ETL:n perusteellinen opas: määritelmä, esimerkit ja vinkit

ETL, joka tulee sanoista poiminta, muunnos ja lataus, on tekninen prosessi, joka tuo tietoja useista tietolähteistä, puhdistaa ja muuntaa tietoja niiden yhdenmukaisuuden varmistamiseksi sekä tallentaa ne yhteen tietovarastoon. ETL-prosessi valmistaa organisaatiot myöhempiä teknisiä tehtäviä, kuten tietojen integrointia ja tietojen analysointia, varten

Tiedonhallinnan tarpeet kasvavat joka päivä. Vuonna 2010 maailmanlaajuisesti luotiin noin kaksi zettatavua dataa. Vuonna 2023 maailmanlaajuisesti luodun datan kokonaismääräksi arvioitiin 120 zettatavua, ja tämän luvun odotetaan kasvavan edelleen.

Vaikka ETL soveltuu erinomaisesti monimutkaisiin tietomuunnoksiin, yksinkertaisempiin integraatioihin integraatioalusta palveluna (iPaaS) voi olla sopiva vaihtoehto. ELT:n ja muiden tiedonhallintaratkaisujen integrointi on ratkaisevan tärkeää menestyksen tukemiseksi nyt ja tulevaisuudessa.

Tässä oppaassa keskitytään ETL-prosesseihin verrattuna iPaaS:ään, jolla voi myös olla rooli tietostrategiassasi. Haluan antaa sinulle tiedot, joiden avulla voit navigoida ETL-kentässä ja valita parhaat ETL-työkalut tietojen integrointitehtäviisi. Kerron kaiken, mitä sinun tarvitsee tietää perinteisestä ETL:stä ja paljon muustakin.

Mikä ETL on?

ETL on kolmivaiheinen prosessi, joka auttaa ylläpitämään tietojen laatua, tallennusta ja käytettävyyttä yrityksissä ja muissa organisaatioissa.

Poiminta

ETL:n ensimmäinen vaihe on tietojen poiminta. Tämän vaiheen aikana raakadata viedään useista tietolähteistä väliaikaiseen välivarastointialueeseen. Eri lähteistä peräisin oleva raakadata ei yleensä ole valmis siirrettäväksi lopulliseen tietovarastoon, koska se on epäyhtenäistä.

Voit poimia tietoja useista eri lähteistä liiketoimintatarpeidesi mukaan. Yleisiä lähteitä ovat sähköposti, liikekumppaneiden tai asiakkaiden toimittamat tekstitiedostot, ERP- tai CRM-järjestelmät, verkkosivut ja tietopankit, SQL-palvelimet sekä NoSQL-palvelimet.

Muunnos

Ennen lopullista tallentamista tietovarastoon tiedot on muunnettava. Tietojen muunnos muuttaa raakadataksi kutsutun sekavan datan yhdenmukaisiksi tiedoiksi, joita voidaan käyttää tietojen analysointiprosesseissa. Muunnosprosessin vaiheita ovat esimerkiksi:

• Liiketoimintatarpeiden kannalta järkevien ja käyttökelpoisten tietojoukkojen luominen
• Duplikaattien poistaminen päällekkäisten tietojen poistamiseksi tietojoukoista
• Jäsentämättömien tietojen muuntaminen jäsennellyiksi tiedoiksi skeemaa ja muita menetelmiä käyttämällä
• Tietojen validointi niiden aitouden ja tarkkuuden varmistamiseksi
• Tietojen puhdistaminen vioittuneiden tietojen poistamiseksi, tietojoukkojen puuttuvien kenttien käsittelemiseksi ja tietojen oikean muotoilun varmistamiseksi
• Salausten poistaminen tai tietojen suojausten lisääminen yrityksen vaatimustenmukaisuusvaatimusten mukaan
• Tietojen muotoileminen liiketoimintatarpeiden mukaisesti esimerkiksi lisäämällä tai muuttamalla sarakeotsikoita yhdenmukaisuuden tukemiseksi ja tietojen yhteensopivuuden varmistamiseksi olemassa olevien relaatiotietokantojen kanssa

Lataus

ETL-tietoputken viimeinen vaihe on tietojen lataaminen oikeaan tietovarastoon. Aloitat tietojen alkulatauksella ja päivität niitä säännöllisesti, jotta yrityksellä on reaaliaikainen pääsy ajantasaisiin tietoihin.

ETL käytännössä

ETL-prosessit ovat hyödyllisiä monenlaisille yrityksille, myös terveydenhuollon, rahoitusalan, vähittäiskaupan, kuljetusalan ja viihdealan yrityksille.

Miksi ETL on tärkeä?

