Czym jest potok ETL? Przykłady i narzędzia

Potoki ETL to zestaw procesów służących do przenoszenia danych z jednego lub większej liczby źródeł do bazy danych lub hurtowni danych. ETL oznacza „ekstrakcję, transformację i ładowanie”, opisując procesy wymagane do wykonania tego zadania. Wiedza na temat budowania wydajnych potoków ETL może znacznie usprawnić działania związane z analizą biznesową i uprościć zarządzanie danymi.

Potoki ETL są często używane w nauce o danych ze względu na ich przydatność do oczyszczania danych i optymalizacji zbiorów danych. Są jednak przydatne również w środowiskach biznesowych, zwłaszcza we współczesnym świecie big data.

Obecnie wiele narzędzi może usprawnić przepływy pracy związane z zarządzaniem danymi i, jak omówimy w tym przewodniku, narzędzia te stanowią kluczowy element nowoczesnych potoków ETL.

Czym są potoki ETL?

ETL oznacza ekstrakcję, transformację i ładowanie. Przyjrzyjmy się po kolei każdemu etapowi tego procesu:

• Ekstrakcja: Ten proces pobiera dane z interfejsu API, wyodrębnia je z bazy danych lub odczytuje ze zrzutu (takiego jak plik XML lub JSON). W zależności od liczby źródeł danych, z których chcesz wyodrębniać dane, skonfigurowanie konektorów i analizowanie danych może być złożonym procesem. Narzędzia do zarządzania danymi często pomagają konwertować dane z wielu źródeł do jednego spójnego formatu.
• Transformacja: Po uzyskaniu danych kolejnym krokiem jest ich oczyszczenie, usunięcie duplikatów, ustandaryzowanie danych (na przykład przez zapewnienie, że wszystkie daty mają ten sam format), przekształcenie ich struktury tak, aby pasowała do schematu docelowej bazy danych, oraz upewnienie się, że wszystkie pola są prawidłowo zmapowane. Proces ten może być czasochłonny i może wymagać regularnego przeglądu, jeśli którekolwiek ze źródeł danych zmieni sposób dostarczania danych.
• Ładowanie: Na koniec przekształcone dane można zaimportować do docelowej bazy danych, hurtowni danych lub platformy. Dokładny proces przeprowadzania tego przesyłania może się różnić w zależności od platformy docelowej. Początkowe ładowanie może zająć trochę czasu, ponieważ obejmuje przesłanie dużej ilości danych w celu wypełnienia bazy danych. W przyszłości aktualizacjami można zarządzać za pomocą przyrostowych zmian danych, ale od czasu do czasu można wykonywać pełne odświeżenia, aby zapewnić integralność danych. Wielu inżynierów danych automatyzuje proces aktualizacji i planuje go poza godzinami szczytu, gdy systemy źródłowe są najmniej obciążone.

Planowanie i projektowanie skutecznych potoków ETL

Sama ilość danych obsługiwanych przez potoki ETL sprawia, że ich wdrożenie jest znaczącym przedsięwzięciem. Aby zapewnić powodzenie procesu, inżynierowie danych muszą dobrze rozumieć dane, które będą przetwarzać, oraz cele osób pracujących z tymi danymi.

Najważniejsze kwestie przed zbudowaniem potoku ETL

Podczas pracy z big data pojawia się kilka kluczowych wyzwań:

• Wolumen danych: Kluczowym elementem jest ilość gromadzonych danych oraz koszty związane z ich przechowywaniem (i przesyłaniem). W niektórych przypadkach organizacje nie mają kontroli nad ilością danych dostarczanych przez strony trzecie podczas żądania eksportu. Można jednak zdecydować, które dane zachować, a które są zbędne.
• Różnorodność danych: Należy również uwzględnić typy i formaty danych, z którymi się pracuje, oraz to, czy dane są ustrukturyzowane, czy nieustrukturyzowane. Inżynierowie danych mogą sprostać temu wyzwaniu, korzystając z narzędzi do transformacji i standaryzacji, które konwertują wszystkie dane do wspólnego formatu.
• Prędkość napływu danych: Opisuje szybkość i częstotliwość gromadzenia danych. Wysoka prędkość napływu danych może powodować problemy podczas prób automatyzacji potoków, zwłaszcza jeśli celem jest uzyskanie najbardziej dokładnych danych ze wszystkich źródeł na potrzeby podejmowania decyzji opartych na danych.

Po rozwiązaniu tych kwestii można zastanowić się nad celem konsolidacji danych i końcowymi celami analizy danych. Cele te mogą wpływać na decyzje dotyczące projektowania baz danych.

Wybór odpowiednich narzędzi i technologii ETL

Możliwe jest napisanie własnych narzędzi ETL od podstaw — niektóre mniejsze organizacje decydują się na tę ścieżkę, zakładając, że będzie ona tańsza i łatwiejsza niż korzystanie z gotowych rozwiązań.

