Markedet for datavarehus vokser kraftig og forventes å nå nesten 86 milliarder dollar innen 2032. Men hvordan kan du utnytte denne enorme veksten for virksomheten din? Svaret ligger i ETL-automatisering.
Denne artikkelen gir deg kunnskapen du trenger for å utnytte kraften i automatisert ETL og ta databehandlingen din til et nytt nivå.
Hva er ETL-automatisering?
ETL-automatisering innebærer å bruke avanserte verktøy til å utføre prosessen med ekstrahering, transformasjon og lasting uten menneskelig inngripen. Tradisjonelt var dette en manuell og tidkrevende oppgave. ETL-automatisering effektiviserer prosessen ved hjelp av programvareverktøy, frigjør verdifulle IT-ressurser og sikrer raskere og mer pålitelige datapipelines.
Utviklingen fra ETL til automatisert ETL
Virksomheter som ønsker å bruke stordata til å styre beslutningsprosessen, trenger en måte å kombinere flere datakilder i ett enkelt datalager på. Ekstrahering, transformasjon og lasting sikrer konsistens og hindrer at duplikater kommer inn i datavarehuset. Før vi ser nærmere på bruken av automatiseringsverktøy for å effektivisere ETL-prosessen, skal vi se på den tradisjonelle tilnærmingen til ETL.
Med tradisjonell ETL må en programvareingeniør bruke formateringsregler, konvertere datatyper og utføre andre oppgaver for å sikre at formateringsfeil ikke hindrer virksomhetens forsøk på å integrere data på en vellykket måte. Som du kan forestille deg, er manuelle arbeidsflyter kostbare og tidkrevende.
ETL-automatisering gjør det mulig å utforme, implementere og teste datapipelines uten menneskelig inngripen.
Automatisering eliminerer ikke behovet for ingeniører, men gir dem mer tid til å fokusere på å kartlegge forretningskrav og etablere riktig dataarkitektur for virksomhetens behov.
Have an account? Log In
Hvorfor bør virksomheter bruke ETL-automatisering?
Det er flere fordeler ved å bruke automatiserte ETL-verktøy. Enten du er teknologidirektør i en oppstartsbedrift eller direktør for forretningsanalyse i et Fortune 500-selskap, er dette grunnen til at du bør automatisere så mange datatransformasjonsaktiviteter som mulig.
Dataintegrasjon
Hele poenget med ETL er å hente rådata fra flere kilder og laste dem inn i ett enkelt datalager, slik at brukerne får en samlet oversikt. Hvis du er avhengig av manuelle prosesser, tar det mye lengre tid å utføre aktiviteter for ekstrahering, transformasjon og lasting. Jo lengre tid det tar å fullføre ETL-prosessen, desto lengre tid tar det før brukerne får tilgang til sanntidsdata som kan hjelpe dem med å ta bedre forretningsbeslutninger.
ETL-automatisering gjør alle deler av dataintegrasjonen enklere, fra dataprofileringsanalyse til datavalidering.
Forbedret datakvalitet
En av de største fordelene ved å bruke ETL-automatiseringsverktøy er at automatisering øker datakvaliteten. Uansett hvor dyktige programvareingeniørene dine er, er det en risiko for at de gjør minst én feil under ETL-prosessen. Feil er enda mer sannsynlige hvis mer enn én person arbeider med det samme prosjektet.
To ETL-utviklere kan for eksempel arbeide med å kombinere flere datakilder. Hvis begge overfører det samme datasettet til det nye datalageret ditt, vil du ende opp med dupliserte poster.
Én eller to duplikater trenger ikke å skape problemer, men hva skjer hvis datasettene gjelder hvor store inntekter virksomheten din har, eller hvor mange ansatte som har bestemte sertifiseringer? Ledere og mellomledere kan ende opp med å ta beslutninger basert på unøyaktige data, noe som kan få alvorlige konsekvenser for virksomheten din.
ETL-automatisering reduserer også risikoen for feiltolkning av data og gjør det enklere å etablere forretningsregler. Begge deler bidrar til økt datakvalitet.
Viktige komponenter i ETL-automatisering
ETL-automatisering omfatter følgende komponenter:
- Dataekstrahering: Ekstrahering innebærer å samle inn data fra ulike kilder. Du kan for eksempel ha noen data lagret i et HRIS-system, noen i et eldre MRP-system og noen i et regnskapssystem. Du må hente ut data fra hver kilde før du kan kombinere dem.
- Datatransformasjon: De automatiserte ETL-verktøyene dine konverterer nå kildedataene til et brukbart format. Datatransformasjon innebærer å fjerne duplikater, bruke formateringsregler og utføre andre trinn for å sikre at alle data er riktig formatert. Med andre ord er datatransformasjon en form for databehandling.
- Datalasting: Under det siste trinnet i ETL-prosessen samler du dataene og flytter dem til datavarehuset. Datalasting gjør det mulig for teammedlemmer å bruke dataanalyse til sin fordel uten å måtte lete gjennom flere databaser for å finne det de trenger.
ETL-automatisering gjør det også enklere å fullføre testprosessen, noe som sikrer at dataene som lastes inn i det sentrale datalageret, oppfyller kravene dine til konsistens, nøyaktighet, pålitelighet og integritet. Tenk på ETL-testing som en form for revisjon som sikrer at datavarehuset ditt er en ressurs i stedet for en byrde.
