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自动化, 无代码 数据栈

了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。

    什么是 ETL? – 提取、转换、加载解释

    什么是ETL?

    ETL 代表提取、转换和加载。 ETL过程包括 数据提取、转换和加载。这是组织的多种方式之一 整合数据 满足商业智能 (BI) 和各种其他需求,例如存储、数据分析、 机器学习(ML)等等。

    ETL 为组织提供了 单一事实来源 (SSOT) 准确的数据分析所必需的。 借助可靠的数据,您可以更加自信地采取战略举措,无论是优化供应链、定制营销工作还是增强客户体验。

    ETL定义

    ETL 是从多个来源提取数据、对其进行转换以使其保持一致,最后将其加载到目标系统以实现各种数据驱动计划的过程。

    虽然目标可以是任何存储系统,但组织经常使用 ETL 来存储数据 数据仓库 项目。

    ETL(提取、转换、加载)流程图,左侧显示多个源系统,右侧显示数据分析平台,通过 ETL 平台连接。

    ETL(提取、转换、加载)过程

    ETL 如何使企业受益?

    ETL 充当桥梁,将组织生成的大量数据与可操作的见解连接起来。 它的重要性不仅在于它处理的数据量巨大,还在于它管理数据的精度和效率。

    统一视图: 整合不同来源的数据失败 数据孤岛 并为您提供运营和客户的统一视图。 这种整体情况对于做出明智的决策至关重要。

    增强分析: ETL 过程中的转换阶段将原始数据转换为 非结构化数据 转化为结构化的、可分析的格式。实现的数据准备就绪使数据专业人员和业务用户能够执行高级分析,生成可行的见解并推动推动业务增长和创新的战略计划。 

    历史分析:您可以使用 ETL 来存储历史数据,这对于趋势分析、识别模式和制定长期战略决策非常宝贵。 它可以让您从过去的经验中学习并主动适应。 

    操作高效:ETL 自动化减少了人工工作量并降低了运营成本。 这种新发现的效率确保将宝贵的人力资源分配给更具附加值的任务。 

    数据质量: ETL 促进 数据质量管理,对于维持高水平至关重要 数据的完整性,这反过来又是成功分析和数据驱动决策的基础。

    ETL 与 ELT:有什么区别?

    ETL 和 ELT (提取、加载、转换)是用于移动和准备数据以进行分析和报告的两种最常用方法。那么,ETL和ELT有什么区别呢?基本区别在于过程的顺序。在 ELT 中,数据转换仅在将原始数据直接加载到目标存储而不是暂存区域后发生。但是,在 ETL 中,您必须先转换数据才能加载数据。 

    下表总结了 ETL与ELT:

    ETL(提取、转换、加载) ELT(提取、加载、转换)
    序列 首先从源中提取数据,然后对其进行转换,最后将其加载到目标系统中。 从源中提取数据并将其直接加载到目标系统中,然后进行转换。
    数据转换 数据转换发生在目标系统之外。 数据转换发生在目标系统内。
    性能 处理大型数据集时可能会涉及性能问题。 由于现代分布式处理框架,可以从加载期间的并行化中受益。
    需要中间存储来暂存和转换数据,称为暂存区。 可以使用目标数据存储中的直接存储。
    复杂 通常涉及复杂的转换逻辑 ETL工具 以及专用的 ETL 服务器。 简化 数据移动 并专注于目的地内部的数据转换。
    可扩展性 可能需要额外的资源来处理大量数据。 可以水平扩展并利用基于云的资源。
    例子 数据仓库等传统场景。 现代数据分析平台和基于云的数据湖。

    什么是反向 ETL?

    反向 ETL 是数据工程和分析领域一个相对较新的概念。它是 数据集成 涉及将数据从数据仓库、数据湖或其他分析存储系统移回到用于日常业务运营的操作系统、应用程序或数据库的过程。 因此,数据流向相反的方向。

    传统的 ETL 流程侧重于从源系统中提取数据、对其进行转换,并将其加载到数据仓库或其他目的地进行分析,而反向 ETL 则面向运营用例,其目标是推动行动、个性化客户体验或自动化业务流程。

    这种数据移动的转变旨在使营销团队或客户支持等非技术用户能够访问丰富的最新数据,以促进实时决策和行动。

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    有如此多的 ETL 管道工具可供选择,选择正确的解决方案可能会让人不知所措。 以下是基于关键标准的最佳 ETL 管道工具列表,可帮助您做出明智的决定。

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    什么是 ETL 管道?

