Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое ETL (извлечение, преобразование, загрузка)?
Что такое ETL?
Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) — это процесс интеграции данных в хранилище данных. Он обеспечивает надежный единый источник истины (SSOT) необходимо для бизнес-аналитики (BI) и различных других потребностей, таких как хранение, анализ данных и машинное обучение (ML).
Имея надежные данные, вы можете более уверенно принимать стратегические решения, будь то оптимизация цепочек поставок, адаптация маркетинговых усилий или улучшение качества обслуживания клиентов.
Процесс ETL
Эволюция ETL
Традиционный ETL был в первую очередь разработан для пакетная обработка и задействованные ручные процессы: извлечение данных, преобразование и загрузка являются трудоемкими и ресурсоемкими задачами. Однако взрывной рост объема данных в реальном времени, генерируемых устройствами Интернета вещей, платформами социальных сетей и другими источниками, потребовал перехода к непрерывной обработке данных. потоки данных.
Развитие технологий больших данных и появление баз данных Hadoop, Spark и NoSQL также оказали влияние. оказал глубокое влияние на Практики ETL, которые были разработаны для обработки больших объемов данных, распределенных по кластерам. Появление современных Инструменты ETL— теперь на основе автоматизации и искусственного интеллекта — означает большую эффективность и масштабируемость для Интеграция данных процессы. Сложные функции для организации, планирования, мониторинга и управления рабочими процессами стали незаменимыми для организаций, поскольку они значительно сокращают необходимость ручного вмешательства.
Помимо технологических достижений, процессы ETL Также развивались для решения растущей важности качества данных и управления данными. Организации теперь отдают приоритет обеспечению точности и соответствия данным на протяжении всего ETL-конвейер.
Почему ETL важен?
Организации хранят и используют большие объемы структурированных и неструктурированных данных для успешного выполнения повседневных операций. Эти данные поступают из нескольких источников и в разных форматах. Например, данные о клиентах и маркетинге из разных каналов и CRM, данные о партнерах и цепочках поставок из систем поставщиков, данные финансовой отчетности и кадровые данные из внутренних систем и так далее. Проблема еще больше усугубляется тем фактом, что эти наборы данных часто изолированы, что делает точный анализ данных и эффективное принятие решений далекой реальностью.
ETL позволяет извлекать данные из всех этих источников, преобразовывать их так, чтобы каждый набор данных соответствовал требованиям целевой системы, и загружать их в репозиторий, где они легко доступны для анализа. Важность ETL заключается не только в огромном объеме данных, которые он обрабатывает, но также в точности и эффективности, с которыми он управляет этими данными.
Преимущества ETL
Единый вид: Интеграция данных из разрозненных источников терпит неудачу разрозненные хранилища данных и предоставляет вам единое представление о ваших операциях и клиентах. Эта целостная картина имеет решающее значение для принятия обоснованных решений.
Расширенная аналитика: На этапе трансформации преобразуются необработанные, неструктурированные данные в структурированные, анализируемые форматы. Достигнутая готовность данных позволяет специалистам по данным и бизнес-пользователям выполнять расширенную аналитику, генерировать ценную информацию и реализовывать стратегические инициативы, которые способствуют росту бизнеса и инновациям.
Исторический анализ: вы можете хранить исторические данные, которые имеют неоценимое значение для анализа тенденций, выявления закономерностей и принятия долгосрочных стратегических решений. Это позволяет вам учиться на прошлом опыте и активно адаптироваться. Салить
Операционная эффективность: Автоматизация ETL сокращает количество ручного труда и снижает эксплуатационные расходы. Эта вновь обретенная эффективность гарантирует, что ценные человеческие ресурсы будут направлены на решение задач с большей добавленной стоимостью.
Качество данных: ETL облегчает управление качеством данных, что имеет решающее значение для поддержания высокого уровня целостность данных, что, в свою очередь, является основой успешной аналитики и других инициатив, основанных на данных.
Процесс ETL: как работает ETL?
Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) работает путем извлечения данных из различных источников, их преобразования в соответствии с требованиями целевой системы и загрузки их в файл. информационное хранилище. ETL — это трехэтапный процесс:
Извлечение данных
Процесс начинается с извлечения необработанных данных из соответствующих источников данных, включая базы данных, файлы и т. д. Извлеченные данные хранятся в зоне приземления, также называемой промежуточной зоной. Промежуточная область — это промежуточное хранилище, в котором данные хранятся только временно. Существует три распространенных способа извлечения данных в ETL:
Инкрементное извлечение
В этом методе извлекаются только новые или измененные данные с момента последнего извлечения. Этот подход распространен при работе с крупными набор данныхs как это уменьшитьs объем передаваемых данных. Например, вы можете извлечь только записи о новых клиентах, добавленные с момента последнего время тебе извлечениеотредактированные данные.
Полное извлечение
Это извлекает все данные из исходной системы за один присест. Например, полное извлечение будет означать извлечение всех записей клиентов, если Вы извлечение данных из ваш клиент база данных.
Уведомление об обновлении
Основное внимание уделяется мониторингу изменений в данных и уведомлению соответствующих сторон или систем об этих изменениях до извлечения данных. Вы можете используйте этот метод, когда уou необходимость держать заинтересованные стороны в курсе обновлений или событий, связанных с набор данных.
Преобразование данных
Преобразование данных это второй этап процесса ETL. Данные, хранящиеся в промежуточной области, преобразуются в соответствии с требованиями бизнеса, поскольку извлеченные данные не стандартизированы. Степень преобразования данных зависит от таких факторов, как источники данных, типы данных и т. д.
Любые улучшения в Качество данных также завершаются здесь. Группы обработки данных обычно полагаются на следующие преобразования данных для поддержания целостности данных во время ETL:
Очистка данных
Оно включает в себя выявление и исправление ошибок или несоответствий в набор данныхs для обеспечения точности и надежности данных. Например, в базе данных клиентов: очистка данных может включать удаление записей с отсутствующими адресами электронной почты, исправление опечаток в именах клиентов и т. д.
Дедупликация данных
дедупликации идентифицирует и удаляет повторяющиеся или избыточные записи в пределах набор данных. Этот процесс включает в себя сравнение записей данных на основе определенных критериев, таких как уникальные идентификаторы или ключевые атрибуты, и удаление повторяющихся записей. удерживающий одна репрезентативная запись. Это помогает снизить требования к хранению данных и повысить точность данных.
Объединения и соединения деревьев
Объединения — это операции по управлению базами данных и обработка данных которые объединяют данные из двух или более таблиц на основе связанных столбцов. Он позволяет унифицированно извлекать и анализировать данные из нескольких источников.
Соединения деревьев используются в иерархических структурах данных, таких как организационные диаграммы, для соединения родительских и дочерних узлов. Например, в иерархической базе данных сотрудников соединение дерева свяжет сотрудников с их соответствующими руководителями, создавая иерархию, отражающую организационную структуру.
Нормализация и денормализация
Нормализация включает в себя организацию схемы базы данных для минимизации избыточности данных и улучшения целостности данных. Этого можно добиться, разбив таблицы на более мелкие связанные таблицы и определив связи между ними.
С другой стороны, денормализация предполагает намеренное введение избыточности в схему базы данных для оптимизации производительности запросов. Это может повлечь за собой объединение таблиц, дублирование данных или использование других методов, которые ускоряют извлечение данных за счет некоторой избыточности данных.
идти
идти преобразование обычно используется в ETL в консолидировать информацию из разных источников. Это операция преобразования данных, которая объединяет данные из двух или более данных. наборы или источники в единый набор данных путем выравнивания записей на основе общих атрибутов или ключей.
Загрузка данных
Загрузка данных в целевую систему — последний шаг процесса ETL. Преобразованные данные перемещаются из промежуточной области в постоянную систему хранения, например в информационное хранилище.
