ETL nedir: nihai rehber 101

Bir şirket çeşitli kaynaklardan ne kadar çok veri toplarsa, analitik, veri bilimi ve makine öğrenimindeki yetenekleri o kadar büyük olur. Ancak fırsatlarla birlikte, veri işlemeyle ilgili endişeler de artıyor. Sonuçta, raporlar oluşturmaya ve içgörüleri aramaya başlamadan önce, tüm bu ham ve farklı veriler işlenmelidir: temizlenmeli, kontrol edilmeli, tek bir biçime dönüştürülmeli ve birleştirilmelidir. Bu görevler için Extract , Transform ve Load (veya ETL) süreçleri ve araçları kullanılır. Bu yazıda, ETL'nin ne olduğunu ve analistler ve pazarlamacılar tarafından neden ETL araçlarına ihtiyaç duyulduğunu ayrıntılı olarak analiz ediyoruz.

Ayıkla, Dönüştür, Yükle, veriye dayalı analitiklerin temelini oluşturan ve üç aşamadan oluşan bir veri entegrasyon sürecidir:

1. Veriler orijinal kaynaktan çıkarılır
2. Veriler, analize uygun bir formata dönüştürülür
3. Veriler depolamaya, veri gölüne veya bir iş zekası sistemine yüklenir

ETL araçları, şirketlerin birden çok kaynaktan çeşitli türlerde veri toplamasına ve bu verileri Google BigQuery, Snowflake veya Azure gibi merkezi bir depolama konumunda çalışmak için birleştirmesine olanak tanır.

Ayıklama, Dönüştürme ve Yükleme süreçleri, başarılı veri analizi için temel sağlar ve tek bir güvenilir veri kaynağı oluşturarak şirketinizin tüm verilerinin tutarlılığını ve uygunluğunu sağlar.

Karar vericilere mümkün olduğunca faydalı olması için, bir işletmenin analitik sistemi, işletme değiştikçe değişmelidir. ETL düzenli bir süreçtir ve analitik sisteminiz esnek, otomatikleştirilmiş ve iyi belgelenmiş olmalıdır.

ETL, şirketlerin birden fazla havuz veya veri tabanıyla çalışmaya başladığı 1970'lerde popüler hale geldi. Sonuç olarak, tüm bu verileri etkin bir şekilde entegre etmek gerekli hale geldi.

1980'lerin sonlarında, çeşitli heterojen sistemlerden gelen verilere entegre erişim sunan veri depolama teknolojileri ortaya çıktı. Ancak sorun, birçok veritabanının satıcıya özel ETL araçları gerektirmesiydi. Bu nedenle, farklı departmanlar genellikle farklı veri depolama çözümleriyle kullanım için farklı ETL araçlarını seçti. Bu, farklı veri kaynakları için sürekli olarak komut dosyaları yazma ve ayarlama ihtiyacına yol açtı. Veri hacmindeki ve karmaşıklığındaki artış, manuel kodlamayı önleyen otomatik bir ETL sürecine yol açtı.

ETL süreci üç adımdan oluşur: çıkarma, dönüştürme ve yükleme. Her birine yakından bakalım.

Bu adımda, farklı kaynaklardan gelen ham (yapılandırılmış ve kısmen yapılandırılmış) veriler çıkarılır ve sonraki işlemler için bir ara alana (geçici bir veritabanı veya sunucu) yerleştirilir.

Bu tür verilerin kaynakları şunlar olabilir:

• web siteleri
• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• CRM/ERP sistemleri
• API arayüzleri
• Pazarlama hizmetleri
• Analitik araçlar
• veritabanları
• Bulut, hibrit ve şirket içi ortamlar
• Düz dosyalar
• E-tablolar
• SQL veya NoSQL sunucuları
• E-posta
• Otomatlar, ATM'ler ve emtia sensörleri gibi Nesnelerin İnterneti (IoT) veri aktarım araçları

Farklı kaynaklardan toplanan veriler genellikle heterojendir ve farklı biçimlerde sunulur: XML, JSON, CSV ve diğerleri. Bu nedenle, onu çıkarmadan önce, veri kaynakları ile hedef veriler arasındaki ilişkiyi tanımlayan bir mantıksal veri haritası oluşturmalısınız.

