Marknaden för datalager blomstrar och förväntas nå nästan 86 miljarder dollar år 2032. Men hur kan du dra nytta av denna astronomiska tillväxt i din verksamhet? Svaret ligger i ETL-automatisering.
Den här artikeln ger dig den kunskap du behöver för att utnyttja kraften i automatiserad ETL och förändra din datahantering.
Vad är ETL-automatisering?
ETL-automatisering innebär att avancerade verktyg används för att genomföra processen Extrahering, transformering och inläsning utan mänsklig inblandning. Traditionellt har detta varit en manuell och tidskrävande uppgift. ETL-automatisering effektiviserar processen med hjälp av programvaruverktyg, frigör värdefulla IT-resurser och säkerställer snabbare och mer tillförlitliga datapipelines.
Utvecklingen från ETL till automatiserad ETL
Företag som vill använda stordata för att vägleda beslutsprocessen behöver ett sätt att kombinera flera datakällor i ett enda arkiv. Extrahering, transformering och inläsning säkerställer konsekvens och förhindrar att dubbletter läggs till i datalagret. Innan vi går igenom användningen av automatiseringsverktyg för att effektivisera ETL-processen ska vi granska det standardmässiga tillvägagångssättet för ETL.
Med traditionell ETL måste en programvaruingenjör tillämpa formateringsregler, konvertera datatyper och utföra andra uppgifter för att säkerställa att formateringsfel inte omintetgör organisationens ansträngningar att integrera data på ett framgångsrikt sätt. Som du kan föreställa dig är manuella arbetsflöden kostsamma och tidskrävande.
ETL-automatisering gör det möjligt att utforma, implementera och testa datapipelines utan mänsklig inblandning.
Automatisering eliminerar inte behovet av ingenjörer, men ger dem mer tid att fokusera på att samla in verksamhetskrav och etablera rätt dataarkitektur för företagets behov.
Have an account? Log In
Varför bör företag använda ETL-automatisering?
Det finns flera fördelar med att använda automatiserade ETL-verktyg. Oavsett om du är teknikchef på ett nystartat företag eller chef för affärsintelligens på ett Fortune 500-företag är det här anledningarna till att du bör automatisera så många dataomvandlingsaktiviteter som möjligt.
Dataintegration
Hela poängen med ETL är att ta rådata från flera källor och läsa in den i ett enda arkiv, vilket skapar en enhetlig vy för användarna. Om du förlitar dig på manuella processer tar det mycket längre tid att utföra aktiviteterna Extrahering, transformering och inläsning. Ju längre tid det tar att slutföra ETL-processen, desto längre tid tar det innan användarna får tillgång till realtidsdata som kan hjälpa dem att fatta bättre affärsbeslut.
ETL-automatisering gör alla aspekter av dataintegration enklare, från dataprofilering till datavalidering.
Förbättrad datakvalitet
En av de största fördelarna med att använda ETL-automatiseringsverktyg är att automatisering förbättrar datakvaliteten. Oavsett hur skickliga dina programvaruingenjörer är finns det en risk att de gör åtminstone ett misstag under ETL-processen. Misstag är ännu mer sannolika om fler än en person arbetar med samma projekt.
Två ETL-utvecklare kanske till exempel arbetar med att kombinera flera datakällor. Om båda överför samma datamängd till ditt nya arkiv kommer du att få dubbla poster.
En eller två dubbletter kanske inte orsakar problem, men vad händer om datamängderna gäller hur stora intäkter företaget har eller hur många anställda som har specifika certifieringar? Ledningen och mellanchefer kan fatta beslut baserade på felaktiga data, vilket kan leda till allvarliga konsekvenser för företaget.
ETL-automatisering minskar också risken för feltolkning av data och gör det enklare att fastställa verksamhetsregler, vilket bidrar till ökad datakvalitet.
Viktiga komponenter i ETL-automatisering
ETL-automatisering omfattar följande komponenter:
- Dataextrahering: Extrahering innebär att data samlas in från olika källor. Du kan till exempel ha data lagrad i ett HRIS, en äldre MRP-lösning och ett ekonomisystem. Du måste extrahera data från varje källa innan du kan kombinera allt.
- Dataomvandling: Dina automatiserade ETL-verktyg konverterar nu källdata till ett användbart format. Dataomvandling innebär att dubbletter tas bort, formateringsregler tillämpas och andra åtgärder vidtas för att säkerställa att all data är korrekt formaterad. Med andra ord är dataomvandling en form av databearbetning.
- Dataladdning: Under det sista steget i ETL-processen paketerar du data och flyttar den till ditt datalager. Dataladdning gör det möjligt för teammedlemmar att använda dataanalys till sin fördel utan att behöva söka igenom flera databaser för att hitta det de behöver.
ETL-automatisering gör det också enklare att slutföra testprocessen, vilket säkerställer att data som läses in i det centrala lagret uppfyller dina krav på konsekvens, noggrannhet, tillförlitlighet och integritet. Se ETL-testning som en form av granskning som säkerställer att ditt datalager är en tillgång i stället för en belastning.