Загруженные данные хорошо структурированы, и профессионалы в области данных и бизнес-пользователи могут использовать их для своих нужд бизнес-аналитики и бизнес-аналитики. В зависимости от требований вашей организации вы можете загружать данные различными способами. К ним относятся:
Полная нагрузка
Как следует из названия, все данные из исходных систем загружаются в хранилище данных без учета дополнительных изменений или обновлений. Полные загрузки часто используются при первоначальном заполнении хранилища данных или запуске нового процесса интеграции данных. В таких случаях вам необходимо перенести все исторические данные из источника в целевую систему, чтобы установить базовый уровень.
Важно отметить, что хотя полная загрузка подходит для первоначальной настройки данных, она нецелесообразна для постоянного обновления данных в режиме реального времени или частого обновления. В таких случаях следует использовать дополнительную загрузку или другие стратегии для оптимизации использования ресурсов.
Пакетная загрузка
Пакетная загрузка в ЭТЛ относится к практике обработки и загрузки данных в дискретных, заранее определенных наборах или партии. Каждая партия обрабатывается и загружается последовательно. Пакеты обычно планируются для запуска через определенные промежутки времени, например, ночью, еженедельно или ежемесячно.
Основная нагрузка
Массовая загрузка относится к методу загрузки данных. который involves передача большого объема данных за одну пакетную операцию. Не зависит от того, загружаются ли все данные или только их часть. Вместо этого массовая загрузка может использоваться в различных сценариях, включая как полную, так и добавочную загрузку. Думайте об этом как о методе загрузки оптимизировать скорость и эффективность передачи данных.
Инкрементальная нагрузка
Дополнительная загрузка загружает только новые или измененные данные с момента последнего запуска ETL. Это используется в ситуациях, когда необходимо минимизировать накладные расходы на передачу и обработку данных при работе с часто изменения набор данныхs.
потоковый
В этом случае данные загружаются практически в режиме реального времени или в режиме реального времени по мере их доступности.. Это часто используется для потоковой передачи источников данных и идеально подходит для приложений, требующих самых последних данных для анализа или принятия решений. Распространенным примером является потоковая передача данных о активности пользователей на панель аналитики в реальном времени.
ETL против ELT
Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) и извлечение, загрузка и преобразование (ELT) Это два наиболее распространенных подхода, используемых для перемещения и подготовить данные для анализа и отчетности. Итак, чем они отличаются? Основное отличие заключается в последовательности процесса. В ELT преобразование данных происходит только после загрузки необработанных данных непосредственно в целевое хранилище, а не в промежуточную область. Однако в ETL вам необходимо преобразовать данные, прежде чем вы сможете их загрузить.
В таблице ниже суммированы ETL против ELT:
| ETL (извлечение, преобразование, загрузка) | ELT (извлечение, загрузка, преобразование) | |
|---|---|---|
| Последовательность | Сначала извлекает данные из источника, затем преобразует их, а затем окончательно загружает в целевую систему. | Извлекает данные из источника и загружает их непосредственно в целевую систему перед преобразованием. |
| Преобразование данных | Преобразование данных происходит вне целевой системы. | Преобразование данных происходит внутри целевой системы. |
| Перфоманс | Вероятно, возникнут проблемы с производительностью при работе с большими наборами данных. | Можно извлечь выгоду из распараллеливания во время загрузки благодаря современным платформам распределенной обработки. |
| Хранилище | Требуется промежуточное место хранения для хранения и преобразования данных, называемое промежуточной областью. | Может использовать прямое хранение в целевом хранилище данных. |
| Многогранность | Обычно включает в себя сложную логику преобразования в инструментах ETL и выделенном сервере. | Упрощает перемещение данных и фокусируется на преобразовании данных внутри места назначения. |
| Масштабируемость | Требуются дополнительные ресурсы для обработки больших объемов данных. | Возможно горизонтальное масштабирование и использование облачных ресурсов. |
| Примеры | Традиционные сценарии, такие как хранилище данных. | Современные платформы анализа данных и облачные технологии данные озер. |
Что такое конвейер ETL?