Może to być prawdą w przypadku importowania danych tylko z jednego lub dwóch źródeł, które rzadko zmieniają formaty eksportu, jednak zazwyczaj nie jest to najlepsze rozwiązanie. Narzędzia ETL oferują bardziej zaawansowane rozwiązania do przetwarzania, oczyszczania i profilowania danych, zaawansowane funkcje automatyzacji i przetwarzania wsadowego, a także znaczące korzyści pod względem niezawodności i łatwości użycia.

Wybierając rozwiązanie ETL, należy wziąć pod uwagę następujące kwestie:

• Obsługiwane formaty danych (pliki SQL, XML, JSON, CSV itp.)
• Integracje API
• Dostępność przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym do pozyskiwania danych (Apache Kafka jest popularnym rozwiązaniem do tego celu)
• To, czy rozwiązanie jest natywne dla chmury (Narzędzia obsługujące łatwe ładowanie danych do jezior danych Amazon AWS lub Google Cloud mogą być nieocenione dla organizacji wymagających elastyczności i sprawności w zakresie hurtowni danych)
• Czas reakcji działu wsparcia
• Cena

Dostępnych jest wiele rozwiązań ETL typu open source, z których niektóre oferują bezpłatne edycje społecznościowe i finansują swój rozwój, pobierając opłaty za wsparcie techniczne. Jeśli Twoja organizacja ma ograniczony budżet na wdrożenie ETL, wybór powszechnie używanego rozwiązania typu open source może przynieść znaczne oszczędności.

Zasady projektowania skalowalnych i łatwych w utrzymaniu potoków ETL

Podczas projektowania potoku ETL należy brać pod uwagę nie tylko źródła danych, z których obecnie korzystasz, lecz także to, jak Twoje potrzeby mogą ewoluować w przyszłości. Warto uwzględnić między innymi:

• Modułową konstrukcję: Podziel system na procesy wyodrębniania danych, czyszczenia danych i ładowania. Weź pod uwagę różne formaty danych, z którymi możesz potrzebować pracować, i utwórz modułowy system, aby można było łatwo zmieniać poszczególne jego części bez zakłócania działania całego potoku.
• Obsługę błędów: Zaprojektuj system tak, aby w przypadku napotkania niezrozumiałych danych lub danych w nieprawidłowym formacie kończył działanie w kontrolowany sposób i wyświetlał jasny komunikat o błędzie. Lepiej, aby system pomijał rekordy, których nie może obsłużyć, i wyświetlał ostrzeżenie, niż aby całkowicie przerywał działanie, powodując opóźnienia w procesie ładowania lub, co gorsza, ładował nieprawidłowe dane i uszkadzał główny magazyn danych.
• Przejrzystą i kompletną dokumentację: Przejrzysta dokumentacja jest niezbędna. Pamiętaj, że nie wszyscy członkowie Twojego zespołu są analitykami danych. Wiele osób korzystających z danych może pełnić funkcję liderów zespołów lub kierowników działów, którzy po prostu chcą mieć łatwy dostęp do danych w czasie rzeczywistym z kilku różnych źródeł jednocześnie. Przygotuj jeden zestaw dokumentacji dla nich oraz drugi dla programistów, wyjaśniający szczegółowo działanie potoku. Opisz najważniejsze zasady projektowania, takie jak modułowość, obsługa błędów i zasady tworzenia dokumentacji.

Potok ETL a potok danych

Potoki ETL i potoki danych to podobne procesy, ale mają nieco inne zastosowania. Potok ETL obejmuje wyodrębnianie danych z jednego lub większej liczby źródeł, przekształcanie tych danych, a następnie ich ładowanie.

Z kolei potok danych może obejmować niektóre lub wszystkie powyższe etapy, ale nie kończy się na procesie ładowania. Po załadowaniu danych można ich używać w innych procesach i przepływach pracy, na przykład w systemie wizualizacji lub do warunkowego wyzwalania działania w systemie automatyzacji.

Author's Tip

Potok ETL można postrzegać jako rodzaj potoku danych o ściśle określonej roli: pobiera dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, przekształca je do wspólnego formatu i przechowuje w hurtowni danych lub bazie danych.

Najważniejsze zalety potoków ETL

Potoki ETL mogą być niezwykle przydatne do zasilania systemów analitycznych i systemów analityki biznesowej. Ponieważ ujednolicają dane z kilku źródeł, na przykład łącząc dane z mediów społecznościowych, systemów CRM, narzędzi ERP i innych baz danych, ułatwiają uzyskiwanie trafnych informacji biznesowych.

Proces ETL obejmuje optymalizację, walidację i czyszczenie danych, pomagając zapewnić, że informacje trafiające do bazy danych są możliwie dokładne i aktualne.

