ETL-pipelines är en uppsättning processer som används för att flytta data från en eller flera källor till en databas eller ett datalager. ETL står för ”extrahera, transformera och läsa in”, vilket beskriver de processer som krävs för att göra detta. Genom att lära sig bygga effektiva ETL-pipelines kan du avsevärt förbättra arbetet med beslutsstöd och förenkla datahanteringen.
ETL-pipelines används ofta inom datavetenskap på grund av deras användbarhet för datarensning och optimering av datauppsättningar. De är dock också användbara i affärssammanhang, särskilt i den moderna världen med stordata.
I dag finns det många verktyg som kan effektivisera arbetsflöden för datahantering, och som vi kommer att diskutera i den här guiden utgör dessa verktyg en viktig del av moderna ETL-pipelines.
Vad är ETL-pipelines?
ETL står för extrahera, transformera och läsa in. Låt oss gå igenom varje steg i processen i tur och ordning:
- Extrahera: Den här processen hämtar data från ett API, extraherar den från en databas eller läser den från en dump (till exempel en XML- eller JSON-fil). Beroende på hur många datakällor du vill extrahera data från kan det vara en komplex process att konfigurera anslutningar och tolka data. Datahanteringsverktyg kan ofta hjälpa till att konvertera data från flera källor till ett enda enhetligt format.
- Transformera: När data har hämtats är nästa steg att rensa den, ta bort dubbletter, standardisera data (till exempel genom att säkerställa att alla datum följer samma format), omstrukturera den så att den överensstämmer med måldatabasens schema och se till att alla fält mappas korrekt. Detta kan vara en tidskrävande process och något som kan behöva granskas regelbundet om någon av datakällorna ändrar sättet de tillhandahåller data på.
- Läsa in: Slutligen kan de transformerade uppgifterna importeras till måldatabasen, datalagret eller plattformen. Den exakta processen för att slutföra denna uppladdning kan variera beroende på målplattformen. Den första inläsningen kan ta en viss tid eftersom den innebär att stora mängder data laddas upp för att fylla databasen. I framtiden kan uppdateringar hanteras genom inkrementella dataändringar, men fullständiga uppdateringar kan genomföras ibland för att säkerställa dataintegriteten. Många dataingenjörer automatiserar uppdateringsprocessen och schemalägger den till perioder med låg belastning, när källsystemen har minimal trafik.
Planering och utformning av effektiva ETL-pipelines
Den stora mängden data som hanteras av ETL-pipelines gör implementeringen till ett omfattande arbete. För att säkerställa att processen blir framgångsrik måste dataingenjörer ha god förståelse för den data som ska bearbetas och målen hos dem som arbetar med datan.
Have an account? Log In
Viktiga överväganden innan du bygger en ETL-pipeline
Det finns några viktiga utmaningar när man hanterar stordata:
- Datavolym: En viktig faktor är mängden insamlad data och kostnaderna för att lagra (och överföra) den. I vissa fall har organisationer ingen kontroll över mängden data som tillhandahålls av tredje part när de begär en export. Du kan dock bestämma vilka data som ska sparas och vad som är överflödigt.
- Datavariation: Du måste också ta hänsyn till de typer och format av data som du arbetar med samt huruvida datan är strukturerad eller ostrukturerad. Dataingenjörer kan hantera denna utmaning genom att använda verktyg för transformering och standardisering för att konvertera all data till ett gemensamt format.
- Datahastighet: Beskriver den hastighet och frekvens med vilken data samlas in. En hög datahastighet kan orsaka problem när du försöker automatisera dina pipelines, särskilt om du vill ha så korrekta data som möjligt från alla källor för datadrivet beslutsfattande.
När du har hanterat dessa frågor kan du överväga syftet med att konsolidera datan och de övergripande målen för dataanalysen. Dessa mål kan påverka beslut kring databasens utformning.
Välja rätt ETL-verktyg och teknik
Det är möjligt att skriva egna ETL-verktyg från grunden – och vissa mindre organisationer väljer denna väg eftersom de antar att det blir billigare och enklare än att arbeta med färdiga lösningar.
