什麼是 ETL：終極指南 101

公司從各種來源收集的數據越多，他們在分析、數據科學和機器學習方面的能力就越大。 但伴隨著機遇，與數據處理相關的擔憂也隨之增加。 畢竟，在開始構建報告和搜索見解之前，必須處理所有這些原始和不同的數據：清理、檢查、轉換為單一格式並合併。 提取、轉換和加載（或 ETL）流程和工具用於這些任務。 在本文中，我們詳細分析了 ETL 是什麼以及為什麼分析師和營銷人員需要 ETL 工具。

提取、轉換、加載是一個數據集成過程，它是數據驅動分析的基礎，由三個階段組成：

1. 數據是從原始來源中提取的
2. 將數據轉換為適合分析的格式
3. 數據被加載到存儲、數據湖或商業智能係統中

ETL 工具允許公司從多個來源收集各種類型的數據，並將這些數據合併到一個集中的存儲位置，例如 Google BigQuery、Snowflake 或 Azure。

提取、轉換和加載流程為成功的數據分析奠定了基礎，並創建了可靠數據的單一來源，確保了公司所有數據的一致性和相關性。

為了對決策者盡可能有用，企業的分析系統必須隨著業務的變化而變化。 ETL 是一個常規過程，您的分析系統必須靈活、自動化且文檔齊全。

ETL 在 1970 年代開始流行，當時公司開始使用多個存儲庫或數據庫。 因此，有必要有效地整合所有這些數據。

在 1980 年代後期，出現了數據存儲技術，它提供了對來自多個異構系統的數據的集成訪問。 但問題是許多數據庫需要供應商特定的 ETL 工具。 因此，不同的部門往往會選擇不同的ETL工具來配合不同的數據存儲解決方案。 這導致需要不斷為不同的數據源編寫和調整腳本。 數據量和復雜性的增加導致了自動化 ETL 流程，避免了手動編碼。

ETL 過程包括三個步驟：提取、轉換和加載。 讓我們仔細看看它們中的每一個。

在此步驟中，提取來自不同來源的原始（結構化和部分結構化）數據並將其放置在中間區域（臨時數據庫或服務器）中以供後續處理。

此類數據的來源可能是：

• 網站
• 移動設備和應用程序
• CRM/ERP 系統
• API接口
• 營銷服務
• 分析工具
• 數據庫
• 雲、混合和本地環境
• 平面文件
• 電子表格
• SQL 或 NoSQL 服務器
• 電子郵件
• 物聯網 (IoT) 數據傳輸工具，例如自動售貨機、ATM 和商品傳感器

從不同來源收集的數據通常是異構的，並以不同的格式呈現：XML、JSON、CSV 等。 因此，在提取它之前，您必須創建一個描述數據源和目標數據之間關係的邏輯數據映射。

在這一步，有必要檢查是否：

• 提取的記錄與源數據匹配
• 垃圾郵件/不需要的數據將進入下載
• 數據滿足目標存儲要求
• 存在重複和碎片數據
• 所有鑰匙都到位

可以通過三種方式提取數據：

• 部分提取 - 源會通知您最新的數據更改。
• 不通知的部分提取——並非所有數據源都提供更新通知； 但是，他們可以指出已更改的記錄並提供此類記錄的摘錄。
• 完全提取——一些系統根本無法確定哪些數據已被更改； 在這種情況下，只能完全提取。 為此，您需要一份格式相同的最新上傳文件的副本，以便查找並進行更改。

此步驟可以由分析人員手動執行，也可以自動執行。 但是，手動提取數據非常耗時，並且可能導致錯誤。 因此，我們建議使用像 OWOX BI 這樣的工具來自動化 ETL 過程並為您提供高質量的數據。

在此步驟中，將中間區域（臨時存儲）中收集的原始數據轉換為滿足業務需求和目標數據存儲要求的統一格式。 這種方法——使用中間存儲位置而不是直接將數據上傳到最終目的地——允許您在突然出現問題時快速回滾數據。

數據轉換可以包括以下操作：

• 清理——消除數據不一致和不准確之處。
• 標準化——將所有數據類型轉換為相同的格式：日期、貨幣等。
• 重複數據刪除 — 排除或丟棄冗餘數據。
• 驗證——刪除未使用的數據並標記異常。
• 重新排序數據的行或列
• 映射 — 將來自兩個值的數據合併為一個，或者相反，將數據從一個值拆分為兩個。
• 補充——從其他來源提取數據。
• 根據目標數據存儲的模式將數據格式化成表
• 審核數據質量和審查合規性
• 其他任務——應用任何附加/可選規則來提高數據質量； 例如，如果表中的名字和姓氏在不同的列中，您可以合併它們。