Bu adımda, aşağıdakileri kontrol etmek gerekir:

• Çıkarılan kayıtlar kaynak verilerle eşleşir
• İstenmeyen/istenmeyen veriler indirmeye girecek
• Veriler, hedef depolama gereksinimlerini karşılar
• Yinelenenler ve parçalanmış veriler var
• Tüm anahtarlar yerinde

Veriler üç şekilde çıkarılabilir:

• Kısmi çıkarma — Kaynak, en son veri değişikliklerini size bildirir.
• Bildirimsiz kısmi çıkarma — Tüm veri kaynakları bir güncelleme bildirimi sağlamaz; ancak değişen kayıtları gösterebilir ve bu kayıtlardan bir alıntı sağlayabilirler.
• Tam çıkarma — Bazı sistemler, hangi verilerin değiştirildiğini belirleyemez; bu durumda, yalnızca tam çıkarma mümkündür. Bunu yapmak için, bulabilmeniz ve değişiklik yapabilmeniz için en son yüklemenin aynı biçimde bir kopyasına ihtiyacınız olacak.

Bu adım, analistler tarafından manuel olarak veya otomatik olarak gerçekleştirilebilir. Ancak, verileri manuel olarak çıkarmak zaman alıcıdır ve hatalara neden olabilir. Bu nedenle, ETL sürecini otomatikleştiren ve size yüksek kaliteli veriler sağlayan OWOX BI gibi araçlar kullanmanızı öneririz.

Bu adımda, bir ara alanda (geçici depolama) toplanan ham veriler, işletmenin ihtiyaçlarını ve hedef veri depolama gereksinimlerini karşılayan tek tip bir formata dönüştürülür. Verileri doğrudan nihai hedefe yüklemek yerine bir ara depolama konumu kullanan bu yaklaşım, aniden bir şeyler ters giderse verileri hızlı bir şekilde geri almanıza olanak tanır.

Veri dönüştürme aşağıdaki işlemleri içerebilir:

• Temizleme — Veri tutarsızlıklarını ve yanlışlıklarını ortadan kaldırın.
• Standardizasyon — Tüm veri türlerini aynı biçime dönüştürün: tarihler, para birimleri vb.
• Veri tekilleştirme — Gereksiz verileri hariç tutun veya atın.
• Doğrulama — Kullanılmayan verileri silin ve anormallikleri işaretleyin.
• Veri satırlarını veya sütunlarını yeniden sıralama
• Eşleme - İki değerdeki verileri bir değerde birleştirin veya tersine, bir değerdeki verileri ikiye bölün.
• Ek - Diğer kaynaklardan veri ayıklayın.
• Hedef veri depolama şemasına göre verileri tablolara biçimlendirme
• Veri kalitesini denetleme ve uyumluluğu gözden geçirme
• Diğer görevler — Veri kalitesini iyileştirmek için ek/isteğe bağlı kuralları uygulayın; örneğin tablodaki ad ve soyadları farklı sütunlardaysa bunları birleştirebilirsiniz.

Dönüşüm, ETL sürecinin belki de en önemli kısmıdır. Veri kalitesini artırmanıza yardımcı olur ve işlenen verilerin, depolamaya tam uyumlu ve raporlama ve diğer iş görevlerinde kullanıma hazır olarak teslim edilmesini sağlar.

Deneyimlerimize göre, bazı şirketler hala iş için hazır veriler hazırlamamakta ve ham veriler üzerinde raporlar oluşturmamaktadır. Bu yaklaşımla ilgili temel sorun, SQL sorgularının sonsuz hata ayıklaması ve yeniden yazılmasıdır. Bu nedenle, bu aşamayı göz ardı etmemenizi şiddetle tavsiye ederiz.

OWOX BI, farklı kaynaklardan ham verileri otomatik olarak toplar ve bunları rapor dostu bir formata dönüştürür. Pazarlamacılar için önemli olan nüanslar dikkate alınarak otomatik olarak istenen yapıya dönüştürülen hazır veri setleri alırsınız. Karmaşık dönüşümleri geliştirmek ve desteklemek için zaman harcamak, veri yapısını araştırmak ve tutarsızlıkların nedenlerini aramak için saatler harcamak zorunda kalmayacaksınız.

