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 «hent, transformer og last 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 nytteverdien ved datarensing og optimalisering av datasett. De er imidlertid også nyttige i forretningssammenhenger, særlig i den moderne stordata-verdenen.
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 Hent, Transformer, Last inn. La oss se på hvert trinn i prosessen etter tur:
- Hent: 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 å sette opp koblinger og analysere dataene være en kompleks prosess. Datahåndteringsverktøy kan ofte bidra med å konvertere data fra flere kilder til ett konsistent format.
- Transformer: Når dataene er innhentet, er neste trinn å rense dem, fjerne duplikater, standardisere dataene (for eksempel ved å sørge for at alle datoer følger samme format), omstrukturere dem slik at de samsvarer med skjemaet til måldatabasen og kontrollere at alle felt er riktig tilordnet. Dette kan være en tidkrevende prosess, og noe 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 litt tid, siden den innebærer opplasting av store datamengder for å fylle databasen. Senere kan oppdateringer håndteres gjennom trinnvise dataendringer, men det kan med jevne mellomrom 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 blir vellykket, 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 noen viktige utfordringer ved håndtering av stordata:
- Datavolum: Et viktig element er mengden data som samles inn, og kostnadene forbundet med 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 avgjøre 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 hvorvidt 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 pipelineene, 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 fordi de antar 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 fremgangsmåten. ETL-verktøy tilbyr mer avanserte løsninger for databehandling, datarensing og data-profilering, avanserte funksjoner for automatisering og satsvis behandling, samt betydelige fordeler når det gjelder pålitelighet og brukervennlighet.
Ta hensyn til følgende når du velger en ETL-løsning:
- 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 inn i datasjøer i Amazon AWS eller Google Cloud, kan være uvurderlige for organisasjoner som trenger fleksibilitet og smidighet i datavarehusløsningene sine)
- Responstider for brukerstøtte
- Priser
Mange ETL-løsninger med åpen kildekode er tilgjengelige, og noen av dem tilbyr gratis fellesskapsutgaver 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.
Prinsipper for utforming av 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. Noe du bør vurdere, er:
- Modulær utforming: Del systemet opp i datauthenting, datarensing og lasteprosessen. Ta hensyn til de ulike dataformatene du kan få behov for å arbeide med, og opprett et modulært system slik at det er enkelt å endre ulike 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 støter på data det ikke forstår, eller data i feil format. Det er bedre at systemet hopper over poster det ikke kan håndtere, og viser en advarsel, enn at det slutter å fungere fullstendig. Det kan føre til forsinkelser i lasteprosessen 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 personene som samhandler med dataene, kan være teamledere eller avdelingsledere som bare ønsker en enkel måte å få tilgang til sanntidsdata fra flere ulike kilder samtidig. Lag ett sett med dokumentasjon for dem og ett sett for utviklerne som forklarer pipelinen mer detaljert. Beskriv viktige utformingsprinsipper, for eksempel modularitet, feilhåndtering og praksis for dokumentasjon.
ETL-pipeline kontra datapipeline
ETL- og datapipelines er lignende prosesser, men har noe ulike bruksområder. En ETL-pipeline omfatter uthenting av data fra én eller flere kilder, transformering av dataene og deretter innlasting av dem.
En datapipeline kan derimot omfatte noen av eller alle trinnene ovenfor, men avsluttes ikke med lasteprosessen. 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 gi næring til analyse- og forretningsintelligenssystemer. 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 innebærer 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.
Hvor pålitelige ETL-pipelines er, 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 uerfarne dataforskere 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 knyttet til bygging av datapipelines:
- Det kan være vanskelig å håndtere strukturerte, ustrukturerte og semistrukturerte data.
- Kostnadene for datalagring kan være uoverkommelige for enkelte organisasjoner.
- Datastrømming i sanntid kan være både komplekst og ressurskrevende.
- Det å kartlegge databaser og sette opp integrasjoner er ikke en engangsoppgave. Dataleverandører kan endre eksportformatene eller databaseskjemaene sine, slik at du må endre 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)
- Parserere for XML-/CSV-/JSON-filer
- Databasekoblinger for dine egne lokale systemer
- Definer regler for validering av dataene.
- Bruk transformasjoner for å rense og standardisere dataene og fjerne duplikater.
- Last opp dataene til et mellomlagringssystem.
- Last dataene fra mellomlagringen til datavarehuset.
Noen av trinnene ovenfor er valgfrie. Referansedata er for eksempel ikke nødvendig, men det er nyttig fordi det gjør det enklere å definere regler for testing av dataene og utføre transformasjoner. I tillegg er det ikke nødvendig å mellomlagre data før de lastes inn. Det er imidlertid en god praksis å gjøre dette, fordi det er enklere å rulle tilbake mellomlagringslaget hvis noe går galt, og laget kan brukes til revisjonsrapporter og andre krav til etterlevelse.
More Articles
ETL-pipelineverktøy du kan prøve
Mange tilgjengelige ETL-verktøy kan effektivisere databehandling, aggregering, rensing og lasting til målsystemet ditt. Markedet for ETL-programvare er verdsatt til rundt 3,1 milliarder dollar og forventes å nå 10,3 milliarder dollar innen 2030, så det mangler ikke på alternativer.
Noen populære verktøy inkluderer:
- Informatica Power Center: En allsidig løsning med støtte for nettskyen, 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 ta hensyn til budsjettet og det eksisterende økosystemet ditt, ettersom det kan være et pålitelig og kostnadseffektivt valg å fortsette med leverandører du allerede kjenner godt.
Hovedpunkter
ETL-pipelines er en viktig 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 betydningen av grundig planlegging og dokumentasjon gjennom hele prosessen samt overholde regelverk for databeskyttelse og personvern.
Hvis du vil vite mer om ETL-pipelines, databehandling og andre utfordringer og innovasjoner innen stordata, kan du abonnere på CTO Club-nyhetsbrevet.