Data on nykyään ratkaisevan tärkeää lähes minkä tahansa yrityksen menestykselle. Se syöttää automaatiota tukevia koneoppimisprosesseja ja auttaa yrityksiä tekemään älykkäitä päätöksiä markkinoinnissa, asiakaspalvelussa, tuotekehityksessä ja sijoittamisessa. ETL-työkalut ja -prosessit auttavat varmistamaan, että kaikista tietolähteistä peräisin olevat tarkat tiedot ovat saatavilla ja käytettävissä muiden liiketoimintaprosessien tukemiseen.

Muutamia tapoja, joilla ETL on tärkeä dataan perustuvissa prosesseissa, ovat:

• Sen avulla yritykset voivat yhdistää datan yhteen tietovarastoon, joka toimii ainoana totuuden lähteenä
• Se varmistaa, että data on standardoitu työnkulkujesi ja teknisten järjestelmiesi tukemiseksi
• Se tukee asianmukaista datan käyttöä käyttöliittymien ja muiden ei-teknisille käyttäjille suunniteltujen työkalujen kautta

ETL:n tausta

ETL ei ole uusi prosessi. Sen juuret ulottuvat 1970-luvulle, vaikka ennen koneoppimisen ja tekoälyn yleistymistä datan integrointi oli paljon manuaalisempi prosessi. 1980- ja 1990-lukujen aikana datan, datalähteiden ja tietokantojen määrän kasvaessa teknologiajohtajat alkoivat kehittää työkaluja tarkoituksellista datan integrointia varten. Ne muodostavat nykyisen ETL:n perustan.

Ehkä merkittävin nykyaikaisten ETL-prosessien edistäjä oli pilvipalveluiden ilmaantuminen. Yhtäkkiä organisaatioita eivät enää rajoittaneet fyysiset palvelimet, ja niiden tallentaman digitaalisen datan määrä oli rajaton. Mahdollisuus skaalata datan tallennustilaa ylös- tai alaspäin AWS:n kaltaisten ratkaisujen avulla helpotti kaiken datan säilyttämistä. Organisaatiot tarvitsivat silti keinoja kyseisten tietojen helppoon poimimiseen, lataamiseen ja tallentamiseen.

ETL vai ELT

ETL:n ja ELT:n (Extract, Load, Transform) välinen valinta riippuu organisaation erityistarpeista, datan määrästä ja käytettävissä olevasta laskentatehosta.

ETL on perinteisesti suositumpi tilanteissa, joissa datan muuntaminen on monimutkaista ja se on käsiteltävä ennen datan siirtämistä tietovarastoon. Tämä lähestymistapa mahdollistaa datan puhdistamisen ja yhdistämisen ennen lataamista, joten se soveltuu järjestelmiin, joissa datan laatu ja valmistelu ovat kriittisiä.

ELT puolestaan kasvattaa suosiotaan erityisesti pilvipohjaisten tietovarastojen yleistymisen myötä, sillä ne tarjoavat huomattavaa laskentatehoa. ELT:n avulla data voidaan ladata tietovarastoon nopeammin ja muuntaa tarpeen mukaan suoraan tietokannassa, joten se soveltuu paremmin suurten datamäärien käsittelyyn reaaliaikaisissa tai lähes reaaliaikaisissa tilanteissa.

Kumpikaan lähestymistapa ei ole luonnostaan parempi; ETL:n ja ELT:n välinen valinta riippuu datankäsittelytehtävien erityisvaatimuksista, datajärjestelmän arkkitehtuurista ja organisaation tavoitteista. Esimerkiksi organisaatio, joka käsittelee valtavia, jatkuvasti päivittyviä datajoukkoja, saattaa suosia ELT:tä sen tehokkuuden ja skaalautuvuuden vuoksi. Sen sijaan yritys, joka asettaa etusijalle datan eheyden ja lataamista edeltävän käsittelyn, saattaa valita ETL:n.

Alan innovaatiot jatkuvat, ja yksi esimerkki tästä on ELT:n parissa tehtävä työ. ELT on toinen datankäsittelyvaihtoehto, joka muuttaa tehtävien järjestystä. Tässä prosessissa data poimitaan, ladataan ja muunnetaan.

ELT tarjoaa etuja, kuten jäsentämättömän datan syöttämisen datajärviin tai kaiken datan välittömän lataamisen ja sen lajittelun myöhemmin muunnosprosessien avulla.

