Czym jest mapowanie ETL i jak działa?

Jeśli Twoja firma wykorzystuje ETL (ekstrakcja, transformacja, ładowanie), aby ujednolicić dane i ułatwić ich wykorzystanie, nie jesteś w tym sam — 91% liderów biznesowych uważa, że demokratyzacja dostępu do danych ma kluczowe znaczenie dla sukcesu. Mapowanie ETL jest istotną częścią tego procesu; zapewnia, że wyodrębniasz odpowiednie dane i przechowujesz je w sposób użyteczny dla wszystkich interesariuszy.

Na szczęście zaawansowane narzędzia ETL mogą usprawnić proces mapowania, czyniąc go szybszym i dokładniejszym.

W tym artykule przyjrzymy się szczegółowo mapowaniu ETL, omówimy typowe wyzwania i przedstawimy najlepsze praktyki skutecznego wdrożenia.

Czym jest mapowanie ETL?

Mapowanie ETL to proces identyfikowania kluczowych elementów w danych źródłowych i dopasowywania ich do odpowiadających im elementów w hurtowni danych lub jeziorze danych. Zazwyczaj odbywa się na etapie transformacji.

Skutecznie przeprowadzone mapowanie pomaga integrować różne zestawy danych i przekształcać je do ustandaryzowanego formatu. Dzięki temu informacje są łatwiejsze do uzyskania, wykorzystania i analizowania.

Dlaczego mapowanie ETL jest ważne w zarządzaniu danymi?

Dane przedsiębiorstwa pochodzą z ogromnej liczby źródeł, w tym z interfejsów API, systemów biznesowych, plików płaskich, takich jak Excel, baz danych Oracle, plików XML i serwerów SQL. Problem polega na tym, że każde z tych źródeł wykorzystuje własne formaty, metadane i struktury danych.

Na przykład w hurtowni danych nazwiska klientów mogą być przechowywane w polu o nazwie "last name". To powszechna konwencja nazewnicza, ale nie jest uniwersalna. Ten sam element może nosić nazwę "name_last" w SAP, "last_name" w Joomla i "surname" w systemie CRM europejskiego biura. 

Mapowanie ETL definiuje relacje między tymi różnymi elementami a odpowiadającym im elementem w systemie docelowym. Tworzy plan przejścia od systemu źródłowego do miejsca docelowego, dzięki czemu informacje mogą płynnie i dokładnie przepływać.

Bez mapowania ETL nawet niewielkie różnice w danych mogą powodować różnego rodzaju problemy podczas procesu ETL. Dane mogą zostać utracone lub uszkodzone w miarę przechodzenia przez kolejne etapy. Możesz też odkryć, że informacje w hurtowni danych są niedokładne lub niepełne, przez co cały zestaw danych staje się bezużyteczny.

Korzyści ze skutecznego mapowania danych ETL

Wdrożenie mapowania ETL wymaga czasu, pieniędzy i poparcia ze strony firmy. Jeśli zakończy się sukcesem, Twoje wysiłki mogą przynieść znaczące korzyści, które usprawnią działalność i wesprą przyszły rozwój.

Zachowuje integralność i istotność danych

Skuteczne mapowanie ETL minimalizuje błędy, eliminuje duplikaty i zmniejsza ryzyko uszkodzenia danych w całym procesie ETL, zachowując ich jakość i dokładność. Zapewnia również, że centralne repozytorium jest zgodne ze standardami danych i dostosowane do wymagań biznesowych — dwóch kluczowych czynników dla organizacji opierających decyzje na danych.

Załóżmy, że Twoim celem jest zapewnienie najlepszego doświadczenia zakupowego w branży. Przed opracowaniem strategii potrzebujesz dostępu do kompleksowych danych dotyczących interakcji i opinii klientów. Mapowanie ETL gwarantuje, że system wyodrębnia właściwe dane — na przykład wskaźniki porzuceń koszyka lub średni czas rozwiązania zgłoszenia do działu pomocy. Dzięki wiarygodnym i dokładnym danym klientów liderzy firmy mogą śledzić KPI i tworzyć przemyślany plan działania.

Poprawia dostęp do danych

Mapowanie wszystkich źródeł danych firmy do centralnego repozytorium zapewnia każdemu dostęp do aktualnych danych. Mapowanie ETL przełamuje również silosy danych i uwalnia wcześniej odizolowane informacje, dzięki czemu hurtownia danych staje się pełniejsza i bardziej kompleksowa.

Wraz z rozwojem firmy działy często wdrażają różne narzędzia. Zespół marketingowy może używać HubSpot do generowania potencjalnych klientów, podczas gdy zespół sprzedaży zarządza swoim lejkiem sprzedażowym za pomocą Pipedrive. Mapowanie ETL pomaga przezwyciężyć niezgodności pól lub formatów między tymi narzędziami, dzięki czemu wszystkie dane trafiają do ujednoliconego zbioru danych.

