Wat is een ETL-pijplijn? Voorbeelden + tools

ETL-pijplijnen zijn een reeks processen die worden gebruikt om gegevens uit een of meer bronnen naar een database of datawarehouse te verplaatsen. ETL staat voor “extraheren, transformeren en laden” en beschrijft de processen die hiervoor nodig zijn. Weten hoe je efficiënte ETL-pijplijnen bouwt, kan je inspanningen op het gebied van bedrijfsinformatie aanzienlijk verbeteren en het gegevensbeheer vereenvoudigen.

ETL-pijplijnen worden vaak gebruikt in de datawetenschap vanwege hun nut voor het opschonen van gegevens en het optimaliseren van gegevenssets. Ze zijn echter ook nuttig in zakelijke omgevingen, vooral in de moderne wereld van big data.

Tegenwoordig kunnen veel hulpmiddelen workflows voor gegevensbeheer stroomlijnen en, zoals we in deze gids zullen bespreken, vormen deze hulpmiddelen een cruciaal onderdeel van moderne ETL-pijplijnen.

Wat zijn ETL-pijplijnen?

ETL staat voor Extraheren, Transformeren, Laden. Laten we elke stap van het proces achtereenvolgens bekijken:

• Extraheren: Dit proces haalt gegevens op uit een API, extraheert ze uit een database of leest ze uit een dump (zoals een XML- of JSON-bestand). Afhankelijk van het aantal gegevensbronnen waaruit je gegevens wilt extraheren, kan het instellen van connectors en het parseren van de gegevens een complex proces zijn. Hulpmiddelen voor gegevensbeheer kunnen vaak helpen bij het omzetten van gegevens uit meerdere bronnen naar één consistent formaat.
• Transformeren: Zodra de gegevens zijn verkregen, is de volgende stap om ze te saneren, duplicaten te verwijderen, gegevens te standaardiseren (bijvoorbeeld door ervoor te zorgen dat alle datums hetzelfde formaat volgen), de structuur ervan aan te passen aan het schema van de doeldatabase en ervoor te zorgen dat alle velden correct zijn toegewezen. Dit kan een tijdrovend proces zijn en iets dat regelmatig moet worden gecontroleerd als een van de gegevensbronnen de manier waarop deze gegevens aanlevert, verandert.
• Laden: Ten slotte kunnen de getransformeerde gegevens worden geïmporteerd in de doeldatabase, het datawarehouse of het platform. Het exacte proces voor het voltooien van deze upload kan variëren afhankelijk van het doelplatform. Het eerste laden kan enige tijd in beslag nemen, omdat er veel gegevens moeten worden geüpload om de database te vullen. In de toekomst kunnen updates worden beheerd via incrementele gegevenswijzigingen, maar soms kunnen volledige vernieuwingsacties worden uitgevoerd om de integriteit van de gegevens te waarborgen. Veel data-engineers automatiseren het updateproces en plannen dit in buiten de piekuren, wanneer bronsystemen minimaal verkeer verwerken.

Effectieve ETL-pijplijnen plannen en ontwerpen

De enorme hoeveelheid gegevens die door ETL-pijplijnen wordt verwerkt, maakt de implementatie ervan tot een aanzienlijke onderneming. Om ervoor te zorgen dat het proces succesvol verloopt, moeten data-engineers een goed inzicht hebben in de gegevens die ze verwerken en in de doelen van degenen die met de gegevens werken.

Belangrijke aandachtspunten voordat je een ETL-pijplijn bouwt

Er zijn enkele belangrijke uitdagingen bij het werken met big data:

• Gegevensvolume: Een belangrijk element is de hoeveelheid verzamelde gegevens en de kosten die gepaard gaan met het opslaan (en verzenden) van die gegevens. In sommige gevallen hebben organisaties geen controle over de hoeveelheid gegevens die door derden wordt verstrekt wanneer ze om een export vragen. Je kunt echter beslissen welke gegevens je bewaart en welke overbodig zijn.
• Gegevensvariëteit: Je moet ook rekening houden met de typen en indelingen van de gegevens waarmee je werkt en met de vraag of die gegevens gestructureerd of ongestructureerd zijn. Data-engineers kunnen deze uitdaging aangaan door transformatie- en standaardisatietools te gebruiken om alle gegevens naar een gemeenschappelijk formaat om te zetten.
• Gegevenssnelheid: Dit beschrijft de snelheid en frequentie waarmee gegevens worden verzameld. Een hoge gegevenssnelheid kan problemen veroorzaken bij pogingen om je pijplijnen te automatiseren, vooral als je voor gegevensgestuurde besluitvorming op zoek bent naar de meest nauwkeurige gegevens uit alle bronnen.

Zodra je die problemen hebt aangepakt, kun je nadenken over het doel van het consolideren van de gegevens en de uiteindelijke doelen van de gegevensanalyse. Die doelen kunnen beslissingen over het databaseontwerp beïnvloeden.

