Den ultimata ETL-guiden: definition, exempel och tips
ETL, som står för extrahera, transformera och läsa in, är en teknisk process som importerar information från flera datakällor, rensar och transformerar data för att säkerställa konsekvens och lagrar den i ett enda datalager. ETL-processen förbereder organisationer för senare tekniska uppgifter, inklusive dataintegration och dataanalys
Behovet av datahantering ökar varje dag. År 2010 skapades omkring två zettabyte data globalt. År 2023 uppskattades den totala globala datamängden som skapades till 120 zettabyte, och denna siffra förväntas bara öka.
Även om ETL är utmärkt för komplexa datatransformeringar kan integrationsplattform som tjänst (iPaaS) vara ett lämpligt alternativ för enklare integrationer. Att integrera ELT och andra lösningar för datahantering är avgörande för att stödja framgång nu och i framtiden.
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
Den här guiden fokuserar på ETL-processer jämfört med iPaaS, som också kan spela en roll i din datastrategi. Jag vill ge dig den kunskap du behöver för att navigera i ETL-landskapet och välja de bästa ETL-verktygen för dina dataintegreringsuppgifter. Jag delar allt du behöver veta om traditionell ETL (och mer).
Vad är ETL?
ETL är en process i tre steg som hjälper till att stödja datakvalitet, lagring och åtkomst för företag och andra organisationer.
Extrahera
Det första steget i ETL är dataextrahering. Under detta steg exporteras rådata från flera datakällor till ett tillfälligt mellanlagringsområde. Vanligtvis är rådata från olika källor inte redo att läggas in i det slutliga dataarkivet eftersom den är inkonsekvent.
Du kan extrahera data från en mängd olika källor beroende på verksamhetens behov. Vanliga källor är e-post, platta filer från affärspartner eller kunder, ERP- eller CRM-system, webbsidor och databanker online, SQL-servrar samt NoSQL-servrar.
Transformera
Innan data lagras i det slutliga datalagret måste den transformeras. Datatransformering omvandlar rå, rörig data till konsekvent data som kan användas i dataanalysprocesser. Några steg i transformeringsprocessen är:
- Skapa användbara datamängder som är relevanta för verksamhetens behov
- Ta bort dubbletter för att eliminera duplicerad information från datamängder
- Omvandla ostrukturerad data till strukturerad data genom att tillämpa scheman och andra metoder
- Validera data för att säkerställa äkthet och noggrannhet
- Rensa data för att ta bort korrupt data, åtgärda saknade fält i datamängder och säkerställa att data är korrekt formaterad
- Ta bort kryptering eller lägga till skydd för data, beroende på verksamhetens efterlevnadskrav
- Formatera data för att uppfylla verksamhetens behov, till exempel genom att lägga till eller ändra kolumnrubriker för att stödja konsekvens och säkerställa att data fungerar väl med befintliga relationsdatabaser
Läsa in
Det sista steget i ETL-datapipeline är att läsa in data i rätt datalager. Du börjar med en första inläsning av data och uppdaterar den regelbundet för att säkerställa att verksamheten har åtkomst till aktuell information i realtid.
ETL i verkligheten
ETL-processer är användbara för en mängd olika företag, bland annat inom branscher som sjukvård, finans, detaljhandel, transport och underhållning.
Varför är ETL viktigt?
Data är avgörande för framgången för nästan alla företag i dag. Den driver maskininlärningsprocesser som stöder automatisering och hjälper företag att fatta intelligenta beslut inom marknadsföring, kundservice, produktutveckling och investeringar. ETL-verktyg och -processer bidrar till att säkerställa att korrekta data från alla datakällor finns tillgängliga och åtkomliga för att stödja andra affärsprocesser.
Några sätt som ETL är viktigt för datadrivna processer är bland annat:
- Det gör det möjligt för företag att konsolidera data i ett enda arkiv för att skapa en enda källa till sanningen
- Det säkerställer att data standardiseras för att stödja era arbetsflöden och tekniska system
- Det stödjer lämplig dataåtkomst genom grafiska användargränssnitt och andra verktyg som är utformade för icke-tekniska användare
ETL:s bakgrund
ETL är ingen ny process. Koncepten går tillbaka till 1970-talet, men innan maskininlärning och AI växte fram var dataintegration en mycket mer manuell process. Under 1980- och 1990-talen, när mängden data, datakällor och databaser ökade, började teknikledare utveckla verktyg för ändamålsenlig dataintegration. Dessa ligger till grund för dagens ETL.
Den kanske största drivkraften bakom moderna ETL-processer var molntjänsternas framväxt. Plötsligt var organisationer inte längre begränsade av fysiska servrar, och mängden digital data de kunde lagra var obegränsad. Möjligheten att skala upp eller ned datalagringen med lösningar som AWS gjorde det enklare att behålla all data. Organisationerna behövde dock fortfarande metoder för att enkelt extrahera, läsa in och lagra informationen.
