Hva er ETL-kartlegging, og hvordan fungerer det?

Hvis virksomheten din bruker ETL (hent ut, transformer, last inn) for å gjøre dataene mer enhetlige og brukervennlige, er du i godt selskap — 91 % av bedriftsledere mener at demokratisert datatilgjengelighet er avgjørende for å lykkes. ETL-tilordning er en viktig del av prosessen; den sikrer at du henter ut relevante data og lagrer dem på en måte som er nyttig for alle interessenter.

Heldigvis kan kraftige ETL-verktøy effektivisere tilordningsprosessen og gjøre den raskere og mer nøyaktig.

I denne artikkelen utforsker vi detaljene i ETL-tilordning, navigerer gjennom vanlige utfordringer og gir deg beste praksis for en vellykket implementering.

Hva er ETL-tilordning?

ETL-tilordning er prosessen med å identifisere nøkkelelementer i kildedataene dine og koble dem til de tilsvarende elementene i datalageret eller datasjøen din. Den skjer vanligvis under transformasjonsfasen.

Utført på en effektiv måte hjelper tilordning deg med å integrere ulike datasett og transformere dem til et standardisert format. På den måten blir informasjonen enklere å få tilgang til, bruke og analysere.

Hvorfor er ETL-tilordning viktig innen datahåndtering?

Virksomhetsdata kommer fra et stort antall kilder, inkludert API-er, forretningssystemer, flate filer som Excel, Oracle-databaser, XML-filer og SQL-servere. Problemet er at hver av dem bruker egne formater, metadata og datastrukturer.

Det kan for eksempel hende at datalageret ditt lagrer kundenes etternavn i et felt som heter "last name." Dette er en vanlig navnekonvensjon, men den er ikke universell. Det samme elementet kan hete "name_last" i SAP, "last_name" i Joomla og "surname" i CRM-systemet på det europeiske kontoret ditt. 

ETL-tilordning definerer forholdene mellom disse ulike elementene og det tilsvarende elementet i målsystemet. Den lager et veikart fra kildesystemet til målet, slik at informasjonen kan flyte jevnt og nøyaktig.

Uten ETL-tilordning kan små dataforskjeller føre til alle slags problemer under ETL-prosessen. Dataene kan gå tapt eller bli ødelagt når de beveger seg gjennom hvert trinn. Eller du kan oppdage at informasjonen i datalageret ditt er unøyaktig eller ufullstendig, noe som gjør hele datasettet ubrukelig.

Fordeler med effektiv ETL-datatilordning

Implementering av ETL-tilordning krever tid, penger og støtte fra virksomheten. Hvis innsatsen lykkes, kan den gi betydelige fordeler som forbedrer driften og støtter fremtidig vekst.

Bevarer dataintegritet og relevans

Effektiv ETL-tilordning minimerer feil, eliminerer duplikater og reduserer risikoen for ødelagte data gjennom hele ETL-prosessen, slik at kvaliteten og nøyaktigheten på dataene bevares. Den sikrer også at det sentrale datalageret samsvarer med datastandarder og er i tråd med forretningskrav — to viktige faktorer for datadrevne organisasjoner.

La oss si at målet ditt er å levere den beste kjøpsopplevelsen i bransjen. Før du utvikler en strategi, trenger du tilgang til helhetlige data om kundeinteraksjoner og oppfatninger. ETL-tilordning sikrer at systemet ditt henter ut de riktige dataene — for eksempel frafallsrater for handlekurver eller gjennomsnittlig tid for løsning av supportsaker. Med pålitelige og nøyaktige kundedata kan virksomhetens ledere følge med på KPI-er og lage en smart handlingsplan.

Forbedrer datatilgang

Ved å koble alle virksomhetens datakilder til et sentralt datalager sikrer du at alle har tilgang til oppdaterte data. ETL-tilordning bryter også ned datasiloer og frigjør tidligere isolert informasjon, slik at datalageret blir mer komplett og helhetlig.

Etter hvert som virksomheten vokser, er det vanlig at avdelinger tar i bruk ulike verktøy. Markedsføringsteamet bruker kanskje HubSpot til generering av potensielle kunder, mens salgsteamet administrerer salgspipelinen med Pipedrive. ETL-tilordning bidrar til å håndtere uoverensstemmelser mellom felt eller formater i disse verktøyene, slik at alle data flyter inn i et enhetlig datasett.

Bedre dataanalyse

Ved å skape data av høyere kvalitet og gi bredere tilgang forbedrer ETL-tilordning automatisk dataanalysen. Den muliggjør en pålitelig og effektiv overføringsprosess, slik at data blir tilgjengelige for analyse på kortere tid. Og siden datalageret er mer komplett, kan verktøyene dine for forretningsinnsikt levere relevante og handlingsrettede innsikter.

