Wat is een ETL-pijplijn? Een uitgebreide gids

Wat is een ETL-pijplijn?

Een ETL-pijplijn is een type datapijplijn dat omvat de ETL proces om gegevens te verplaatsen. In de kern is het een reeks processen en hulpmiddelen waarmee bedrijven ruwe gegevens uit meerdere bronsystemen kunnen extraheren, deze kunnen transformeren om aan hun behoeften te voldoen en deze in een bestemmingssysteem kunnen laden voor verschillende datagestuurde initiatieven. Het doelsysteem is meestal een database, a datawarehouseOf een data lake.

ETL-pijplijnen zijn cruciaal voor het onderhoud data kwaliteit gedurende gegevens integratie en uiteindelijk organisaties in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen op basis van een uniforme en goed georganiseerde dataset.

ETL-pijplijnvoorbeeld

Bij ETL-pijplijnen draait het allemaal om het transformeren van de gegevens om aan de vereisten van het doelsysteem te voldoen. Uw website kan bijvoorbeeld gegevens bevatten die over verschillende databases zijn verspreid, waaronder klantinformatie, bestelgegevens en productinformatie. Om ervoor te zorgen dat de gegevens consistent zijn met de bestemming, moet u de gegevens transformeren, meestal met behulp van ETL-tools.

Transformatie brengt meestal met zich mee het opschonen van de gegevens, het verrijken met extra context, het verwijderen van duplicaten, enz. Zodra uw gegevens de vereiste indeling hebben, verplaatsen ze zich langs de ETL-pijplijn en worden ze in de doeltabellen geladen. Dankzij deze gecentraliseerde websitegegevens met een consistent formaat kunt u nauwkeurige gegevensanalyses uitvoeren en betere, beter geïnformeerde beslissingen nemen.

 

 

ETL versus ELT-pijplijn

ETL en ELT (extraheren, laden, transformeren) pijpleidingen zijn vergelijkbaar in de context waarin beide gegevensextractie, -transformatie en -laden met zich meebrengen. Het belangrijkste verschil tussen een ELT- en ETL-pijplijn is echter de volgorde van de transformatie- en laadstappen. De keuze tussen ETL versus ELT hangt af van factoren zoals datavolume, structuur en de mogelijkheden van de doelopslag- en verwerkingssystemen.

ETL-pijplijn extraheert gegevens uit verschillende bronnen en slaat deze vervolgens op in een verzamelgebied waar u complexe transformaties kunt toepassen. Pas nadat de gegevens zijn getransformeerd, kunnen deze van de verzamelplaats naar een doeldatabase worden verplaatst datawarehouse. Gebruik een ETL-pijplijn wanneer u gegevens moet opschonen, verrijken of aggregeren voordat deze de definitieve opslag bereiken, zodat u ervoor kunt zorgen dat de gegevens op de bestemming al zijn verfijnd en gereed zijn voor analyse. ETL-pijplijnen hebben vaak de voorkeur bij het omgaan met gestructureerde gegevens en wanneer het doelsysteem een ​​specifiek formaat vereist.

Aan de andere kant is een ELT-pijplijn erop gericht om gegevens zo snel mogelijk in het bestemmingssysteem te laden. De gegevens worden vervolgens indien nodig getransformeerd met behulp van de verwerkingsmogelijkheden van het bestemmingssysteem. Een ELT-pijplijn is zeer geschikt voor big data-scenario's waarbij het doelsysteem, zoals een cloud datawarehouse, is in staat grootschalige transformaties efficiënt aan te pakken. ELT-pijplijnen zijn flexibeler in het omgaan met ruwe of semi-gestructureerde gegevens en maken gebruik van de rekenkracht van moderne datawarehouses voor on-the-fly transformaties tijdens analyse.

ETL-pijplijn versus datapijplijn

ETL-pijplijnen zijn een subset van gegevenspijplijnen. Hoewel beide pijplijnen gegevens van bron- naar doelsystemen verplaatsen, is het verschil tussen een ETL-pijplijn en een datapijplijn dat er bij een datapijplijn niet altijd sprake is van data transformatie. In feite kun je zeggen dat een ETL-pijplijn een soort datapijplijn is die gepaard gaat met: data-extractie, transformatie en laden als de kernprocessen.

