Automatyzacja ETL: usprawnij dane i podejmuj lepsze decyzje

Rynek hurtowni danych dynamicznie się rozwija i zgodnie z prognozami do 2032 roku osiągnie wartość niemal 86 miliardów dolarów. Jak jednak wykorzystać ten astronomiczny wzrost na korzyść swojej firmy? Odpowiedzią jest automatyzacja ETL.

Ten artykuł wyposaży Cię w wiedzę niezbędną do wykorzystania potencjału zautomatyzowanego ETL i zmiany sposobu zarządzania danymi.

Czym jest automatyzacja ETL?

Automatyzacja ETL polega na wykorzystaniu zaawansowanych narzędzi do realizacji procesu ekstrakcji, transformacji i ładowania bez udziału człowieka. Tradycyjnie było to zadanie wykonywane ręcznie i wymagające dużej ilości czasu. Automatyzacja ETL usprawnia ten proces za pomocą narzędzi programowych, uwalniając cenne zasoby IT oraz zapewniając szybsze i bardziej niezawodne potoki danych.

Ewolucja ETL w kierunku zautomatyzowanego ETL 

Firmy zainteresowane wykorzystywaniem dużych zbiorów danych do podejmowania decyzji potrzebują sposobu na połączenie wielu źródeł danych w jednym repozytorium. Ekstrakcja, transformacja i ładowanie zapewniają spójność oraz zapobiegają przedostawaniu się duplikatów do hurtowni danych. Zanim przejdziemy do wykorzystania narzędzi automatyzacji w celu usprawnienia procesu ETL, przyjrzyjmy się standardowemu podejściu do ETL.

W przypadku tradycyjnego ETL inżynier oprogramowania musi stosować reguły formatowania, konwertować typy danych i wykonywać inne zadania, aby błędy formatowania nie pokrzyżowały organizacji planów skutecznej integracji danych. Jak można sobie wyobrazić, ręczne procesy robocze są kosztowne i czasochłonne.

Automatyzacja ETL umożliwia projektowanie, wdrażanie i testowanie potoków danych bez udziału człowieka.

Automatyzacja nie eliminuje potrzeby zatrudniania inżynierów, ale daje im więcej czasu na koncentrowanie się na zbieraniu wymagań biznesowych i ustanawianiu odpowiedniej architektury danych zgodnej z potrzebami firmy.

Dlaczego firmy powinny korzystać z automatyzacji ETL?

Korzystanie ze zautomatyzowanych narzędzi ETL przynosi wiele korzyści. Niezależnie od tego, czy jesteś dyrektorem ds. technologii w startupie, czy dyrektorem ds. analityki biznesowej w firmie z listy Fortune 500, oto powody, dla których warto zautomatyzować jak najwięcej działań związanych z transformacją danych.

Integracja danych

Cały sens ETL polega na pobieraniu surowych danych z wielu źródeł i ładowaniu ich do jednego repozytorium w celu utworzenia ujednoliconego widoku dla użytkowników. Jeśli polegasz na procesach ręcznych, wykonywanie działań związanych z ekstrakcją, transformacją i ładowaniem zajmuje znacznie więcej czasu. Im dłużej trwa proces ETL, tym dłużej użytkownicy muszą czekać na dostęp do danych w czasie rzeczywistym, które mogą pomóc im podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Automatyzacja ETL ułatwia każdy aspekt integracji danych — od profilowania danych po ich walidację.

Jakość danych i jej poprawa

Jedną z największych korzyści korzystania z narzędzi automatyzacji ETL jest poprawa jakości danych. Niezależnie od tego, jak wykwalifikowani są Twoi inżynierowie oprogramowania, istnieje ryzyko, że podczas procesu ETL popełnią co najmniej jeden błąd. Prawdopodobieństwo pomyłek jest jeszcze większe, jeśli nad tym samym projektem pracuje więcej niż jedna osoba.

Załóżmy na przykład, że dwóch programistów ETL pracuje nad połączeniem wielu źródeł danych. Jeśli obaj przeniosą ten sam zestaw danych do nowego repozytorium, pojawią się w nim zduplikowane rekordy.