De juiste ETL-tools en technologieën kiezen

Het is mogelijk om je eigen ETL-tools helemaal zelf te schrijven — en sommige kleinere organisaties kiezen inderdaad voor deze aanpak, in de veronderstelling dat dit goedkoper en eenvoudiger zal zijn dan werken met kant-en-klare oplossingen.

Hoewel dit waar kan zijn wanneer je slechts uit één of twee gegevensbronnen importeert waarvan de exportindelingen zelden veranderen, is dit zelden de beste aanpak. ETL-tools bieden geavanceerdere oplossingen voor gegevensverwerking, het opschonen en profileren van gegevens, geavanceerde functies voor automatisering en batchverwerking en aanzienlijke voordelen op het gebied van betrouwbaarheid en gebruiksgemak.

Houd bij het kiezen van een ETL-oplossing rekening met het volgende:

• Ondersteunde gegevensindelingen (SQL-, XML-, JSON- en CSV-bestanden enz.)
• API-integraties
• De beschikbaarheid van realtime streaming voor het opnemen van gegevens (Apache Kafka is hiervoor een populaire oplossing)
• Of de oplossing cloud-native is (Tools die het eenvoudig laden van gegevens in datameren van Amazon AWS of Google Cloud ondersteunen, kunnen van onschatbare waarde zijn voor organisaties die flexibiliteit en wendbaarheid in hun datawarehousing nodig hebben)
• Reactietijden voor ondersteuning
• Prijs

Er zijn veel open-source ETL-oplossingen beschikbaar. Sommige daarvan bieden gratis community-edities en financieren hun ontwikkeling door kosten in rekening te brengen voor technische ondersteuning. Als je organisatie een beperkt budget heeft voor de implementatie van ETL, kan het kiezen van een veelgebruikte open-sourceoplossing je veel geld besparen.

Ontwerpprincipes voor schaalbare en onderhoudbare ETL-pijplijnen

Bij het ontwerpen van een ETL-pijplijn is het cruciaal om niet alleen rekening te houden met de gegevensbronnen waarmee je momenteel werkt, maar ook met de manier waarop je behoeften in de toekomst kunnen veranderen. Enkele zaken om rekening mee te houden zijn:

• Modulair ontwerp: Splits het systeem op in gegevensextractie, gegevensopschoning en het laadproces. Houd rekening met de verschillende gegevensindelingen waarmee je mogelijk moet werken en maak een modulair systeem, zodat je verschillende onderdelen van het systeem eenvoudig kunt wijzigen zonder de hele pijplijn te verstoren.
• Foutafhandeling: Ontwerp je systeem zo dat het gecontroleerd en met een duidelijke foutmelding faalt als het gegevens tegenkomt die het niet begrijpt of die een onjuiste indeling hebben. Het is beter om records die het systeem niet kan verwerken over te slaan en een waarschuwing te geven dan het systeem volledig te laten falen, waardoor vertragingen in het laadproces ontstaan of, erger nog, onjuiste gegevens worden geladen en de primaire gegevensopslag wordt beschadigd.
• Duidelijke en volledige documentatie: Duidelijke documentatie is essentieel. Houd er rekening mee dat niet al je teamleden datawetenschappers zijn. Veel mensen die met de gegevens werken, kunnen teamleiders of afdelingshoofden zijn die gewoon eenvoudig toegang willen tot realtime gegevens uit verschillende bronnen tegelijk. Zorg voor een documentatieset voor hen en een aparte set voor de ontwikkelaars waarin de pijplijn gedetailleerder wordt uitgelegd. Beschrijf essentiële ontwerpprincipes, zoals modulariteit, foutafhandeling en documentatiepraktijken.

ETL-pijplijn versus gegevenspijplijn

ETL- en gegevenspijplijnen zijn vergelijkbare processen, maar hebben iets verschillende toepassingsgebieden. Een ETL-pijplijn omvat het extraheren van gegevens uit een of meer bronnen, het transformeren van die gegevens en het vervolgens laden ervan.

Een gegevenspijplijn kan daarentegen enkele of alle bovenstaande stappen omvatten, maar eindigt niet met het laadproces. Nadat de gegevens zijn geladen, kunnen ze in andere processen en workflows worden gebruikt, bijvoorbeeld voor een visualisatiesysteem of om voorwaardelijk een actie in een automatiseringssysteem te activeren.

Author's Tip

Beschouw een ETL-pijplijn als een type gegevenspijplijn met een nauwkeurig afgebakende rol: gestructureerde en ongestructureerde gegevens omzetten naar een gemeenschappelijke indeling en deze opslaan in een datawarehouse of database.

Belangrijkste voordelen van ETL-pijplijnen

ETL-pijplijnen kunnen bijzonder nuttig zijn voor het voeden van analyse- en businessintelligentiesystemen. Omdat ze gegevens uit verschillende bronnen verenigen, bijvoorbeeld door gegevens uit sociale media, CRM-systemen, ERP-tools en andere databases samen te brengen, maken ze het eenvoudiger om nauwkeurige bedrijfsinzichten te verkrijgen.