Onderstaande tabel vat de zaken samen ETL-pijplijn versus datapijplijn:

 

Voordelen van ETL-pijplijnen

ETL-pijplijnen maken gegevens toegankelijker, vooral wanneer ze worden gebouwd en onderhouden via ETL-pijplijntools. De volgende voordelen dragen samen bij aan een betere besluitvorming:

Geïntegreerde gegevens

Uw gegevens bevinden zich in verschillende formaten in databases, spreadsheets en cloudopslag. Een belangrijk voordeel van ETL-pijpleidingen is dat ze de kloof tussen verschillende pijpleidingen overbruggen gegevensopslagplaatsen. Deze datapijplijnen extraheren relevante gegevens, transformeren deze in een consistente structuur en laden deze naar een bestemming waar deze naadloos kunnen worden geïntegreerd met bestaande datasets. In wezen gaan ETL-pijplijnen kapot gegevenssilo's en leiden tot een uniform beeld van bedrijfsbrede gegevens, zowel in traditionele relationele databases als verspreid over cloudgebaseerde platforms.

Verbeterde gegevenskwaliteit

ETL-pijplijnen kunnen worden gebruikt om discrepanties in uw gegevens te identificeren en te corrigeren. De “T” in ETL-pijplijnen staat voor transformatie, en deze stap vergemakkelijkt beheer van gegevenskwaliteit. Via vooraf gedefinieerde regels en algoritmen pakt de transformatiefase problemen aan zoals ontbrekende waarden, dubbele invoer en inconsistenties in de indeling. Transformatie zuivert niet alleen de gegevens, maar verrijkt en standaardiseert deze ook, waardoor uniformiteit wordt gegarandeerd die essentieel is voor robuuste analyses en besluitvorming.

Hoge compatibiliteit

Naarmate uw bedrijf evolueert, evolueren ook uw gegevensbehoeften. ETL-pijplijnen zijn ontworpen met een modulaire en schaalbare architectuur waarmee u nieuwe gegevensbronnen kunt integreren. Dit aanpassingsvermogen zorgt ervoor dat het ETL-framework compatibel blijft met opkomende technologieën en diverse dataformaten. Bovendien maakt het transformerende karakter van de ETL-pijplijnen de wijziging van dataformaten en -structuren mogelijk om aan de veranderende analytische behoeften te voldoen. ETL-pijplijnen blijven bijvoorbeeld nieuwere gegevensopslagsystemen integreren, zoals datameren, voor gegevensconsolidatie.

Regulatory Compliance

De transparantie en traceerbaarheid die inherent zijn aan ETL-pijpleidingen dragen aanzienlijk bij aan de naleving van de regelgeving. Deze pijplijnen bevatten vaak functies waarmee u de gehele gegevenslevenscyclus kunt volgen en controleren en een uitgebreid overzicht van de gegevensafkomst kunt bieden. Data-afstamming is van onschatbare waarde bij toezichthoudende audits, waarbij organisaties de integriteit en veiligheid van hun dataprocessen moeten aantonen.

Automatisering

Geautomatiseerde ETL-pijplijnen dienen als een robuuste strategie om het risico op menselijke fouten te minimaliseren, vooral omdat handmatige gegevensverwerking inherent gevoelig is voor inconsistenties als gevolg van vergissingen en onnauwkeurigheden. De automatisering van repetitieve en tijdrovende taken, zoals gegevensextractie en -transformatie, stelt u ook in staat om workflows te stroomlijnen en middelen strategischer toe te wijzen. Het versnelt de snelheid waarmee u gegevens verwerkt en verlaagt tegelijkertijd de operationele kosten die gepaard gaan met handmatige arbeid.

Gebruiksscenario's voor ETL-pijplijnen

Data opslagplaats: Het laden van gegevens uit meerdere operationele systemen in een centraal datawarehouse is een klassiek gebruiksscenario voor ETL-pijplijnen. Hiermee kunt u gegevens voorbereiden en gebruiken voor analyse en rapportage.

Data migratie: ETL-pijplijnen vergemakkelijken datamigratie van het ene bronsysteem naar het andere, waar het tijdelijk wordt opgeslagen voor verdere verwerking of een eindbestemming voor consumptie.

Gegevens integratie: Bedrijven maken vaak gebruik van ETL-pijplijnen om bedrijfsbrede gegevens te integreren en een enkele bron van waarheid (SSOT).

Bedrijfsintelligentie: Het omvat het gebruik van ETL-pijplijnen voor business intelligence (BI) door deze rechtstreeks te verbinden met BI-tools, zoals Power BI, en inzichten te genereren.

Modernisering van verouderde systemen: In dit scenario spelen ETL-pijplijnen een cruciale rol bij het stroomlijnen van de transitie. Ze stellen organisaties in staat moderne systemen in hun technologie en datastack op te nemen zonder waardevolle historische gegevens te verliezen.

Hoe u een ETL-pijplijn bouwt

Er zijn twee manieren om een ​​ETL-pijplijn te bouwen: u kunt code schrijven met behulp van talen als Python of gebruik een speciale ETL-tool, zoals Astera. De keuze tussen het schrijven van aangepaste code en het gebruik van een ETL-pijplijntool hangt af van verschillende factoren, zoals de complexiteit van uw ETL-pijplijnen, de schaal van uw gegevens, de vereiste flexibiliteit en de vaardigheden van uw team.