Även om detta kan stämma när man endast importerar från en eller två datakällor som sällan ändrar sina exportformat, är det sällan den bästa vägen. ETL-verktyg erbjuder mer avancerade lösningar för databearbetning, datarensning och profilering, avancerade funktioner för automatisering och batchbearbetning samt betydande fördelar när det gäller tillförlitlighet och användarvänlighet.
När du väljer en ETL-lösning bör du överväga följande:
- Dataformat som stöds (SQL-, XML-, JSON- och CSV-filer med mera)
- API-integrationer
- Tillgång till dataströmning i realtid för inläsning av data (Apache Kafka är en populär lösning för detta)
- Om lösningen är molnbaserad (Verktyg som stöder enkel inläsning av data i datasjöar på Amazon AWS eller Google Cloud kan vara ovärderliga för organisationer som behöver flexibilitet och smidighet i sin datalagring)
- Svarstider för support
- Prissättning
Det finns många ETL-lösningar med öppen källkod, och vissa av dem erbjuder kostnadsfria community-utgåvor och finansierar sin utveckling genom att ta betalt för teknisk support. Om din organisation har en begränsad budget för sin ETL-implementering kan valet av en välanvänd lösning med öppen källkod spara mycket pengar.
Designprinciper för skalbara och underhållsbara ETL-pipelines
När du utformar en ETL-pipeline är det viktigt att inte bara ta hänsyn till de datakällor du arbetar med nu, utan också till hur dina behov kan utvecklas i framtiden. Några saker att tänka på är:
- Modulär design: Dela upp systemet i dataextraktion, datarensning och inläsningsprocessen. Ta hänsyn till de olika dataformat du kan behöva arbeta med och skapa ett modulärt system, så att det är enkelt att ändra olika delar av systemet utan att hela pipelinen slutar fungera.
- Felhantering: Utforma systemet så att det hanterar fel på ett kontrollerat sätt och visar ett tydligt felmeddelande om det stöter på data som det inte förstår eller som har fel format. Det är bättre att systemet hoppar över poster som det inte kan hantera och visar ett varningsmeddelande än att det slutar fungera helt, vilket orsakar förseningar i inläsningsprocessen eller, ännu värre, läser in felaktiga data och skadar det primära datalagret.
- Tydlig och fullständig dokumentation: Tydlig dokumentation är avgörande. Tänk på att inte alla i ditt team är dataforskare. Många av dem som arbetar med data kan vara teamledare eller avdelningschefer som helt enkelt vill ha ett enkelt sätt att få tillgång till realtidsdata från flera olika källor samtidigt. Ta fram en uppsättning dokumentation för dem och en uppsättning för utvecklarna som förklarar pipelinen mer detaljerat. Beskriv viktiga designprinciper, till exempel modularitet, felhantering och dokumentationsrutiner.
ETL-pipeline jämfört med datapipeline
ETL-pipelines och datapipelines är liknande processer, men de har något olika användningsområden. En ETL-pipeline omfattar extrahering av data från en eller flera källor, omvandling av dessa data och därefter inläsning.
En datapipeline kan däremot innehålla några eller alla av ovanstående steg, men den avslutas inte med inläsningsprocessen. När data har lästs in kan de användas i andra processer och arbetsflöden, till exempel i ett visualiseringssystem eller för att villkorligt utlösa en åtgärd i ett automatiseringssystem.
Author's Tip
Betrakta en ETL-pipeline som en typ av datapipeline med en snävt definierad roll: att ta strukturerade och ostrukturerade data, omvandla dem till ett gemensamt format och lagra dem i ett datalager eller en databas.
Viktiga fördelar med ETL-pipelines
ETL-pipelines kan vara mycket användbara för att driva analys- och beslutsstödsystem. Eftersom de förenar data från flera källor, till exempel genom att sammanföra data från sociala medier, CRM-system, ERP-verktyg och andra databaser, blir det enklare att få fram korrekta verksamhetsinsikter.
ETL-processen omfattar optimering, validering och rensning av data, vilket bidrar till att säkerställa att den information som hamnar i databasen är så korrekt och aktuell som möjligt.