Конвейер ETL — это средство, с помощью которого организация выполняет процессы извлечения, преобразования и загрузки данных. Это комбинация взаимосвязанных процессов, которые выполняют рабочий процесс ETL, облегчая движение данных из исходных систем в целевую систему.
Эти конвейеры гарантируют соответствие данных заранее определенным бизнес-правилам и стандартам качества. Вы можете автоматизировать свои конвейеры и ускорить процесс, используя инструменты интеграции данных для дальнейшего развития ваших инициатив, основанных на данных.
Конвейер данных и конвейер ETL
На самом базовом уровне конвейер данных представляет собой набор автоматизированных рабочих процессов, которые позволяют перемещать данные из одной системы в другую. По сравнению с конвейерами ETL, конвейеры данных могут включать или не включать какие-либо преобразования данных. В этом контексте конвейер ETL — это тип конвейера данных, который перемещает данные, извлекая их из одной или нескольких исходных систем, преобразуя их и загружая в целевую систему.
Подробнее о различиях между конвейер данных и конвейер ETL.
Что такое обратный ETL?
Обратный ETL — относительно новая концепция в области инженерии данных и аналитики. Это включает в себя перемещение данных из хранилища данных, озера данных или других аналитических систем хранения обратно в операционные системы, приложения или базы данных, которые используются для повседневных бизнес-операций. Таким образом, данные текут в противоположном направлении.
В то время как традиционные процессы ETL ориентированы на извлечение данных из исходных систем, их преобразование и загрузку в хранилище данных или другие места назначения для анализа, обратный ETL ориентирован на сценарии оперативного использования, где цель состоит в том, чтобы управлять действиями, персонализировать обслуживание клиентов или автоматизировать бизнес-процессы.
Этот сдвиг в перемещении данных призван предоставить нетехническим пользователям, таким как маркетинговые команды или службы поддержки клиентов, доступ к расширенным, актуальным данным, которые помогут принимать решения и действовать в режиме реального времени.
Ищете лучший инструмент ETL? Вот что вам нужно знать
При таком большом выборе инструментов ETL Pipeline выбор правильного решения может оказаться непростой задачей. Вот список лучших инструментов ETL Pipeline, основанных на ключевых критериях, которые помогут вам принять обоснованное решение.
Подробнее
Проблемы ETL, о которых следует знать
Качество и согласованность данных: ETL сильно зависит от качества входных данных. Непоследовательные, неполные или неточные данные могут привести к проблемам во время трансформации и привести к ошибочным выводам. Обеспечение качества и согласованности данных из различных источников может стать постоянной проблемой.
Проблемы масштабируемости: По мере роста объемов данных вы можете столкнуться с проблемами масштабируемости. Обеспечение способности инфраструктуры обрабатывать растущие объемы данных при сохранении уровня производительности является общей задачей, особенно для быстрорастущих предприятий.
Сложность преобразований: Сложные бизнес-требования часто требуют сложных преобразований данных. Разработка и реализация этих преобразований может оказаться сложной задачей, особенно при работе с различными форматами данных, структурами, бизнес-правилами или использованием данных SQL для преобразования ETL.
Безопасность данных и соответствие требованиям: Обработка конфиденциальной информации при перемещении данных вызывает обеспокоенность по поводу безопасности данных и соответствия требованиям. Обеспечение безопасной обработки и передачи данных представляет собой постоянную проблему.
Интеграция данных в реальном времени: Спрос на аналитику в реальном времени вырос, но добиться интеграции данных в реальном времени через ETL может быть непросто. Обеспечение актуальности данных и их доступности для анализа в режиме реального времени требует сложных ETL-решения и может быть ресурсоемким.
Как помогают инструменты ETL?
Инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) помогают предприятия организуют и осмысливают свои данные. Они оптимизируют сбор данных из различных источников, преобразуя их в более удобочитаемый и практичный формат.
