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 business-intelligence-inspanningen 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 tools workflows voor gegevensbeheer stroomlijnen en, zoals we in deze gids zullen bespreken, vormen deze tools een cruciaal onderdeel van moderne ETL-pijplijnen.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Wat zijn ETL-pijplijnen?
ETL staat voor extraheren, transformeren en 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 connectoren en het parseren van de gegevens een complex proces zijn. Tools voor gegevensbeheer kunnen vaak helpen bij het converteren 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), ze te herstructureren zodat ze overeenkomen met het schema van de doeldatabase en ervoor te zorgen dat alle velden correct zijn toegewezen. Dit kan een tijdrovend proces zijn en moet mogelijk regelmatig worden gecontroleerd als een van de gegevensbronnen de manier waarop deze gegevens aanlevert, wijzigt.
- 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 aanvankelijk laden kan enige tijd duren, omdat hierbij veel gegevens worden geüpload om de database te vullen. In de toekomst kunnen updates worden beheerd via incrementele gegevenswijzigingen, maar soms kan een volledige vernieuwing worden uitgevoerd om de gegevensintegriteit te waarborgen. Veel data-engineers automatiseren het updateproces en plannen dit buiten piekuren, wanneer de bronsystemen minimaal worden belast.
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 goed inzicht hebben in de gegevens die ze zullen verwerken en in de doelstellingen van degenen die met de gegevens werken.
Belangrijke overwegingen 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 het volume aan gegevens dat door derden wordt aangeleverd wanneer ze om een export vragen. Je kunt echter wel 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 aanpakken door transformatie- en standaardisatietools te gebruiken om alle gegevens naar een gemeenschappelijk formaat te converteren.
- Gegevenssnelheid: Dit beschrijft de snelheid en frequentie waarmee gegevens worden verzameld. Een hoge gegevenssnelheid kan problemen veroorzaken bij het automatiseren van je pijplijnen, vooral als je voor datagestuurde besluitvorming de meest nauwkeurige gegevens uit alle bronnen nodig hebt.
Zodra je deze kwesties hebt aangepakt, kun je nadenken over het doel van het consolideren van de gegevens en over de einddoelen van de gegevensanalyse. Deze doelen kunnen beslissingen over het databaseontwerp beïnvloeden.
De juiste ETL-tools en -technologieën kiezen
Het is mogelijk om je eigen ETL-tools vanaf nul te schrijven — en sommige kleinere organisaties kiezen inderdaad voor deze aanpak, in de veronderstelling dat deze 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, gegevensopschoning en gegevensprofilering, 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, CSV-bestanden enzovoort)
- API-integraties
- De beschikbaarheid van realtime gegevensstroming voor het opnemen van gegevens (Apache Kafka is hiervoor een populaire oplossing)
- Of de oplossing cloudgebaseerd is (Tools die het eenvoudig laden van gegevens in Amazon AWS- of Google Cloud-datalakes ondersteunen, kunnen van onschatbare waarde zijn voor organisaties die flexibiliteit en wendbaarheid met hun datawarehousing nodig hebben)
- Responstijden voor ondersteuning
- Prijzen
Er zijn veel opensource-ETL-oplossingen beschikbaar. Sommige daarvan bieden gratis community-edities aan 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 opensource-oplossing 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 creëer een modulair systeem, zodat je verschillende onderdelen van het systeem eenvoudig kunt wijzigen zonder de hele pijplijn te onderbreken.
- Foutafhandeling: Ontwerp je systeem zo dat het op een gecontroleerde manier faalt en een duidelijke foutmelding geeft als het gegevens tegenkomt die het niet begrijpt of die een onjuiste indeling hebben. Het is beter om records die het 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 beschadigd raakt.
- Duidelijke en volledige documentatie: Duidelijke documentatie is essentieel. Houd er rekening mee dat niet iedereen in je team datawetenschapper is. Veel mensen die met de gegevens werken, kunnen teamleiders of afdelingshoofden zijn die gewoon een eenvoudige manier willen om realtime gegevens uit verschillende bronnen tegelijk te benaderen. Zorg voor een documentatieset voor hen en een set voor de ontwikkelaars waarin de pijplijn uitgebreider wordt uitgelegd. Beschrijf essentiële ontwerpprincipes, zoals modulariteit, foutafhandeling en documentatiepraktijken.
