ETL-pipelines er et sett med prosesser som brukes til å flytte data fra én eller flere kilder til en database eller et datavarehus. ETL står for «trekke ut, transformere og laste inn», og beskriver prosessene som kreves for å gjøre dette. Kunnskap om hvordan man bygger effektive ETL-pipelines, kan forbedre arbeidet med forretningsinnsikt betydelig og forenkle datahåndteringen.
ETL-pipelines brukes ofte innen datavitenskap på grunn av nytten de har ved datarensing og optimalisering av datasett. De er imidlertid også nyttige i forretningssammenhenger, særlig i dagens stordata-verden.
I dag kan mange verktøy effektivisere arbeidsflyter for datahåndtering, og som vi skal se nærmere på i denne veiledningen, utgjør disse verktøyene en viktig del av moderne ETL-pipelines.
Hva er ETL-pipelines?
ETL står for «trekke ut, transformere og laste inn». La oss se på hvert trinn i prosessen etter tur:
- Trekk ut: Denne prosessen henter data fra et API, trekker dem ut fra en database eller leser dem fra en dump (for eksempel en XML- eller JSON-fil). Avhengig av hvor mange datakilder du ønsker å hente ut data fra, kan det være en kompleks prosess å sette opp koblinger og analysere dataene. Datahåndteringsverktøy kan ofte bidra med å konvertere data fra flere kilder til ett enkelt, konsistent format.
- Transformer: Når dataene er hentet inn, er neste trinn å rense dem, fjerne duplikater, standardisere dataene (for eksempel ved å sikre at alle datoer følger samme format), omstrukturere dem slik at de samsvarer med måldatabasens skjema og kontrollere at alle felt er riktig tilordnet. Dette kan være en tidkrevende prosess som kan måtte gjennomgås regelmessig hvis noen av datakildene endrer måten de leverer data på.
- Last inn: Til slutt kan de transformerte dataene importeres til måldatabasen, datavarehuset eller plattformen. Den nøyaktige prosessen for å fullføre denne opplastingen kan variere avhengig av målplattformen. Den første innlastingen kan ta noe tid, ettersom den innebærer opplasting av store datamengder for å fylle databasen. Senere kan oppdateringer håndteres gjennom trinnvise dataendringer, men det kan av og til utføres fullstendige oppdateringer for å sikre dataintegriteten. Mange dataingeniører automatiserer oppdateringsprosessen og planlegger den til perioder utenom rushtiden, når kildesystemene har minimal trafikk.
Planlegging og utforming av effektive ETL-pipelines
Den enorme datamengden som håndteres av ETL-pipelines, gjør implementeringen til et omfattende arbeid. For å sikre at prosessen lykkes, må dataingeniører ha god forståelse av dataene de skal behandle, og av målene til dem som arbeider med dataene.
Have an account? Log In
Viktige hensyn før du bygger en ETL-pipeline
Det finnes flere viktige utfordringer ved arbeid med stordata:
- Datavolum: Et viktig element er mengden data som samles inn, og kostnadene knyttet til lagring (og overføring) av disse dataene. I noen tilfeller har organisasjoner ingen kontroll over datamengden som leveres av tredjeparter når de ber om en eksport. Du kan imidlertid bestemme hvilke data som skal beholdes, og hva som er overflødig.
- Datavariasjon: Du må også ta hensyn til typene og formatene på dataene du arbeider med, og til om dataene er strukturerte eller ustrukturerte. Dataingeniører kan håndtere denne utfordringen ved å bruke verktøy for transformasjon og standardisering, slik at alle data konverteres til et felles format.
- Datahastighet: Beskriver hastigheten og hyppigheten data samles inn med. Høy datahastighet kan skape problemer når du forsøker å automatisere pipelines, særlig hvis du ønsker de mest nøyaktige dataene fra alle kilder for datadrevet beslutningstaking.
Når du har håndtert disse problemstillingene, kan du vurdere formålet med å konsolidere dataene og de overordnede målene for dataanalysen. Disse målene kan påvirke beslutninger om databasedesign.
Velge riktige ETL-verktøy og -teknologier
Det er mulig å skrive egne ETL-verktøy fra grunnen av, og noen mindre organisasjoner velger denne veien i den tro at det vil være billigere og enklere enn å bruke ferdige løsninger.
