Astera AI Agent Builder (скоро) 
22 июля | 11:XNUMX по тихоокеанскому времени 
Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое ЭТЛ? - Объяснение извлечения, преобразования и загрузки
Что такое ETL?
ETL означает извлечение, преобразование и загрузку. Процесс ETL включает в себя извлечение данных, преобразование и загрузка. Это один из многих способов, которыми организации интегрировать данные для бизнес-аналитики (BI) и различных других нужд, таких как хранение, анализ данных, машинное обучение (ML), и т.д.
ETL предоставляет организациям единый источник истины (SSOT) необходимо для точного анализа данных. Имея надежные данные, вы можете более уверенно предпринимать стратегические шаги, будь то оптимизация цепочек поставок, адаптация маркетинговых усилий или улучшение качества обслуживания клиентов.
Определение ETL
ETL — это процесс извлечения данных из нескольких источников, их преобразования для обеспечения согласованности и, наконец, загрузки в целевую систему для различных инициатив, основанных на данных.
Хотя местом назначения может быть любая система хранения данных, организации часто используют ETL для своих целей. хранилище данных проектов.
Процесс ETL (извлечение, преобразование, загрузка)
Какую пользу приносит ETL бизнесу?
ETL служит мостом, который соединяет огромные резервуары данных, генерируемых организациями, с практическими знаниями. Его важность заключается не только в огромном объеме данных, которые он обрабатывает, но также в точности и эффективности, с которыми он управляет этими данными.
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 преобразования в процессе ETL 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 использовать ETL для хранения исторических данных, которые имеют неоценимое значение для анализа тенденций, выявления закономерностей и принятия долгосрочных стратегических решений. Это позволяет вам учиться на прошлом опыте и активно адаптироваться.
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 принятия решений на основе данных.
ETL и ELT: в чем разница?
ЭТЛ и ELT (извлечение, загрузка, преобразование) — два наиболее распространенных подхода, используемых для перемещения и подготовки данных для анализа и составления отчетов. Итак, в чем разница между ETL и ELT? 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. |
| Эффективности | Могут возникнуть проблемы с производительностью при работе с большими наборами данных. | Можно извлечь выгоду из распараллеливания во время загрузки благодаря современным платформам распределенной обработки. |
| Память | Требуется промежуточное хранилище 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 Инструменты ETL и выделенный сервер ETL. | упрощает движение данных и фокусируется на преобразовании данных внутри места назначения. |
| Масштабируемость | Могут потребоваться 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 озера данных. |
Что такое обратный ETL?
Обратный ETL — относительно новая концепция в области инженерии данных и аналитики. Это Интеграция данных процесс, который 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
Что такое конвейер ETL?
ETL-конвейер это средство, с помощью которого организация выполняет процесс ETL. Другими словами, это комбинация взаимосвязанных процессов, которые выполняют рабочий процесс ETL, облегчая перемещение данных из исходных систем в целевую.
Конвейеры ETL гарантируют соответствие данных заранее определенным бизнес-правилам и стандартам качества. Это обязательство Качество данных не только снижает риск ошибочных решений, но и повышает общую операционную эффективность и конкурентоспособность вашей организации.
Вы можете автоматизировать свои конвейеры ETL и ускорить процесс ETL, 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.
В таблице суммированы различия между конвейер данных и конвейер ETL:
| Конвейер данных | ETL-конвейер | |
|---|---|---|
| Цель | Для перемещения данных из исходной системы в целевую. | Извлекать, преобразовывать и загружать данные в структурированный формат для анализа. |
| Преобразование данных | Это может включать или не включать преобразование данных. | Основное внимание в нем уделяется обширному преобразованию данных в качестве основного компонента. |
| Перемещение данных | Конвейеры данных обрабатывают различные сценарии перемещения данных, включая репликацию, миграцию и потоковую передачу. | Конвейеры ETL обычно включают пакетную обработку и преобразование структурированных данных. |
| Обработка в реальном времени | Он может включать в себя возможности потоковой передачи данных в реальном времени. | Он в первую очередь предназначен для пакетной обработки, хотя существуют также конвейеры ETL в реальном времени. |
| Случаи использования | Он поддерживает разнообразные варианты использования, включая интеграцию данных, миграцию данных и обработку событий. | Он специально используется для подготовки данных для аналитики, отчетности и бизнес-аналитики. |
| Качество данных | Поддержание качества данных не всегда является обязательным требованием. | Он включает в себя очистку данных и проверку качества как неотъемлемые этапы. |
| Автоматизация | Особое внимание уделяется автоматизации перемещения и оркестрации данных. | Автоматизирует процессы извлечения, преобразования и загрузки данных. |
Процесс ETL
Итак, как работает ETL? Это систематический подход, который объединяет данные из нескольких источников, как разрозненных, так и схожих, и перемещает их в систему назначения. ETL — это трехэтапный процесс:
Извлечение данных
Процесс ETL начинается с извлечения необработанных данных из соответствующих источников данных, включая базы данных, файлы и т. д. Извлеченные данные хранятся в целевой зоне, 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.
