Kompletny przewodnik po ETL: definicja, przykłady i wskazówki

ETL, czyli ekstrakcja, transformacja i ładowanie, to techniczny proces, który importuje informacje z wielu źródeł danych, oczyszcza i przekształca dane w celu zapewnienia spójności, a następnie przechowuje je w jednym magazynie danych. Proces ETL przygotowuje organizacje do późniejszych zadań technicznych, w tym integracji danych i analizy danych.

Potrzeby związane z zarządzaniem danymi rosną każdego dnia. W 2010 roku na całym świecie utworzono około dwóch zettabajtów danych. W 2023 roku szacowana całkowita ilość danych utworzonych na świecie wyniosła 120 zettabajtów, a oczekuje się, że liczba ta będzie nadal rosnąć.

Chociaż ETL doskonale sprawdza się w przypadku złożonych transformacji danych, w przypadku prostszych integracji odpowiednią alternatywą może być platforma integracyjna jako usługa (iPaaS). Integracja ELT i innych rozwiązań do zarządzania danymi ma kluczowe znaczenie dla wspierania sukcesu teraz i w przyszłości.

Ten przewodnik koncentruje się na procesach ETL w porównaniu z iPaaS, które również mogą odgrywać rolę w strategii danych. Chcę wyposażyć Cię w wiedzę potrzebną do poruszania się po obszarze ETL i wyboru najlepszych narzędzi ETL do zadań związanych z integracją danych. Podzielę się wszystkim, co musisz wiedzieć o tradycyjnym ETL (i nie tylko).

Czym jest ETL?

ETL to trzyetapowy proces, który pomaga wspierać jakość, przechowywanie i dostęp do danych w firmach i innych organizacjach.

Ekstrakcja

Pierwszym etapem ETL jest ekstrakcja danych. Na tym etapie surowe dane są eksportowane z wielu lokalizacji źródłowych i trafiają do tymczasowego obszaru przejściowego. Zazwyczaj surowe dane z różnych źródeł nie są gotowe do umieszczenia w docelowym repozytorium danych, ponieważ będą niespójne.

Dane można wyodrębniać z różnych źródeł, zależnie od potrzeb firmy. Typowe źródła obejmują pocztę elektroniczną, pliki płaskie dostarczane przez partnerów biznesowych lub klientów, systemy ERP lub CRM, strony internetowe i bazy danych, serwery SQL oraz serwery NoSQL.

Transformacja

Przed ostatecznym zapisaniem danych w magazynie należy je przekształcić. Transformacja danych przekształca surowe, nieuporządkowane dane w spójne dane, które mogą zasilać procesy analityki danych. Niektóre etapy procesu transformacji obejmują:

• Tworzenie użytecznych zestawów danych odpowiadających potrzebom firmy
• Usuwanie duplikatów w celu wyeliminowania powtarzających się informacji z zestawów danych
• Konwertowanie nieustrukturyzowanych danych na dane ustrukturyzowane poprzez zastosowanie schematu i innych metod
• Walidowanie danych w celu zapewnienia ich autentyczności i dokładności
• Oczyszczanie danych w celu usunięcia uszkodzonych danych, uzupełnienia brakujących pól w zestawach danych i zapewnienia prawidłowego formatowania danych
• Usuwanie szyfrowania z danych lub dodawanie zabezpieczeń, zależnie od wymagań dotyczących zgodności firmy z przepisami
• Formatowanie danych zgodnie z potrzebami firmy, na przykład dodawanie lub zmienianie nagłówków kolumn w celu zachowania spójności i zapewnienia prawidłowego działania danych z istniejącymi relacyjnymi bazami danych

Ładowanie

Ostatnim etapem potoku danych ETL jest załadowanie danych do właściwego magazynu danych. Proces rozpoczyna się od początkowego załadowania danych, a następnie ich okresowej aktualizacji, aby firma miała dostęp w czasie rzeczywistym do bieżących informacji.

ETL w praktyce

Procesy ETL są przydatne dla wielu różnych firm, w tym działających w takich branżach jak opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny, transport morski i rozrywka.

Netflix wykorzystuje ETL

Weźmy Netflix. Usługa przesyłania strumieniowego generuje codziennie ogromne ilości danych i wykorzystuje je do zrozumienia, które nowe oferty będą opłacalne, a także do wspierania spersonalizowanych rekomendacji dla setek milionów użytkowników.

