Den ultimative ETL-guide: Definition, eksempler og tips

ETL, som står for udtræk, transformering og indlæsning, er en teknisk proces, der importerer oplysninger fra flere datakilder, renser og transformerer data for at sikre konsistens og gemmer dem i et enkelt datalager. ETL-processen gør organisationer klar til senere tekniske opgaver, herunder dataintegration og dataanalyse

Behovet for datahåndtering vokser hver dag. I 2010 blev der globalt oprettet omkring to zettabytes data. I 2023 var det anslåede samlede globale tal for oprettelse af data 120 zettabytes, og dette tal forventes kun at stige.

Mens ETL er fremragende til komplekse datatransformationer, kan en integrationsplatform som tjeneste (iPaaS) være et egnet alternativ til enklere integrationer. Det er afgørende at integrere ELT og andre løsninger til datahåndtering for at understøtte succes nu og i fremtiden.

Denne guide fokuserer på ETL-processer kontra iPaaS, som også kan spille en rolle i din datastrategi. Jeg vil give dig den viden, du skal bruge for at navigere i ETL-landskabet og vælge de bedste ETL-værktøjer til dine dataintegrationsopgaver. Jeg vil dele alt, hvad du har brug for at vide om traditionel ETL (og mere).

Hvad er ETL?

ETL er en proces i tre trin, der hjælper med at understøtte datakvalitet, lagring og adgang for virksomheder og andre organisationer.

Udtræk

Det første trin i ETL er dataudtræk. I dette trin eksporteres rådata fra flere datakilders placeringer til et midlertidigt mellemstadieområde. Typisk er rådata fra forskellige kilder ikke klar til at blive lagt i det endelige datalager, fordi dataene vil være inkonsistente.

Du kan udtrække data fra en række forskellige kilder afhængigt af virksomhedens behov. Almindelige kilder omfatter e-mail, flade filer leveret af forretningspartnere eller kunder, ERP- eller CRM-systemer, onlinewebsider og databanker, SQL-servere og NoSQL-servere.

Transformering

Inden den endelige datalagring skal dataene transformeres. Datatransformation omdanner rå, uordnede data til konsistente data, der kan bruges i dataanalyseprocesser. Nogle trin i transformationsprocessen omfatter:

• Oprettelse af brugbare datasæt, der giver mening i forhold til virksomhedens behov
• Fjernelse af dubletter for at fjerne gentagne oplysninger fra datasæt
• Konvertering af ustrukturerede data til strukturerede data ved at anvende et skema og andre metoder
• Validering af data for at sikre ægthed og nøjagtighed
• Datarensning for at fjerne beskadigede data, håndtere manglende felter i datasæt og sikre, at data er formateret korrekt
• Fjernelse af krypteringer eller tilføjelse af beskyttelse til data afhængigt af virksomhedens krav til overholdelse af regler
• Formatering af data, så de opfylder virksomhedens behov, f.eks. ved at tilføje eller ændre kolonneoverskrifter for at understøtte konsistens og sikre, at data fungerer godt sammen med eksisterende relationelle databaser

Indlæsning

Det sidste trin i ETL-datastrømmen er at indlæse data i det rigtige datalager. Du begynder med en indledende indlæsning af data og opdaterer dem med jævne mellemrum for at sikre, at virksomheden har adgang til aktuelle oplysninger i realtid.

ETL i virkeligheden

ETL-processer er nyttige for en lang række virksomheder, herunder virksomheder inden for brancher som sundhedsvæsen, finans, detailhandel, shipping og underholdning.

Hvorfor er ETL vigtigt?

Data er afgørende for næsten enhver virksomheds succes i dag. Data føder maskinlæringsprocesser, der understøtter automatisering, og hjælper virksomheder med at træffe intelligente beslutninger om markedsføring, kundeservice, produktudvikling og investeringer. ETL-værktøjer og -processer hjælper med at sikre, at nøjagtige data fra alle datakilder er tilgængelige og kan tilgås for at understøtte andre forretningsprocesser.

Nogle få måder, hvorpå ETL er vigtigt for databaserede processer, omfatter:

• Det giver virksomheder mulighed for at konsolidere data i ét arkiv, der fungerer som én sandhedskilde
• Det sikrer, at data standardiseres for at understøtte dine arbejdsgange og tekniske systemer
• Det understøtter passende dataadgang gennem GUI'er og andre værktøjer, der er udviklet til ikke-tekniske brugere

Baggrund for ETL

ETL er ikke en ny proces. Begreberne går tilbage til 1970'erne, men før fremkomsten af maskinlæring og AI var dataintegration en langt mere manuel proces. Gennem 80'erne og 90'erne begyndte teknologiledere, i takt med at mængden af data, datakilder og databaser voksede, at udvikle værktøjer til målrettet dataintegration. De danner grundlaget for ETL i dag.