Den beste delen? Siden moderne ETL-verktøy håndterer datatilordning automatisk, effektiviserer de arbeidsflyter og eliminerer repetitive analyseoppgaver. Det er ikke nødvendig å lete frem data fra ulike kilder – alle ansatte kan raskt generere en nøyaktig rapport. Med andre ord støtter ETL-tilordning informerte beslutninger på alle nivåer i virksomheten.

3 typer datatilordning

Det finnes to primære typer datatilordning: manuell og automatisert. Alternativet du velger, vil variere basert på datakildens art, typen datamigrering og behandlingsfrekvensen.

Manuell datatilordning

I denne prosessen kobler utviklerne dine kildedataene til måldatabasen for hånd. De samsvarer elementer med de riktige datafeltene i datavarehuset og oppretter en tilpasset tilkobling ved hjelp av grafiske verktøy eller håndkodede skript og spørringer.

Selv om manuell tilordning gir deg full kontroll, er det også tidkrevende og utsatt for menneskelige feil. Det egner seg best for svært uvanlige dataformater eller kompliserte datatransformasjoner – for eksempel når du må hente ut data fra et eldre ERP-system som snart skal avvikles.

Automatisert datatilordning

Moderne ETL-verktøy kan håndtere tilordningsprosessen for deg. Alt du trenger å gjøre, er å koble sammen de ulike kildene og datavarehuset. Programvaren analyserer begge systemene, henter ut de nødvendige elementene fra kilden og tilordner dem til de riktige elementene i målet. Enkelte programmer kan til og med finne relevante datakilder for deg og tilordne dem i sanntid.

Etter hvert som datasett blir større og mer komplekse, velger stadig flere virksomheter fullstendig automatisert ETL-tilordning; det finnes rett og slett for mye data til at den kan tilordnes manuelt. Selv om denne løsningen krever at du gir avkall på en viss grad av kontroll og fleksibilitet, er den også mer tilgjengelig for ikke-tekniske ansatte. De fleste verktøy har et enkelt brukergrensesnitt, slik at salgs-, markedsførings- og HR-teamene dine kan tilordne nye datakilder uten støtte fra dataingeniører og dataanalytikere.

Hybrid datatilordning

Hybrid tilordning, som også kalles semiautomatisert tilordning, kombinerer elementer fra manuelle og automatiserte prosesser. Du kan for eksempel bruke programvare til å analysere og tilordne komplekse datakilder, men be en ingeniør om å gjennomgå resultatene manuelt før utrulling. Eller du kan bruke et ETL-verktøy med et dra-og-slipp-grensesnitt til å etablere forretningsregler eller opprette tilkoblinger til datakilder.

Denne tilnærmingen gir noe av fleksibiliteten til en manuell prosess, samtidig som den utnytter programvarens hastighet og effektivitet. Den innebærer imidlertid fortsatt mulighet for menneskelige feil – særlig når ikke-tekniske teammedlemmer er involvert. Og hver gang du kombinerer manuelle prosesser med automatisert teknologi, har det en tendens til å gjøre arbeidsflytene, testingen og vedlikeholdsprosedyrene dine mer komplekse.

ETL-tilordningsprosess: Fra kilde til mål

Enten du håndterer ETL-tilordning manuelt eller bruker automatisert ETL-programvare, er dette de typiske trinnene:

1. Analyser kildedataene. Undersøk strukturen, skjemaet, relasjonene mellom databasetabellene, taksonomien og datatypene. Se etter manglende informasjon og uoverensstemmelser som du må håndtere i transformasjonsfasen. Avgjør til slutt hvilke elementer du vil hente ut.
2. Tilordne data til målet. Identifiser de tilsvarende elementene i måldatavarehuset. Hvis kilden for eksempel inneholder alfanumeriske medisinske koder, kan du tilordne dem til et felt med prosedyrebeskrivelsen.
3. Fastslå transformasjonstrinnene. Når kildedataene ikke samsvarer med målformatet, må du endre dem. Vanlige transformasjoner omfatter filtrering, sortering, omstrukturering, rensing eller splitting. Hvis du importerer kjøpsoppføringer fra hele verden, kan du konvertere alle transaksjonstidspunkter til den lokale tidssonen din for å sikre konsistens.
4. Test datatilordningen. Test ETL-tilordningen på et eksempeldata­sett. Gå gjennom resultatene og se etter feil, uoverensstemmelser og ufullstendige data. Bruk testverktøy som kan oppdage problemer med avstemming, sporbarhet, logging og tilordning. Gjør nødvendige endringer og gjenta etter behov – det er enklere å løse feil under ETL-testfasen enn etter utrulling.
5. Implementer datatilordningen. Implementer tilordningen i stor skala på de faktiske datakildene dine.