    ETL 管道 是组织执行 ETL 过程的手段。换句话说,它是执行 ETL 工作流程的互连流程的组合,促进数据从源系统到目标系统的移动。

    ETL 管道确保数据符合预定义的业务规则和质量标准。这一承诺 数据质量 不仅可以降低错误决策的风险,还可以提高组织的整体运营效率和竞争力。

    您可以使用以下方法自动化 ETL 管道并加速 ETL 流程: 数据集成工具 进一步推进您的数据驱动计划。

    数据管道与 ETL 管道

    在最基本的层面上,一个 数据管道 是一组自动化工作流程,可实现数据从一个系统移动到另一个系统。 与 ETL 管道相比,数据管道可能涉及也可能不涉及任何数据转换。 在这种情况下,ETL 管道是一种数据管道,它通过从一个或多个源系统提取数据、转换数据并将其加载到目标系统来移动数据。

    该表总结了之间的差异 数据管道与 ETL 管道:

    数据管道 ETL 管道
    目的 将数据从源系统移动到目标系统。 提取、转换数据并将其加载为结构化格式以进行分析。
    数据转换 它可能涉及也可能不涉及数据转换。 它专注于广泛的数据转换作为核心组件。
    数据移动 数据管道处理各种数据移动场景,包括复制、迁移和流式传输。 ETL 管道通常涉及批处理和结构化数据转换。
    实时处理 它可以包括实时数据流功能。 它主要设计用于批处理,但也存在实时 ETL 管道。
    使用案例 它支持多种用例,包括数据集成、数据迁移和事件处理。 它专门用于准备用于分析、报告和商业智能的数据。
    数据质量 维护数据质量并不总是必需的。 它涉及数据清理和质量检查作为不可或缺的步骤。
    省时提效 强调数据移动和编排的自动化。 自动执行数据提取、转换和加载过程。

    ETL 过程

    那么,ETL 是如何工作的呢? 这是 一种系统方法,它将来自多个来源(无论是不同的还是相似的)的数据组合起来,并将其移动到目标系统。 ETL 是一个三步过程:

    数据提取

    ETL 过程首先从相关数据源(包括数据库、文件等)提取原始数据。提取的数据存储在着陆区(也称为暂存区)中。 暂存区是仅临时存储数据的中间存储器。 ETL中常见的提取数据的方式有XNUMX种:

    增量提取

    此方法仅提取自上次提取以来的新数据或更改的数据。 这种方法在处理大数据时很常见 数据集s 因为它 降低s 传输的数据量。 例如,您可以仅提取自上次以来添加的新客户记录 时间你 提取编辑数据.

    完全提取

    这会提取所有数据 从源系统 一气呵成。 例如,完全提取意味着提取所有客户记录,如果 从中提取数据 你的客户 数据库.

    更新通知

    它的重点是监控数据的变化,并在数据提取之前将这些变化通知相关方或系统。 您还可以 当 y 时使用此方法ou 需要让利益相关者了解与某项相关的更新或事件 数据集.

    数据转换

    数据转换 是 ETL 过程的第二阶段。 由于提取的数据缺乏标准化,存储在暂存区的数据需要进行转换以满足业务需求。 数据转换的程度取决于数据源、数据类型等因素。

    对数据质量的任何改进也在此处完成。 数据团队通常依靠以下数据转换来维护 ETL 期间的数据完整性:

    数据清理 

    它包括识别和纠正错误或不一致之处 数据集确保数据的准确性和可靠性。 例如,在客户数据库中,数据清理可能涉及删除缺少电子邮件地址的记录、更正客户姓名中的印刷错误等。

    重复数据删除 

    重复数据删除 识别 并删除重复或冗余的记录 数据集。 该过程包括根据特定标准(例如唯一标识符或关键属性)比较数据记录,并删除重复条目 一份有代表性的记录。 它有助于减少数据存储要求并提高数据准确性。

