Den komplette ETL-guiden: Definisjon, eksempler og tips

ETL, som står for ekstrahering, transformasjon og lasting, er en teknisk prosess som importerer informasjon fra flere datakilder, renser og transformerer data for å sikre konsistens, og lagrer dem i ett enkelt datavarehus. ETL-prosessen legger til rette for at organisasjoner skal lykkes med senere tekniske oppgaver, inkludert dataintegrasjon og dataanalyse

Behovet for datahåndtering øker hver dag. I 2010 ble det globalt opprettet rundt to zettabyte med data. I 2023 var det estimerte totale globale omfanget av opprettede data 120 zettabyte, og dette tallet forventes bare å øke.

Selv om ETL er velegnet for komplekse datatransformasjoner, kan en integrasjonsplattform som tjeneste (iPaaS) være et egnet alternativ for enklere integrasjoner. Integrering av ELT og andre løsninger for datahåndtering er avgjørende for å støtte suksess både nå og i fremtiden.

Denne veiledningen fokuserer på ETL-prosesser sammenlignet med iPaaS, som også kan spille en rolle i datastrategien din. Jeg vil gi deg kunnskapen du trenger for å navigere i ETL-landskapet og velge de beste ETL-verktøyene for dataintegrasjonsoppgavene dine. Jeg vil dele alt du trenger å vite om tradisjonell ETL (og mer).

Hva er ETL?

ETL er en prosess i tre trinn som bidrar til å støtte datakvalitet, lagring og tilgang for virksomheter og andre organisasjoner.

Ekstrahering

Det første trinnet i ETL er dataekstrahering. I dette trinnet eksporteres rådata fra flere datakildelokasjoner til et midlertidig oppsamlingsområde. Vanligvis er rådata fra ulike kilder ikke klare til å legges i det endelige datalageret, fordi de vil være inkonsistente.

Du kan ekstrahere data fra en rekke kilder, avhengig av virksomhetens behov. Vanlige kilder omfatter e-post, flate filer levert av forretningspartnere eller kunder, ERP- eller CRM-systemer, nettbaserte nettsider og databaser, SQL-servere og NoSQL-servere.

Transformasjon

Før dataene lagres i det endelige datavarehuset, må de transformeres. Datatransformasjon konverterer rå og uryddige data til konsistente data som kan brukes i dataanalyseprosesser. Noen trinn i transformasjonsprosessen omfatter:

• Opprette brukbare datasett som er tilpasset virksomhetens behov
• Fjerne duplikater for å eliminere duplisert informasjon fra datasett
• Konvertere ustrukturerte data til strukturerte data ved å bruke skjemaer og andre metoder
• Validere data for å sikre ekthet og nøyaktighet
• Rense data for å fjerne ødelagte data, håndtere manglende felt i datasett og sikre at dataene er riktig formatert
• Fjerne kryptering eller legge til beskyttelse for data, avhengig av virksomhetens krav til samsvar
• Formatere data for å oppfylle virksomhetens behov, for eksempel ved å legge til eller endre kolonneoverskrifter for å støtte konsistens og sikre at dataene fungerer godt med eksisterende relasjonsdatabaser

Lasting

Det siste trinnet i ETL-dataprosessen er å laste data inn i riktig datavarehus. Du starter med en første lasting av data og oppdaterer dem med jevne mellomrom for å sikre at virksomheten har sanntidstilgang til oppdatert informasjon.

ETL i praksis

ETL-prosesser er nyttige for et bredt spekter av virksomheter, inkludert virksomheter innen helsevesen, finans, detaljhandel, transport og underholdning.

Netflix bruker ETL

Tenk på Netflix. Strømmetjenesten genererer enorme mengder data hver dag, og bruker disse dataene til å forstå hvilke nye tilbud som vil være lønnsomme, samt støtte personlige anbefalinger for hundrevis av millioner brukere.

 

For å gjøre dette må Netflix oppnå dataintegrasjon av informasjon som kommer fra interne prosesser og ekstern brukeradferd. Selskapet bruker ETL-prosesser til å oppnå dette, i tillegg til proprietære plattformer som støtter datastrømmer i sanntid.

Hvorfor er ETL viktig?

Data er avgjørende for suksessen til nesten alle virksomheter i dag. Data driver maskinlæringsprosesser som støtter automatisering, og hjelper virksomheter med å ta intelligente beslutninger innen markedsføring, kundeservice, produktutvikling og investeringer. ETL-verktøy og -prosesser bidrar til å sikre at nøyaktige data fra alle datakilder er tilgjengelige og kan brukes til å støtte andre forretningsprosesser.

Noen måter ETL er viktig for databaserte prosesser på, inkluderer:

• Det lar virksomheter konsolidere data i ett lager for én enkelt sannhetskilde
• Det sikrer at data standardiseres for å støtte arbeidsflytene og de tekniske systemene dine
• Det støtter hensiktsmessig datatilgang gjennom grafiske brukergrensesnitt og andre verktøy utviklet for ikke-tekniske brukere

Bakgrunnen for ETL

ETL er ikke en ny prosess. Konseptene kan spores tilbake til 1970-tallet, men før fremveksten av maskinlæring og kunstig intelligens var dataintegrasjon en langt mer manuell prosess. Gjennom 80- og 90-tallet, etter hvert som mengden data, datakilder og databaser økte, begynte teknologiledere å utvikle verktøy for målrettet dataintegrasjon. Disse danner grunnlaget for ETL i dag.