Måske var den største drivkraft bag moderne ETL-processer fremkomsten af cloudcomputing. Pludselig var organisationer ikke længere begrænset af fysiske servere, og mængden af digitale data, de kunne lagre, var ubegrænset. Muligheden for at skalere datalagringen op eller ned med løsninger som AWS gjorde det lettere at beholde alle sine data. Organisationer havde dog stadig brug for måder, hvorpå de nemt kunne udtrække, indlæse og lagre disse oplysninger.

ETL kontra ELT

Valget mellem ETL og ELT (udtræk, indlæsning, transformation) afhænger af organisationens specifikke behov, datamængden og den tilgængelige beregningskraft.

ETL er traditionelt mere populært i scenarier, hvor datatransformationen er kompleks og skal behandles, før dataene kommer ind i datalageret. Denne tilgang gør det muligt at rense og konsolidere data før indlæsning, hvilket gør den velegnet til systemer, hvor datakvalitet og -forberedelse er afgørende.

ELT vinder derimod frem, især med udbredelsen af cloudbaserede datalagre, der tilbyder betydelig behandlingskraft. ELT gør det muligt at indlæse data i datalageret hurtigere og transformere dem efter behov i selve databasen, hvilket gør det bedre egnet til håndtering af store datamængder i scenarier med realtidsbehandling eller behandling tæt på realtid.

Ingen af tilgangene er grundlæggende bedre end den anden; valget mellem ETL og ELT afhænger af de specifikke krav til databehandlingsopgaverne, datasystemets arkitektur og organisationens mål. En organisation, der for eksempel håndterer enorme datasæt, som konstant opdateres, vil måske foretrække ELT på grund af effektiviteten og skalerbarheden. En virksomhed, der prioriterer dataintegritet og behandling før indlæsning, vil derimod måske vælge ETL.

Der sker fortsat innovation på dette område, og et eksempel er arbejdet inden for ELT. ELT er endnu en mulighed for databehandling, som ændrer rækkefølgen af opgaverne. I denne proces udtrækker du data, indlæser data og transformerer derefter data.

ELT har fordele såsom at tilføre datasøer ustrukturerede data eller indlæse alle data med det samme og sortere dem gennem transformationsprocesser senere.

Sådan fungerer ETL (og eksempler)

For bedre at forstå ETL-funktioner kan vi se på et anvendelsestilfælde. Forestil dig en stor blomsterhandlerorganisation, der har fysiske butikker i flere byer og også giver kunder mulighed for at bestille online til levering til hjem eller virksomheder. Du har måske allerede en idé om, hvilke datatyper denne organisation skal administrere, herunder lagerbeholdninger af blomster og forsyninger samt ordrer, kundeoplysninger, leveringsadresser og -instruktioner, betalingsprocesser og selve ordrerne.

I dette eksempel ser vi på ordreprocessen og de data, den genererer. Ordredata kan komme fra:

• En mobilapp, der bruger en API til at integrere med virksomhedens primære CRM-system
• Webstedet, som har en digital butik og indkøbskurv
• Manuel indtastning fra medarbejdere i fysiske butikker

Disse data kombineres naturligvis typisk med oplysninger om lagerbeholdning og ordreafslutning, data om betalingsbehandling samt oplysninger om forsendelse eller levering. De rette ETL-datapipelines gør det muligt at kombinere alle disse data i et datalager for at understøtte fremtidige opgaver såsom:

• Muligheden for, at en eksisterende kunde hurtigt kan afgive den samme ordre igen i fremtiden
• Kundeservice, såsom at finde tidligere fakturaer for kunder, der har spørgsmål om fakturering
• Dataanalyse til understøttelse af salg og markedsføring, såsom en gennemgang af tidligere topsælgere for at informere beslutninger om, hvad der skal tilbydes på et websted til mors dag i år

Fordele ved ETL

Brug af ETL til at samle data fra kildesystemer og indlæse dem i det rette målsystem giver en række forretningsmæssige fordele.

Udfordringer ved ETL

Den måske mest almindelige ETL-udfordring har at gøre med datakvalitet. Når du udtrækker data fra flere kilder — især når du tillader kundegenererede kilder — kan du ikke automatisk sikre deres integritet. Manglende oplysninger, inkonsekvente oplysninger og forældede data er nogle af de problemer, du vil møde i ETL-pipelinen.

Andre almindelige ETL-udfordringer omfatter:

• At sikre datasikkerheden gennem hele processen, da du skaber potentielle sårbarheder, når du flytter og gemmer data
• At understøtte løbende dataydelse, f.eks. effektiviteten af ETL-processer og kontinuerlig adgang til data, når de først er i måldatabasen
• At integrere data med eksisterende databaser, API-værktøjer og andre platforme, så de kan bruges til at understøtte forretningsprocesser
• At sikre, at data forvaltes korrekt i henhold til overholdelsesprotokoller i alle processens faser

Sådan kommer du i gang med ETL + værktøjer

Organisationer, der ikke allerede bruger ETL-processer, kan komme i gang ved at lære mere om ETL og sikre, at de har det grundlæggende på plads inden for udtræk, transformation og indlæsning. Du kan overveje at ansætte intern teknisk support med ETL-erfaring eller samarbejde med leverandører, der kan levere ETL-support som en service.