Вот как вы можете извлечь выгоду из инструментов ETL:
ETL-автоматизация
Инструменты ETL оптимизируют рабочие процессы ETL, автоматически извлекая данные из различных источников, преобразовывая их в нужный формат и загружая в центральное хранилище. хранилище данных. Этот процесс работает автономно и снижает потребность в ручных процессах, таких как кодирование для ETL (SQL для извлечения и преобразования данных). Вы можете эффективно обрабатывать огромные объемы данных, не затрачивая чрезмерных затрат времени и человеческих ресурсов, что приводит к повышению операционной эффективности и экономии средств вашей организации.
Единый источник истины (SSOT)
В современном бизнесе данные часто хранятся в разных системах и форматах, что приводит к несогласованности и несоответствиям. Инструменты ETL устраняют эти различия, приводя данные в единый формат и расположение. Этот SSOT служит надежной основой для принятия решений, обеспечивая доступ всех заинтересованных сторон к последовательной и точной информации.
Доступ к данным в реальном времени
В эпоху мгновенного удовлетворения и быстрого принятия решений компаниям необходим доступ к самой последней информации, чтобы оставаться конкурентоспособными. Современные инструменты ETL предлагают возможность интеграции потоков данных в реальном времени, что позволяет вам быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства и тенденции. Доступ к данным в режиме реального времени дает вашему бизнесу конкурентное преимущество, поскольку вы можете принимать гибкие решения на основе самой актуальной доступной информации.
Лучшее соответствие
Сегодня предприятия работают в жестко регулируемой среде, что требует соблюдения таких правил, как HIPAA и GDPR. Современные инструменты ETL предлагают такие функции, как отслеживание происхождения данных и контрольные журналы, которые имеют решающее значение для демонстрации соблюдения конфиденциальности данных, безопасности и других требований соответствия. Эта возможность снижает юридические и репутационные риски, защищая положение вашей организации на рынке.
Лучшая производительность
Эти инструменты высвобождают человеческие ресурсы и позволяют сосредоточиться на более важных задачах за счет автоматизации трудоемких процессов интеграции и преобразования данных. Сотрудники могут направить свои усилия на анализ данных, интерпретацию и формулирование стратегии, а не тратить лишние часы на ручную работу. спор данных или использование данных SQL для ETL. Такое смещение акцентов повышает производительность, способствует инновациям и стимулирует рост бизнеса.
Рекомендации по ETL, которые следует знать
Оптимизация в масштабах всей компании управление данными процессы, включив следующие лучшие практики ETL в ваши стратегия хранилища данных:
Поймите свои источники данных
Начните с идентифицирующий все источники данных, из которых вам нужно извлечь данные. Эти источники могут включать базы данных, файлы, API, веб-сервисы и многое другое. Вы также должны понимать структуру, местоположение, методы доступа и любые соответствующие метаданные отдельного источника.
Приоритизация качества данных
Профилирование данных приводит понимание характеристик данных и позволяет вам определения проблемы, которые могут влияние его надежность и удобство использования. К идентифицирующий Если вы обнаружите аномалии на ранних этапах процесса, вы можете решить эти проблемы до того, как они распространятся на последующие системы, гарантируя точность и надежность данных.
Используйте журнал ошибок
Установите единый формат журналирования с такими деталями, как временные метки, коды ошибок, сообщения, влияние данные и конкретный шаг ETL. Кроме того, классифицироватьe ошибки с уровнями серьезности, например, ИНФОРМАЦИЯ для информационных сообщений, ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ для нефатальных проблем и ОШИБКА для критических проблем, в обеспечить расстановку приоритетов и эффективное устранение неполадок. Такая систематическая практика регистрации ошибок дает специалистам по данным возможность быстро определения и решать вопросы, которые могут возникнуть в ходе процесса.
Используйте добавочную загрузку для повышения эффективности
Используйте сбор измененных данных (CDC) для добавочной загрузки, если вы хотите обновить только новые или измененные данные. Это сокращает время обработки и потребление ресурсов. Например, компания финансовых услуг может значительно оптимизировать производительность своих конвейеров ETL за счет использования метода инкрементальной загрузки для обработки данных ежедневных транзакций.