 

Aby to osiągnąć, Netflix musi zapewnić integrację danych pochodzących z procesów wewnętrznych i zewnętrznych zachowań użytkowników. W tym celu wykorzystuje procesy ETL oraz autorskie platformy obsługujące strumienie danych w czasie rzeczywistym.

Dlaczego ETL jest ważny?

Dane mają dziś kluczowe znaczenie dla sukcesu niemal każdej firmy. Zasilają procesy uczenia maszynowego wspierające automatyzację, a także pomagają firmom podejmować trafne decyzje dotyczące marketingu, obsługi klienta, rozwoju produktów i inwestycji. Narzędzia i procesy ETL pomagają zapewnić dostępność i dostęp do dokładnych danych ze wszystkich źródeł danych, aby wspierać inne procesy biznesowe.

Niektóre sposoby, na jakie ETL ma znaczenie dla procesów opartych na danych, obejmują:

• Pozwala firmom konsolidować dane w jednym repozytorium, zapewniając jedno źródło prawdy
• Gwarantuje standaryzację danych w celu obsługi przepływów pracy i systemów technicznych
• Umożliwia odpowiedni dostęp do danych za pośrednictwem interfejsów graficznych i innych narzędzi przeznaczonych dla użytkowników nietechnicznych

Historia ETL

ETL nie jest nowym procesem. Jego koncepcje sięgają lat 70. XX wieku, jednak przed rozwojem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji integracja danych była procesem w znacznie większym stopniu manualnym. W latach 80. i 90., wraz ze wzrostem ilości danych, źródeł danych i baz danych, liderzy technologiczni zaczęli opracowywać narzędzia do celowej integracji danych. To one stanowią podstawę współczesnego ETL.

Być może największym czynnikiem napędzającym nowoczesne procesy ETL było pojawienie się chmury obliczeniowej. Nagle organizacje nie były już ograniczone przez fizyczne serwery, a ilość przechowywanych przez nie danych cyfrowych stała się praktycznie nieograniczona. Możliwość skalowania pamięci masowej w górę lub w dół za pomocą rozwiązań takich jak AWS ułatwiła przechowywanie wszystkich danych. Organizacje nadal potrzebowały jednak sposobów na łatwe wyodrębnianie, ładowanie i przechowywanie tych informacji.

ETL a ELT

Wybór między ETL a ELT (wyodrębnianie, ładowanie, przekształcanie) zależy od konkretnych potrzeb organizacji, ilości danych oraz dostępnej mocy obliczeniowej.

ETL jest tradycyjnie popularniejszy w sytuacjach, w których przekształcanie danych jest złożone i musi zostać przeprowadzone przed wprowadzeniem danych do hurtowni danych. Takie podejście umożliwia oczyszczanie i konsolidację danych przed ich załadowaniem, dzięki czemu sprawdza się w systemach, w których jakość i przygotowanie danych mają kluczowe znaczenie.

Z drugiej strony ELT zyskuje na popularności, zwłaszcza wraz z rozwojem chmurowych hurtowni danych oferujących znaczną moc obliczeniową. ELT umożliwia szybsze załadowanie danych do hurtowni danych, a następnie przekształcanie ich w razie potrzeby bezpośrednio w bazie danych, dzięki czemu lepiej nadaje się do obsługi dużych ilości danych w czasie rzeczywistym lub niemal w czasie rzeczywistym.

Żadne z tych podejść nie jest z natury lepsze; wybór między ETL a ELT zależy od konkretnych wymagań związanych z zadaniami przetwarzania danych, architekturą systemu danych oraz celami organizacji. Na przykład organizacja pracująca z ogromnymi, stale aktualizowanymi zbiorami danych może preferować ELT ze względu na jego wydajność i skalowalność. Z kolei firma, która priorytetowo traktuje integralność danych i przetwarzanie przed załadowaniem, może wybrać ETL.

Innowacje w tej dziedzinie trwają nadal, a jednym z przykładów jest rozwój rozwiązań ELT. ELT to kolejna opcja przetwarzania danych, która zmienia kolejność zadań. W tym procesie najpierw wyodrębnia się dane, następnie ładuje dane, a na końcu przekształca dane.

ELT oferuje takie korzyści jak zasilanie jezior danych nieustrukturyzowanymi danymi lub natychmiastowe ładowanie wszystkich danych i porządkowanie ich później w ramach procesów przekształcania.