Niezawodność potoków ETL zależy od używanych narzędzi. Potok może być tak prosty jak kilka skryptów w języku Python albo bardziej zaawansowany i korzystać ze Snowflake, Kafka oraz innych nowoczesnych narzędzi. Obecnie narzędzia dostępne do przetwarzania danych i tworzenia potoków ETL są dość dojrzałe. Łatwe w użyciu graficzne interfejsy użytkownika oraz aktywne społeczności użytkowników umożliwiają rozpoczęcie pracy z potokami ETL nawet początkującym analitykom danych.

Wady potoków ETL

Choć zestawy narzędzi do tworzenia potoków ETL są dojrzałe, a chmurowe hurtownie danych są dziś znacznie bardziej przystępne cenowo niż jeszcze kilka lat temu, podczas tworzenia potoków danych nadal występują pewne wyzwania:

• Praca z danymi ustrukturyzowanymi, nieustrukturyzowanymi i częściowo ustrukturyzowanymi może być trudna.
• Koszty przechowywania danych mogą być zaporowe dla niektórych organizacji.
• Przesyłanie danych w czasie rzeczywistym może być zarówno złożone, jak i wymagające dużych zasobów.
• Mapowanie baz danych i konfigurowanie integracji nie jest zadaniem wykonywanym tylko raz. Dostawcy danych mogą zmieniać formaty eksportu lub schematy baz danych, co wymaga modyfikacji potoku.

Implementacja potoku ETL

Podczas implementacji potoku ETL warto uwzględnić następujący przebieg pracy:

1. Utwórz dane referencyjne, aby mieć materiał do pracy podczas przekształcania danych.
2. Zbuduj łączniki dla źródeł danych, z którymi chcesz pracować, takich jak:
   1. Interfejsy API platform mediów społecznościowych
   2. Narzędzia do skrobania stron internetowych (jeśli zezwalają na to warunki świadczenia usług)
   3. Parsery plików XML/CSV/JSON
   4. Łączniki baz danych dla własnych systemów lokalnych
3. Zdefiniuj reguły walidacji danych.
4. Zastosuj przekształcenia w celu oczyszczenia i ustandaryzowania danych oraz usunięcia duplikatów.
5. Prześlij dane do systemu pośredniego.
6. Załaduj dane z systemu pośredniego do hurtowni danych.

Niektóre z powyższych kroków są opcjonalne. Na przykład dane referencyjne nie są wymagane, ale są pomocne, ponieważ ułatwiają definiowanie reguł testowania danych i przeprowadzania przekształceń. Ponadto nie ma konieczności umieszczania danych w warstwie pośredniej przed ich załadowaniem. Jest to jednak najlepsza praktyka, ponieważ w razie problemów łatwiej wycofać zmiany w warstwie pośredniej, a warstwę tę można wykorzystać do tworzenia raportów audytowych i spełniania innych wymogów zgodności.

Narzędzia potoku ETL do przetestowania

Wiele dostępnych narzędzi ETL może usprawnić przetwarzanie, agregowanie, oczyszczanie i ładowanie danych do systemu docelowego. Wartość rynku oprogramowania ETL wynosi około 3,1 miliarda dolarów, a do 2030 roku ma osiągnąć 10,3 miliarda dolarów, dlatego nie brakuje dostępnych opcji.

Do popularnych narzędzi należą:

• Informatica Power Center: Wszechstronne rozwiązanie z obsługą chmury, obejmujące narzędzia wymagające niewielkiej ilości kodu i niewymagające kodu do tworzenia potoków ETL
• Apache Airflow: Potężna platforma o otwartym kodzie źródłowym z opcjami interfejsu wiersza poleceń i interfejsu graficznego
• IBM Infosphere Datastage: Szybkie i wydajne rozwiązanie z funkcjami równoważenia obciążenia i przetwarzania równoległego

Dostępnych jest wiele innych opcji, w tym rozwiązania firm Oracle i Microsoft. Wybierając rozwiązanie ETL, weź pod uwagę swój budżet i istniejący ekosystem, ponieważ pozostanie przy dostawcach, których już dobrze znasz, może być niezawodnym i opłacalnym wyborem.

Najważniejsze wnioski

Potoki ETL są kluczowym elementem zarządzania danymi we współczesnych firmach, które przetwarzają znaczne ilości danych. Implementacja potoku ETL może pomóc usprawnić proces podejmowania decyzji w organizacji i zapewnić firmie przewagę konkurencyjną.

Jednak praca z nieprzetworzonymi danymi pochodzącymi z wielu źródeł może być trudna, a liderzy technologiczni muszą podkreślać znaczenie starannego planowania i dokumentowania całego procesu oraz przestrzegać przepisów dotyczących ochrony danych i prywatności.

Aby dowiedzieć się więcej o potokach ETL, przetwarzaniu danych oraz innych wyzwaniach i innowacjach związanych z dużymi zbiorami danych, zasubskrybuj biuletyn CTO Club.