ETL-werkstromen: ontwerpgids & beste werkwijzen

ETL-werkstromen zijn verantwoordelijk voor dit algehele proces. Ze omvatten doorgaans verschillende API-hulpmiddelen, connectoren en stappen voor gegevensverwerking om ervoor te zorgen dat het proces van extraheren, transformeren en laden goed werkt en de behoeften van de organisatie ondersteunt.

Voordelen van ETL-werkstromen

Enkele voordelen van sterke ETL-werkstromen zijn:

• Verbeterde toegang tot gegevens. Met de juiste ETL-processen kun je realtime toegang tot gegevens voor medewerkers ondersteunen. Het proces van extraheren, transformeren en laden zorgt ervoor dat gegevens klaar zijn voor gebruik zodra ze in de gegevensopslag terechtkomen, waardoor het eenvoudiger wordt om SQL-rapporten, gegevensmodellen en andere zoekopdrachten uit te voeren.
• Mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verwerken. Geavanceerde ETL-processen kunnen grote gegevensverzamelingen verwerken en ongestructureerde gegevens integreren zonder tijdrovende handmatige processen. Hierdoor kunnen organisaties grote hoeveelheden gegevens eenvoudiger beheren en benutten.
• Betere processen voor gegevenstransformatie. De juiste ETL-werkstroom integreert elementen zoals het opschonen en transformeren van gegevens om de omzetting van onbewerkte gegevens naar gestructureerde gegevensverzamelingen die je kunt gebruiken te verbeteren.
• Ondersteuning van efficiëntie via automatisering. Het importeren van brongegevens, het uitvoeren van validatieprocessen en andere taken kunnen worden afgehandeld door ETL-hulpmiddelen die automatisering ondersteunen, waardoor er minder tijd nodig is om gegevens te beheren.
• Mogelijkheid om bedrijfsregels toe te passen binnen processen voor gegevensbeheer. Je kunt ETL-oplossingen aanpassen aan verschillende behoeften van de organisatie, waaronder het integreren van bedrijfs- en nalevingsregels in de werkstroom voor extraheren, transformeren en laden.

Overzicht van het ETL-proces

Voordat we de belangrijkste onderdelen van ETL-werkstromen bespreken en bekijken hoe je deze modelleert, onderzoeken we eerst hoe deze processen werken, inclusief de doelen en uitdagingen van elke stap.

Extraheren

Tijdens het extractiegedeelte van ETL wordt informatie verzameld uit een of meer gegevensbronnen. Bij gegevensextractie kun je zowel onbewerkte als eerder verwerkte gegevens tegenkomen en krijg je mogelijk te maken met verschillende bestandstypen, waaronder CSV en XML.

• Doel: De meest holistische en uitgebreide gegevens vastleggen die mogelijk zijn.
• Uitdagingen: Het identificeren van datameren en bronnen, het verkrijgen van de juiste toegang tot gegevens en het timen van het verzamelen van gegevens om actuele processen te garanderen.

Get Free Access

Get regular tech leadership wisdom for delivering better software and systems.

Sign up with:

LinkedInGoogleMicrosoft

Or sign up with email:

Name*

First name Last name

Seniority*

Select an optionExecutive / C-suiteVPDirectorManagerIndividual ContributorOther

Business email*

Create Password*

This field is hidden when viewing the form

LinkedIn profile

This field is hidden when viewing the form

Company's AI adoption maturity

Select an optionExploring opportunitiesRunning pilotsScaling adoptionEmbedded in the business model

This field is hidden when viewing the form

Free Account Module

Bottom BarLanding PageFooterInlinePop UpSidebarSSO

Transformeren

Bij het proces van gegevenstransformatie worden gegevens omgezet naar indelingen die werken met de relationele databases en andere methoden voor gegevensopslag en -analyse die je wilt gebruiken. Tijdens deze ETL-stap kun je hulpmiddelen overwegen voor het uitvoeren van gegevensmapping en het opschonen, ontdubbelen en opmaken van gegevens, het toevoegen van metagegevens en andere taken uitvoeren, zowel via automatisering als via handmatige werkstromen.

