Ce este ETL: ghidul suprem 101

Cu cât o companie colectează mai multe date din diverse surse, cu atât capacitățile sale în analiză, știința datelor și învățarea automată sunt mai mari. Dar, odată cu oportunitățile, cresc și grijile asociate cu procesarea datelor. La urma urmei, înainte de a începe să construiți rapoarte și să căutați informații, toate aceste date brute și disparate trebuie procesate: curățate, verificate, convertite într-un singur format și îmbinate. Procesele și instrumentele de extragere , transformare și încărcare (sau ETL) sunt utilizate pentru aceste sarcini. În acest articol, analizăm în detaliu ce este ETL și de ce instrumentele ETL sunt necesare de către analiști și marketeri.

Extract, Transform, Load este un proces de integrare a datelor care stă la baza analizei bazate pe date și constă din trei etape:

1. Datele sunt extrase din sursa originală
2. Datele sunt convertite într-un format adecvat pentru analiză
3. Datele sunt încărcate în stocare, într-un lac de date sau într-un sistem de business intelligence

Instrumentele ETL permit companiilor să colecteze date de diferite tipuri din mai multe surse și să îmbine acele date pentru a lucra cu ele într-o locație de stocare centralizată, cum ar fi Google BigQuery, Snowflake sau Azure.

Procesele de extragere, transformare și încărcare oferă baza pentru o analiză de succes a datelor și creează o sursă unică de date de încredere, asigurând consistența și relevanța tuturor datelor companiei dvs.

Pentru a fi cât mai util pentru factorii de decizie, sistemul de analiză al unei afaceri trebuie să se schimbe pe măsură ce afacerea se schimbă. ETL este un proces obișnuit, iar sistemul dvs. de analiză trebuie să fie flexibil, automatizat și bine documentat.

ETL a devenit popular în anii 1970, când companiile au început să lucreze cu mai multe depozite sau baze de date. Ca urmare, a devenit necesară integrarea eficientă a tuturor acestor date.

La sfârșitul anilor 1980, au apărut tehnologii de stocare a datelor care au oferit acces integrat la date din mai multe sisteme eterogene. Dar problema a fost că multe baze de date necesitau instrumente ETL specifice furnizorului. Prin urmare, diferite departamente au ales adesea diferite instrumente ETL pentru a fi utilizate cu diferite soluții de stocare a datelor. Acest lucru a condus la necesitatea de a scrie și ajusta în mod constant scripturi pentru diferite surse de date. Creșterea volumului și complexității datelor a condus la un proces automat ETL care evită codificarea manuală.

Procesul ETL constă din trei pași: extrage, transformare și încărcare. Să aruncăm o privire atentă la fiecare dintre ele.

La acest pas, datele brute (structurate și parțial structurate) din diferite surse sunt extrase și plasate într-o zonă intermediară (o bază de date temporară sau un server) pentru procesarea ulterioară.

Sursele acestor date pot fi:

• Site-uri web
• Dispozitive și aplicații mobile
• sisteme CRM/ERP
• interfețe API
• Servicii de marketing
• Instrumente de analiză
• Baze de date
• Medii cloud, hibride și on-premise
• Fișiere plate
• Foi de calcul
• Servere SQL sau NoSQL
• E-mail
• Instrumente de transfer de date Internet of Things (IoT), cum ar fi automate, bancomate și senzori de mărfuri

Datele colectate din diferite surse sunt de obicei eterogene și prezentate în diferite formate: XML, JSON, CSV și altele. Prin urmare, înainte de a-l extrage, trebuie să creați o hartă logică a datelor care să descrie relația dintre sursele de date și datele țintă.

La acest pas, este necesar să verificați dacă:

• Înregistrările extrase se potrivesc cu datele sursă
• Spam-ul/datele nedorite vor intra în descărcare
• Datele îndeplinesc cerințele de stocare a destinației
• Există duplicate și date fragmentate
• Toate cheile sunt la locul lor

Datele pot fi extrase în trei moduri:

• Extragere parțială — Sursa vă informează cu privire la cele mai recente modificări ale datelor.
• Extragere parțială fără notificare — Nu toate sursele de date oferă o notificare de actualizare; cu toate acestea, ei pot indica înregistrările care s-au modificat și pot furniza un extras din astfel de înregistrări.
• Extragere completă — Unele sisteme nu pot determina deloc care date au fost modificate; în acest caz, este posibilă doar extragerea completă. Pentru a face acest lucru, veți avea nevoie de o copie a celei mai recente încărcări în același format, astfel încât să puteți găsi și să faceți modificări.

