Hvad er en ETL Pipeline?

En ETL-pipeline er et sæt af processer og værktøjer, der gør det muligt for virksomheder at udtrække rådata fra flere kildesystemer, transformere dem, så de passer til deres behov, og indlæse dem i et destinationssystem for forskellige datadrevne initiativer. Derfor er en ETL-pipeline en typen of datapipeline der inkluderer ETL proces til at flytte data. Målsystemet er oftest enten en database, et datavarehus eller en datasø.

ETL-rørledninger er afgørende for vedligeholdelse datakvalitet i løbet af dataintegration og i sidste ende gør det muligt for organisationer at træffe informerede beslutninger baseret på et samlet og velorganiseret datasæt.

Eksempel på ETL-rørledning

ETL-pipelines handler om at transformere dataene for at opfylde kravene til målsystemet. For eksempel kan dit websted have data spredt på tværs af forskellige databaser, herunder kundeoplysninger, ordredetaljer og produktoplysninger. For at sikre, at dataene stemmer overens med destinationen, skal du transformere dataene - typisk ved hjælp af ETL værktøjer.

Transformation involverer normalt rensning af data, beriger det til yderligere kontekst, fjerner dubletter osv. Når dine data er i det påkrævede format, bevæger det sig langs ETL-pipelinen og indlæses i destinationstabellerne. Disse centraliserede webstedsdata med et ensartet format giver dig mulighed for at udføre nøjagtig dataanalyse og træffe bedre, mere informerede beslutninger.

Leder du efter det bedste ETL-værktøj? Her er hvad du behøver at vide

Med så mange ETL Pipeline Tools at vælge imellem, kan det være overvældende at vælge den rigtige løsning. Her er en liste over de bedste ETL Pipeline-værktøjer baseret på nøglekriterier for at hjælpe dig med at træffe en informeret beslutning.

Få mere at vide

ETL vs. ELT Pipeline

ETL og ELT (udtrække, indlæse, transformere) pipelines ligner hinanden i den sammenhæng, der både involverer dataudtræk, transformation og indlæsning. Den primære forskel mellem en ELT- og ETL-pipeline er sekvensen af ​​transformations- og indlæsningstrinene. Valget mellem ETL vs. ELT afhænger af faktorer som datavolumen, struktur og mållagrings- og behandlingssystemernes muligheder.

ETL-pipeline udtrækker data fra forskellige kilder og gemmer dem derefter i et iscenesættelsesområde, hvor du kan anvende komplekse transformationer. Først når dataene er transformeret, kan de flyttes fra iscenesættelsesområdet til et mål database or datalager. Brug en ETL-pipeline, når du skal rense, berige eller samle data, før de når sin endelige lagring, og sikre, at dataene i destinationen allerede er raffineret og klar til analyse. ETL-pipelines foretrækkes ofte, når der er tale om strukturerede data, og når målsystemet kræver et specifikt format.

På den anden side er en ELT-pipeline gearet til at indlæse data i destinationssystemet så hurtigt som muligt. Dataene transformeres derefter ved hjælp af destinationssystemets behandlingsmuligheder, når det kræves. En ELT-pipeline er velegnet til big data-scenarier, hvor målsystemet, som f.eks cloud datalager, er i stand til at håndtere store transformationer effektivt. ELT-pipelines er mere fleksible til at håndtere rå eller semi-strukturerede data og udnytter beregningskraften i moderne datavarehuse til on-the-fly transformationer under analyse.

ETL rørledningskomponenter

Følgende nøglekomponenter er karakteristiske for en typisk ETL-pipeline:

Data kilder

Data hentes fra forskellige kilder, såsom databaser, API'er, filer (PDF'er, CSV, JSON osv.), cloud storage eller ethvert andet lagersystem. For at kunne udtrække relevante data nøjagtigt, skal dit datateam være opdateret på dataformaterne, skematyperne og relationerne.