    连接和树连接 

    连接是数据库管理中的操作 数据处理 根据相关列组合来自两个或多个表的数据。 它允许您以统一的方式检索和分析来自多个来源的数据。 

    树连接用于分层数据结构(例如组织图表)中,以连接父节点和子节点。 例如,在分层员工数据库中,树连接将员工与其各自的主管链接起来,创建反映组织结构的层次结构。

    规范化和反规范化 

    规范化涉及组织数据库模式以最大限度地减少数据冗余并提高数据完整性。 您可以通过将表分解为更小的相关表并定义它们之间的关系来实现此目的。 

    另一方面,反规范化涉及有意将冗余引入数据库模式以优化查询性能。 这可能需要合并表、复制数据或使用其他技术来加快数据检索速度,但会牺牲一些数据冗余。

    合并 

    合并 改造 常用于ETL整合信息 从各种来源. 它是一种数据转换操作,将来自两个或多个数据的数据组合起来 集合或源到一个单一的 数据集 通过根据公共属性或键对齐记录。

    数据加载

    将数据加载到目标系统是 ETL 过程的最后一步。 转换后的数据从暂存区域移动到永久存储系统,例如数据仓库。

    加载的数据结构良好,数据专业人员和业务用户可以使用这些数据来满足他们的 BI 和分析需求。 根据您组织的要求,您可以在 ETL 期间以多种方式加载数据。 这些包括:

    满载 
    顾名思义,来自源系统的整个数据都加载到数据仓库中,而不考虑增量更改或更新。 最初填充数据仓库或开始新的数据集成过程时,通常会使用完全加载。 在这种情况下,您需要将所有历史数据从源引入目标系统以建立基线。 

    需要注意的是,虽然满载适用于初始数据设置,但对于连续、实时或频繁的数据更新来说并不实用。 在这种情况下,应采用增量加载或其他策略来优化 ETL 流程并最大限度地减少资源使用。

    批量加载 

    批量加载 在 ETL 中 指的是处理和加载离散的、预定义的数据集或数据的实践 批次。 每个批次均按顺序处理和加载。 批次通常安排在特定的时间间隔运行,例如每晚、每周或每月。

    批量加载 

    批量加载是指一种数据加载方式 在 ETL 过程中 involves 在单个批处理操作中传输大量数据。 它并不特定于是否加载所有数据或仅加载子集。 相反,批量加载可以用于各种场景,包括完全加载和增量加载。 将其视为一种加载方法 优化 数据传输的速度和效率。

    增量负载 

    增量加载仅加载自上次 ETL 运行以来新的或更改的数据。 这是 用于处理数据时需要最小化数据传输和处理开销的情况 频繁 改变 数据集s.

     

    在这种情况下,数据会在可用时近实时或实时加载。 这是 通常用于流数据源 非常适合需要最新数据进行分析或决策的应用程序。 将用户活动数据流式传输到实时分析仪表板是一个常见的示例。

    ETL 中面临哪些挑战?

    数据质量和一致性: ETL 过程在很大程度上取决于输入数据的质量。 不一致、不完整或不准确的数据可能会在转型过程中带来挑战,并可能导致有缺陷的见解。 确保不同来源的数据质量和一致性可能是一个持续的挑战。

    可扩展性问题: 随着数据量的增长,ETL 流程可能面临可扩展性挑战。 确保 ETL 基础设施能够处理越来越多的数据,同时保持性能水平是一个普遍关注的问题,特别是对于快速增长的企业而言。

    转换的复杂性: 复杂的业务需求通常需要复杂的数据转换。 设计和实现这些转换可能具有挑战性,特别是在处理不同的数据格式、结构和业务规则时。

    数据安全与合规: 在 ETL 过程中处理敏感信息会引发对数据安全性和合规性的担忧。 确保安全地处理和传输数据以及 ETL 流程符合法规要求是一项持续的挑战。

    实时数据集成: 对实时分析的需求不断增长,但在 ETL 流程中实现实时数据集成可能具有挑战性。 确保数据是最新的并可用于实时分析需要复杂的 ETL 解决方案,并且可能会占用大量资源。

    ETL 工具如何提供帮助?