Selv om dette kan stemme når man bare importerer fra én eller to datakilder som sjelden endrer eksportformatene sine, er det sjelden den beste løsningen. ETL-verktøy tilbyr mer avanserte løsninger for databehandling, datarensing og dataprofilering, avanserte funksjoner for automatisering og batchbehandling samt betydelige fordeler når det gjelder pålitelighet og brukervennlighet.
Når du velger en ETL-løsning, bør du vurdere følgende:
- Støttede dataformater (SQL-, XML-, JSON- og CSV-filer osv.)
- API-integrasjoner
- Tilgjengelighet av strømming i sanntid for inntak av data (Apache Kafka er en populær løsning for dette)
- Hvorvidt løsningen er skybasert (Verktøy som støtter enkel lasting av data til Amazon AWS- eller Google Cloud-datasjøer, kan være uvurderlige for organisasjoner som trenger fleksibilitet og smidighet i datavarehusløsningene sine)
- Responstider for brukerstøtte
- Prising
Det finnes mange ETL-løsninger med åpen kildekode, og noen av dem tilbyr gratis utgaver for fellesskapet og finansierer utviklingen ved å ta betalt for teknisk brukerstøtte. Hvis organisasjonen din har et begrenset budsjett for ETL-implementeringen, kan du spare mye penger ved å velge en mye brukt løsning med åpen kildekode.
Designprinsipper for skalerbare og vedlikeholdbare ETL-pipelines
Når du utformer en ETL-pipeline, er det avgjørende å ikke bare ta hensyn til datakildene du arbeider med nå, men også hvordan behovene dine kan utvikle seg i fremtiden. Noen ting du bør vurdere, er:
- Modulær utforming: Bryt systemet ned i datauttrekking, datarensing og innlastingsprosessen. Vurder de ulike dataformatene du kan ha behov for å arbeide med, og opprett et modulært system slik at det er enkelt å endre forskjellige deler av systemet uten å ødelegge hele pipelinen.
- Feilhåndtering: Utform systemet slik at det håndterer feil på en kontrollert måte og viser en tydelig feilmelding hvis det møter data det ikke forstår, eller data i feil format. Det er bedre å la systemet hoppe over poster det ikke kan håndtere, og vise en advarsel, enn at det svikter fullstendig, noe som fører til forsinkelser i innlastingsprosessen eller, enda verre, at feil data lastes inn og det primære datalageret blir ødelagt.
- Tydelig og fullstendig dokumentasjon: Tydelig dokumentasjon er avgjørende. Husk at ikke alle i teamet ditt er dataforskere. Mange av dem som arbeider med dataene, kan være teamledere eller avdelingsledere som ganske enkelt ønsker en enkel måte å få tilgang til sanntidsdata fra flere ulike kilder samtidig. Ha ett sett med dokumentasjon for dem og ett sett for utviklerne som forklarer pipelinen mer detaljert. Beskriv viktige designprinsipper, for eksempel modularitet, feilhåndtering og praksis for dokumentasjon.
ETL-pipeline kontra datapipeline
ETL- og datapipelines er lignende prosesser, men har litt forskjellige bruksområder. En ETL-pipeline omfatter uttrekking av data fra én eller flere kilder, transformering av dataene og deretter innlasting av dem.
En datapipeline kan derimot omfatte noen eller alle trinnene ovenfor, men avsluttes ikke med innlastingsprosessen. Når dataene er lastet inn, kan de brukes i andre prosesser og arbeidsflyter, for eksempel i et visualiseringssystem eller til å utløse en handling betinget i et automatiseringssystem.
Author's Tip
Tenk på en ETL-pipeline som en type datapipeline med en snevert definert rolle: å ta strukturerte og ustrukturerte data, transformere dem til et felles format og lagre dem i et datavarehus eller en database.
Viktige fordeler med ETL-pipelines
ETL-pipelines kan være svært nyttige for å forsyne analyse- og forretningsinformasjonssystemer med data. Fordi de samler data fra flere kilder – for eksempel ved å samle data fra sosiale medier, CRM-systemer, ERP-verktøy og andre databaser – gjør de det enklere å få nøyaktig innsikt i virksomheten.
ETL-prosessen omfatter optimalisering, validering og rensing av data, noe som bidrar til å sikre at informasjonen som havner i databasen, er så nøyaktig og oppdatert som mulig.