Dataudvinding

Dataudvinding er processen med at hente data fra forskellige datakilder. I betragtning af kildernes forskellige karakter involverer processen læsning af data fra forskellige formater og strukturer. Nogle vigtige overvejelser under ekstraktion omfatter datastruktur og størrelse, hyppighed af udtræk og datakonsistens og kvalitet.

Datatransformation

De udtrukne data gennemgår transformation for at gøre dem egnede til analyse. Rengøring af data, normalisering, aggregering og filtrering er nogle af de mest almindelige trin, der er nødvendige på dette stadium af en ETL-pipeline.

Dataindlæsning

En ETL-pipeline afsluttes typisk med indlæsning af data i destinationssystemet, såsom en datalager, hvor data bliver let tilgængelige for business intelligence (BI) og analyser. Dine datateams vil enten indlæse data trinvist eller udføre en fuld indlæsning, afhængigt af kravene.

Målsystem

Dette er den endelige lagerplads, hvor dine data er. Målsystemet vil afhænge af dit brugstilfælde, datastørrelse og krav til forespørgselsydeevne.

Orchestration

En ETL-pipeline skal planlægges og administreres på en måde, som alle databevægelse opgaverne varetages på den ønskede måde. Workflow automation og orkestrering udføre disse opgaver på det rigtige tidspunkt og i den rigtige rækkefølge for at levere data rettidigt.

ETL Pipeline vs. Data Pipeline

ETL-rørledninger er en undergruppe af datapipelines. Mens begge pipelines flytter data fra kilde- til målsystemer, er det, der adskiller en ETL-pipeline fra en datapipeline, at en datapipeline ikke altid involverer datatransformation. Faktisk kan du sige, at en ETL-pipeline er en type datapipeline, der involverer dataudtræk, transformation og belastning som kerneprocesserne.

Tabellen nedenfor opsummerer ETL-pipeline vs. datapipeline:

Byg fuldautomatiske ETL-rørledninger på få minutter

Opbygning og vedligeholdelse af ETL-rørledninger behøver ikke at være kompleks eller tidskrævende. Astera tilbyder en 100 % kodefri løsning til at bygge og automatisere ETL-pipelines.

Få mere at vide

Fordele ved ETL Pipelines

ETL-pipelines gør data mere tilgængelige, især når de bygges og vedligeholdes via ETL pipeline værktøjer. Følgende fordele bidrager tilsammen til forbedret beslutningstagning:

Integrerede data

Dine data findes i forskellige formater på tværs af databaser, regneark og cloud storage. En væsentlig fordel ved ETL-rørledninger er, at de bygger bro mellem forskellige datalagre. Disse datapipelines udtrækker relevante data, transformerer dem til en ensartet struktur og indlæser dem til en destination, hvor de problemfrit kan integreres med eksisterende datasæt. I det væsentlige bryder ETL-rørledninger ned datasiloer og føre til et samlet overblik over hele virksomhedens data, hvad enten det er i traditionelle relationelle databaser eller spredt på tværs af cloud-baserede platforme.

Forbedret datakvalitet

ETL-pipelines kan bruges til at identificere og rette uoverensstemmelser i dine data. "T"et i ETL pipelines står for transformation, og dette trin letter datakvalitetsstyring. Gennem foruddefinerede regler og algoritmer adresserer transformationsfasen problemer såsom manglende værdier, duplikerede indtastninger og formatinkonsekvenser. Transformation renser ikke kun dataene, men beriger og standardiserer dem også, hvilket sikrer ensartethed, der er afgørende for robuste analyser og beslutningstagning.

Høj kompatibilitet

Efterhånden som din virksomhed udvikler sig, vokser dine databehov også. ETL pipelines er designet med en modulær og skalerbar arkitektur, der gør det muligt for dig at inkorporere nye datakilder. Denne tilpasningsevne sikrer, at ETL-rammen forbliver kompatibel med nye teknologier og forskellige dataformater. Ydermere giver den transformative karakter af ETL-pipelines mulighed for ændring af dataformater og strukturer for at imødekomme skiftende analytiske behov. For eksempel fortsætter ETL pipelines med at inkorporere nyere datalagringssystemer, som f.eks datasøer, For datakonsolidering.