Jeden lub dwa duplikaty mogą nie powodować problemów, ale co się stanie, jeśli zestawy danych dotyczą wysokości przychodów osiąganych przez firmę lub liczby pracowników posiadających określone certyfikaty? Członkowie kadry kierowniczej i menedżerowie średniego szczebla mogą zacząć podejmować decyzje na podstawie niedokładnych danych, co może prowadzić do poważnych konsekwencji dla firmy.

Automatyzacja ETL zmniejsza również ryzyko błędnej interpretacji danych i ułatwia definiowanie reguł biznesowych, co dodatkowo przyczynia się do poprawy jakości danych.

Najważniejsze elementy automatyzacji ETL 

Automatyzacja ETL obejmuje następujące elementy:

• Ekstrakcja danych: Ekstrakcja polega na zbieraniu danych z różnych źródeł. Przykładowo część danych może być przechowywana w systemie HRIS, część w starszym systemie MRP, a część w systemie księgowym. Przed połączeniem wszystkich danych należy wyodrębnić je z każdego źródła.
• Transformacja danych: Zautomatyzowane narzędzia ETL konwertują teraz dane źródłowe do użytecznego formatu. Transformacja danych obejmuje usuwanie duplikatów, stosowanie reguł formatowania i podejmowanie innych działań w celu zapewnienia prawidłowego sformatowania wszystkich danych. Innymi słowy, transformacja danych jest formą przetwarzania danych.
• Ładowanie danych: Podczas końcowego etapu procesu ETL dane są łączone i przenoszone do hurtowni danych. Ładowanie danych umożliwia członkom zespołu korzystanie z analityki danych na swoją korzyść bez konieczności przeszukiwania wielu baz danych w celu znalezienia potrzebnych informacji.

Automatyzacja ETL ułatwia również przeprowadzenie procesu testowania, który zapewnia, że dane załadowane do centralnego repozytorium spełniają wymagania dotyczące spójności, dokładności, niezawodności i integralności. Potraktuj testowanie ETL jako formę audytu, która gwarantuje, że hurtownia danych jest zasobem, a nie obciążeniem.

Zautomatyzowane testowanie ETL obejmuje następujące elementy:

• Identyfikowanie wymagań biznesowych
• Projektowanie przypadków testowych
• Przygotowywanie danych testowych
• Tworzenie raportów
• Analizowanie raportów

Procesy automatyzacji ETL

Automatyzacja ETL to tylko jeden z aspektów zarządzania danymi, ale bardzo istotny. Niezależnie od tego, czy interesuje Cię automatyzacja testów, czy inne metody automatyzowania działań ETL, oto kilka procesów, które warto wypróbować:

• Tworzenie niestandardowego kodu: Jednym z najlepszych sposobów automatyzacji procesu wyodrębniania, przekształcania i ładowania jest użycie SQL, Pythona, R lub innego języka skryptowego do utworzenia niestandardowego kodu. Można utworzyć kod obsługujący każdy aspekt procesu bez udziału człowieka, dzięki czemu firma może czerpać korzyści z automatyzacji ETL.
• Usługi w chmurze: Niestandardowy kod zapewnia pełną kontrolę nad działaniami ETL, ale jego tworzenie jest czasochłonne i wymaga obecności w zespole co najmniej jednego wykwalifikowanego programisty. Usługi w chmurze są atrakcyjną alternatywą, ponieważ mogą obsługiwać duże ilości danych bez wykorzystywania zasobów lokalnych. Jeśli szukasz rozwiązania bezserwerowego dla wyzwań związanych z ETL, rozważ użycie Azure Data Factory, Informatica, AWS Glue lub podobnej usługi.
• Narzędzia ETL: Talend, SSIS i inne narzędzia upraszczają proces ETL oraz zmniejszają ryzyko błędów w kodzie. Jedną z wielu korzyści korzystania z narzędzi ETL są gotowe konektory, które umożliwiają sprawne przesyłanie danych. Kolejną zaletą narzędzi ETL jest funkcja przeciągania i upuszczania, dzięki której członkowie zespołu nie gubią się w zawiłościach, gdy próbują uzyskać dostęp do przekształconych danych.
• Narzędzia do orkiestracji przepływów pracy: Niektóre narzędzia, takie jak Airflow, ułatwiają zarządzanie przepływami pracy związanymi z działaniami ETL. Przykładowo niektóre narzędzia obsługują zależności lub monitorują wydajność potoków. Podobnie jak narzędzia ETL, narzędzia do orkiestracji przepływów pracy eliminują czasochłonne procesy związane z wyodrębnianiem danych, przekształcaniem danych, testowaniem danych i migracją danych.