Lepsza analiza danych

Tworząc dane wyższej jakości i umożliwiając szerszy dostęp do nich, mapowanie ETL automatycznie usprawnia analizę danych. Umożliwia niezawodny i wydajny proces transferu, dzięki czemu dane stają się dostępne do analizy w krótszym czasie. Ponieważ hurtownia danych jest pełniejsza, narzędzia analityki biznesowej mogą dostarczać trafne i praktyczne wnioski.

Najlepsza część? Ponieważ nowoczesne narzędzia ETL obsługują mapowanie danych automatycznie, usprawniają przepływy pracy i eliminują powtarzalne zadania analityczne. Nie ma potrzeby wyszukiwania danych w różnych źródłach — każdy pracownik może szybko wygenerować dokładny raport. Innymi słowy, mapowanie ETL wspiera podejmowanie świadomych decyzji na wszystkich szczeblach firmy.

3 rodzaje mapowania danych

Istnieją dwa podstawowe rodzaje mapowania danych: ręczne i automatyczne. Wybrana opcja będzie zależeć od charakteru źródła danych, rodzaju migracji danych oraz częstotliwości przetwarzania.

Ręczne mapowanie danych

W tym procesie programiści ręcznie łączą dane źródłowe z docelową bazą danych. Dopasowują elementy do właściwych pól danych w hurtowni danych i tworzą niestandardowe połączenie za pomocą narzędzi graficznych lub ręcznie kodowanych skryptów i zapytań.

Chociaż ręczne mapowanie zapewnia pełną kontrolę, jest również czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Najlepiej sprawdza się w przypadku bardzo nietypowych formatów danych lub skomplikowanych transformacji danych — na przykład gdy trzeba wyodrębnić dane z przeznaczonego do wycofania starszego systemu ERP.

Automatyczne mapowanie danych

Nowoczesne narzędzia ETL mogą obsłużyć proces mapowania za Ciebie. Wystarczy połączyć różne źródła danych z hurtownią danych. Oprogramowanie analizuje oba systemy, wyodrębnia niezbędne elementy ze źródła i mapuje je na właściwe elementy w miejscu docelowym. Niektóre programy potrafią nawet znaleźć odpowiednie źródła danych i mapować je w czasie rzeczywistym.

W miarę jak zbiory danych stają się większe i bardziej złożone, firmy coraz częściej wybierają w pełni automatyczne mapowanie ETL; danych jest po prostu zbyt dużo, aby mapować je ręcznie. Chociaż to rozwiązanie wymaga rezygnacji z pewnej kontroli i elastyczności, jest również bardziej dostępne dla pracowników nietechnicznych. Większość narzędzi ma prosty interfejs użytkownika, dzięki czemu zespoły sprzedaży, marketingu i HR mogą mapować nowe źródła danych bez wsparcia inżynierów danych i analityków danych.

Hybrydowe mapowanie danych

Mapowanie hybrydowe, nazywane również mapowaniem półautomatycznym, łączy elementy procesów ręcznych i automatycznych. Możesz na przykład użyć oprogramowania do analizy i mapowania złożonych źródeł danych, a następnie poprosić inżyniera o ręczne sprawdzenie wyników przed wdrożeniem. Możesz też użyć narzędzia ETL z interfejsem przeciągania i upuszczania, aby ustalić reguły biznesowe lub utworzyć połączenia ze źródłami danych.

Takie podejście zapewnia część elastyczności procesu ręcznego, jednocześnie wykorzystując szybkość i wydajność oprogramowania. Nadal jednak stwarza możliwość wystąpienia błędów ludzkich — zwłaszcza gdy zaangażowani są członkowie zespołu nietechniczni. Ponadto za każdym razem, gdy łączysz procesy ręczne z technologią automatyczną, przepływy pracy, testowanie i procedury konserwacji stają się bardziej złożone.

Proces mapowania ETL: od źródła do miejsca docelowego

Niezależnie od tego, czy obsługujesz mapowanie ETL ręcznie, czy korzystasz z automatycznego oprogramowania ETL, typowe kroki wyglądają następująco:

1. Przeanalizuj dane źródłowe. Zbadaj strukturę, schemat, relacje między tabelami bazy danych, taksonomię i typy danych. Poszukaj brakujących informacji i niespójności, które należy uwzględnić na etapie transformacji. Na koniec określ, które elementy chcesz wyodrębnić.
2. Mapuj dane do miejsca docelowego. Zidentyfikuj odpowiadające sobie elementy w docelowej hurtowni danych. Jeśli źródło zawiera alfanumeryczne kody medyczne, możesz na przykład zmapować je na pole z opisem procedury.
3. Określ kroki transformacji. Gdy dane źródłowe nie pasują do formatu docelowego, trzeba je zmodyfikować. Typowe transformacje obejmują filtrowanie, sortowanie, zmianę struktury, czyszczenie lub dzielenie. Jeśli importujesz rejestry zakupów z całego świata, możesz przekonwertować wszystkie godziny transakcji na lokalną strefę czasową, aby zachować spójność.
4. Przetestuj mapowanie danych. Przetestuj mapowanie ETL na przykładowym zbiorze danych. Przejrzyj wyniki, zwracając uwagę na błędy, niespójności i niekompletne dane. Użyj narzędzi testowych, które mogą wykrywać problemy z uzgadnianiem, identyfikowalnością, rejestrowaniem i mapowaniem. Wprowadź niezbędne zmiany i w razie potrzeby powtórz testy — łatwiej rozwiązać błędy podczas fazy testowania ETL niż po wdrożeniu.
5. Wdróż mapowanie danych. Zastosuj mapowanie na dużą skalę do rzeczywistych źródeł danych.