Regulatory Compliance

Den gennemsigtighed og sporbarhed, der er iboende i ETL-pipelines, bidrager væsentligt til overholdelse af lovgivningen. Disse pipelines inkorporerer ofte funktioner, der giver dig mulighed for at spore og revidere hele datalivscyklussen og give en omfattende registrering af dataafstamning. Dataafstamning er uvurderlig i regulatoriske revisioner, hvor organisationer er forpligtet til at demonstrere integriteten og sikkerheden af ​​deres dataprocesser.

Automation

Automatiserede ETL-pipelines tjener som en robust strategi til at minimere risikoen for menneskelige fejl, især da manuel datahåndtering i sagens natur er modtagelig for uoverensstemmelser på grund af forglemmelser og unøjagtigheder. Automatiseringen af ​​gentagne og tidskrævende opgaver, såsom dataudtræk og transformation, gør dig også i stand til at strømline arbejdsgange og allokere ressourcer mere strategisk. Det accelererer det tempo, hvormed du behandler data, mens det reducerer driftsomkostninger forbundet med manuelt arbejde.

Tag det første skridt til at bygge ETL-rørledninger. 100% ingen kode!

Astera giver brugerne mulighed for at bygge og vedligeholde højtydende ETL-pipelines uden at skrive en enkelt kodelinje. Download en 14-dages gratis prøveperiode og begynd at bygge dine ETL Pipelines.

Download prøveversion

ETL Pipeline Use Cases

Data warehousing: Indlæsning af data fra flere operationelle systemer til et centralt datavarehus er et klassisk ETL-pipeline-brug. Det giver dig mulighed for at forberede og forbruge data til analyser og rapportering.

Datamigrering: ETL-pipelines letter datamigrering fra et kildesystem til et andet, hvor det midlertidigt gemmes til videre behandling eller en endelig destination til forbrug.

Dataintegration: Virksomheder bruger ofte ETL-pipelines til at integrere virksomhedsdækkende data og bygge en enkelt kilde til sandhed (SSOT).

Business Intelligence: Det omfatter udnyttelse af ETL-pipelines til business intelligence (BI) ved at forbinde dem direkte med BI-værktøjer, såsom Power BI, og generere indsigt.

Ældre systemmodernisering: I dette scenarie spiller ETL-pipelines en afgørende rolle i at strømline overgangen. De giver organisationer mulighed for at inkorporere moderne systemer i deres teknologi og datastak uden at miste værdifulde historiske data.

Sådan bygger du en ETL-rørledning

Der er to måder at bygge en ETL-pipeline på - du kan enten skrive kode bruger sprog som Python eller brug en dedikeret ETL værktøj, Såsom Astera. Valget mellem at skrive tilpasset kode og bruge et ETL-pipelineværktøj afhænger af forskellige faktorer, såsom kompleksiteten af ​​dine ETL-pipelines, omfanget af dine data, den nødvendige fleksibilitet og dit teams færdigheder.

Opbygning af en ETL Pipeline: Python

Python ETL-pipelines giver fleksibilitet og tilpasning, da du kan skræddersy processen til dine specifikke behov ved at ændre ETL-scriptet. Så denne metode er velegnet, når du har et team med stærke Python-programmeringsfærdigheder og erfaring, du har brug for større kontrol over dine datakilder, eller når du regelmæssigt beskæftiger dig med komplekse datatransformationer. Her er et overblik over processen med at bygge en ETL-pipeline ved hjælp af Python:

1. Definer krav: Identificer de datakilder, du skal udtrække data fra, den nødvendige transformationslogik for at gøre den konsistent, og destinationen, hvor de behandlede data vil blive gemt.
2. Installer nødvendige biblioteker: Sørg for, at du har de nødvendige Python-biblioteker installeret, som f.eks pandas til datamanipulation og -transformation og eventuelle databaseforbindelser, hvis det er nødvendigt.
3. Udtræk data: Skriv kode for at udtrække data fra datakilder såsom databaser, API'er, filformater osv.
4. Transform data: Anvend nødvendige transformationer til de udtrukne data. Brug Pandas eller andre biblioteker til at rense, filtrere og manipulere dataene efter behov.
5. Indlæs data: Skriv kode for at indlæse de transformerede data i destinationssystemet.
6. Planlæg og automatiser: Implementer planlægning for at automatisere dine ETL-pipelines. Du kan bruge værktøjer som Apache Airflow eller oprette din egen planlægningsmekanisme ved hjælp af Python cron job.
7. Logning og overvågning: Implementer logning for at spore, fejlsøge og overvåge din pipelines helbred.
8. Fejlhåndtering: Sørg for at inkludere fejlhåndteringsmekanismer til at håndtere problemer under udtrækning, transformation eller indlæsning. Disse mekanismer beskytter dine rørledninger og giver dem mulighed for at komme sig efter fejl.
9. Test: Test din ETL-pipeline grundigt med forskellige scenarier og edge cases for at sikre dens pålidelighed.
10. Dokumentation: Dokumenter din ETL-pipeline, inklusive detaljer om datakilder, transformationslogik og destination. Dokumentation gør det nemmere for andre at forstå og vedligeholde pipelinen.

Ulempen ved denne manuelle metode er, at den kræver mere udviklingsindsats og tid. At skrive tilpasset Python-kode til ETL-pipelines betyder, at du skal håndtere alle aspekter af processen, inklusive dataudtræk, transformation og indlæsning, samt fejlhåndtering og overvågning. I modsætning til dedikerede ETL-pipelineværktøjer med grafiske grænseflader, er tilpasset Python-kode muligvis ikke så brugervenlig for ikke-tekniske brugere, der er involveret i at designe eller overvåge ETL-arbejdsgange.

Forenkle dataintegration med No-Code ETL Pipelines

Astera giver dig mulighed for at kombinere alle dine data, uanset om det er på stedet eller i skyen. Tilmeld dig en gratis demo og se, hvad det kræver at bygge og vedligeholde ETL Pipelines i et kodefrit miljø.

Se Demo

Opbygning af en ETL-pipeline ved hjælp af No-Code Tools

Dedikerede ETL pipeline værktøjer, som f.eks Astera Data Pipeline Builder, kommer med grafiske grænseflader og forudbyggede forbindelser og transformationer, hvilket gør det nemmere at designe og administrere ETL-arbejdsgange uden kodning. Når du har besluttet dig for et værktøj, er næste skridt at bygge ETL-pipelinen.

Opbygning af en ETL Pipeline vha Astera Data Pipeline Builder

Selvom de specifikke trin kan variere afhængigt af det faktiske værktøj, forbliver processen på højt niveau den samme:

1. Opret forbindelse til datakilder: Træk og slip forbinderne til dataflowet, og opret forbindelse til de datakilder, som du vil udtrække data fra. Disse kunne være databaser, API'er, flade filer eller enhver anden understøttet kilde.
2. Udtræk data: Brug ETL-værktøjets grafiske grænseflade til at designe ekstraktionsprocessen. Konfigurer stik og indstillinger for at trække data fra de definerede kilder.
3. Transform data: Implementer datatransformationer indbygget i ETL pipeline-værktøjet. Disse kan involvere anvendelse af filtre, aggregeringer eller andre transformationer til at rense og forberede dataene for destinationen.
4. Opret forbindelse til destinationen: Angiv og opret forbindelse til destinationen, hvor de transformerede data vil blive indlæst. ETL-værktøjer har funktioner som AI auto datakortlægger for at gøre processen ubesværet.
5. Konfigurer indlæsningsproces: Brug ETL-værktøjet til at konfigurere indlæsningsprocessen. Definer, hvordan de transformerede data vil blive skrevet til destinationen, inklusive eventuelle formaterings- eller skemaovervejelser. Du kan også konfigurere, om dataene skal indlæses i batches, samt størrelsen af ​​batches.
6. Planlæg og automatiser: Opsæt planlægning for at automatisere udførelsen af ​​din pipeline. Definer hvornår og hvor ofte rørledningen skal køre. ETL-pipelinen kan konfigureres til at køre med bestemte intervaller eller begivenheder, såsom når en e-mail modtages eller en fil dumpes i en mappe.
7. Fejlhåndtering og logning: Konfigurer fejlhåndteringsmekanismer i ETL-værktøjet. Definer, hvordan værktøjet skal håndtere fejl under udtrækning, transformation eller indlæsning. Du kan også implementere logning for at spore udførelsen og identificere problemer.
8. Test rørledningen: Test ETL-pipelinen grundigt med eksempeldata for at sikre, at den fungerer som forventet. Bekræft, at data er udtrukket, transformeret og indlæst nøjagtigt.
9. Implementering: Implementer ETL-pipelinen til dit produktionsmiljø. Overvåg dens ydeevne og foretag de nødvendige justeringer.