• Doel: Schone, bruikbare gegevens die zijn opgemaakt om binnen je doelsysteem of gegevensopslag te werken.
• Uitdagingen: Gegevenskwaliteit is een veelvoorkomende uitdaging voor organisaties bij het transformeren van gegevens; hoe lager de kwaliteit, hoe meer transformatiewerk voor gegevens nodig is. Andere uitdagingen zijn mogelijk gegevensverlies, het integreren van meerdere gegevenstypen en het waarborgen van beveiliging gedurende het hele proces.

Laden

In de laatste stap van ETL-processen laad je gegevens in het uiteindelijke gegevensmagazijn, zodat deze beschikbaar zijn voor gebruik wanneer de organisatie dat nodig heeft.

• Doel: Ervoor zorgen dat veilige, schone gegevens klaar zijn voor gebruik in analyses of door CRM-systemen of andere bedrijfssoftware.
• Uitdagingen: Het waarborgen van gegevenskwaliteit en -beveiliging vormt ook in deze stap een uitdaging. Organisaties moeten processen voor gegevensbeheer creëren om te definiëren wie toegang heeft tot gegevens en hoe die toegang wordt verkregen. Het ondersteunen van realtime toegang tot gegevens, of toegang die daar zo dicht mogelijk bij in de buurt komt, kan ook belangrijk zijn, maar batchverwerking kan vertragingen in het proces veroorzaken.

Belangrijkste onderdelen van ETL-werkstromen

De eerste stap bij het opbouwen van ETL-werkstromen is bepalen welke belangrijke onderdelen moeten worden opgenomen. De gebruikssituaties voor deze werkstromen verschillen en mogelijk moet je rekening houden met unieke gegevens- en procesafhankelijkheden binnen je organisatie.

Veelvoorkomende onderdelen waar data-engineers bij ETL-werkstromen rekening mee houden, zijn onder andere:

• Gegevensbronnen. Waar komen de gegevens vandaan? Dit kunnen geïmporteerde bestanden, e-mails, externe API's en interne databases zijn.
• Kwaliteitscontroles. Op verschillende momenten in de ETL-werkstroom kunnen geautomatiseerde en handmatige QA-processen nodig zijn om ervoor te zorgen dat de gegevens aan de kwaliteitsnormen voldoen of aansluiten op de vereisten voor de uiteindelijke gegevensopslag.
• Gegevenstransformatieprocessen. Deduplicatie, opmaak en andere taken — vaak geautomatiseerd — helpen de kwaliteit te verbeteren.
• Integratiekoppelingen. API's en andere technische oplossingen verbinden verschillende onderdelen van het proces voor een naadloze gegevensstroom.
• Datalakes of datawarehouses. ETL-processen verwerken doorgaans grote hoeveelheden gegevens en je hebt ergens een plek nodig om het eindproduct op te slaan. Cloudcomputingresources komen vaak voor.
• Datapijplijnen. De pijplijn is de volledige infrastructuur die ervoor zorgt dat gegevens van bronnen via transformatie naar de uiteindelijke locatie stromen, waar ze worden geladen.
• Software en technische oplossingen. Je kunt verschillende technologische middelen integreren om de werkstroom en de diverse taken daarin te ondersteunen.

ETL-werkstromen modelleren

Bij het modelleren van je ETL-pijplijnen moet je bepalen of je gegevens in batches of als stroom wilt verwerken.

Een ETL-pijplijn opbouwen met batchverwerking

Bij batchverwerking verwerkt de werkstroom gegevens in batches of segmenten. Elke batch wordt doorgaans bepaald door een tijdsinterval — je kunt bijvoorbeeld dagelijks, meerdere keren per dag of aan het begin van elk uur een batch verwerken.