Miten ETL toimii (ja esimerkkejä)

ETL:n toimintojen ymmärtämiseksi paremmin tarkastellaan käyttötapausta. Kuvitellaan suuri kukkakauppa-alan organisaatio, jolla on myymälöitä useissa kaupungeissa ja joka tarjoaa asiakkaille myös mahdollisuuden tilata verkossa toimitettavaksi koteihin tai yrityksiin. Sinulla saattaa jo olla ajatuksia siitä, millaisia tietoja tämän organisaation pitäisi hallita, kuten kukka- ja tarvikevarastoja sekä tilauksia, asiakastietoja, toimitusosoitteita ja -ohjeita, maksuprosesseja ja itse tilauksia.

Tässä esimerkissä tarkastellaan tilausprosessia ja sen tuottamaa dataa. Tilausdataa voi tulla seuraavista lähteistä:

• Mobiilisovelluksesta, joka käyttää API:a integroitumiseen yrityksen pääasialliseen CRM-järjestelmään
• Verkkosivustolta, jolla on digitaalinen myymälä ja ostoskori
• Fyysisten myymälöiden työntekijöiden tekemistä manuaalisista kirjauksista

Tietenkin nämä tiedot yhdistetään yleensä varasto- ja tilauksen käsittelyä koskeviin tietoihin, maksunkäsittelytietoihin sekä lähetys- tai toimitustietoihin. Oikeanlaiset ETL-putket mahdollistavat kaikkien näiden tietojen yhdistämisen tietovarastoon tulevien tehtävien, kuten seuraavien, tukemiseksi:

• Nykyinen asiakas voi tehdä saman tilauksen nopeasti uudelleen myöhemmin
• Asiakaspalvelutyö, kuten aiempien laskujen etsiminen asiakkaille, joilla on laskutusta koskevia kysymyksiä
• Myyntiä ja markkinointia tukeva data-analytiikka, kuten aiempien suosituimpien tuotteiden tarkastelu, joka auttaa päättämään, mitä verkkosivustolla tarjotaan tämän vuoden äitienpäivänä

ETL:n hyödyt

ETL:n käyttäminen datan kokoamiseen lähdejärjestelmistä ja lataamiseen oikeaan kohdejärjestelmään tarjoaa useita liiketoimintahyötyjä.

ETL:n haasteet

Ehkä yleisin ETL-haaste liittyy tiedon laatuun. Kun tietoja poimitaan useista lähteistä – erityisesti silloin, kun mukana on asiakkaiden tuottamia lähteitä – niiden eheyttä ei voida automaattisesti varmistaa. Puuttuvat tiedot, epäjohdonmukaiset tiedot ja vanhentuneet tiedot ovat muutamia ongelmia, joita ETL-putkessa tulee vastaan.

Muita yleisiä ETL-haasteita ovat:

• Tietojen turvallisuuden varmistaminen koko prosessin ajan, sillä tietojen siirtäminen ja tallentaminen voi aiheuttaa mahdollisia haavoittuvuuksia
• Tietojen jatkuvan suorituskyvyn tukeminen, kuten ETL-prosessien tehokkuuden ja tietojen jatkuvan käytettävyyden varmistaminen sen jälkeen, kun tiedot on tallennettu kohdetietokantaan
• Tietojen integrointi olemassa oleviin tietokantoihin, rajapintatyökaluihin ja muihin alustoihin, jotta niitä voidaan käyttää liiketoimintaprosessien tukemiseen
• Tietojen asianmukaisen hallinnan varmistaminen vaatimustenmukaisuusprotokollien avulla prosessin jokaisessa vaiheessa

ETL:n ja työkalujen käytön aloittaminen

Organisaatiot, jotka eivät vielä käytä ETL-prosesseja, voivat aloittaa tutustumalla ETL:ään tarkemmin ja varmistamalla, että poiminnan, muunnoksen ja latauksen perusteet ovat tuettuina. Voit harkita sellaisen sisäisen teknisen tuen palkkaamista, jolla on kokemusta ETL:stä, tai tehdä yhteistyötä toimittajien kanssa, jotka voivat tarjota ETL-tukea palveluna.

Varmista seuraavaksi, että käytössäsi on oikeat työkalut, ja käytä aikaa eri lähteistä tapahtuvan tietojen poiminnan harjoitteluun. Testaa jokainen vaihe ja selvitä mahdolliset ongelmat ennen ETL-prosessien käyttöönottoa, erityisesti tietojen muunnostehtävissä.