ETL jämfört med ELT
Valet mellan ETL och ELT (extrahera, läsa in, transformera) beror på organisationens specifika behov, datamängden och den tillgängliga beräkningskraften.
ETL är traditionellt mer populärt i scenarier där datatransformeringen är komplex och måste bearbetas innan data förs in i datalagret. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att rensa och konsolidera data före inläsningen, vilket passar system där datakvalitet och förberedelse är avgörande.
Å andra sidan blir ELT allt populärare, särskilt i takt med framväxten av molnbaserade datalager som erbjuder betydande beräkningskraft. ELT gör att data kan läsas in i datalagret snabbare och transformeras vid behov direkt i själva databasen, vilket gör det bättre lämpat för hantering av stora datamängder i realtid eller nära realtid.
Inget av tillvägagångssätten är i sig bättre än det andra; valet mellan ETL och ELT beror på de specifika kraven för databearbetningsuppgifterna, datasystemets arkitektur och organisationens mål. En organisation som hanterar enorma datamängder som ständigt uppdateras kanske till exempel föredrar ELT på grund av dess effektivitet och skalbarhet. Ett företag som prioriterar dataintegritet och bearbetning före inläsning kan däremot välja ETL.
Utvecklingen inom detta område fortsätter, och ett exempel är arbetet inom ELT-området. ELT är ytterligare ett alternativ för databearbetning som ändrar ordningen på uppgifterna. I denna process extraherar du data, läser in data och transformerar sedan data.
ELT erbjuder fördelar som att fylla datasjöar med ostrukturerad data eller att läsa in all data omedelbart och sortera den genom transformationsprocesser senare.
Så fungerar ETL (och exempel)
För att bättre förstå ETL-funktioner kan vi titta på ett användningsfall. Föreställ dig en storskalig blomsterhandelsorganisation som har butiker i flera städer och dessutom erbjuder kunderna möjligheten att beställa online för leverans till hem eller företag. Du har kanske redan idéer om vilka typer av data organisationen skulle behöva hantera, däribland lager och beställningar av blommor och tillbehör, kundinformation, leveransadresser och instruktioner, betalningsprocesser samt själva beställningarna.
I det här exemplet kan vi fokusera på beställningsprocessen och den data den genererar. Beställningsdata kan komma från:
- En mobilapp som använder ett API för att integrera med företagets huvudsakliga CRM-system
- Webbplatsen, som har en digital butik och kundvagn
- Manuell registrering av anställda i fysiska butiker
Självklart kombineras dessa data vanligtvis med information om lager och slutförande av beställningar, betalningsdata samt information om frakt eller leverans. Rätt ETL-pipelines gör det möjligt att kombinera all denna data i ett dataarkiv för att stödja framtida uppgifter, till exempel:
- Möjligheten för en befintlig kund att snabbt lägga samma beställning igen i framtiden
- Kundtjänstarbete, till exempel att leta fram tidigare fakturor åt kunder som har frågor om sin fakturering
- Dataanalys för att stödja försäljning och marknadsföring, till exempel en genomgång av tidigare storsäljare för att fatta beslut om vad som ska erbjudas på en webbplats inför mors dag i år
Fördelar med ETL
Att använda ETL för att sammanställa data från källsystem och läsa in den i rätt målsystem erbjuder flera affärsmässiga fördelar.
| Kostnadsbesparingar | Med datatransformationssteget kan du rensa bort onödiga, felaktiga eller duplicerade data, så att du inte betalar för att lagra data du inte behöver. När rena data lagras korrekt och blir mer tillgängliga för arbetsflöden, artificiell intelligens och medarbetare minskar du även tiden som många processer tar, vilket påverkar arbetskostnaderna positivt. |
| Ökad produktion | Bättre åtkomst till källdata hjälper slutanvändare att utföra sina arbetsuppgifter bättre, vilket leder till högre medarbetarmoral, kortare behandlingstider och ökad produktion. |
| Förbättrad kommunikation | När stora datamängder hämtas, transformeras och laddas snabbt och konsekvent bidrar det till bättre kommunikation. När realtidsdata till exempel är tillgängliga för kundtjänstmedarbetare kan de enkelt tillhandahålla detaljer som svar på kundfrågor. |
| Bättre beslutsfattande | De datavolymer som stöds av starka ETL-processer möjliggör affärsanalys, vilket generellt leder till bättre beslutsfattande på alla avdelningar. |
Utmaningar med ETL
Den kanske vanligaste utmaningen med ETL handlar om datakvalitet. När du extraherar data från flera källor – särskilt när du tillåter kundgenererade källor – kan du inte automatiskt säkerställa deras integritet. Saknad information, inkonsekvent information och föråldrade data är några av de problem du kommer att hantera i ETL-pipelinen.