Tillförlitligheten hos dina ETL-pipelines beror på vilka verktyg du använder. En pipeline kan vara så enkel som några Python-skript eller något mer robust som använder Snowflake, Kafka och andra moderna verktyg. I dag är de verktyg som finns tillgängliga för att bearbeta data och bygga en ETL-pipeline ganska mogna. Lättanvända grafiska användargränssnitt och aktiva användargrupper gör det möjligt även för nybörjare inom dataforskning att komma igång med ETL-pipelines.
Nackdelar med ETL-pipelines
Även om verktygskedjorna för att bygga ETL-pipelines är mogna och molnbaserade datalager är betydligt billigare i dag än de var för några år sedan, finns det fortfarande vissa utmaningar när det gäller att bygga datapipelines:
- Det kan vara svårt att hantera strukturerade, ostrukturerade och semistrukturerade data.
- Kostnaderna för datalagring kan vara oöverkomliga för vissa organisationer.
- Dataströmning i realtid kan vara både komplex och resurskrävande.
- Att kartlägga databaser och konfigurera integrationer är inte ett engångsjobb. Dataleverantörer kan ändra sina exportformat eller databasscheman, vilket kräver att du ändrar din pipeline.
Implementering av ETL-pipeline
Överväg följande arbetsflöde för att implementera en ETL-pipeline:
- Skapa referensdata, så att du har något att arbeta med när du utför datatransformationer.
- Bygg anslutningar till de datakällor du vill arbeta med, till exempel:
- API-gränssnitt för sociala medieplattformar
- Skrapverktyg för webbsidor (om TOS tillåter detta)
- Tolkar för XML-/CSV-/JSON-filer
- Databaskopplingar för dina egna lokala system
- Definiera regler för att validera data.
- Tillämpa transformationer för att rensa och standardisera data samt ta bort dubbletter.
- Ladda upp data till ett mellanlagringssystem.
- Läs in data från mellanlagringen till datalagret.
Vissa av stegen ovan är valfria. Referensdata krävs till exempel inte, men det är användbart eftersom det gör det enklare att definiera regler för att testa data och utföra transformationer. Dessutom är det inte nödvändigt att mellanlagra data innan den läses in. Det är dock bästa praxis att göra det, eftersom det är enklare att återställa mellanlagringslagret om något går fel, och lagret kan användas för revisionsrapporter och andra efterlevnadskrav.
More Articles
ETL-verktyg att prova
Många tillgängliga ETL-verktyg kan effektivisera databearbetning, aggregering, rensning och inläsning i ditt målsystem. Marknaden för ETL-programvara värderas till omkring 3,1 miljarder dollar och beräknas nå 10,3 miljarder dollar år 2030, så det råder ingen brist på alternativ.
Några populära verktyg är:
- Informatica Power Center: En mångsidig lösning med molnstöd, inklusive lågkodslösningar och lösningar utan kod för ETL-pipelines
- Apache Airflow: En kraftfull plattform med öppen källkod och alternativ för kommandorads- och grafiska gränssnitt
- IBM Infosphere Datastage: En snabb och kraftfull lösning med funktioner för lastbalansering och parallellisering
Det finns många andra alternativ, inklusive lösningar från Oracle och Microsoft. När du väljer en ETL-lösning bör du ta hänsyn till din budget och ditt befintliga ekosystem, eftersom det kan vara ett tillförlitligt och kostnadseffektivt val att fortsätta använda leverantörer som du redan känner väl.
Viktiga slutsatser
ETL-pipelines är en viktig del av datahanteringen för moderna företag som bearbetar stora datamängder. Att implementera en ETL-pipeline kan bidra till att förbättra organisationens beslutsfattande och ge företaget en konkurrensfördel.
Att hantera rådata från flera källor kan dock vara en utmaning, och teknikledare måste betona vikten av noggrann planering och dokumentation genom hela processen samt följa bestämmelser om dataskydd och integritet.
Om du vill lära dig mer om ETL-pipelines, databearbetning och andra utmaningar och innovationer inom big data kan du prenumerera på CTO Club-nyhetsbrevet.