Het ETL-proces omvat optimalisatie, validatie en opschoning van gegevens, waardoor de informatie die in de database terechtkomt zo nauwkeurig en actueel mogelijk is.

De betrouwbaarheid van je ETL-pijplijnen hangt af van de tools die je gebruikt. Een pijplijn kan zo eenvoudig zijn als enkele Python-scripts, of robuuster zijn en gebruikmaken van Snowflake, Kafka en andere moderne tools. Tegenwoordig zijn de beschikbare tools voor het verwerken van gegevens en het bouwen van een ETL-pijplijn behoorlijk volwassen. Gebruiksvriendelijke grafische interfaces en actieve gebruikersgemeenschappen stellen zelfs beginnende datawetenschappers in staat om met ETL-pijplijnen aan de slag te gaan.

Nadelen van ETL-pijplijnen

Hoewel de toolketens voor het bouwen van ETL-pijplijnen volwassen zijn en clouddatawarehouses tegenwoordig veel betaalbaarder zijn dan enkele jaren geleden, bestaan er nog steeds uitdagingen bij het bouwen van gegevenspijplijnen:

• Omgaan met gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens kan lastig zijn.
• De kosten van gegevensopslag kunnen voor sommige organisaties onbetaalbaar zijn.
• Het in realtime streamen van gegevens kan zowel complex als arbeidsintensief zijn.
• Databases in kaart brengen en integraties opzetten is geen eenmalige taak. Gegevensproviders kunnen hun exportindelingen of databaseschema's wijzigen, waardoor je je pijplijn moet aanpassen.

Implementatie van een ETL-pijplijn

Neem de volgende workflow in overweging voor het implementeren van een ETL-pijplijn:

1. Maak referentiegegevens aan, zodat je iets hebt om mee te werken bij het transformeren van gegevens.
2. Bouw connectoren voor de gegevensbronnen waarmee je wilt werken, zoals:
   1. API-interfaces voor socialmediaplatforms
   2. Scrapers voor webpagina's (als de TOS dit toestaat)
   3. Parsers voor XML/CSV/JSON-bestanden
   4. Databaseconnectoren voor je eigen systemen op locatie
3. Definieer regels voor het valideren van de gegevens.
4. Pas transformaties toe om de gegevens op te schonen en te standaardiseren en duplicaten te verwijderen.
5. Upload de gegevens naar een faseringssysteem.
6. Laad de gegevens vanuit de faseringsomgeving naar het datawarehouse.

Sommige van de bovenstaande stappen zijn optioneel. Referentiegegevens zijn bijvoorbeeld niet vereist, maar ze zijn nuttig omdat ze het eenvoudiger maken om regels voor het testen van de gegevens en het uitvoeren van transformaties te definiëren. Daarnaast is het niet noodzakelijk om gegevens eerst te faseren voordat je ze laadt. Het is echter een aanbevolen werkwijze, omdat het eenvoudiger is om de faseringslaag terug te draaien als er iets misgaat en die laag kan worden gebruikt voor auditrapporten en andere nalevingsvereisten.

ETL-pijplijntools om uit te proberen

Veel beschikbare ETL-tools kunnen de verwerking, aggregatie, opschoning en het laden van gegevens naar je doelsysteem stroomlijnen. De markt voor ETL-software is ongeveer $3.1 miljard waard en zal naar verwachting in 2030 $10.3 miljard bereiken, dus er is geen gebrek aan opties.

Enkele populaire tools zijn:

• Informatica Power Center: Een veelzijdige oplossing met ondersteuning voor de cloud, waaronder tools waarvoor weinig of geen code nodig is voor ETL-pijplijnen
• Apache Airflow: Een krachtig open-sourceplatform met opties voor een opdrachtregelinterface en een grafische gebruikersinterface
• IBM Infosphere Datastage: Een snelle en krachtige oplossing met functies voor taakverdeling en parallellisatie

Er zijn veel andere opties, waaronder oplossingen van Oracle en Microsoft. Houd bij het selecteren van een ETL-oplossing rekening met je budget en bestaande ecosysteem, want het kan een betrouwbare en kosteneffectieve keuze zijn om samen te werken met leveranciers die je al goed kent.

Belangrijkste punten

ETL-pijplijnen zijn een cruciaal onderdeel van gegevensbeheer voor moderne bedrijven die grote hoeveelheden gegevens verwerken. Het implementeren van een ETL-pijplijn kan helpen de besluitvorming binnen je organisatie te verbeteren en je bedrijf een concurrentievoordeel te geven.

Het werken met onbewerkte gegevens uit meerdere bronnen kan echter een uitdaging zijn. Technologieleiders moeten daarom het belang van zorgvuldige planning en documentatie gedurende het hele proces benadrukken en zich houden aan regelgeving voor gegevensbescherming en privacy.

Wil je meer weten over ETL-pijplijnen, gegevensverwerking en andere uitdagingen en innovaties op het gebied van grote hoeveelheden gegevens? Abonneer je dan op de CTO Club-nieuwsbrief.