Kanskje den største drivkraften bak moderne ETL-prosesser var fremveksten av nettskyen. Plutselig var ikke organisasjoner lenger begrenset av fysiske servere, og mengden digitale data de kunne lagre, var ubegrenset. Muligheten til å skalere datalagringen opp eller ned med løsninger som AWS gjorde det enklere å beholde alle dataene. Organisasjoner trengte likevel metoder for å hente ut, laste inn og lagre denne informasjonen på en enkel måte.

ETL kontra ELT

Valget mellom ETL og ELT (Extract, Load, Transform) avhenger av organisasjonens spesifikke behov, datamengden og den tilgjengelige beregningskraften.

ETL er tradisjonelt mer utbredt i situasjoner der datatransformasjonen er kompleks og må behandles før dataene legges inn i datavarehuset. Denne tilnærmingen gjør det mulig å rense og konsolidere data før innlasting, noe som gjør den egnet for systemer der datakvalitet og forberedelse er avgjørende.

ELT blir på den annen side stadig mer populært, særlig med fremveksten av nettskybaserte datavarehus som tilbyr betydelig behandlingskraft. ELT gjør det mulig å laste data raskere inn i datavarehuset og transformere dem etter behov i selve databasen, noe som gjør metoden bedre egnet til å håndtere store datamengder i sanntid eller tilnærmet sanntid.

Ingen av tilnærmingene er i seg selv bedre enn den andre; valget mellom ETL og ELT avhenger av de spesifikke kravene til databehandlingsoppgavene, dataarkitekturen og organisasjonens mål. En organisasjon som for eksempel håndterer enorme datasett som oppdateres kontinuerlig, vil kanskje foretrekke ELT på grunn av effektiviteten og skalerbarheten. En virksomhet som prioriterer dataintegritet og behandling før innlasting, kan derimot velge ETL.

Innovasjonen på dette området fortsetter, og ett eksempel er arbeidet med ELT. ELT er et annet alternativ for databehandling som endrer rekkefølgen på oppgavene. I denne prosessen henter du ut data, laster inn data og transformerer deretter dataene.

ELT gir fordeler som å tilføre datasjøer ustrukturerte data eller laste inn alle data umiddelbart og sortere dem gjennom transformasjonsprosesser senere.

Slik fungerer ETL (og eksempler)

For å forstå ETL-funksjoner bedre kan vi se på et bruksområde. Se for deg en stor blomsterhandlerkjede med butikker i flere byer, som også gir kundene mulighet til å bestille på nettet for levering hjem eller til virksomheter. Du har kanskje allerede ideer om hvilke typer data denne organisasjonen må håndtere, blant annet lagerbeholdning av blomster og utstyr samt bestillinger, kundeinformasjon, leveringsadresser og -instruksjoner, betalingsprosesser og selve bestillingene.

La oss i dette eksempelet se på bestillingsprosessen og dataene den genererer. Bestillingsdata kan komme fra:

• En mobilapp som bruker et API til å integrere med selskapets viktigste CRM-system
• Nettstedet, som har en digital butikk og handlekurv
• Manuell registrering utført av ansatte i fysiske butikker

Disse dataene kombineres selvfølgelig vanligvis med informasjon om lagerbeholdning og fullføring av bestillinger, data om betalingsbehandling samt informasjon om frakt eller levering. De riktige ETL-pipelineene gjør det mulig å kombinere alle disse dataene i et datalager for å støtte fremtidige oppgaver som:

• Muligheten for at en eksisterende kunde raskt kan legge inn den samme bestillingen på nytt senere
• Kundeservicearbeid, for eksempel å finne tidligere fakturaer for kunder som har spørsmål om faktureringen
• Dataanalyse for å støtte salg og markedsføring, for eksempel en gjennomgang av tidligere bestselgere for å informere beslutninger om hva som skal tilbys på et nettsted til morsdag i år

Fordeler med ETL

Bruk av ETL til å samle data fra kildesystemer og laste dem inn i riktig målsystem gir en rekke forretningsmessige fordeler.

Utfordringer med ETL

Den kanskje vanligste ETL-utfordringen gjelder datakvalitet. Når du henter ut data fra flere kilder – spesielt når du tillater kundegenererte kilder – kan du ikke automatisk sikre dataintegriteten. Manglende informasjon, inkonsekvent informasjon og utdaterte data er noen av problemene du vil håndtere i ETL-pipelinen.