Andra vanliga utmaningar med ETL omfattar:
- Att säkerställa datasäkerheten under hela processen, eftersom du skapar potentiella sårbarheter när du flyttar och lagrar data
- Att upprätthålla dataprestandan över tid, till exempel effektiviteten hos ETL-processerna och kontinuerlig åtkomst till data när de väl finns i måldatabasen
- Att integrera data med befintliga databaser, API-verktyg och andra plattformar så att de kan användas för att stödja affärsprocesser
- Att säkerställa att data styrs på lämpligt sätt av efterlevnadsprotokoll i varje steg av processen
Så kommer du igång med ETL-verktyg
Organisationer som ännu inte använder ETL-processer kan komma igång genom att lära sig mer om ETL och säkerställa att de har grunderna för extrahering, transformering och laddning på plats. Du kan överväga att anställa teknisk support internt med erfarenhet av ETL eller samarbeta med leverantörer som kan tillhandahålla ETL-support som en tjänst.
Se sedan till att du har rätt verktyg på plats och ta dig tid att öva på dataextrahering från olika källor. Innan du driftsätter dina ETL-processer bör du testa varje steg och felsöka eventuella problem, särskilt i datatransformationsuppgifterna.
När du är redo kan du bygga en ETL-pipeline genom att:
- Skapa din referensdatauppsättning så att du vet hur resultatet av datatransformeringen ska se ut
- Ansluta dina källor via extraheringsverktyg som API:er
- Bygga arbetsflöden för att validera och transformera data
- Konfigurera fler verktyg för att automatiskt läsa in data i måldatabaserna när transformeringen är slutförd
ETL-verktyg för att komma igång
Undersök och testa alltid verktyg innan du integrerar dem i dina processer. Du kan börja leta efter bra ETL-verktyg genom att överväga några av dessa alternativ:
- Informatica PowerCenter – Det här verktyget hjälper dig att bygga och driftsätta olika datapipelines, och erbjuder alternativ utan kod som stödjer snabb integrering av flera olika team. Du kan även använda många datasjöar och datalager med det här alternativet, inklusive sådana som erbjuds av Google Cloud, AWS och Azure.
- IBM Infosphere Datastage – Det här verktyget fungerar inom IBMs ekosystem och erbjuder fördelar som hög hastighet och åtkomst till AI-applikationer.
- Oracle Data Integrator – Det här alternativet låter dig bygga och stödja komplexa datasjöar och datalager, och har ett grafiskt gränssnitt som kan användas av icke-tekniska affärsanvändare.
- AWS Data Pipeline – Det här är en hanterad tjänst som hjälper dig att dra nytta av de datahanteringsfördelar som Amazon Web Services erbjuder.
Bästa praxis för ETL
Det bästa du kan göra för nya ETL-processer är att lansera dem med en väl genomtänkt och testad plan. Du kan också följa några av metoderna nedan för att maximera fördelarna med ETL för din organisation:
- Stöd bättre datakvalitet genom att integrera valideringar i varje steg av processen. Det inkluderar den ursprungliga datainmatningsuppgiften när det är möjligt. Om du till exempel vill att personer ska ange ett datum kan du låta dem välja det från ett kalender-API som säkerställer att data formateras konsekvent, i stället för att låta användarna skriva in informationen manuellt.
- Arbeta med betrodda leverantörer och lösningar när du bygger anslutningar och andra delar av din ETL-pipeline. Fråga alltid leverantörerna hur de skyddar data, så att du kan vara säker på att dina digitala tillgångar är väl skyddade.
- Förbättra prestandan hos dina ETL-verktyg genom att fatta välgrundade tekniska beslut, från datainsamlingsprocessen till laddningsprocessen. Optimera din ETL-pipeline med val som att implementera cachningstekniker eller använda inkrementell laddning.
- Implementera metadataverktyg och andra processer för datahantering, så att du kan övervaka data på bästa sätt och säkerställa korrekt åtkomst samt kontroll över vem som får åtkomst till vilka data i framtiden.
Fler resurser för vidare lärande
Om du vill lära dig mer om ETL och relaterade ämnen kan du ta del av några av de utvalda resurserna nedan:
- Hevo erbjuder en lista över verktyg med öppen källkod för ETL som hjälper dig att bygga ditt ETL-ramverk
- Ta en titt på den här listan över de bästa ETL-verktygen
- Sammanställning av de bästa verktygen för datalager
- Dremio har en avancerad guide till olika typer av ETL
- Coursera erbjuder ett antal kostnadsfria ETL-kurser och certifikat
- Hitta utbildningsmöjligheter inom ETL via Udemy
Viktiga slutsatser
Med data som bokstavligen växer för varje minut har CTO:er och andra affärsmässiga och tekniska ledare inte råd att ignorera fördelarna med ETL. Om du inte använder dessa processer för att stödja effektivitet, korrekt datainsamling och lagring bör du ta dig tid att lära dig mer och presentera ETL som en viktig investering för din organisation.
Håll dig uppdaterad om bästa praxis, branschnyheter och andra insikter genom att prenumerera på CTO Clubs nyhetsbrev redan idag.