Automatiserad ETL-testning omfattar följande komponenter:
- Identifiera verksamhetskrav
- Utforma testfall
- Förbereda testdata
- Skapa rapporter
- Analysera rapporter
Processer för ETL-automatisering
ETL-automatisering är bara en del av datahanteringen, men det är en viktig del. Oavsett om du är intresserad av testautomatisering eller andra metoder för att automatisera ETL-aktiviteter, finns här några processer att prova:
- Anpassad kodning: Ett av de bästa sätten att automatisera processen Extrahera, transformera och läsa in är att använda SQL, Python, R eller ett annat skriptspråk för att skapa anpassad kod. Det är möjligt att skapa kod som hanterar varje del av processen utan mänsklig inblandning, vilket säkerställer att ditt företag kan dra nytta av ETL-automatisering.
- Molntjänster: Anpassad kodning ger dig fullständig kontroll över dina ETL-aktiviteter, men den är tidskrävande och kräver minst en skicklig programmerare i teamet. Molntjänster är ett attraktivt alternativ eftersom de kan hantera stora datamängder utan att använda dina lokala resurser. Om du vill ha en serverlös lösning på dina ETL-utmaningar kan du överväga att använda Azure Data Factory, Informatica, AWS Glue eller en liknande tjänst.
- ETL-verktyg: Talend, SSIS och andra verktyg förenklar ETL-processen och minskar risken för kodningsfel. En av de många fördelarna med att använda ETL-verktyg är att de levereras med förbyggda anslutningar, vilket gör det möjligt att överföra data effektivt. En annan fördel med ETL-verktyg är att de har dra-och-släpp-funktionalitet, vilket säkerställer att teammedlemmarna inte går vilse i den så kallade djungeln när de försöker komma åt transformerade data.
- Verktyg för arbetsflödesorkestrering: Vissa verktyg, till exempel Airflow, gör det enklare att hantera de arbetsflöden som ingår i ETL-aktiviteter. Vissa verktyg hanterar till exempel beroenden eller följer upp dataflödesprestanda. Precis som ETL-verktyg eliminerar verktyg för arbetsflödesorkestrering de tidskrävande processerna som ingår i dataextraktion, datatransformering, datatestning och datamigrering.
Fördelar med att implementera ETL-automatisering
Att gå från manuell ETL till automatiserade ETL-processer erbjuder följande fördelar:
- Minskade kostnader: Genom att eliminera manuella arbetsflöden begränsas antalet ETL-utvecklare och andra programvaruingenjörer som behövs för att hantera ETL-processen. Resultatet? Lägre arbetskraftskostnader för ditt företag.
- Ökad effektivitet: När programvaruingenjörer inte tyngs ned av manuella processer får de mer tid för ETL-testning och andra kritiska aktiviteter. Vem vet? Kanske använder någon av dina ingenjörer den extra tiden till att lösa en av dina mest angelägna affärsutmaningar.
- Bättre kundservice: Har du någonsin ställt en fråga till en leverantör och behövt vänta i timmar eller till och med dagar på svar eftersom de inte hade svaret nära till hands? Så frustrerande! ETL-automatisering ger teammedlemmarna tillgång till instrumentpaneler och andra verktyg som hjälper dem att ge bättre service till dina viktigaste kunder.
- Förbättrad skalbarhet: Genom att hålla företagets kostnader under kontroll hjälper ETL-automatisering dina intäkter att öka mycket snabbare än kostnaderna, vilket är själva definitionen av en skalbar verksamhet.
- Kortare utvecklingslivscykel: Om ditt företag följer DevOps-filosofin vet du hur viktigt det är att fokusera på kontinuerlig leverans. Du har inte råd att låta ingenjörer använda standardverktyg för ETL-testning, förlita sig på svårhanterliga användargränssnitt eller söka igenom relationsdatabaser efter data att extrahera. ETL-automatisering snabbar upp varje steg i ETL-processen, vilket minskar den tid det tar att introducera nya produkter eller uppdatera befintliga.
More Articles
Utmaningar med ETL-automatisering
ETL-automatisering ger dig större kontroll över dina dataflöden, men den är inte perfekt. Ja, den kan förbättra din datakvalitet, men den kan också introducera felaktigheter och dubbletter. Oavsett om du väljer en dataplattform eller testar ett datadrivet förhållningssätt till beslutsfattande måste du välja rätt verktyg och lära dig att använda dem korrekt.
I vissa fall skapar ETL-automatisering också problem med datastyrning. Om du till exempel använder datasjöar för att lagra både rådata och strukturerade data kan du behöva justera företagets policyer för vem som får läsa eller ladda ned vissa typer av data. Det är också viktigt att dokumentera varje datakälla för att öka transparensen.
Slutligen medför automatisering ett behov av ytterligare testning, vilket innebär att man kontrollerar om det finns fel och avvikelser. Även om testautomatisering av ETL är ett alternativ behöver du kontinuerligt förfina dina testprocesser.
Framtidsutsikter för ETL-automatisering
I takt med att datalager blir allt populärare kommer behovet av ETL-automatisering bara att öka. Du kan så att säga vara med från början genom att automatisera dina aktiviteter för extrahering, transformering, inläsning, testning och optimering.
Prenumerera på vårt nyhetsbrev för att hålla dig uppdaterad om nya utvecklingar i branschen.