轉換可能是 ETL 過程中最重要的部分。 它可以幫助您提高數據質量，並確保將處理後的數據交付到完全兼容的存儲中，並準備好用於報告和其他業務任務。

根據我們的經驗，一些公司仍然沒有準備業務就緒數據並在原始數據上構建報告。 這種方法的主要問題是無休止地調試和重寫 SQL 查詢。 因此，我們強烈建議不要忽略此階段。

OWOX BI 自動從不同來源收集原始數據並將其轉換為報告友好的格式。 您會收到現成的數據集，這些數據集會自動轉換為所需的結構，同時考慮到對營銷人員很重要的細微差別。 您不必花時間開發和支持複雜的轉換、深入研究數據結構並花費數小時尋找差異的原因。

此時，來自暫存區域的已處理數據將上傳到本地或云中的目標數據庫、存儲或數據湖。

這為公司內的不同團隊提供了對業務就緒數據的便捷訪問。

有幾個上傳選項：

• 初始加載——第一次填充數據存儲中的所有表。
• 增量加載——根據需要定期寫入新數據。 在這種情況下，系統會將傳入數據與現有數據進行比較，並僅在檢測到新數據時創建附加記錄。 這種方法通過減少數據量來降低處理數據的成本。
• 完全更新 - 刪除表格內容並使用最新數據重新加載表格。

您可以使用 ETL 工具或手動使用自定義代碼和 SQL 查詢來執行這些步驟中的每一個。

1. ETL 節省您的時間並幫助您避免手動數據處理。

ETL 流程的最大好處是它可以幫助您自動收集、轉換和整合數據。 您可以節省時間和精力，並且無需手動導入大量行。

2. ETL 使處理複雜數據變得容易。

隨著時間的推移，您的企業必須處理大量複雜多樣的數據：時區、客戶名稱、設備 ID、位置等。添加更多屬性，您將不得不全天候格式化數據。 此外，傳入的數據可以是不同的格式和不同的類型。 ETL 讓您的生活更輕鬆。

3. ETL 降低了與人為因素相關的風險。

無論您對數據多麼謹慎，都無法避免錯誤。 例如，數據可能在目標系統中意外重複，或者手動輸入可能包含錯誤。 通過消除人為影響，ETL 工具可幫助您避免此類問題。

4. ETL 有助於改進決策。

通過自動化關鍵數據工作流程並減少出錯的機會，ETL 確保您收到的用於分析的數據是高質量的並且值得信賴。 高質量的數據是做出更好的企業決策的基礎。

5. ETL 增加投資回報率。

因為它可以節省您的時間、精力和資源，ETL 流程最終會幫助您提高投資回報率。 此外，通過改進業務分析，您可以增加利潤。 這是因為公司依靠 ETL 流程來獲取整合數據並做出更好的業務決策。

在選擇 ETL 工具時，值得依賴您的業務需求、收集的數據量以及您如何使用它。 在設置 ETL 流程時，您會遇到哪些挑戰？

1. 處理來自各種來源的數據。

一家公司可以處理數百個具有不同數據格式的來源。 這些可以包括結構化和部分結構化數據、實時流數據、平面文件、CSV 文件、S3 籃子、流源等。 其中一些數據最好以數據包的形式轉換，而對於其他數據流數據轉換效果更好。 以最有效和最實用的方式處理每種類型的數據可能是一個巨大的挑戰。

2. 數據質量至關重要。

為了使分析有效地工作，您需要確保准確和完整的數據轉換。 手動處理、定期錯誤檢測和重寫 SQL 查詢可能會導致錯誤、重複或數據丟失。 ETL 工具將分析師從日常工作中解救出來，並有助於減少錯誤。 數據質量審計識別不一致和重複，如果您正在處理不兼容的數據類型和其他問題，監控功能會發出警告。

3. 你的分析系統必須是可擴展的。

公司收集的數據量只會隨著時間的推移而增長。 目前，您可以對本地數據庫和批量下載感到滿意，但對於您的業務來說是否足夠？ 能夠將 ETL 流程和容量擴展到無窮大，真是太好了！ 當涉及到數據驅動的決策時，要從大而快地思考：利用雲存儲（如 Google BigQuery），讓您快速、廉價地處理大量數據。