Kun olet valmis, voit rakentaa ETL-putken seuraavasti:

• Luo vertailutietoaineisto, jotta tiedät, millainen tietojen muunnoksen lopputuloksen pitäisi olla
• Yhdistä lähteesi poimintatyökalujen, kuten rajapintojen, avulla
• Rakenna työnkulut tietojen validointia ja muuntamista varten
• Ota käyttöön muita työkaluja, jotka lataavat tiedot automaattisesti kohdetietokantoihin, kun muunnos on valmis

ETL-työkalut aloittamiseen

Tutki ja testaa työkalut aina ennen niiden integroimista prosesseihisi. Voit aloittaa sopivien ETL-työkalujen etsimisen tutustumalla joihinkin seuraavista vaihtoehdoista:

• Informatica PowerCenter – Tämä työkalu auttaa rakentamaan ja ottamaan käyttöön erilaisia tietoputkia, ja se tarjoaa koodittomia vaihtoehtoja, jotka tukevat eri tiimien nopeaa integrointia. Tämän vaihtoehdon avulla voit myös hyödyntää lukuisia datajärviä ja tietovarastoja, mukaan lukien Google Cloudin, AWS:n ja Azuren tarjoamat ratkaisut.
• IBM Infosphere Datastage – Tämä työkalu toimii IBM:n ekosysteemissä ja tarjoaa muun muassa nopeutta sekä pääsyn tekoälysovelluksiin.
• Oracle Data Integrator – Tämän vaihtoehdon avulla voit rakentaa ja ylläpitää monimutkaisia datajärviä ja tietovarastoja. Se sisältää myös graafisen käyttöliittymän, jonka ansiosta sitä voivat käyttää teknistä erityisosaamista vailla olevat liiketoimintakäyttäjät.
• AWS Data Pipeline – Tämä on hallinnoitu palvelu, jonka avulla voit hyödyntää Amazon Web Servicesin tarjoamia tiedonhallinnan etuja.

ETL:n parhaat käytännöt

Parasta, mitä voit tehdä uusille ETL-prosesseille, on käynnistää ne hyvin suunnitellun ja testatun suunnitelman mukaisesti. Voit myös noudattaa alla olevia parhaita käytäntöjä maksimoidaksesi ETL:n hyödyt organisaatiollesi:

• Paranna tiedon laatua integroimalla validoinnit prosessin jokaiseen vaiheeseen. Tähän kuuluu mahdollisuuksien mukaan myös alkuperäinen tietojen syöttötehtävä. Jos esimerkiksi haluat käyttäjien syöttävän päivämäärän, pyydä heitä valitsemaan se kalenterirajapinnasta, joka varmistaa tietojen yhdenmukaisen muotoilun sen sijaan, että käyttäjät kirjoittaisivat tiedot manuaalisesti.
• Työskentele luotettavien toimittajien ja ratkaisujen kanssa, kun rakennat liittimiä ja muita ETL-putkistosi osia. Kysy aina toimittajilta, miten he suojaavat tietoja, jotta voit varmistua digitaalisten resurssiesi asianmukaisesta suojauksesta.
• Paranna ETL-työkalujesi suorituskykyä tekemällä älykkäitä teknisiä ratkaisuja tiedon lähteistämisestä latausprosessiin asti. Optimoi ETL-putkistosi esimerkiksi ottamalla käyttöön välimuistitekniikoita tai käyttämällä inkrementaalista latausta.
• Ota käyttöön metatietotyökaluja ja muita tiedonhallintaprosesseja, jotta voit valvoa tietoja mahdollisimman tehokkaasti ja varmistaa tulevaisuudessa niiden tarkan käytön ja hallita sitä, kenellä on pääsy mihinkin tietoihin.

Lisää resursseja jatko-opiskeluun

Jos haluat oppia lisää ETL:stä ja siihen liittyvistä aiheista, tutustu alla oleviin kuratoituihin resursseihin:

• Hevo tarjoaa luettelon avoimen lähdekoodin ETL-työkaluista, joiden avulla voit rakentaa ETL-kehyksesi
• Tutustu tähän luetteloon parhaista ETL-työkaluista
• Kooste parhaista tietovarastotyökaluista
• Dremiolla on edistynyt opas ETL-tyypeistä
• Coursera tarjoaa useita maksuttomia ETL-kursseja ja sertifikaatteja
• Löydä ETL-koulutusmahdollisuuksia Udemy-palvelun kautta

Keskeiset opit

Tiedon määrän kasvaessa kirjaimellisesti joka minuutti teknologiajohtajilla ja muilla liiketoiminnan ja teknisen alan johtajilla ei ole varaa jättää ETL:n hyötyjä huomioimatta. Jos et hyödynnä näitä prosesseja tehokkuuden, tarkan tiedon hankinnan ja tallennuksen tukemiseen, käytä aikaa oppiaksesi lisää ja esittele ETL tärkeänä investointina organisaatiollesi.

Pysy ajan tasalla parhaista käytännöistä, alan uutisista ja muista näkemyksistä tilaamalla CTO Clubin uutiskirjeen jo tänään.