Zalety wdrożenia automatyzacji ETL 

Przejście z ręcznego ETL na zautomatyzowane procesy ETL oferuje następujące korzyści:

• Niższe koszty: Eliminacja ręcznych przepływów pracy ogranicza liczbę programistów ETL i innych inżynierów oprogramowania potrzebnych do zarządzania procesem ETL. Rezultat? Niższe koszty pracy dla firmy.
• Większa efektywność: Gdy inżynierowie oprogramowania nie są obciążeni ręcznymi procesami, mają więcej czasu na testowanie ETL i inne krytyczne działania. Kto wie? Być może jeden z inżynierów wykorzysta dodatkowy czas na rozwiązanie jednego z najpilniejszych wyzwań biznesowych.
• Lepsza obsługa klienta: Czy kiedykolwiek zadałeś dostawcy pytanie i musiałeś czekać godzinami, a nawet dniami na odpowiedź, ponieważ nie znał jej od razu? Jak frustrujące! Automatyzacja ETL zapewnia członkom zespołu dostęp do pulpitów nawigacyjnych i innych narzędzi, które pomagają świadczyć lepszą obsługę najważniejszym klientom.
• Większa skalowalność: Utrzymując koszty firmy pod kontrolą, automatyzacja ETL pomaga zwiększać przychody znacznie szybciej niż koszty, co stanowi właśnie definicję skalowalnego przedsiębiorstwa.
• Krótszy cykl rozwoju: Jeśli firma stosuje filozofię DevOps, wiesz, jak ważne jest skupienie się na ciągłym dostarczaniu. Nie możesz pozwolić, aby inżynierowie korzystali ze standardowych narzędzi do testowania ETL, polegali na nieporęcznych interfejsach użytkownika lub przeszukiwali relacyjne bazy danych w poszukiwaniu danych do wyodrębnienia. Automatyzacja ETL przyspiesza każdy etap procesu ETL, skracając czas potrzebny na wprowadzanie nowych produktów lub aktualizowanie istniejących.

Wyzwania związane z automatyzacją ETL

Automatyzacja ETL zapewnia większą kontrolę nad przepływami danych, ale nie jest rozwiązaniem idealnym. Owszem, może poprawić jakość danych, ale może również wprowadzać nieścisłości i duplikaty. Niezależnie od tego, czy wybierasz platformę danych, czy testujesz podejście do podejmowania decyzji oparte na danych, musisz wybrać odpowiednie narzędzia i nauczyć się prawidłowo z nich korzystać.

W niektórych przypadkach automatyzacja ETL powoduje również problemy z zarządzaniem danymi. Jeśli na przykład używasz jezior danych do przechowywania zarówno danych surowych, jak i ustrukturyzowanych, może być konieczne dostosowanie zasad firmy dotyczących tego, kto może odczytywać lub pobierać określone rodzaje danych. Ważne jest również dokumentowanie każdego źródła danych w celu zwiększenia przejrzystości.

Wreszcie automatyzacja wiąże się z koniecznością przeprowadzania dodatkowych testów, obejmujących sprawdzanie błędów i rozbieżności. Chociaż automatyzacja testów ETL jest możliwa, należy stale udoskonalać procesy testowania.

Perspektywy automatyzacji ETL

W miarę jak hurtownie danych zyskują na popularności, zapotrzebowanie na automatyzację ETL będzie tylko rosło. Możesz, mówiąc obrazowo, „wykorzystać tę możliwość od samego początku”, automatyzując działania związane z ekstrakcją, transformacją, ładowaniem, testowaniem i optymalizacją.

Zapisz się do naszego newslettera, aby być na bieżąco z nowymi wydarzeniami w branży.