    ETL工具成为企业组织和理解数据的重要机制。 它们有助于简化来自各种来源的数据收集,将其转换为更易于理解和可操作的格式。 此过程可以提高数据质量并降低根据有缺陷的信息做出决策的风险。

    以下是 ETL 工具如何全面帮助组织的方式:

    省时提效

    ETL 工具通过自动从各种来源提取数据、将其转换为您所需的格式并将其加载到中央数据中心来简化数据工作流程 数据存储库。该过程自主运行,减少了人工干预的需要。因此,您可以有效地处理大量数据,而无需花费过多的时间和人力资源,从而提高组织的运营效率并节省成本。

    单一事实来源

    在当代商业环境中,数据通常驻留在多个系统和格式中,导致不一致和差异。 ETL 工具弥合了这些鸿沟,将数据统一为统一的格式和位置。 这一单一事实来源是决策的可靠基础,确保所有利益相关者都能获得一致且准确的信息。

    实时数据访问

    在即时满足和快速决策的时代,企业需要获得最新的数据洞察才能保持竞争力。 现代 ETL 工具能够集成实时数据流,使您能够迅速响应不断变化的环境和趋势。 这种实时数据访问使您的企业具有竞争优势,因为您可以根据最新的可用信息做出敏捷的决策。

    合规性

    当今的企业在严格监管的环境中运营,需要遵守以下法规: HIPAA《通用数据保护条例》(GDPR)。 现代 ETL 工具提供数据沿袭跟踪和审计跟踪等功能,这对于证明遵守数据隐私、安全性和其他合规性要求至关重要。 此功能可以降低法律和声誉风险,维护您的组织在市场中的地位。

    生产力

    这些工具通过自动化劳动密集型数据集成和转换过程,解放人力资源,使其专注于更高价值的任务。 员工可以将精力集中在数据分析、解释和策略制定上,而不是花费过多的时间在手动操作上 数据争吵。 这种重点转移提高了生产力、促进创新并推动业务增长。

    ETL 用例

    建立有效的 ETL 管道是在组织内实现卓越数据的先决条件,特别是因为 ETL 是数据集成的核心。 它的效率和可靠性 提供 对于各行业的企业来说都是无价的。 以下是一些 ETL 用例 适用 对于大多数组织:

    数据仓库

    ETL 是最广泛使用的方法之一,用于从各种来源收集数据,使其干净且一致,并将其加载到中央数据仓库中。 它使您能够生成报告并做出明智的决策。 例如,零售公司可以使用 ETL 结合来自商店和在线销售平台的销售数据,以深入了解客户的购买模式并相应地优化其库存。

    遗留系统现代化

    在遗留系统迁移和现代化的背景下,ETL 可以在帮助您的业务从过时的系统过渡到现代平台方面发挥重要作用。 它可以从遗留数据库中提取数据,将其转换为与当代系统兼容的格式,并无缝集成。

    该用例对于医疗保健等行业至关重要,在这些行业中,患者记录必须迁移到现代电子健康记录系统,同时保持数据的准确性和可访问性。

    实时数据集成

    实时数据集成是另一个关键的 ETL 应用程序,如果您的企业需要立即响应不断变化的数据流,则特别有用。 ETL 管道可以进行优化,以在生成数据时持续提取、转换和加载数据。

    对于在线零售商来说,这意味着利用实时客户行为数据在不断变化的电子商务环境中个性化产品推荐和定价策略。

    云迁移

    在过渡到云环境时,ETL 流程是不可或缺的。 他们从本地系统中提取数据,对其进行调整以使其与云平台兼容,并将其无缝加载到云中。 初创公司和企业在寻求快速扩展时都受益于 ETL,充分利用云资源而不影响数据一致性或可用性。

    数据质量管理

    企业利用 ETL 来增强数据质量管理工作。 ETL 流程利用多种技术(例如数据分析、验证规则和数据清理)来检测和纠正数据集中的异常。 通过确保提取、转换和加载阶段的数据完整性,ETL 保证您根据可靠且无错误的数据做出决策。 这不仅可以最大限度地减少代价高昂的错误和运营风险,还可以培养对数据的信任,从而使各个业务职能部门能够做出明智且准确的决策。

    ETL 最佳实践

    全公司范围内优化 数据管理 通过将以下 ETL 最佳实践纳入您的 数据仓库策略:

    了解数据源

    开始于 确定 您需要从中提取数据的所有数据源。 这些来源可以包括数据库、文件、API、Web 服务等。 您还应该了解各个源的结构、位置、访问方法和任何相关元数据。

    优先考虑数据质量

    数据分析 提供 洞察数据的特征,使您能够 鉴定 可能会出现的问题 的影响 它的可靠性和可用性。 经过 确定 如果在流程早期出现异常,您可以在这些问题传播到下游系统之前解决这些问题,从而确保数据的准确性和可靠性。