Mapowanie ETL nie kończy się na pierwszym wdrożeniu; jest procesem ciągłym. W miarę pozyskiwania dodatkowych źródeł danych Ty lub Twoje oprogramowanie ETL musicie dostosowywać logikę mapowania i transformacji, aby je zintegrować.

W przypadku ETL mapowanie odbywa się przed załadowaniem danych do hurtowni danych. Inaczej jest w przypadku ELT (extract, load, transform), co należy wziąć pod uwagę, jeśli nadal zastanawiasz się nad ETL a ELT.

Typowe wyzwania związane z mapowaniem ETL

Chociaż narzędzia do mapowania danych znacznie usprawniły ten proces, wyzwania występują na każdym jego etapie. Wiele problemów wynika ze wzrostu złożoności, szybkości napływu i ilości surowych danych. Dane napływające z setek, a nawet tysięcy źródeł mogą powodować problemy ze wszystkim — od jakości danych po ich walidację.

Typowe wyzwania związane z mapowaniem ETL obejmują:

• Niekompletne lub niedokładne dane źródłowe
• Ograniczenia integracji w narzędziach ETL 
• Dokumentacja, która jest niewystarczająca lub niedostępna
• Skomplikowane wymagania dotyczące transformacji
• Niewystarczające procesy testowania
• Skalowalność narzędzi i procesów ETL
• Czasochłonna konserwacja ETL

Najlepszym momentem na rozpoczęcie rozważań nad tymi kwestiami jest opracowywanie strategii mapowania ETL. Dzięki temu można wybrać narzędzia i ustanowić procesy, które uwzględniają potencjalne wyzwania. Weźmy na przykład skalowalność — poszukaj narzędzia ETL, które może optymalizować mapowanie dużych ilości danych za pomocą kompresji, równoległości zadań i partycjonowania.

Najlepsze praktyki mapowania ETL

Podobnie jak każdy proces biznesowy, mapowanie ETL jest podatne na błędy. Skorzystaj z tych najlepszych praktyk, aby stworzyć strategię dokładną, spójną i niezawodną:

• Wybierz narzędzie ETL wyposażone w konektory, modele danych, szablony i transformacje danych odpowiadające potrzebom cenowym Twojej firmy, źródłom danych i wymaganiom biznesowym.
• Zastanów się, czy oparte na chmurze, czy lokalne narzędzie ETL będzie najlepsze dla przyszłych planów skalowania Twojej firmy.
• Zapewnij kompleksowe szkolenia z zakresu ETL, aby zwiększyć wydajność i ograniczyć ryzyko błędów.
  Dokładnie dokumentuj proces mapowania ETL, aby umożliwić łatwiejsze dostosowywanie logiki i zapewnić lepszą zgodność z przepisami.
• Ustanów standardowe procedury operacyjne dotyczące integrowania nowych źródeł danych i dostosowywania się do zmian w istniejących źródłach.
• Przetestuj mapowanie ETL na jak największej liczbie typów danych przed wdrożeniem na szeroką skalę.
• Upewnij się, że Twoje potoki ETL potrafią obsługiwać błędy bez negatywnego wpływu na hurtownię danych.
• Natychmiast badaj i usuwaj błędy mapowania, aby utrzymać wysoką jakość danych.

Najlepsze narzędzia

Jeśli planujesz stworzyć w pełni zautomatyzowany proces ETL, nie musisz kupować oddzielnych narzędzi do mapowania; wiele z najlepszych narzędzi ETL obejmuje wbudowane mapowanie danych.

Oto kilka rozwiązań do mapowania ETL, które warto rozważyć:

• Talend -  Szybkie mapowanie ETL metodą przeciągnij i upuść z obszerną biblioteką gotowych konektorów źródeł danych
• IBM DataStage - Wersja chmurowa z funkcjami sztucznej inteligencji oferuje zautomatyzowane potoki danych i wykrywanie awarii
• Integrate.io - Przyjazne dla użytkownika narzędzie z mapowaniem danych bez konieczności programowania, metodą przeciągnij i upuść, oraz wizualizacjami potoków
• Stitch - Rozwiązanie niewymagające programowania i bezobsługowe, które mapuje dane z ponad 140 popularnych źródeł danych
• SAS Data Management - Elastyczna i skalowalna platforma z narzędziami do mapowania danych dla użytkowników technicznych oraz korzystających z rozwiązań niewymagających programowania

Podsumowanie

Mapowanie ETL jest fundamentem udanego procesu ETL. Poświęcając czas na dokładne mapowanie elementów, można zbudować niezawodną hurtownię danych, która wspiera podejmowanie świadomych decyzji w całej firmie.

Szukasz kolejnych sposobów na usprawnienie zarządzania danymi? Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby otrzymywać nasze najnowsze porady.