Batchverwerking is een goede oplossing wanneer:

• Je schaalvoordelen wilt benutten
• Je automatisering hebt die grote hoeveelheden gegevens snel kan verwerken
• Toegang tot en verwerking van gegevens niet zeer tijdkritisch is

Een ETL-pijplijn opbouwen met streamverwerking

Met streamverwerking kunnen gegevens in realtime door ETL stromen, zonder dat zich op enig moment in het proces batches met gegevens vormen. Deze aanpak is flexibeler dan batchverwerking, maar bij dit type pijplijn kan het moeilijker zijn om de gegevenskwaliteit en -consistentie te waarborgen.

Streamverwerking is een goede oplossing wanneer:

• Gegevens in kleine hoeveelheden en met onregelmatige tussenpozen je proces binnenkomen
• Toegang tot gegevens tijdkritisch is, waardoor het essentieel is om gegevens onmiddellijk in het proces op te nemen
• Je toegang wilt tot actuele inzichten zonder te wachten tot gegevens uit batches zijn verwerkt

Voorbeelden van ETL-werkstromen

Inzicht in de specifieke gegevensstroom en beheerbehoeften van je branche is essentieel voor een succesvolle planning van ETL-werkstromen. Bekijk deze voorbeelden uit verschillende branches om te begrijpen hoe vereisten en afhankelijkheden kunnen verschillen.

ETL voor gegevensstromen in de gezondheidszorg

Organisaties in de gezondheidszorg hebben nauwkeurige en tijdige toegang nodig tot patiënt- en behandelingsgegevens, waardoor ETL-processen essentieel zijn voor succes. Gegevens kunnen uit verschillende bronnen komen, waaronder patiëntenportalen, elektronische patiëntendossiers, beeldvormingsapparatuur en externe leveranciers, zoals farmaceutische bedrijven.

Een van de grootste uitdagingen bij ETL in de gezondheidszorg is het creëren van veilige processen die voldoen aan regelgeving zoals HIPAA. Deze processen zijn ook afhankelijk van gegevensbronnen die worden aangeleverd door patiënten, zorgverleners en automatisering, wat extra uitdagingen oplevert bij het transformeren van gegevens.

Bij het modelleren van datapijplijnen in de gezondheidszorg moet je mogelijk zowel stream- als batchverwerking gebruiken. Zorgverleners hebben bijvoorbeeld realtime toegang tot diagnostische gegevens nodig, terwijl coderings- en factureringsgegevens aan het einde van de dag in batches kunnen worden verwerkt voor declaraties.

ETL voor gegevensstromen in e-commerce

E-commercegegevens zijn afkomstig uit veel bronnen, waaronder e-mails, klantportalen, API's en apps, sociale media, websites, CRM-systemen en boekhoudkundige of betalingsprocessen. Dit maakt het een enorme uitdaging om gegevens te transformeren zonder de kwaliteit ervan aan te tasten.

Batchverwerking werkt doorgaans goed voor veel e-commerceprocessen. Je kunt bijvoorbeeld elk uur ordergegevens ophalen en deze invoeren in ETL-processen die magazijn- en verzendingstaken ondersteunen. Je kunt ook dagelijks betalingsgegevens verzamelen, zodat financiële gegevens worden bijgewerkt. 

Als je klanten echter 24/7 zelfbediening wilt bieden, zijn op gegevensstromen gebaseerde werkstromen mogelijk geschikter. Stel bijvoorbeeld dat je een chatbot hebt die klanten informatie geeft over bestellingen, betalingen, retourzendingen en tegoeden. Als je ETL-processen op dagelijkse batches draaien, is de informatie die je chatbot verstrekt altijd minstens 24 uur verouderd. 

ETL voor financiële gegevensstromen

Banken, creditcardmaatschappijen, apps voor geldbeheer en andere organisaties en diensten in de financiële sector zijn sterk afhankelijk van nauwkeurige gegevens. Deze organisaties moeten ook rekening houden met strenge regelgeving en nalevingsnormen om gegevens veilig te houden.