ELT（提取、加載、轉換）本質上是對熟悉的 ETL 過程的現代看法，其中數據在加載到存儲後進行轉換。

傳統的 ETL 工具在將數據加載到存儲之前從不同來源提取和轉換數據。 隨著雲存儲的出現，無需在源數據存儲位置和目標數據存儲位置之間的中間階段清理數據。

ELT 與高級分析特別相關。 例如，您可以將原始數據上傳到數據湖中，然後將其與其他來源的數據合併或使用它來訓練預測模型。 保持數據原始允許分析師擴展他們的能力。 這種方法速度很快，因為它利用了現代數據處理機制的力量並減少了不必要的數據移動​​。

你應該選擇哪個？ ETL 還是 ELT？ 如果您在本地工作並且您的數據是可預測的並且僅來自少數幾個來源，那麼傳統的 ETL 就足夠了。 然而，隨著越來越多的公司轉向雲或混合數據架構，它變得越來越不重要。

如果要實施成功的 ETL 流程，請執行以下步驟：

步驟 1.清楚地確定您希望收集和存儲的數據的來源。 這些來源可以是 SQL 關係數據庫、NoSQL 非關係數據庫、軟件即服務 (SaaS) 平台或其他應用程序。 連接數據源後，定義要提取的特定數據字段。 然後以原始形式接受或輸入來自各種來源的數據。

步驟 2.使用一組業務規則（例如聚合、附件、排序、合併函數等）統一這些數據。

步驟 3.轉換後，必須將數據加載到存儲中。 在這一步，您需要決定數據上傳的頻率。 指定是要記錄新數據還是更新現有數據。

第 4 步：在將數據傳輸到存儲庫之前和之後檢查記錄數非常重要。 應該這樣做以排除無效和冗餘數據。

步驟 5.最後一步是使用特殊工具自動化 ETL 過程。 這將幫助您節省時間、提高準確性並減少手動重新啟動 ETL 過程所涉及的工作量。 使用 ETL 自動化工具，您可以通過簡單的界面設計和控制工作流。 此外，這些工具還具有分析和數據清理等功能。

首先，讓我們弄清楚存在哪些 ETL 工具。 目前有四種類型可用。 有些設計為在本地環境中工作，有些在雲中工作，有些在這兩種環境中工作。 選擇哪一個取決於您的數據所在的位置以及您的企業有什麼需求：

1. 用於在本地存儲中批量處理數據的 ETL 工具。
2. 雲 ETL 工具可以直接從源中提取數據並將其加載到雲存儲。 然後，他們可以使用雲的功能和規模來轉換數據。 示例：OWOX BI。
3. Apache Airflow、Apache Kafka 和 Apache NiFi 等 ETL 開源工具是付費服務的預算替代方案。 有些不支持複雜的轉換，並且可能存在客戶支持問題。
4. 實時 ETL 工具。 使用分佈式模型和數據流功能實時處理數據。

選擇 ETL 工具時要注意什麼：

• 易於使用和維護
• 工作速度
• 安全級別
• 所需連接器的數量和種類
• 能夠與數據平台的其他組件無縫協作，包括數據存儲和數據湖

借助 OWOX BI，您可以在安全的 Google BigQuery 雲存儲中收集任何復雜性報告的營銷數據，而無需分析師和開發人員的幫助。

OWOX BI 帶來的好處：

• 自動從各種來源收集數據
• 自動將原始數據導入 Google BigQuery
• 清理、去重、監控質量和更新數據
• 準備和建模業務就緒數據
• 無需分析師幫助或 SQL 知識即可構建報告

OWOX BI 騰出您寶貴的時間，讓您可以更加關注優化廣告活動和增長區域。

您不再需要等待分析師的報告。 獲取基於模擬數據且適合您業務的現成儀表板或單獨報告。

使用 OWOX BI 的獨特方法，您可以修改數據源和數據結構，而無需覆蓋 SQL 查詢或重新排序報告。 這與新的 Google Analytics 4 的發布尤其相關。

公司收集的數據量每天都在增加，並將繼續增長。 現在使用本地數據庫和批量下載就足夠了，但是很快它就不能滿足業務需求了。 因此，擴展 ETL 流程的可能性就派上用場了，並且與高級分析特別相關。

ETL 工具的主要優點是：

• 節省您的時間。
• 避免人工數據處理。
• 使處理複雜數據變得容易。
• 降低與人為因素相關的風險。
• 幫助改進決策。
• 增加投資回報率。

在選擇 ETL 工具時，請考慮您企業的特殊需求。 如果您在本地工作並且您的數據是可預測的並且僅來自少數幾個來源，那麼傳統的 ETL 就足夠了。 但不要忘記，越來越多的公司正在轉向雲或混合架構，您必須考慮到這一點。