Påliteligheten til ETL-pipelineene dine avhenger av verktøyene du bruker. En pipeline kan være så enkel som noen få Python-skript, eller noe mer robust som bruker Snowflake, Kafka og andre moderne verktøy. I dag er verktøyene som er tilgjengelige for behandling av data og bygging av ETL-pipelines, ganske modne. Brukervennlige grafiske brukergrensesnitt og aktive brukerfellesskap gjør det mulig selv for nybegynnere innen dataforskning å komme i gang med ETL-pipelines.
Ulemper med ETL-pipelines
Selv om verktøykjedene for bygging av ETL-pipelines er modne, og skybaserte datavarehus er langt rimeligere i dag enn de var for noen år siden, finnes det fortsatt enkelte utfordringer når det gjelder bygging av datapipelines:
- Det kan være vanskelig å håndtere strukturerte, ustrukturerte og semistrukturerte data.
- Kostnadene for datalagring kan være uoverkommelige for enkelte organisasjoner.
- Sanntidsdatastrømming kan være både komplekst og ressurskrevende.
- Kartlegging av databaser og oppsett av integrasjoner er ikke en engangsoppgave. Dataleverandører kan endre eksportformatene eller databaseskjemaene sine, noe som krever at du endrer datapipelinen.
Implementering av ETL-pipeline
Vurder følgende arbeidsflyt for implementering av en ETL-pipeline:
- Opprett referansedata, slik at du har noe å arbeide med når du utfører datatransformasjoner.
- Bygg koblinger for datakildene du ønsker å arbeide med, for eksempel:
- API-grensesnitt for sosiale medieplattformer
- Skrapere for nettsider (hvis TOS tillater dette)
- Analysatorer for XML/CSV/JSON-filer
- Databasekoblinger for dine egne lokale systemer
- Definer regler for validering av dataene.
- Bruk transformasjoner til å rense og standardisere dataene samt fjerne duplikater.
- Last opp dataene til et mellomlagringssystem.
- Last dataene fra mellomlagringen inn i datavarehuset.
Noen av trinnene ovenfor er valgfrie. Referansedata er for eksempel ikke påkrevd, men det er nyttig fordi det gjør det enklere å definere regler for testing av dataene og utføring av transformasjoner. Det er heller ikke nødvendig å mellomlagre data før de lastes inn. Det er imidlertid en god praksis å gjøre det, fordi det er enklere å tilbakestille mellomlagringslaget hvis noe går galt, og laget kan brukes til revisjonsrapporter og andre krav til overholdelse av regelverk.
More Articles
ETL-pipelineverktøy du kan prøve ut
Mange tilgjengelige ETL-verktøy kan effektivisere databehandling, aggregering, rensing og innlasting i målsystemet ditt. Markedet for ETL-programvare er verdsatt til rundt $3.1 milliarder og forventes å nå $10.3 milliarder innen 2030, så det mangler ikke på alternativer.
Noen populære verktøy omfatter:
- Informatica Power Center: En allsidig løsning med støtte for skyen, inkludert verktøy med lite eller ingen kode for ETL-pipelines
- Apache Airflow: En kraftig plattform med åpen kildekode og alternativer for kommandolinje- og grafisk brukergrensesnitt
- IBM Infosphere Datastage: En rask og kraftig løsning med funksjoner for lastbalansering og parallellisering
Det finnes mange andre alternativer, inkludert løsninger fra Oracle og Microsoft. Når du velger en ETL-løsning, bør du vurdere budsjettet og det eksisterende økosystemet ditt, ettersom det å holde seg til leverandører du allerede kjenner godt, kan være et pålitelig og kostnadseffektivt valg.
Hovedpunkter
ETL-pipelines er en avgjørende del av datahåndteringen for moderne virksomheter som behandler store datamengder. Implementering av en ETL-pipeline kan bidra til å forbedre organisasjonens beslutningstaking og gi virksomheten et konkurransefortrinn.
Det kan imidlertid være utfordrende å håndtere rådata fra flere kilder, og teknologiledere må understreke viktigheten av grundig planlegging og dokumentasjon gjennom hele prosessen samt overholde regelverk for databeskyttelse og personvern.
Hvis du vil lære mer om ETL-pipelines, databehandling og andre utfordringer og innovasjoner innen stordata, kan du abonnere på CTO Club-nyhetsbrevet.