Sørg derefter for, at du har de rigtige værktøjer på plads, og brug noget tid på at øve dataudtræk fra forskellige kilder. Før du går live med dine ETL-processer, skal du teste hvert trin og fejlfinde eventuelle problemer, du oplever, især i datatransformationsopgaverne.

Når du er klar, kan du opbygge en ETL-pipeline ved at:

• Oprette dit referencedatasæt, så du ved, hvad resultatet af datatransformationen skal være
• Forbinde dine kilder via udtræksværktøjer såsom API'er
• Opbygge arbejdsgange til validering og transformation af data
• Opsætte flere værktøjer til automatisk at indlæse data i måldatabaserne, når transformationen er fuldført

ETL-værktøjer til at komme i gang

Undersøg og test altid værktøjer, før du integrerer dem i dine processer. Du kan begynde din søgen efter gode ETL-værktøjer ved at overveje nogle af disse muligheder:

• Informatica PowerCenter – Dette værktøj hjælper dig med at opbygge og implementere forskellige datapipelines, og det tilbyder muligheder uden kodning, der understøtter hurtig integration på tværs af forskellige teams. Du kan også udnytte adskillige datasøer og datalagre med denne mulighed, herunder dem, der tilbydes af Google Cloud, AWS og Azure.
• IBM Infosphere Datastage – Dette værktøj fungerer inden for IBM's økosystem og giver fordele såsom hastighed og adgang til AI-applikationer.
• Oracle Data Integrator – Denne mulighed lader dig opbygge og understøtte komplekse datasøer og datalagre, og den leveres med en grafisk grænseflade, der understøtter brug af ikke-tekniske forretningsbrugere.
• AWS Data Pipeline – Dette er en administreret tjeneste, der hjælper dig med at udnytte de datahåndteringsfordele, som Amazon Web Services tilbyder.

Bedste praksis for ETL

Det bedste, du kan gøre for nye ETL-processer, er at lancere dem med en gennemtænkt og testet plan. Du kan også følge nogle af nedenstående bedste praksisser for at maksimere fordelene ved ETL for din organisation:

• Understøt bedre datakvalitet ved at integrere valideringer i hvert trin af processen. Det omfatter den oprindelige dataindtastningsopgave, når det er muligt. Hvis du for eksempel vil have personer til at indtaste en dato, kan du få dem til at vælge den fra en kalender-API, der sikrer, at dataene formateres ensartet, i stedet for at brugerne selv indtaster oplysningerne manuelt.
• Arbejd sammen med pålidelige leverandører, og brug pålidelige løsninger, når du bygger forbindelser og andre dele af din ETL-pipeline. Spørg altid leverandørerne, hvordan de sikrer data, så du kan være sikker på, at dine digitale aktiver er godt beskyttet.
• Forbedr ydeevnen af dine ETL-værktøjer ved at træffe intelligente tekniske beslutninger fra dataindsamlingsprocessen til indlæsningsprocessen. Optimer din ETL-pipeline med valg som implementering af cacheteknikker eller brug af trinvis indlæsning.
• Implementer metadata-værktøjer og andre datastyrings-processer, så du bedst muligt kan overvåge dataene og sikre korrekt adgang samt kontrol over, hvem der får adgang til hvilke data i fremtiden.

Flere ressourcer til videre læring

Hvis du vil lære mere om ETL og relaterede emner, kan du overveje nogle af de udvalgte ressourcer nedenfor:

• Hevo tilbyder en liste over ETL-værktøjer med åben kildekode, som kan hjælpe dig med at opbygge din ETL-ramme
• Se denne liste over de bedste ETL-værktøjer
• Oversigt over de bedste værktøjer til datalagre
• Dremio har en avanceret guide til typer af ETL
• Coursera tilbyder en række gratis ETL-kurser og certifikater
• Find muligheder for ETL-uddannelse via Udemy

Vigtigste pointer

Med data, der bogstaveligt talt vokser hvert minut, har CTO'er og andre forretningsmæssige og tekniske ledere ikke råd til at ignorere fordelene ved ETL. Hvis du ikke udnytter disse processer til at understøtte effektivitet, nøjagtig dataindsamling og lagring, bør du tage dig tid til at lære mere og præsentere ETL som en vigtig investering for din organisation.

Hold dig opdateret med bedste praksis, branchenyheder og anden indsigt ved at abonnere på CTO Club-nyhedsbrevet i dag.