Automatisert ETL-testing omfatter følgende komponenter:
- Identifisere forretningskrav
- Utforme testtilfeller
- Forberede testdata
- Utarbeide rapporter
- Analysere rapporter
ETL-automatiseringsprosesser
ETL-automatisering er bare én del av datahåndtering, men den er viktig. Enten du er interessert i testautomatisering eller andre metoder for å automatisere ETL-aktiviteter, kan du prøve noen av disse prosessene:
- Tilpasset koding: En av de beste måtene å automatisere prosessen med uttrekking, transformasjon og lasting på er å bruke SQL, Python, R eller et annet skriptspråk til å opprette tilpasset kode. Det er mulig å opprette kode som håndterer hvert aspekt av prosessen uten menneskelig inngripen, slik at bedriften din kan dra nytte av ETL-automatisering.
- Skytjenester: Tilpasset koding gir deg full kontroll over ETL-aktivitetene dine, men det er tidkrevende og krever minst én erfaren programmerer i teamet. Skytjenester er et attraktivt alternativ, ettersom de kan håndtere store datamengder uten å bruke de lokale ressursene dine. Hvis du ønsker en serverløs løsning på ETL-utfordringene dine, bør du vurdere å bruke Azure Data Factory, Informatica, AWS Glue eller en lignende tjeneste.
- ETL-verktøy: Talend, SSIS og andre verktøy forenkler ETL-prosessen og reduserer risikoen for kodefeil. En av de mange fordelene ved å bruke ETL-verktøy er at de leveres med forhåndsbygde koblinger, noe som gjør det mulig å overføre data effektivt. En annen fordel ved å bruke ETL-verktøy er at de har dra-og-slipp-funksjonalitet, slik at teammedlemmer ikke går seg vill i de velkjente detaljene når de prøver å få tilgang til transformerte data.
- Verktøy for arbeidsflyt og orkestrering: Noen verktøy, for eksempel Airflow, gjør det enklere å administrere arbeidsflytene som inngår i ETL-aktiviteter. Enkelte verktøy håndterer for eksempel avhengigheter eller sporer ytelsen til datapipelines. I likhet med ETL-verktøy eliminerer verktøy for arbeidsflyt og orkestrering de tidkrevende prosessene som inngår i datauttrekking, datatransformasjon, datatesting og datamigrering.
Fordeler ved å implementere ETL-automatisering
Overgangen fra manuell ETL til automatiserte ETL-prosesser gir følgende fordeler:
- Reduserte kostnader: Ved å eliminere manuelle arbeidsflyter begrenses antallet ETL-utviklere og andre programvareingeniører som trengs for å administrere ETL-prosessen. Resultatet? Lavere lønnskostnader for bedriften din.
- Økt effektivitet: Når programvareingeniører ikke blir tynget av manuelle prosesser, får de mer tid til ETL-testing og andre kritiske aktiviteter. Hvem vet? Kanskje en av ingeniørene dine bruker den ekstra tiden til å løse en av bedriftens mest presserende utfordringer.
- Bedre kundeservice: Har du noen gang stilt en leverandør et spørsmål og måttet vente i timevis eller til og med dager på svar fordi de ikke hadde svaret for hånden? Så frustrerende! ETL-automatisering gir teammedlemmer tilgang til instrumentpaneler og andre verktøy som hjelper dem med å yte bedre service til de viktigste kundene dine.
- Forbedret skalerbarhet: Ved å holde bedriftens kostnader under kontroll bidrar ETL-automatisering til at inntektene øker mye raskere enn kostnadene, noe som er selve definisjonen på en skalerbar virksomhet.
- Kortere utviklingslivssyklus: Hvis bedriften din følger DevOps-filosofien, vet du hvor viktig det er å fokusere på kontinuerlig levering. Du har ikke råd til å la ingeniører bruke standardverktøy for ETL-testing, være avhengige av tungvinte brukergrensesnitt eller lete gjennom relasjonsdatabaser etter data som skal trekkes ut. ETL-automatisering setter fart på hvert trinn i ETL-prosessen, og reduserer tiden det tar å introdusere nye produkter eller oppdatere eksisterende produkter.
More Articles
Utfordringer med ETL-automatisering
ETL-automatisering gir deg bedre kontroll over dataflytene dine, men den er ikke perfekt. Den kan forbedre datakvaliteten, men kan også føre til unøyaktigheter og duplikater. Enten du velger en dataplattform eller tester en datadrevet tilnærming til beslutningstaking, må du velge de riktige verktøyene og lære hvordan du bruker dem riktig.
I noen tilfeller skaper ETL-automatisering også problemer med datastyring. Hvis du for eksempel bruker datasjøer til å lagre både rådata og strukturerte data, kan det hende du må justere bedriftens retningslinjer for hvem som kan lese eller laste ned bestemte typer data. Det er også viktig å dokumentere hver datakilde for å øke åpenheten.
Til slutt medfører automatisering behov for ytterligere testing, som innebærer å kontrollere om det finnes feil og avvik. Selv om testautomatisering for ETL er et alternativ, må du kontinuerlig forbedre testprosessene dine.
Fremtidsutsikter for ETL-automatisering
Etter hvert som datavarehus blir stadig mer populære, vil behovet for ETL-automatisering bare øke. Du kan så å si «komme inn på et tidlig stadium» ved å automatisere aktivitetene dine innen uttrekking, transformering, lasting, testing og optimalisering.
Abonner på nyhetsbrevet vårt for å holde deg oppdatert på ny utvikling i bransjen.
