Vad är en ETL-pipeline? Exempel och verktyg
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” och beskriver de processer som krävs för detta. Att veta hur man bygger effektiva ETL-pipelines kan avsevärt förbättra företagets arbete med affärsanalys och förenkla datahanteringen.
ETL-pipelines används ofta inom datavetenskap på grund av deras användbarhet för datarensning och optimering av datamängder. De är dock också användbara i affärssammanhang, särskilt i den moderna stordatavärlden.
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.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Vad är ETL-pipelines?
ETL står för extrahera, transformera och läsa in. Låt oss gå igenom varje steg i processen:
- Extrahera: Den här processen hämtar data från ett API, extraherar den från en databas eller läser den från en dumpfil (till exempel en XML- eller JSON-fil). Beroende på antalet datakällor som 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 sanera den, ta bort dubbletter, standardisera data (till exempel genom att säkerställa att alla datum följer samma format), strukturera om den så att den matchar måldatabasens schema och kontrollera att alla fält har mappats korrekt. Detta kan vara en tidskrävande process och något som kan behöva granskas regelbundet om någon av datakällorna ändrar sättet de levererar 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 lite 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 mängd data som hanteras av ETL-pipelines gör implementeringen till ett omfattande arbete. För att säkerställa att processen blir framgångsrik måste dataingenjörer ha en god förståelse för den data som ska bearbetas och målen hos dem som arbetar med datan.
Viktiga överväganden innan du bygger en ETL-pipeline
Det finns några viktiga utmaningar när man arbetar med 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 behållas 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 de mest exakta uppgifterna från alla källor för datadrivet beslutsfattande.
När du har hanterat dessa problem kan du överväga syftet med att konsolidera datan och de övergripande målen för dataanalysen. Dessa mål kan påverka beslut om 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 bara importerar från en eller två datakällor vars exportformat sällan ändras, är det sällan den bästa vägen. ETL-verktyg erbjuder mer avancerade lösningar för databearbetning, datarensning och dataanalys, avancerade funktioner för automatisering och batchbearbetning samt betydande fördelar när det gäller tillförlitlighet och användarvänlighet.
När du väljer en ETL-lösning bör du tänka på följande:
- Dataformat som stöds (SQL-, XML-, JSON- och CSV-filer med mera)
- API-integreringar
- Tillgång till realtidsströmning för inläsning av data (Apache Kafka är en populär lösning för detta)
- Om lösningen är molnnativ (Verktyg som stöder enkel inläsning av data i datasjöar i 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, varav vissa 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 underhållbara ETL-pipelines
När du utformar en ETL-pipeline är det viktigt att inte bara ta hänsyn till de datakällor du arbetar med nu, utan även till hur dina behov kan utvecklas i framtiden. Några saker att tänka på är:
- Modulär design: Dela upp systemet i dataextrahering, 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 smidigt sätt och visar ett tydligt felmeddelande om det stöter på data som det inte förstår eller som har fel format. Det är bättre att låta systemet hoppa över poster som det inte kan hantera och visa ett varningsmeddelande än att låta det sluta fungera helt, vilket kan orsaka förseningar i inläsningsprocessen eller, ännu värre, läsa in felaktiga data och skada det primära datalagret.
- Tydlig och fullständig dokumentation: Tydlig dokumentation är avgörande. Tänk på att inte alla i teamet är dataforskare. Många av dem som interagerar med data kan vara teamledare eller avdelningschefer som helt enkelt vill ha ett enkelt sätt att samtidigt få åtkomst till realtidsdata från flera olika källor. Ta fram en uppsättning dokumentation för dem och en annan för utvecklarna, som förklarar pipelinen mer detaljerat. Beskriv viktiga designprinciper, såsom modularitet, felhantering och dokumentationsrutiner.
ETL-pipeline jämfört med datapipeline
ETL- och datapipelines är liknande processer, men 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 omfatta några eller alla ovanstående steg, men slutar inte med inläsningsprocessen. När data har lästs in kan den användas i andra processer och arbetsflöden, till exempel i ett visualiseringssystem eller för att villkorligt utlösa en åtgärd i ett automatiseringssystem.
Viktiga fördelar med ETL-pipelines
ETL-pipelines kan vara mycket användbara för att driva system för affärsanalys och beslutsstöd. Eftersom de förenar data från flera källor, till exempel genom att samla data från sociala medier, CRM-system, ERP-verktyg och andra databaser, blir det enklare att få fram korrekta affärsinsikter.
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.
ETL-pipelininernas tillförlitlighet 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 verktygen som finns för att bearbeta data och bygga en ETL-pipeline ganska mogna. Lättanvända grafiska användargränssnitt och aktiva användargrupper gör att även nybörjare inom datavetenskap kan 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:
- Att hantera strukturerade, ostrukturerade och semistrukturerade data kan vara svårt.
- 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 inget engångsarbete. Dataleverantörer kan ändra sina exportformat eller databasscheman, vilket kräver att du ändrar din datapipeline.
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 för de datakällor du vill arbeta med, till exempel:
- API-gränssnitt för sociala medieplattformar
- Skrapverktyg för webbsidor (om TOS tillåter detta)
- Parser för XML/CSV/JSON-filer
- Databaskopplingar för dina egna lokala system
- Definiera regler för validering av 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 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 en 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.
ETL-pipelineverktyg att testa
Många tillgängliga ETL-verktyg kan effektivisera databearbetning, aggregering, rensning och inläsning i ditt målsystem. Marknaden för ETL-programvara värderas till cirka $3.1 miljarder och förväntas nå $10.3 miljarder år 2030, så det råder ingen brist på alternativ.
Några populära verktyg är:
- Informatica Power Center: En mångsidig lösning med molnstöd, inklusive verktyg med lite eller ingen kod för ETL-pipelines
- Apache Airflow: En kraftfull plattform med öppen källkod och alternativ för kommandorads- och grafiskt användargränssnitt
- 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 pålitligt 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 utmanande, och teknikledare måste betona vikten av noggrann planering och dokumentation genom hela processen samt följa regler för dataskydd och integritet.
Om du vill lära dig mer om ETL-pipelines, databearbetning och andra utmaningar och innovationer inom stora datamängder kan du prenumerera på CTO Club-nyhetsbrevet.