Brug af et automatiseret værktøj kan være fordelagtigt, når du hurtigt skal konfigurere ETL-pipelines, især i scenarier, hvor der er behov for at involvere en ikke-teknisk bruger eller en forretningsprofessionel i at designe, bruge, vedligeholde eller overvåge pipelinen. Derudover kræver brugerdefineret kode løbende vedligeholdelse - du skal opdatere og teste koden, hver gang der er ændringer i datakilder, transformationslogik eller destinationsformater.

Tag det første skridt til at bygge ETL-rørledninger. 100% ingen kode!

Astera giver brugerne mulighed for at bygge og vedligeholde højtydende ETL-pipelines uden at skrive en enkelt kodelinje. Download en 14-dages gratis prøveperiode og begynd at bygge dine ETL Pipelines.

Download prøveversion

ETL Pipeline bedste praksis

Fremme modularitet: Design modulære og genanvendelige komponenter i din ETL-pipeline. At nedbryde processen i genanvendelige komponenter, der hver især er ansvarlige for en specifik opgave, gør det overordnede system mere fleksibelt og lettere at administrere. Den modulære tilgang forenkler opdateringer af individuelle komponenter uden at påvirke hele ETL-pipelinen, hvilket fremmer konsistens på tværs af arbejdsgangen.

Implementer inkrementel belastning og CDC: Hvis du ikke beskæftiger dig med datastreaming i realtid, kan du overveje at implementere trinvis indlæsning og ændre datafangst (CDC) kun at behandle de ændrede data. Det giver dig mulighed for at reducere behandlingstid og unødvendig ressourceudnyttelse. Denne teknik er især effektiv til store datasæt, hvor det ikke er praktisk at behandle hele datasættet i hver kørsel.

Optimer ydeevne: Du kan bruge flere strategier til at optimere ydeevnen af ​​dine ETL-pipelines. Overvej f.eks. at opdele og parallelisere databehandlingsopgaver for at fordele arbejdsbyrden på tværs af flere ressourcer og øge den samlede hastighed. Brug indeksering og korrekte datastrukturer til at fremskynde datahentning og transformationsprocesser. Derudover kan du udnytte caching-mekanismer til at gemme og genbruge mellemresultater og reducere overflødige beregninger.

Implementer fejlhåndtering og logning: Aktiver hurtig identifikation og løsning af problemer under databehandling via fejlhåndtering. Omfattende logning giver indsigt i pipelinens adfærd, hvilket letter fejlfinding og revisionsprocesser. Denne tandem-tilgang øger pålideligheden og vedligeholdelsen af ​​ETL-rørledningerne.

Metadatahåndtering: Organiser og dokumenter metadata om datakilder, transformationer og destinationer for at spore ændringer og afhængigheder i din ETL-pipeline. Metadatastyring forbedrer sporbarheden og forenkler processen med at forstå dataens afstamning. Dette gør det igen nemmere at fejlfinde problemer, sikre datakvalitet og implementere ændringer.