markedet for ETL-software vurderes til omkring 3,1 milliarder dollar og forventes at nå 10,3 milliarder dollar i 2030, så der mangler ikke muligheder.

Nogle populære værktøjer omfatter:

• Informatica Power Center: En alsidig løsning med understøttelse af cloud, herunder værktøjer med lidt eller ingen kode til ETL-pipelines
• Apache Airflow: En effektiv platform med åben kildekode og muligheder for både kommandolinje- og grafisk brugergrænseflade
• IBM Infosphere Datastage: En hurtig og effektiv løsning med funktioner til belastningsfordeling og parallelisering

Der findes mange andre muligheder, herunder løsninger fra Oracle og Microsoft. Når du vælger en ETL-løsning, bør du overveje dit budget og dit eksisterende økosystem, da det kan være et pålideligt og omkostningseffektivt valg at holde sig til leverandører, du allerede kender godt.

Vigtigste pointer

ETL-pipelines er en afgørende del af datastyringen i moderne virksomheder, der behandler store datamængder. Implementering af en ETL-pipeline kan bidrage til at forbedre din organisations beslutningstagning og give din virksomhed en konkurrencemæssig fordel.

Det kan dog være udfordrende at håndtere rådata fra flere kilder, og teknologiledere skal understrege betydningen af omhyggelig planlægning og dokumentation gennem hele processen samt overholde regler for databeskyttelse og privatliv.

Hvis du vil vide mere om ETL-pipelines, databehandling og andre udfordringer og innovationer inden for store datamængder, kan du tilmelde dig CTO Club-nyhedsbrevet.