ETL-tilordning avsluttes ikke med den første implementeringen; det er en kontinuerlig prosess. Når du anskaffer flere datakilder, må du eller ETL-programvaren justere tilordnings- og transformasjonslogikken for å integrere dem.

Med ETL skjer tilordningen før dataene lastes inn i datavarehuset. Slik er det ikke med ELT (hent ut, last inn, transformer), noe det er viktig å merke seg hvis du fortsatt vurderer ETL kontra ELT.

Vanlige utfordringer med ETL-tilordning

Selv om verktøy for datakartlegging har effektivisert prosessen betydelig, finnes det utfordringer på hvert trinn. Mange problemer oppstår på grunn av økninger i kompleksiteten, hastigheten og volumet til rådataene. Data som kommer inn fra hundrevis eller til og med tusenvis av kilder, kan føre til problemer med alt fra datakvalitet til validering.

Vanlige utfordringer med ETL-kartlegging omfatter:

• Ufullstendige eller unøyaktige kildedata
• Integrasjonsbegrensninger i ETL-verktøy 
• Dokumentasjon som er utilstrekkelig eller utilgjengelig
• Kompliserte krav til transformasjon
• Utilstrekkelige testprosesser
• Skalerbarhet for ETL-verktøy og -prosesser
• Tidkrevende ETL-vedlikehold

Det beste tidspunktet for å begynne å vurdere disse problemene er når du utvikler en strategi for ETL-kartlegging. På den måten kan du velge verktøy og etablere prosesser som tar høyde for potensielle utfordringer. Ta skalerbarhet som eksempel — se etter et ETL-verktøy som kan optimalisere kartlegging av store datamengder med komprimering, parallellisering av oppgaver og partisjonering.

Beste praksis for ETL-kartlegging

Som enhver forretningsprosess er ETL-kartlegging utsatt for feil. Bruk disse anbefalte fremgangsmåtene for å bygge en strategi som er nøyaktig, konsekvent og pålitelig:

• Velg et ETL-verktøy som leveres med koblinger, datamodeller, maler og datatransformasjoner som passer bedriftens prisnivå, datakilder og forretningskrav.
• Vurder om et skybasert eller lokalt installert ETL-verktøy er best for bedriftens fremtidige skaleringsplaner.
• Tilby omfattende ETL-opplæring for å øke effektiviteten og redusere risikoen for feil.
  Dokumenter ETL-kartleggingsprosessen grundig for å gjøre det enklere å justere logikken og oppnå bedre etterlevelse av regelverk.
• Etabler standardiserte driftsprosedyrer for integrering av nye datakilder og tilpasning til endringer i eksisterende kilder.
• Test ETL-kartlegging med så mange datatyper som mulig før omfattende utrulling.
• Sørg for at ETL-datapipelineene dine kan håndtere feil uten å påvirke datavarehuset negativt.
• Undersøk og håndter kartleggingsfeil umiddelbart for å opprettholde kvaliteten på dataene dine.

Beste verktøy

Hvis du planlegger å bygge en helautomatisert ETL-prosess, trenger du ikke å kjøpe separate kartleggingsverktøy. Mange av de beste ETL-verktøyene inkluderer innebygd datakartlegging.

Her er noen løsninger for ETL-kartlegging du kan vurdere:

• Talend -  Høyhastighets ETL-kartlegging med dra-og-slipp-funksjonalitet og et omfattende bibliotek med forhåndsbygde koblinger til datakilder
• IBM DataStage - Den skybaserte versjonen med kunstig intelligens tilbyr automatiserte datapipelineer og feildeteksjon
• Integrate.io - Brukervennlig verktøy med datakartlegging og visualisering av pipelineer ved hjelp av lavkode og dra-og-slipp
• Stitch - Kodeløs løsning uten vedlikehold som kartlegger data fra mer enn 140 populære datakilder
• SAS Data Management - Fleksibel og skalerbar plattform med datakartleggingsverktøy for både tekniske brukere og brukere av lavkodeverktøy

Avsluttende tanker

ETL-kartlegging er grunnpilaren i en vellykket ETL-prosess. Ved å ta deg tid til å kartlegge elementene nøyaktig kan du bygge et pålitelig datavarehus som støtter informerte beslutninger i hele bedriften.

Leter du etter flere måter å forbedre datahåndteringen på? Meld deg på The CTO Clubs nyhetsbrev for å få våre nyeste tips.