Bu noktada, hazırlama alanından işlenen veriler yerel olarak veya bulutta hedef veritabanına, depolamaya veya veri gölüne yüklenir.

Bu, şirket içindeki farklı ekiplere iş için hazır verilere kolay erişim sağlar.

Birkaç yükleme seçeneği vardır:

• İlk yükleme — Veri deposundaki tüm tabloları ilk kez doldurun.
• Artımlı yük — Gerektiğinde periyodik olarak yeni veriler yazın. Bu durumda, sistem gelen verileri zaten mevcut olanlarla karşılaştırır ve yalnızca yeni veriler algılarsa ek kayıtlar oluşturur. Bu yaklaşım, hacmini azaltarak veri işleme maliyetini azaltır.
• Tam güncelleme — Tablo içeriklerini silin ve tabloyu en son verilerle yeniden yükleyin.

Bu adımların her birini ETL araçlarını kullanarak veya özel kod ve SQL sorgularını kullanarak manuel olarak gerçekleştirebilirsiniz.

1. ETL zamandan tasarruf etmenizi sağlar ve manuel veri işlemeden kaçınmanıza yardımcı olur.

ETL sürecinin en büyük yararı, verileri otomatik olarak toplamanıza, dönüştürmenize ve birleştirmenize yardımcı olmasıdır. Zamandan ve emekten tasarruf edebilir ve çok sayıda satırı manuel olarak içe aktarma ihtiyacını ortadan kaldırabilirsiniz.

2. ETL, karmaşık verilerle çalışmayı kolaylaştırır.

Zamanla, işletmeniz büyük miktarda karmaşık ve çeşitli verilerle uğraşmak zorunda kalır: saat dilimleri, müşteri adları, cihaz kimlikleri, konumlar vb. Birkaç özellik daha eklerseniz, verileri günün her saatinde biçimlendirmeniz gerekir. Ayrıca gelen veriler farklı formatlarda ve farklı türlerde olabilir. ETL hayatınızı çok daha kolaylaştırır.

3. ETL, insan faktörüyle ilişkili riskleri azaltır.

Verilerinizle ne kadar dikkatli olursanız olun, hatalara karşı bağışık değilsiniz. Örneğin, veriler hedef sistemde yanlışlıkla çoğaltılabilir veya manuel giriş bir hata içerebilir. Bir ETL aracı, insan etkisini ortadan kaldırarak bu tür sorunlardan kaçınmanıza yardımcı olur.

4. ETL, karar vermeyi geliştirmeye yardımcı olur.

ETL, kritik veri iş akışlarını otomatikleştirerek ve hata olasılığını azaltarak, analiz için aldığınız verilerin yüksek kalitede olmasını ve güvenilir olmasını sağlar. Ve kaliteli veriler, daha iyi kurumsal kararlar almak için esastır.

5. ETL, yatırım getirisini artırır.

Size zaman, emek ve kaynak tasarrufu sağladığı için ETL süreci nihayetinde yatırım getirinizi artırmanıza yardımcı olur. Ayrıca iş analitiğini geliştirerek kârınızı artırırsınız. Bunun nedeni, şirketlerin konsolide veri elde etmek ve daha iyi iş kararları almak için ETL sürecine güvenmesidir.

Bir ETL aracı seçerken, iş gereksinimlerinize, toplanan veri miktarına ve onu nasıl kullandığınıza güvenmeye değer. ETL sürecini kurarken ne gibi zorluklarla karşılaşabilirsiniz?

1. Çeşitli kaynaklardan gelen verilerin işlenmesi.

Bir şirket, farklı veri biçimlerine sahip yüzlerce kaynakla çalışabilir. Bunlar, yapılandırılmış ve kısmen yapılandırılmış verileri, gerçek zamanlı akış verilerini, düz dosyaları, CSV dosyalarını, S3 sepetlerini, akış kaynaklarını ve daha fazlasını içerebilir. Bu verilerin bir kısmı en iyi şekilde paketlere dönüştürülürken, diğerleri için veri akışı dönüştürme daha iyi çalışır. Her tür veriyi en verimli ve pratik şekilde işlemek büyük bir zorluk olabilir.