Acest pas poate fi efectuat fie manual de către analiști, fie automat. Cu toate acestea, extragerea manuală a datelor necesită timp și poate duce la erori. Prin urmare, vă recomandăm să utilizați instrumente precum OWOX BI care automatizează procesul ETL și vă oferă date de înaltă calitate.

La acest pas, datele brute colectate într-o zonă intermediară (stocare temporară) sunt convertite într-un format uniform care răspunde nevoilor afacerii și cerințelor stocării datelor țintă. Această abordare - folosind o locație de stocare intermediară în loc de încărcare directă a datelor la destinația finală - vă permite să anulați rapid datele dacă ceva nu merge brusc.

Transformarea datelor poate include următoarele operații:

• Curățare — Eliminați inconsecvențele și inexactitățile datelor.
• Standardizare — Convertiți toate tipurile de date în același format: date, monede etc.
• Deduplicare — Excludeți sau eliminați datele redundante.
• Validare — Ștergeți datele neutilizate și semnalați anomaliile.
• Resortarea rândurilor sau coloanelor de date
• Mapare — Îmbinați datele din două valori într-una sau, dimpotrivă, împărțiți datele dintr-o valoare în două.
• Suplimentare — Extrageți date din alte surse.
• Formatarea datelor în tabele conform schemei stocării datelor țintă
• Auditarea calității datelor și verificarea conformității
• Alte sarcini — Aplicați orice reguli suplimentare/opționale pentru a îmbunătăți calitatea datelor; de exemplu, dacă numele și prenumele din tabel sunt în coloane diferite, le puteți îmbina.

Transformarea este poate cea mai importantă parte a procesului ETL. Vă ajută să îmbunătățiți calitatea datelor și vă asigură că datele procesate sunt livrate într-un spațiu de stocare complet compatibil și gata de utilizare în raportare și alte sarcini de afaceri.

Din experiența noastră, unele companii încă nu pregătesc date pregătite pentru afaceri și nu construiesc rapoarte pe date brute. Principala problemă a acestei abordări este depanarea și rescrierea fără sfârșit a interogărilor SQL. Prin urmare, vă recomandăm insistent să nu ignorați această etapă.

OWOX BI colectează automat date brute din diferite surse și le convertește într-un format de raportare. Primești seturi de date gata făcute care sunt transformate automat în structura dorită, ținând cont de nuanțe importante pentru marketeri. Nu va trebui să petreceți timp dezvoltând și susținând transformări complexe, să vă aprofundați în structura datelor și să petreceți ore întregi căutând cauzele discrepanțelor.

În acest moment, datele procesate din zona de staging sunt încărcate în baza de date țintă, stocare sau data lake, fie local, fie în cloud.

Acest lucru oferă acces comod la date pregătite pentru afaceri pentru diferite echipe din cadrul companiei.

Există mai multe opțiuni de încărcare:

• Încărcare inițială — Completați toate tabelele din stocarea de date pentru prima dată.
• Încărcare incrementală — Scrieți periodic date noi, după cum este necesar. În acest caz, sistemul compară datele primite cu cele deja disponibile și creează înregistrări suplimentare numai dacă detectează date noi. Această abordare reduce costul procesării datelor prin reducerea volumului acestora.
• Actualizare completă — Ștergeți conținutul tabelului și reîncărcați tabelul cu cele mai recente date.

Puteți efectua fiecare dintre acești pași folosind instrumente ETL sau manual folosind cod personalizat și interogări SQL.

1. ETL vă economisește timp și vă ajută să evitați prelucrarea manuală a datelor.

Cel mai mare beneficiu al procesului ETL este că vă ajută să colectați, convertiți și consolidați automat datele. Puteți economisi timp și efort și puteți elimina necesitatea de a importa manual un număr mare de linii.

2. ETL facilitează lucrul cu date complexe.

De-a lungul timpului, afacerea dvs. trebuie să se ocupe de o cantitate mare de date complexe și diverse: fusuri orare, nume de clienți, ID-uri de dispozitiv, locații etc. Adăugați câteva atribute și va trebui să formatați datele non-stop. În plus, datele primite pot fi în diferite formate și de diferite tipuri. ETL vă face viața mult mai ușoară.

3. ETL reduce riscurile asociate cu factorul uman.

Indiferent cât de atent ai fi cu datele tale, nu ești imun la greșeli. De exemplu, datele pot fi duplicate accidental în sistemul țintă sau o introducere manuală poate conține o eroare. Prin eliminarea influenței umane, un instrument ETL vă ajută să evitați astfel de probleme.