Используйте инструменты ETL для автоматизации процесса
Используйте автоматизированные инструменты ETL для создания конвейера ETL и оптимизации по всей компании интеграция данных. Автоматизированный рабочий процессследовать заранее определенным правилам и минимизироватьe риск ошибок, которые в противном случае весьма вероятны при ручной обработке. Использование инструментомs которые предлагают функции автоматизации может творить чудеса для надежная бизнес какТы предлагаешь визуальный интерфейс для проектирования рабочих процессов и планирования заданий ETL.
Варианты использования ETL
Вот несколько случаев использования ETL, которые применимы большинству организаций:
Хранилище данных
ETL — один из наиболее широко используемых методов сбора данных из различных источников, придания им чистоты и согласованности и загрузки в центральное хранилище данных. Это позволяет вам создавать отчеты и принимать обоснованные решения. Например, розничные компании могут объединять данные о продажах из магазинов и платформ онлайн-продаж, чтобы получить представление о моделях покупок клиентов и соответствующим образом оптимизировать свои запасы.
Модернизация устаревшей системы
В контексте миграции и модернизации устаревших систем ETL может помочь вашему бизнесу перейти от устаревших систем к современным платформам. Он может извлекать данные из устаревших баз данных, преобразовывать их в формат, совместимый с современными системами, и легко интегрировать.
Этот вариант использования имеет решающее значение для таких секторов, как здравоохранение, где записи пациентов необходимо перенести в современные электронные системы медицинских записей, сохраняя при этом точность и доступность данных.
Интеграция данных в реальном времени
Интеграция данных в реальном времени — еще одно ключевое приложение, особенно полезное, если вашему бизнесу необходимо мгновенно реагировать на изменение потоков данных. Вы можете оптимизировать ETL для непрерывного извлечения, преобразования и загрузки данных по мере их создания. Для интернет-торговцев это может означать использование данных о поведении клиентов в режиме реального времени для персонализации рекомендаций по продуктам и стратегии ценообразования в постоянно меняющейся среде электронной коммерции.
Перемещение облаков
ETL незаменим, когда дело касается перенос данных и переход к облачным средам. Он извлекает данные из локальных систем, адаптирует их для совместимости с облачными платформами и беспрепятственно загружает в облако. От этого выигрывают как стартапы, так и предприятия, стремящиеся к быстрому масштабированию, используя все преимущества облачных ресурсов без ущерба для согласованности или доступности данных.
Повышение качества данных
Предприятия используют ETL для улучшения управления качеством данных. Вы можете использовать несколько методов, таких как профилирование данных, правила проверки и очистка данных, для обнаружения и исправления аномалий в наборах данных. Обеспечивая целостность данных на этапах извлечения, преобразования и загрузки, вы принимаете решения на основе надежных и безошибочных данных. Это не только сводит к минимуму дорогостоящие ошибки и операционные риски, но и повышает доверие к данным, позволяя принимать обоснованные и точные решения по различным бизнес-функциям.
Astera—автоматизированное решение ETL для всех предприятий
Astera является сквозным решение для управления данными основан на искусственном интеллекте (ИИ) и автоматизации. От извлечения данных до преобразования и загрузки — каждый шаг сводится к перетаскиванию мышью. Asteraинтуитивно понятный визуальный интерфейс.
Astera дает вам возможность:
- Подключайтесь к различным источникам и местам назначения данных с помощью встроенных соединителей.
- Извлекайте данные из нескольких источников, как структурированных, так и неструктурированных.
- Преобразуйте данные в соответствии с бизнес-требованиями с помощью готовых преобразований.
- Загружайте работоспособные данные в свое хранилище данных, используя встроенные функции обеспечения качества данных.
- Создавайте полностью автоматизированные конвейеры ETL, не написав ни единой строки кода.
Хотите узнать больше о нашей платформе ETL со 100% отсутствием кода? Подпишитесь на демоверсию or Контакты.