Een ETL-pijplijn bouwen met Python

gebruik Python het bouwen van ETL-pijplijnen biedt flexibiliteit en maatwerk. Hiermee kunt u het proces afstemmen op uw specifieke behoeften. Deze methode is dus geschikt wanneer u unieke eisen heeft of regelmatig te maken heeft met complexe datatransformaties. Hier is een overzicht op hoog niveau van het proces van het bouwen van een ETL-pijplijn met behulp van Python:

1. Eisen definiëren: Identificeer de gegevensbronnen waaruit u gegevens moet extraheren, de vereiste transformatielogica om deze consistent te maken en de bestemming waar de verwerkte gegevens zullen worden opgeslagen.
2. Installeer de benodigde bibliotheken: Zorg ervoor dat u de vereiste Python-bibliotheken hebt geïnstalleerd, zoals Pandas voor gegevensmanipulatie en -transformatie, en eventuele databaseconnectors indien nodig.
3. Gegevens extraheren: Schrijf code om gegevens te extraheren uit gegevensbronnen zoals databases, API's, bestandsformaten, enz.
4. Gegevens transformeren: Pas de nodige transformaties toe op de geëxtraheerde gegevens. Gebruik Panda's of andere bibliotheken om de gegevens naar behoefte op te schonen, filteren en manipuleren.
5. Gegevens laden: Schrijf code om de getransformeerde gegevens in het doelsysteem te laden.
6. Plannen en automatiseren: Implementeer planning om uw ETL-pijplijnen te automatiseren. U kunt tools zoals Apache Airflow gebruiken of uw eigen planningsmechanisme maken met behulp van Python cron vacatures.
7. Registratie en monitoring: Implementeer logboekregistratie om de status van uw pijplijn te volgen, fouten op te sporen en te bewaken.
8. Foutafhandeling: Zorg ervoor dat u mechanismen voor foutafhandeling opneemt om problemen tijdens het extraheren, transformeren of laden op te lossen. Deze mechanismen beschermen uw pijpleidingen en zorgen ervoor dat ze kunnen herstellen van storingen.
9. testen: Test uw ETL-pijplijn grondig met verschillende scenario's en randgevallen om de betrouwbaarheid ervan te garanderen.
10. Documentatie: Documenteer uw ETL-pijplijn, inclusief details over gegevensbronnen, transformatielogica en bestemming. Documentatie maakt het voor anderen gemakkelijker om de pijplijn te begrijpen en te onderhouden.

Het nadeel van deze handmatige methode is dat deze meer ontwikkelingsinspanning en tijd vergt. Het schrijven van aangepaste Python-code voor ETL-pijplijnen betekent dat u alle aspecten van het proces moet afhandelen, inclusief gegevensextractie, transformatie en laden, evenals foutafhandeling en -monitoring. In tegenstelling tot speciale ETL-pijplijntools met grafische interfaces, is aangepaste Python-code mogelijk niet zo gebruiksvriendelijk voor niet-technische gebruikers die betrokken zijn bij het ontwerpen of monitoren van ETL-workflows.

Een ETL-pijplijn bouwen via ETL-pijplijntools zonder code

Speciale ETL-pijplijntools worden geleverd met grafische interfaces en vooraf gebouwde connectoren en transformaties, waardoor het eenvoudiger wordt om ETL-workflows te ontwerpen en te beheren zonder codering. Nadat u een tool hebt gekozen, is de volgende stap het bouwen van de ETL-pijplijn.

 

 

Hoewel de specifieke stappen kunnen variëren afhankelijk van het daadwerkelijke hulpmiddel, blijft het proces op hoog niveau hetzelfde:

1. Verbinding maken met gegevensbronnen: Sleep de connectoren naar de gegevensstroom en maak verbinding met de gegevensbronnen waaruit u gegevens wilt extraheren. Dit kunnen databases, API's, platte bestanden of andere ondersteunde bronnen zijn.
2. Gegevens extraheren: Gebruik de grafische interface van de ETL-tool om het extractieproces te ontwerpen. Configureer connectoren en instellingen om gegevens uit de gedefinieerde bronnen te halen.
3. Gegevens transformeren: Implementeer gegevenstransformaties die zijn ingebouwd in de ETL-pijplijntool. Hierbij kan het gaan om het toepassen van filters, aggregaties of andere transformaties voor het opschonen en bereid de gegevens voor voor de bestemming.
4. Maak verbinding met de bestemming: Specificeer en breng connectiviteit tot stand met de bestemming waar de getransformeerde gegevens worden geladen. ETL-tools bieden mogelijkheden zoals AI auto datamapper om het proces moeiteloos te maken.
5. Configureer het laadproces: Gebruik de ETL-tool om het laadproces te configureren. Definieer hoe de getransformeerde gegevens naar de bestemming worden geschreven, inclusief eventuele opmaak- of schemaoverwegingen. Ook kunt u configureren of de gegevens in batches worden geladen, evenals de grootte van de batches.
6. Plannen en automatiseren: Stel planning in om de uitvoering van uw pijplijn te automatiseren. Definieer wanneer en hoe vaak de pijplijn moet worden uitgevoerd. De ETL-pijplijn kan worden geconfigureerd om met specifieke intervallen of gebeurtenissen te worden uitgevoerd, bijvoorbeeld wanneer een e-mail wordt ontvangen of een bestand in een map wordt gedumpt.
7. Foutafhandeling en registratie: Configureer mechanismen voor foutafhandeling binnen de ETL-tool. Definieer hoe de tool fouten moet afhandelen tijdens het extraheren, transformeren of laden. U kunt ook logboekregistratie implementeren om de uitvoering bij te houden en problemen te identificeren.
8. Test de pijplijn: Test de ETL-pijplijn grondig met voorbeeldgegevens om er zeker van te zijn dat deze naar verwachting functioneert. Controleer of gegevens nauwkeurig worden geëxtraheerd, getransformeerd en geladen.
9. implementatie: Implementeer de ETL-pijplijn in uw productieomgeving. Bewaak de prestaties en voer eventuele noodzakelijke aanpassingen uit.

Het gebruik van een geautomatiseerde tool kan handig zijn als u snel ETL-pijplijnen moet opzetten, vooral in scenario's waarin het nodig is een niet-technische gebruiker of een zakelijke professional te betrekken bij het ontwerpen, gebruiken, onderhouden of monitoren van de pijplijn. Bovendien vereist aangepaste code doorlopend onderhoud. U moet de code bijwerken en testen telkens wanneer er wijzigingen optreden in gegevensbronnen, transformatielogica of bestemmingsindelingen.

 

 

Best practices voor ETL-pijplijnen

Modulariteit bevorderen: Ontwerp modulaire en herbruikbare componenten in uw ETL-pijplijn. Door het proces op te delen in herbruikbare componenten, die elk verantwoordelijk zijn voor een specifieke taak, wordt het totale systeem flexibeler en gemakkelijker te beheren. De modulaire aanpak vereenvoudigt updates van individuele componenten zonder de gehele ETL-pijplijn te beïnvloeden, waardoor de consistentie in de workflow wordt bevorderd.

Implementeer incrementeel laden en CDC: Als u niet te maken heeft met realtime gegevensstreaming, overweeg dan om incrementeel laden en gegevensregistratie (CDC) wijzigen alleen de gewijzigde gegevens verwerken. Hiermee kunt u de verwerkingstijd en het onnodige gebruik van hulpbronnen verminderen. Deze techniek is vooral effectief voor grote datasets waarbij het niet praktisch is om de volledige dataset in elke run te verwerken.

Prestaties optimaliseren: U kunt verschillende strategieën gebruiken om de prestaties van uw ETL-pijplijnen te optimaliseren. Overweeg bijvoorbeeld om gegevensverwerkingstaken te partitioneren en te parallelliseren om de werklast over meerdere bronnen te verdelen en de algehele snelheid te verbeteren. Maak gebruik van indexering en de juiste datastructuren om het ophalen en transformeren van gegevens te versnellen. Bovendien kunt u cachingmechanismen gebruiken om tussenresultaten op te slaan en opnieuw te gebruiken en redundante berekeningen te verminderen.

Foutafhandeling en logboekregistratie implementeren: Maak een snelle identificatie en oplossing van problemen tijdens de gegevensverwerking mogelijk via foutafhandeling. Uitgebreide logboekregistratie biedt inzicht in het gedrag van de pijplijn, waardoor probleemoplossings- en auditprocessen worden vergemakkelijkt. Deze tandemaanpak verbetert de betrouwbaarheid en onderhoudbaarheid van de ETL-pijpleidingen.

Metadatabeheer: Organiseer en documenteer metagegevens over gegevensbronnen, transformaties en bestemmingen om wijzigingen en afhankelijkheden binnen uw ETL-pijplijn bij te houden. Metagegevensbeheer verbetert de traceerbaarheid en vereenvoudigt het proces van het begrijpen van de gegevensreeks. Dit maakt het op zijn beurt eenvoudiger om problemen op te lossen, de gegevenskwaliteit te waarborgen en wijzigingen door te voeren.