4. ETL ajută la îmbunătățirea procesului decizional.

Prin automatizarea fluxurilor de lucru critice de date și reducerea șanselor de erori, ETL se asigură că datele pe care le primiți pentru analiză sunt de înaltă calitate și pot fi de încredere. Și datele de calitate sunt fundamentale pentru a lua decizii corporative mai bune.

5. ETL crește rentabilitatea investiției.

Deoarece vă economisește timp, efort și resurse, procesul ETL vă ajută în cele din urmă să vă îmbunătățiți rentabilitatea investiției. În plus, prin îmbunătățirea analizei de afaceri, vă creșteți profiturile. Acest lucru se datorează faptului că companiile se bazează pe procesul ETL pentru a obține date consolidate și pentru a lua decizii de afaceri mai bune.

Atunci când alegeți un instrument ETL, merită să vă bazați pe cerințele dvs. de afaceri, pe cantitatea de date colectate și pe modul în care îl utilizați. Ce provocări puteți întâmpina la configurarea procesului ETL?

1. Prelucrarea datelor dintr-o varietate de surse.

O companie poate lucra cu sute de surse cu diferite formate de date. Acestea pot include date structurate și parțial structurate, date de streaming în timp real, fișiere plate, fișiere CSV, coșuri S3, surse de streaming și multe altele. Unele dintre aceste date sunt cel mai bine convertite în pachete, în timp ce pentru altele conversia datelor în flux funcţionează mai bine. Procesarea fiecărui tip de date în cel mai eficient și practic mod poate fi o provocare uriașă.

2. Calitatea datelor este primordială.

Pentru ca analiza să funcționeze eficient, trebuie să asigurați o transformare precisă și completă a datelor. Procesarea manuală, detectarea regulată a erorilor și rescrierea interogărilor SQL pot duce la erori, duplicare sau pierderi de date. Instrumentele ETL salvează analiștii de rutină și ajută la reducerea erorilor. Un audit al calității datelor identifică inconsecvențele și duplicatele, iar funcțiile de monitorizare avertizează dacă aveți de-a face cu tipuri de date incompatibile și alte probleme.

3. Sistemul dvs. de analiză trebuie să fie scalabil.

Cantitatea de date pe care companiile le colectează va crește doar de-a lungul anilor. Deocamdată, poți fi mulțumit de o bază de date locală și de descărcare în lot, dar va fi întotdeauna suficient pentru afacerea ta? Este grozav să ai posibilitatea de a scala procesele și capacitatea ETL la infinit! Când vine vorba de luarea deciziilor bazate pe date, gândiți-vă mare și rapid: profitați de stocarea în cloud (cum ar fi Google BigQuery) care vă permite să procesați cantități mari de date rapid și ieftin.

ELT (Extract, Load, Transform) este în esență o privire modernă asupra procesului ETL familiar în care datele sunt convertite după ce sunt încărcate în stocare.

Instrumentele ETL tradiționale extrag și convertesc datele din diferite surse înainte de a le încărca în stocare. Odată cu apariția stocării în cloud, nu mai este nevoie să curățați datele în stadiul intermediar dintre locațiile de stocare a datelor sursă și țintă.

ELT este deosebit de relevant pentru analiza avansată. De exemplu, puteți încărca date brute într-un lac de date și apoi le puteți îmbina cu date din alte surse sau le puteți utiliza pentru a antrena modele de predicție. Păstrarea datelor brute permite analiștilor să-și extindă capacitățile. Această abordare este rapidă, deoarece valorifică puterea mecanismelor moderne de procesare a datelor și reduce mișcarea inutilă a datelor.

Pe care ar trebui să alegi? ETL sau ELT? Dacă lucrați local și datele dvs. sunt previzibile și provin doar din câteva surse, atunci ETL tradițional va fi suficient. Cu toate acestea, devine din ce în ce mai puțin relevant pe măsură ce tot mai multe companii trec la arhitecturi de date cloud sau hibride.

Dacă doriți să implementați un proces ETL de succes, urmați acești pași:

Pasul 1. Identificați clar sursele datelor pe care doriți să le colectați și să le stocați. Aceste surse pot fi baze de date relaționale SQL, baze de date non-relaționale NoSQL, platforme software ca serviciu (SaaS) sau alte aplicații. Odată ce sursele de date sunt conectate, definiți câmpurile de date specifice pe care doriți să le extrageți. Apoi acceptați sau introduceți aceste date din diverse surse în formă brută.