    使用错误日志

    建立统一的日志记录格式,其中包含时间戳、错误代码、消息等详细信息, 影响 数据,以及涉及的具体 ETL 步骤。 另外,分类e 具有严重级别的错误,例如,INFO 表示信息性消息,WARNING 表示非致命问题,ERROR 表示严重问题, 实现优先级排序和高效故障排除。 这种系统的错误记录实践使数据专业人员能够快速 鉴定 并解决ETL过程中可能出现的问题。

    使用增量加载以提高效率

    使用 VHDL 语言编写 变更数据捕获 (CDC) 如果您只想更新新的或更改的数据,则可以进行增量加载。 它减少了处理时间和资源消耗。 例如,金融服务公司可以显着 优化 通过使用增量加载技术处理日常事务数据来评估其 ETL 管道的性能。

    自动化 ETL 流程

    创建 ETL 管道后, 您可以 自动化以简化 全公司 数据整合。 自动化 ETL 流程遵循预定义的工作流程并且 最小化e 手动处理极有可能出现错误的风险。 利用 ETL工具s 提供自动化功能 可以创造奇迹 您的 业务作为你提供一个 用于设计 ETL 工作流程和调度作业的可视化界面。

    Astera—适用于所有企业的自动化 ETL 解决方案

    Astera 是端到端的 数据管理解决方案 由人工智能 (AI) 和自动化提供支持。 从数据提取到转换再到加载,每一步都只需拖放即可 Astera直观、可视化的用户界面。

    Astera 使您能够:

    • 使用内置连接器连接到一系列数据源和目标
    • 从多个来源提取数据,无论是结构化还是非结构化
    • 通过预先构建的转换根据业务需求转换数据
    • 使用嵌入式数据质量功能将健康数据加载到数据仓库中
    • 无需编写任何代码即可构建完全自动化的 ETL 管道

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    ETL(提取、转换、加载):常见问题 (FAQ)
    什么是 Astera 数据管道构建器?
    Astera 数据管道生成器 是一款基于云的 AI 驱动数据集成解决方案,将数据提取、准备、ETL、ELT、CDC 和 API 管理整合到一个统一的平台中。它使企业能够在 100% 无代码环境中构建、管理和优化智能数据管道。
    ETL 是什么意思?
    ETL 代表提取、转换、加载。它是一种数据集成过程,将来自多个来源的数据组合到一个一致的数据存储中,如数据仓库,以供分析和报告。ETL 是数据管理和商业智能的基础过程。
    什么是数据仓库中的 ETL?
    在数据仓库中,ETL 是填充数据仓库的核心过程。它是从各种操作系统中提取数据、对其进行转换以适应数据仓库的架构和质量标准,并将其加载到仓库中进行分析和报告的方法。ETL 确保数据仓库包含一致、干净且集成的数据,可用于商业智能和决策。
    什么是 ETL 集成?
    ETL 集成是指使用 ETL 方法将来自不同来源的数据组合成统一视图的过程。它是利用 ETL 创建一个有凝聚力的数据集,无论数据来自何处。对于需要整合数据以进行全面分析、报告和提高运营效率的企业来说,ETL 集成至关重要。
    ETL 过程的一个例子是什么?
    ETL 流程的一个示例用例是,零售公司从销售点系统 (POS)、CRM 软件和仓库管理系统中提取销售、客户和库存数据,对其进行转换,然后加载到数据仓库中,以准备报告销售趋势、客户行为和库存水平。
    SQL 中的 ETL 是什么?
    SQL(结构化查询语言)通常用于 ETL 流程,尤其是在转换和加载阶段。SQL 查询用于在将数据加载到最终数据仓库之前清理、聚合、过滤和转换暂存数据库中的数据。许多 ETL 工具还使用 SQL 与数据库交互并管理数据转换。
    ETL 和 ELT 有什么区别?
    ETL 和 ELT 之间的主要区别在于数据转换发生的时间。在 ETL 中,数据在加载到数据仓库之前进行转换。另一方面,在 ELT 中,数据在加载到数据仓库之后进行转换。
    人工智能或生成式人工智能如何影响 ETL 过程?
    人工智能和生成式人工智能正在日益自动化和增强 ETL 流程。人工智能可以帮助进行数据发现和分析、智能数据转换、数据质量管理以及 ETL 管道监控和优化。这些人工智能驱动的功能使 ETL 流程更快、更高效、更不容易出错,从而使组织能够更快地从数据中获得洞察力。

    作者:

    • 库拉姆·海德尔
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