2. Veri kalitesi çok önemlidir.

Analitiğin verimli çalışması için doğru ve eksiksiz veri dönüşümü sağlamanız gerekir. El ile işleme, düzenli hata algılama ve SQL sorgularının yeniden yazılması, hatalara, tekrarlara veya veri kaybına neden olabilir. ETL araçları, analistleri rutinden kurtarır ve hataların azaltılmasına yardımcı olur. Bir veri kalitesi denetimi, tutarsızlıkları ve yinelemeleri belirler ve uyumsuz veri türleri ve diğer sorunlarla uğraşıyorsanız izleme işlevleri uyarır.

3. Analitik sisteminiz ölçeklenebilir olmalıdır.

Şirketlerin topladığı veri miktarı ancak yıllar içinde artacaktır. Şimdilik, yerel bir veri tabanı ve toplu indirmeden memnun olabilirsiniz, ancak işiniz için her zaman yeterli olacak mı? ETL süreçlerini ve kapasitesini sonsuza ölçeklendirme olanağına sahip olmak harika! Veriye dayalı karar verme söz konusu olduğunda, büyük ve hızlı düşünün: büyük miktarda veriyi hızlı ve ucuz bir şekilde işlemenizi sağlayan bulut depolamadan (Google BigQuery gibi) yararlanın.

ELT (Çıkart, Yükle, Dönüştür), temelde, verilerin depolamaya yüklendikten sonra dönüştürüldüğü tanıdık ETL sürecine modern bir bakıştır.

Geleneksel ETL araçları, verileri depolamaya yüklemeden önce farklı kaynaklardan alır ve dönüştürür. Bulut depolamanın gelişiyle, kaynak ve hedef veri depolama konumları arasındaki ara aşamada verileri temizlemeye gerek yoktur.

ELT, özellikle gelişmiş analitikle ilgilidir. Örneğin, ham verileri bir veri gölüne yükleyebilir ve ardından bunları diğer kaynaklardan gelen verilerle birleştirebilir veya tahmin modellerini eğitmek için kullanabilirsiniz. Verileri ham tutmak, analistlerin yeteneklerini genişletmelerine olanak tanır. Bu yaklaşım hızlıdır çünkü modern veri işleme mekanizmalarının gücünden yararlanır ve gereksiz veri hareketini azaltır.

Hangisini seçmelisiniz? ETL veya ELT? Yerel olarak çalışıyorsanız ve verileriniz öngörülebilirse ve yalnızca birkaç kaynaktan geliyorsa, geleneksel ETL yeterli olacaktır. Ancak, daha fazla şirket buluta veya hibrit veri mimarilerine geçtikçe daha az alakalı hale geliyor.

Başarılı bir ETL süreci uygulamak istiyorsanız şu adımları izleyin:

Adım 1. Toplamak ve depolamak istediğiniz verilerin kaynaklarını açıkça belirleyin. Bu kaynaklar SQL ilişkisel veritabanları, NoSQL ilişkisel olmayan veritabanları, hizmet olarak yazılım (SaaS) platformları veya diğer uygulamalar olabilir. Veri kaynakları bağlandıktan sonra, çıkarmak istediğiniz belirli veri alanlarını tanımlayın. Ardından çeşitli kaynaklardan gelen bu verileri ham formda kabul edin veya girin.

Adım 2. Bir dizi iş kuralı (toplama, ek, sıralama, birleştirme işlevleri vb.) kullanarak bu verileri birleştirin.

Adım 3. Dönüştürmeden sonra veriler depoya yüklenmelidir. Bu adımda, veri yükleme sıklığına karar vermeniz gerekir. Yeni verileri kaydetmek mi yoksa mevcut verileri güncellemek mi istediğinizi belirtin.

Adım 4. Depoya veri aktarmadan önce ve sonra kayıt sayısını kontrol etmek önemlidir. Bu, geçersiz ve gereksiz verileri hariç tutmak için yapılmalıdır.

Adım 5. Son adım, özel araçlar kullanarak ETL sürecini otomatikleştirmektir. Bu, zamandan tasarruf etmenize, doğruluğu artırmanıza ve ETL sürecini manuel olarak yeniden başlatma çabalarını azaltmanıza yardımcı olacaktır. ETL otomasyon araçlarıyla basit bir arayüz üzerinden bir iş akışı tasarlayabilir ve kontrol edebilirsiniz. Ayrıca bu araçlar, profil oluşturma ve veri temizleme gibi yeteneklere sahiptir.