Jak działa ETL (i przykłady)

Aby lepiej zrozumieć działanie ETL, przyjrzyjmy się przykładowemu zastosowaniu. Wyobraźmy sobie dużą firmę florystyczną, która ma sklepy w kilku miastach, a także oferuje klientom możliwość składania zamówień online z dostawą do domów lub firm. Być może masz już wyobrażenie o rodzajach danych, którymi taka organizacja musiałaby zarządzać, w tym o zapasach kwiatów i materiałów oraz zamówieniach, informacjach o klientach, adresach i instrukcjach dotyczących dostawy, procesach płatności oraz samych zamówieniach.

W tym przykładzie rozważmy proces składania zamówień i generowane przez niego dane. Dane dotyczące zamówień mogą pochodzić z:

• Aplikacji mobilnej, która korzysta z interfejsu API w celu integracji z głównym systemem CRM firmy
• Witryny internetowej, która zawiera cyfrowy sklep i koszyk zakupowy
• Ręcznego wprowadzania danych przez pracowników w sklepach stacjonarnych

Oczywiście dane te są zazwyczaj łączone z informacjami o zapasach i realizacji zamówień, danymi dotyczącymi przetwarzania płatności oraz informacjami o wysyłce lub dostawie. Odpowiednie potoki ETL umożliwiają połączenie wszystkich tych danych w magazynie danych w celu obsługi przyszłych zadań, takich jak:

• Możliwość szybkiego ponownego złożenia przez obecnego klienta tego samego zamówienia w przyszłości
• Obsługa klienta, na przykład wyszukiwanie wcześniejszych faktur dla klientów mających pytania dotyczące rozliczeń
• Analityka danych wspierająca sprzedaż i marketing, na przykład analiza wcześniejszych najlepiej sprzedających się produktów w celu podjęcia decyzji, co zaoferować w witrynie internetowej z okazji tegorocznego Dnia Matki

Korzyści z ETL

Wykorzystanie ETL do agregowania danych z systemów źródłowych i ładowania ich do odpowiedniego systemu docelowego zapewnia szereg korzyści biznesowych.

Wyzwania związane z ETL

Prawdopodobnie najczęstsze wyzwanie związane z ETL dotyczy jakości danych. Gdy wyodrębniasz dane z wielu źródeł — szczególnie gdy dopuszczasz źródła generowane przez klientów — nie możesz automatycznie zagwarantować ich integralności. Brakujące informacje, niespójne informacje i nieaktualne dane to niektóre z problemów, z którymi zetkniesz się w potoku ETL.

Inne częste wyzwania związane z ETL obejmują:

• Zapewnienie bezpieczeństwa danych w całym procesie, ponieważ podczas przenoszenia i przechowywania danych powstają potencjalne luki w zabezpieczeniach
• Zapewnienie ciągłej wydajności danych, takiej jak efektywność procesów ETL i stały dostęp do danych po ich umieszczeniu w docelowej bazie danych
• Integracja danych z istniejącymi bazami danych, narzędziami API i innymi platformami, aby można było wykorzystywać je do wspierania procesów biznesowych
• Zapewnienie, że dane są odpowiednio zarządzane zgodnie z protokołami zgodności na każdym etapie procesu

Jak rozpocząć pracę z narzędziami ETL

Organizacje, które jeszcze nie korzystają z procesów ETL, mogą rozpocząć od zdobycia większej wiedzy na temat ETL i upewnienia się, że mają zapewnione podstawy wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych. Możesz rozważyć zatrudnienie wewnętrznego wsparcia technicznego z doświadczeniem w zakresie ETL lub współpracę z dostawcami, którzy mogą zapewnić wsparcie ETL jako usługę.

Następnie upewnij się, że masz odpowiednie narzędzia, i poświęć trochę czasu na przećwiczenie wyodrębniania danych z różnych źródeł. Zanim uruchomisz procesy ETL, przetestuj każdy etap i rozwiąż wszelkie problemy, zwłaszcza w zadaniach związanych z transformacją danych.