Andre vanlige ETL-utfordringer omfatter:

• Å sikre dataenes sikkerhet gjennom hele prosessen, ettersom du skaper potensielle sårbarheter når du flytter og lagrer data
• Å støtte kontinuerlig dataytelse, for eksempel effektiviteten til ETL-prosessene og kontinuerlig tilgang til dataene etter at de er lagret i måldatabasen
• Å integrere data med eksisterende databaser, API-verktøy og andre plattformer, slik at dataene kan brukes til å støtte forretningsprosesser
• Å sikre at dataene styres på riktig måte av samsvarsprotokoller i hvert trinn av prosessen

Slik kommer du i gang med ETL + verktøy

Organisasjoner som ikke allerede bruker ETL-prosesser, kan komme i gang ved å lære mer om ETL og sørge for at de har det grunnleggende innen uttrekking, transformering og lasting på plass. Du kan vurdere å ansette teknisk støtte internt med erfaring innen ETL eller samarbeide med leverandører som kan tilby ETL-støtte som en tjeneste.

Deretter må du sørge for at du har de riktige verktøyene på plass, og bruke litt tid på å øve på datauttrekking fra ulike kilder. Før du setter ETL-prosessene dine i drift, må du teste hvert trinn og feilsøke eventuelle problemer, spesielt i datatransformeringsoppgavene.

Når du er klar, kan du bygge en ETL-pipeline ved å:

• Opprette referansedatasettet ditt, slik at du vet hva resultatet av datatransformeringen skal være
• Koble til kildene dine via uttrekkingsverktøy som API-er
• Bygge arbeidsflyter for å validere og transformere dataene
• Sette opp flere verktøy for automatisk å laste dataene inn i måldatabasene når transformeringen er fullført

ETL-verktøy for å komme i gang

Undersøk og test alltid verktøy før du integrerer dem i prosessene dine. Du kan begynne jakten på gode ETL-verktøy ved å vurdere noen av disse alternativene:

• Informatica PowerCenter – Dette verktøyet hjelper deg med å bygge og distribuere ulike datapipelines, og tilbyr alternativer uten kode som støtter rask integrasjon på tvers av ulike team. Du kan også utnytte en rekke datasjøer og datavarehus med dette alternativet, inkludert de som tilbys av Google Cloud, AWS og Azure.
• IBM Infosphere Datastage – Dette verktøyet fungerer innenfor IBMs økosystem og gir fordeler som høy hastighet og tilgang til KI-applikasjoner.
• Oracle Data Integrator – Dette alternativet lar deg bygge og støtte komplekse datasjøer og datavarehus, og leveres med et grafisk grensesnitt som gjør det mulig for ikke-tekniske forretningsbrukere å ta det i bruk.
• AWS Data Pipeline – Dette er en administrert tjeneste som hjelper deg med å utnytte fordelene ved databehandling som tilbys av Amazon Web Services.

Beste praksis for ETL

Det beste du kan gjøre for nye ETL-prosesser, er å lansere dem med en gjennomtenkt og testet plan. Du kan også følge noen av anbefalingene nedenfor for å maksimere fordelene med ETL for organisasjonen din:

• Støtt bedre datakvalitet ved å integrere valideringer i hvert trinn av prosessen. Det inkluderer den opprinnelige dataregistreringsoppgaven når det er mulig. Hvis du for eksempel vil at personer skal angi en dato, bør de velge den fra et kalender-API som sikrer at dataene er formatert konsekvent, i stedet for at brukerne skriver inn informasjonen manuelt.
• Samarbeid med pålitelige leverandører og bruk pålitelige løsninger når du bygger koblinger og andre deler av ETL-pipelinen. Spør alltid leverandørene hvordan de sikrer dataene, slik at du kan være sikker på at de digitale eiendelene dine er godt beskyttet.
• Forbedre ytelsen til ETL-verktøyene dine ved å ta smarte tekniske beslutninger fra prosessen for innhenting av data til innlastingsprosessen. Optimaliser ETL-pipelinen med valg som å implementere hurtigbufring eller bruke inkrementell lasting.
• Implementer metadata-verktøy og andre prosesser for databehandling, slik at du best mulig kan overvåke dataene og sikre nøyaktig tilgang og kontroll over hvem som får tilgang til hvilke data i fremtiden.

Flere ressurser for videre læring

Hvis du vil lære mer om ETL og relaterte emner, kan du se nærmere på noen av de utvalgte ressursene nedenfor:

• Hevo tilbyr en liste over verktøy med åpen kildekode for ETL som kan hjelpe deg med å bygge ETL-rammeverket ditt
• Se denne listen over de beste ETL-verktøyene
• Oversikt over de beste verktøyene for datavarehus
• Dremio har en avansert veiledning om typer ETL
• Coursera tilbyr en rekke gratis ETL-kurs og sertifiseringer
• Finn muligheter for ETL-opplæring via Udemy

Viktige punkter

Med data som bokstavelig talt blir større for hvert minutt, har CTO-er og andre forretnings- og teknologiledere ikke råd til å ignorere fordelene med ETL. Hvis du ikke bruker disse prosessene til å støtte effektivitet, nøyaktig innhenting og lagring av data, bør du ta deg tid til å lære mer og presentere ETL som en viktig investering for organisasjonen din.

Hold deg oppdatert på beste praksis, bransjenyheter og annen innsikt ved å abonnere på CTO Club-nyhetsbrevet i dag.