ETL-pijplijn versus gegevenspijplijn
ETL- en gegevenspijplijnen zijn vergelijkbare processen, maar hebben iets verschillende gebruiksscenario's. 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.
Belangrijkste voordelen van ETL-pijplijnen
ETL-pijplijnen kunnen bijzonder nuttig zijn voor het voeden van analyse- en business-intelligencesystemen. 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 Snowflake, Kafka en andere moderne tools gebruiken. 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 datawarehouses in de cloud tegenwoordig veel betaalbaarder zijn dan enkele jaren geleden, bestaan er nog steeds enkele uitdagingen bij het bouwen van gegevenspijplijnen:
- Het werken met gestructureerde, ongestructureerde en semigestructureerde gegevens kan lastig zijn.
- De kosten van gegevensopslag kunnen voor sommige organisaties onbetaalbaar zijn.
- Realtimegegevensstreaming kan zowel complex als resource-intensief zijn.
- Databases in kaart brengen en integraties opzetten is geen eenmalige taak. Gegevensproviders kunnen hun exportindelingen of databaseschema's wijzigen, waardoor u uw pijplijn moet aanpassen.
Implementatie van een ETL-pijplijn
Bekijk de volgende workflow voor het implementeren van een ETL-pijplijn:
- Maak referentiegegevens aan, zodat u iets hebt om mee te werken bij het uitvoeren van gegevenstransformaties.
- Bouw connectoren voor de gegevensbronnen waarmee u wilt werken, zoals:
- API-interfaces voor socialemediaplatforms
- Webscrapers voor webpagina's (als de TOS dit toestaan)
- Parsers voor XML-/CSV-/JSON-bestanden
- Databaseconnectoren voor uw eigen on-premises systemen
- Definieer regels voor het valideren van de gegevens.
- Pas transformaties toe om de gegevens op te schonen en te standaardiseren en duplicaten te verwijderen.
- Upload de gegevens naar een staging-systeem.
- Laad de gegevens vanuit staging naar het datawarehouse.
Sommige van de bovenstaande stappen zijn optioneel. Referentiegegevens zijn bijvoorbeeld niet verplicht, maar wel nuttig omdat ze het eenvoudiger maken om regels te definiëren voor het testen van de gegevens en het uitvoeren van transformaties. Daarnaast is het niet noodzakelijk om gegevens te stagen voordat u ze laadt. Het is echter een beproefde werkwijze om dit wel te doen, omdat het eenvoudiger is om de staginglaag 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 uw doelsysteem stroomlijnen. De markt voor ETL-software wordt gewaardeerd op ongeveer $3.1 miljard 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 cloudondersteuning, inclusief tools waarvoor weinig of geen code nodig is voor ETL-pijplijnen
- Apache Airflow: Een krachtig open-sourceplatform met opties voor een opdrachtregel- en grafische gebruikersinterface
- IBM Infosphere Datastage: Een snelle en krachtige oplossing met functies voor belastingverdeling en parallellisatie
Er zijn nog veel andere opties, waaronder oplossingen van Oracle en Microsoft. Houd bij het selecteren van een ETL-oplossing rekening met uw budget en bestaande ecosysteem. Vasthouden aan leveranciers die u al goed kent, kan namelijk een betrouwbare en kosteneffectieve keuze zijn.
Belangrijkste punten
ETL-pijplijnen vormen een cruciaal onderdeel van gegevensbeheer voor moderne bedrijven die grote hoeveelheden gegevens verwerken. Het implementeren van een ETL-pijplijn kan helpen de besluitvorming van uw organisatie te verbeteren en uw bedrijf een concurrentievoordeel te geven.
Het werken met onbewerkte gegevens uit meerdere bronnen kan echter een uitdaging zijn. Technologieleiders moeten daarom het belang benadrukken van zorgvuldige planning en documentatie gedurende het hele proces en zich houden aan de regelgeving voor gegevensbescherming en privacy.
Als u meer wilt weten over ETL-pijplijnen, gegevensverwerking en andere uitdagingen en innovaties op het gebied van big data, abonneer u dan op de CTO Club-nieuwsbrief.