Gdy będziesz gotowy, możesz zbudować potok ETL poprzez:

• Utworzenie referencyjnego zestawu danych, aby wiedzieć, jaki powinien być wynik transformacji danych
• Połączenie źródeł za pomocą narzędzi do wyodrębniania danych, takich jak interfejsy API
• Zbudowanie przepływów pracy służących do sprawdzania poprawności i przekształcania danych
• Skonfigurowanie dodatkowych narzędzi, które automatycznie załadują dane do docelowych baz danych po zakończeniu transformacji

Narzędzia ETL na początek

Zawsze sprawdzaj i testuj narzędzia przed zintegrowaniem ich z procesami. Poszukiwania świetnych narzędzi ETL możesz rozpocząć od rozważenia niektórych z poniższych opcji:

• Informatica PowerCenter – To narzędzie pomaga tworzyć i wdrażać różne potoki danych oraz oferuje opcje niewymagające kodowania, które wspierają szybką integrację realizowaną przez różne zespoły. Dzięki tej opcji możesz również korzystać z licznych jezior danych i hurtowni danych, w tym oferowanych przez Google Cloud, AWS i Azure.
• IBM Infosphere Datastage – To narzędzie działa w ekosystemie IBM i zapewnia takie korzyści jak szybkość oraz dostęp do aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
• Oracle Data Integrator – Ta opcja pozwala tworzyć i obsługiwać złożone jeziora danych oraz hurtownie danych, a także obejmuje opcję interfejsu graficznego, która umożliwia korzystanie z niej nietechnicznym użytkownikom biznesowym.
• AWS Data Pipeline – Jest to zarządzana usługa, która pomaga wykorzystywać korzyści związane z zarządzaniem danymi oferowane przez Amazon Web Services.

Najlepsze praktyki dotyczące ETL

Najlepszym rozwiązaniem w przypadku nowych procesów ETL jest uruchomienie ich na podstawie dobrze przemyślanego i przetestowanego planu. Możesz również stosować poniższe najlepsze praktyki, aby zmaksymalizować korzyści z ETL dla swojej organizacji:

• Wspieraj lepszą jakość danych, integrując walidacje na każdym etapie procesu. Obejmuje to również, w miarę możliwości, pierwotne zadanie wprowadzania danych. Jeśli na przykład chcesz, aby użytkownicy wprowadzili datę, poproś ich o wybranie jej z interfejsu API kalendarza, który zapewnia spójne formatowanie danych, zamiast wymagać od nich ręcznego wpisywania informacji.
• Współpracuj z zaufanymi dostawcami i korzystaj ze sprawdzonych rozwiązań podczas tworzenia konektorów i innych elementów potoku ETL. Zawsze pytaj dostawców, w jaki sposób zabezpieczają dane, aby mieć pewność, że Twoje zasoby cyfrowe są dobrze chronione.
• Zwiększaj wydajność narzędzi ETL, podejmując trafne decyzje techniczne — od procesu pozyskiwania danych po proces ich ładowania. Optymalizuj potok ETL, stosując takie rozwiązania jak techniki buforowania lub ładowanie przyrostowe.
• Wdrażaj narzędzia do obsługi metadanych i inne procesy zarządzania danymi, aby skutecznie monitorować dane oraz zapewnić ich prawidłowy dostęp i kontrolę nad tym, kto będzie miał dostęp do poszczególnych danych w przyszłości.

Więcej materiałów do dalszej nauki

Aby dowiedzieć się więcej o ETL i powiązanych tematach, zapoznaj się z poniższymi wybranymi materiałami:

• Hevo oferuje listę narzędzi ETL o otwartym kodzie źródłowym, które pomogą Ci zbudować strukturę ETL
• Sprawdź tę listę najlepszych narzędzi ETL
• Zestawienie najlepszych narzędzi do hurtowni danych
• Dremio oferuje zaawansowany przewodnik po typach ETL
• Coursera oferuje szereg bezpłatnych kursów ETL i certyfikatów
• Znajdź możliwości edukacyjne dotyczące ETL za pośrednictwem Udemy

Najważniejsze wnioski

Wraz z tym, jak ilość danych rośnie dosłownie z każdą minutą, dyrektorzy ds. technologii oraz inni liderzy biznesowi i techniczni nie mogą sobie pozwolić na ignorowanie korzyści płynących z ETL. Jeśli nie wykorzystujesz tych procesów do wspierania efektywności oraz prawidłowego pozyskiwania i przechowywania danych, poświęć czas na zdobycie większej wiedzy i przedstaw ETL jako ważną inwestycję dla swojej organizacji.

Bądź na bieżąco z najlepszymi praktykami, wiadomościami branżowymi i innymi spostrzeżeniami dzięki subskrypcji newslettera CTO Club już dziś.