Здесь также завершаются любые улучшения качества данных. 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 — это последний шаг процесса ETL. Преобразованные данные перемещаются из промежуточной области в постоянную систему хранения, например хранилище данных.
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 во время ETL 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 процесса ETL и минимизации 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. в процессе ETL, что 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.. Он 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.
Какие проблемы существуют в ETL?
Качество и согласованность данных: Процессы ETL сильно зависят 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 процессы ETL могут столкнуться с проблемами масштабируемости. Обеспечение того, чтобы инфраструктура ETL могла обрабатывать растущие объемы данных, сохраняя при этом уровень 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, структурами и бизнес-правилами данных.
Безопасность данных и соответствие требованиям: Обработка конфиденциальной информации во время процессов ETL вызывает обеспокоенность по поводу безопасности данных и соответствия требованиям. Обеспечение безопасной обработки и передачи данных, а также соответствия процессов ETL нормативным требованиям представляет собой постоянную проблему.
Интеграция данных в реальном времени: Спрос на аналитику в реальном времени вырос, но добиться интеграции данных в реальном времени в процессы ETL может быть непросто. Обеспечение актуальности данных и их доступности для анализа в режиме реального времени требует сложных решений ETL и может быть ресурсоемким.
Какую помощь оказывают инструменты ETL?
ETL-инструментыслужат для предприятий жизненно важным механизмом организации и осмысления своих данных. Они помогают оптимизировать сбор данных из различных источников, преобразуя их в более удобочитаемый и практичный формат. Этот процесс приводит к улучшению качества данных и снижает риск принятия решений на основе ошибочной информации.
Вот как инструменты ETL помогают организациям по всем направлениям:
Автоматизация
Инструменты ETL оптимизируют рабочие процессы с данными, автоматически извлекая данные из различных источников, преобразовывая их в нужный формат и загружая в центральное хранилище. хранилище данных. Этот процесс работает автономно и снижает необходимость ручного вмешательства. Следовательно, вы можете эффективно обрабатывать огромные объемы данных без чрезмерных затрат времени и человеческих ресурсов, что приводит к повышению операционной эффективности и экономии средств вашей организации.
Единственный источник правды
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 единственный источник правды служит надежной основой для принятия решений, обеспечивая доступ всех заинтересованных сторон к последовательной и точной информации.
Доступ к данным в режиме реального 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.
Соответствие требованиям
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.
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. Такое смещение акцентов повышает производительность, способствует инновациям и стимулирует рост бизнеса.
Варианты использования ETL
Создание эффективных конвейеров ETL является необходимым условием для достижения высокого качества данных в организации, тем более что ETL лежит в основе интеграции данных. Эффективность и надежность это предложения имеют неоценимое значение для предприятий во всех отраслях. 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 использовать ETL для объединения данных 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 сыграть важную роль, помогая 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 режиме реального времени
Интеграция данных в реальном времени — еще одно ключевое приложение ETL, особенно полезное, если вашему бизнесу необходимо мгновенно реагировать на изменение потоков данных. Конвейеры ETL можно оптимизировать для непрерывного извлечения, преобразования и загрузки данных по мере их создания.
Для интернет-торговцев это означает использование данных о поведении клиентов в режиме реального времени для персонализации рекомендаций по продуктам и стратегии ценообразования в постоянно меняющейся среде электронной коммерции.
Миграция в облако
Процессы ETL незаменимы при переходе к облачным средам. Они извлекают данные из локальных систем, адаптируют их для совместимости с облачными платформами и беспрепятственно загружают в облако. Как стартапы, так и предприятия извлекают выгоду из ETL в своем стремлении к быстрому масштабированию, используя все преимущества облачных ресурсов без ущерба для согласованности или доступности данных.
Управление качеством данных
Предприятия используют ETL для улучшения управления качеством данных. В процессах ETL используется 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, ETL гарантирует, что 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.
Лучшие практики ETL
Оптимизация в масштабах всей компании управление данными путем включения следующих лучших практик ETL в вашу 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.
Отдавайте приоритет качеству 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.
Использовать регистрацию 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 проблемы, которые могут возникнуть в процессе ETL.
Используйте постепенную 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.
Автоматизируйте процесс ETL
После создания конвейера ETL которым вы можете автоматизируйте это, чтобы упростить по всей компании интеграция данных. Автоматизированные процессы ETL следуют заранее определенному рабочему процессу.s и минимизироватьe риск ошибок, которые в противном случае весьма вероятны при ручной обработке. Использование Инструмент ETLs которые предлагают функции автоматизации может творить чудеса для бизнес какТы предлагаешь визуальный интерфейс для проектирования рабочих процессов ETL и планирования заданий.
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 напишите нам.
Что такое Astera Конструктор конвейеров данных?
Что означает ETL?
Что такое ETL в хранилище данных?
Что такое ETL-интеграция?
Что является примером процесса ETL?
Что такое ETL в SQL?
В чем разница между ETL и ELT?
Как ИИ или генеративный ИИ влияет на процесс ETL?
Авторы:
Хуррам Хайдер