Başlangıç ​​olarak, hangi ETL araçlarının mevcut olduğunu bulalım. Şu anda dört tip mevcuttur. Bazıları yerel bir ortamda, bazıları bulutta, bazıları ise her iki ortamda çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Hangisini seçeceğiniz, verilerinizin bulunduğu yere ve işletmenizin neye ihtiyacı olduğuna bağlıdır:

1. Yerel depolamadaki verilerin toplu işlenmesi için ETL araçları.
2. Kaynaklardan doğrudan bulut depolamaya veri çekip yükleyebilen Cloud ETL araçları. Ardından, bulutun gücünü ve ölçeğini kullanarak verileri dönüştürebilirler. Örnek: OWOX BI.
3. Apache Airflow, Apache Kafka ve Apache NiFi gibi ETL açık kaynak araçları, ücretli hizmetlere ekonomik bir alternatiftir. Bazıları karmaşık dönüşümleri desteklemez ve müşteri desteği sorunları olabilir.
4. Gerçek zamanlı ETL araçları. Veriler, dağıtılmış bir model ve veri akışı yetenekleri kullanılarak gerçek zamanlı olarak işlenir.

Bir ETL aracı seçerken nelere dikkat edilmelidir:

• Kullanım ve bakım kolaylığı
• işin hızı
• güvenlik seviyesi
• Gerekli konektör sayısı ve çeşitliliği
• Veri depolama ve veri gölleri dahil olmak üzere veri platformunuzun diğer bileşenleriyle sorunsuz çalışabilme

OWOX BI ile, analistlerin ve geliştiricilerin yardımı olmadan güvenli Google BigQuery bulut depolama alanındaki herhangi bir karmaşıklığa ilişkin raporlar için pazarlama verileri toplayabilirsiniz.

OWOX BI ile ne elde edersiniz:

• Çeşitli kaynaklardan otomatik olarak veri toplayın
• Ham verileri otomatik olarak Google BigQuery'ye aktarın
• Verileri temizleyin, tekilleştirin, kalitesini izleyin ve güncelleyin
• İşe hazır verileri hazırlayın ve modelleyin
• Analistlerin yardımı veya SQL bilgisi olmadan raporlar oluşturun

OWOX BI, değerli zamanınızı boşaltır, böylece reklam kampanyalarını ve büyüme alanlarını optimize etmeye daha fazla dikkat edebilirsiniz.

Artık bir analistin raporlarını beklemek zorunda değilsiniz. Simüle edilmiş verilere dayalı ve işinize uygun hazır panolar veya bireysel bir rapor alın.

OWOX BI'ın benzersiz yaklaşımıyla, SQL sorgularının üzerine yazmadan veya raporları yeniden sıralamadan veri kaynaklarını ve veri yapılarını değiştirebilirsiniz. Bu, özellikle yeni Google Analytics 4'ün piyasaya sürülmesiyle ilgilidir.

Şirketler tarafından toplanan veri hacimleri her geçen gün büyüyor ve büyümeye devam edecek. Şimdilik yerel veritabanlarıyla çalışmak ve toplu indirme yapmak yeterli, ancak çok yakında iş ihtiyaçlarını karşılamayacaktır. Bu nedenle, ETL süreçlerini ölçeklendirme olasılığı işe yarar ve özellikle gelişmiş analitikle ilgilidir.

ETL araçlarının başlıca avantajları şunlardır:

• zamandan tasarruf
• manuel veri işlemeden kaçınma.
• karmaşık verilerle çalışmayı kolaylaştırır.
• insan faktörü ile ilişkili riskleri azaltmak.
• karar vermeyi geliştirmeye yardımcı olur.
• artan yatırım getirisi.

Bir ETL aracı seçmek söz konusu olduğunda, işletmenizin özel ihtiyaçlarını düşünün. Yerel olarak çalışıyorsanız ve verileriniz öngörülebilirse ve yalnızca birkaç kaynaktan geliyorsa, geleneksel ETL yeterli olacaktır. Ancak, giderek daha fazla şirketin bulut veya hibrit mimarilere geçtiğini ve bunu hesaba katmanız gerektiğini unutmayın.