Gegevensbronnen kunnen geïmporteerde gegevens van andere financiële organisaties, ACH- en clearinghousegegevens, informatie uit apps voor klanten en minder gestructureerde indelingen zoals e-mails omvatten. Financiële organisaties willen mogelijk ook een combinatie van batch- en gegevensstroompijplijnen gebruiken om aan de behoeften van klanten te voldoen. 

More Articles

• 4 beste praktijken voor het optimaliseren van het gegevensbeheerproces
• Waarom is data-integratie voor kleine bedrijven belangrijk?
• Data-integratie: 5 trends om in de gaten te houden

Technologische ontwikkelingen in ETL-processen

Enkele decennia geleden zorgde cloudtechnologie voor een revolutie in gegevensverwerking, en deze technologie vormt nog steeds een belangrijk onderdeel van ontwikkelingen op het gebied van software en oplossingen voor datawarehouses. Tegenwoordig zijn trends in de ontwikkeling van ETL-technologie echter vooral gericht op het integreren van AI, machinaal leren en automatisering in werkstromen. Enkele specifieke ontwikkelingen zijn:

• Het vermogen van AI om met grote hoeveelheden gegevens om te gaan. Hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie kunnen enorme hoeveelheden gegevens in enkele seconden verwerken, waardoor ETL-processen schaalbaarder kunnen worden dan voorheen mogelijk was. 
• Natuurlijke taalverwerking. Machinaal leren en natuurlijke taalverwerking stellen geautomatiseerde oplossingen in staat om gegevenstransformatie te benaderen met een uitgebreidere reeks vaardigheden op het gebied van "kritisch denken" dan voorheen mogelijk was. Hierdoor ontstaan mogelijkheden om taken te automatiseren waarvoor historisch gezien menselijke tussenkomst nodig was. 
• Ondersteuning voor gegevensbeheer. Bijna elke sector heeft tegenwoordig te maken met strengere wettelijke vereisten, en technologische oplossingen helpen steeds vaker bij de naleving en beveiliging van gegevens. 

Beste werkwijzen voor het optimaliseren van ETL-werkstromen

Wat voor een andere organisatie het beste werkt, is niet per se de beste aanpak voor jouw bedrijf als het om ETL gaat. Ik heb echter enkele algemene beste werkwijzen verzameld die je in vrijwel elke omgeving kunt toepassen om ETL-werkstromen te optimaliseren. 

• Kies de juiste hulpmiddelen voor jouw behoeften. Doe onderzoek naar hulpmiddelen voor ETL-werkstromen en -processen om partners en oplossingen te vinden die aan jouw unieke gegevensbehoeften voldoen. Overweeg een team samen te stellen om de gewenste ETL-werkstromen in kaart te brengen, de uitdagingen waar je tegenaan loopt op te sommen en mogelijke oplossingen aan de hand van die factoren te beoordelen. 
• Zorg ervoor dat je keuzes voor werkstromen correct zijn. Neem de tijd om het verschil tussen ETL en ELT te begrijpen en te bepalen of je batch- of gegevensstroomwerkstromen nodig hebt. 
• Monitor je processen regelmatig. Gebruik hulpmiddelen zoals SQL Server Performance Monitor—of andere relevante prestatiemonitors—om te begrijpen hoe je ETL-werkstromen presteren. Houd efficiëntie- en kwaliteitsmetingen in de gaten en pas waar nodig wijzigingen toe voor voortdurende verbetering.  
• Integreer technologie die kwaliteit en schaalbaarheid ondersteunt. Overweeg opties zoals parallelle verwerking en gegevenscompressie om je werkstromen te optimaliseren. 

Belangrijkste punten

Het ontwerp van je ETL-werkstromen kan je gegevensprocessen maken of breken. Neem de tijd om de gevolgen van beslissingen over werkstromen te overwegen, ideale werkstromen in kaart te brengen en de juiste hulpmiddelen te kiezen ter ondersteuning van het extraheren, transformeren en laden van gegevens.

Blijf op de hoogte van technologische ontwikkelingen en beste werkwijzen voor gegevensbeheer door je te abonneren op de nieuwsbrief van CTO Club.