Pasul 2. Unificați aceste date folosind un set de reguli de afaceri (cum ar fi funcțiile de agregare, atașare, sortare, îmbinare și așa mai departe).

Pasul 3. După transformare, datele trebuie să fie încărcate în stocare. La acest pas, trebuie să decideți asupra frecvenței de încărcare a datelor. Specificați dacă doriți să înregistrați date noi sau să actualizați datele existente.

Pasul 4. Este important să verificați numărul de înregistrări înainte și după transferul datelor în depozit. Acest lucru ar trebui făcut pentru a exclude datele invalide și redundante.

Pasul 5. Ultimul pas este automatizarea procesului ETL folosind instrumente speciale. Acest lucru vă va ajuta să economisiți timp, să îmbunătățiți acuratețea și să reduceți efortul implicat în repornirea manuală a procesului ETL. Cu instrumentele de automatizare ETL, puteți proiecta și controla un flux de lucru printr-o interfață simplă. În plus, aceste instrumente au capabilități precum crearea de profiluri și curățarea datelor.

Pentru început, să ne dăm seama ce instrumente ETL există. În prezent sunt disponibile patru tipuri. Unele sunt concepute pentru a funcționa într-un mediu local, altele funcționează în cloud, iar altele funcționează în ambele medii. Ce să alegi depinde de locul în care se află datele tale și de nevoile companiei tale:

1. Instrumente ETL pentru procesarea în serie a datelor în stocarea locală.
2. Instrumente ETL în cloud care pot extrage și încărca date din surse direct în stocarea în cloud. Ei pot transforma apoi datele folosind puterea și scara cloud-ului. Exemplu: OWOX BI.
3. Instrumentele ETL open source, cum ar fi Apache Airflow, Apache Kafka și Apache NiFi sunt o alternativă bugetară la serviciile plătite. Unele nu acceptă transformări complexe și pot avea probleme de asistență pentru clienți.
4. Instrumente ETL în timp real. Datele sunt procesate în timp real folosind un model distribuit și capabilități de streaming de date.

Ce să căutați atunci când selectați un instrument ETL:

• Ușurință în utilizare și întreținere
• Viteza de lucru
• Nivel de securitate
• Numărul și varietatea conectorilor necesari
• Abilitatea de a lucra fără probleme cu alte componente ale platformei dvs. de date, inclusiv stocarea datelor și lacurile de date

Cu OWOX BI, puteți colecta date de marketing pentru rapoarte de orice complexitate în stocarea securizată în cloud Google BigQuery fără ajutorul analiștilor și dezvoltatorilor.

Ce obțineți cu OWOX BI:

• Colectați automat date din diverse surse
• Importați automat date brute în Google BigQuery
• Curățați, deduplicați, monitorizați calitatea și actualizați datele
• Pregătiți și modelați date pregătite pentru afaceri
• Creați rapoarte fără ajutorul analiștilor sau a cunoștințelor SQL

OWOX BI vă eliberează timp prețios, astfel încât să puteți acorda mai multă atenție optimizării campaniilor de publicitate și zonelor de creștere.

Nu mai trebuie să așteptați rapoarte de la un analist. Obțineți tablouri de bord gata făcute sau un raport individual care se bazează pe date simulate și este potrivit pentru afacerea dvs.

Cu abordarea unică a OWOX BI, puteți modifica sursele de date și structurile de date fără a suprascrie interogările SQL sau a reordona rapoartele. Acest lucru este relevant în special cu lansarea noului Google Analytics 4.

Volumele de date colectate de companii sunt din ce în ce mai mari pe zi ce trece și vor continua să crească. Este suficient să lucrezi cu baze de date locale și descărcare în loturi pentru moment, cu toate acestea, foarte curând nu va satisface nevoile afacerii. Deci, posibilitatea de a scala procesele ETL este utilă și este deosebit de relevantă pentru analiza avansată.

Principalele avantaje ale instrumentelor ETL sunt:

• economisindu-ți timpul.
• evitarea prelucrarii manuale a datelor.
• facilitând lucrul cu date complexe.
• reducerea riscurilor asociate cu factorul uman.
• contribuind la îmbunătățirea procesului decizional.
• creșterea rentabilității investiției.

Când vine vorba de alegerea unui instrument ETL, gândiți-vă la nevoile specifice ale afacerii dvs. Dacă lucrați local și datele dvs. sunt previzibile și provin doar din câteva surse, atunci ETL tradițional va fi suficient. Dar nu uitați că tot mai multe companii trec la arhitecturi cloud sau hibride și trebuie să țineți cont de acest lucru.