Что такое интеграция данных ETL?
ETL (Extract, Transform, and Load) — это основа современных data-driven бизнесов, которая включает в себя три процесса:
- Extraction или извлечение
Необработанные данные получают из разнородных источников, таких как база данных или приложение.
- Transformation или преобразование
Полученные данные изменяют, очищают и синхронизируют, чтобы конечному пользователю было легче читать.
- Loading или загрузка
После преобразования данные загружаются в целевую систему, которая в основном представляет собой инструмент бизнес-аналитики (BI) или хранилище данных.
Все об ETL: от ручного программирования к автоматизации
ETL стал популярным в 1970-х годах, когда компании начали работать с мэйнфреймами для хранения транзакционных данных по всем своим операциям. В результате возникла необходимость в эффективной интеграции всех этих данных. Вот где компаниям помогала ETL-система.
Хранилища данных появились в 1980-х годах и предлагали интегрированный доступ к данным из нескольких разнородных систем. Но проблема заключалась в том, что для многих баз данных требовались инструменты ETL, ориентированные на конкретного поставщика. Поэтому компании выбрали разные инструменты ETL для использования с разными хранилищами данных.
Однако эти скорейшие решения требовали физических усилий, таких как написание скриптов. А их также приходилось часто корректировать для различных источников данных.
Увеличение объема и сложности данных привело к появлению автоматизированного процесса ETL, исключающего ручное кодирование и предлагающего автоматизированный процесс для наблюдения за потоками данных.
Аналогия с пивом и подгузниками: почему важен процесс ETL?
Когда говорят о силе данных, часто упоминается интересная история. И это называется аналогией пива и подгузников.
В сети магазинов WalMart с помощью data mining обнаружили, что продажи подгузников и пива коррелировали по вечерам в пятницу. Таким образом, они поместили оба этих предмета ближе друг к другу и увидели заметный рост продаж.
Сейчас мы не уверены в правдивости этой истории, но точно знаем, что компания может использовать свои данные для получения ценной информации и принятия прибыльных решений.
Зачем вам нужна ETL-система:
- Процесс ETL экономит время и усилия при ручной обработке данных
Самым большим преимуществом процесса ETL является то, что он помогает вам автоматически собирать, преобразовывать и консолидировать данные. Это означает, что вы можете сэкономить время и силы, импортируя строки и строки данных вручную.
- ETL упрощает работу со сложными данными
Со временем вашему бизнесу приходится работать с большим объемом сложных и разнообразных данных. Например, могут быть разные часовые пояса, имена клиентов, идентификаторы устройств и местоположение.
Добавьте к этому еще несколько атрибутов, и вы сможете круглосуточно форматировать данные. Кроме того, файлы входящих данных могут быть разных форматов, макетов и типов. Вот где ETL может упростить вам жизнь.
- ETL снижает риски, связанные с человеческим фактором
Независимо от того, насколько осторожны вы со своими данными, вы не застрахованы от ошибок. Например, данные могут быть случайно дублированы в целевой системе, или ручной ввод может быть введен неправильно. Устраняя вмешательство человека, инструмент ETL может помочь вам избежать такого сценария.
- ETL помогает улучшить процесс принятия решений
Автоматизируя работу с критически важными данными и уменьшая вероятность ошибок, ETL помогает гарантировать, что данные, которые вы получаете для анализа, имеют наилучшее возможное качество. А качественные данные имеют основополагающее значение для принятия более эффективных корпоративных решений.
- ETL увеличивает рентабельность инвестиций (ROI)
Поскольку вы экономите время, усилия и ресурсы, ETL-процесс в конечном итоге помогает вам повысить рентабельность инвестиций. Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, это помогает увеличить вашу прибыль.
Это связано с тем, что предприятия полагаются на ETL-процесс для представления консолидированных данных для принятия более эффективных бизнес-решений.
Пять шагов для успешного внедрения ETL
Если вы желаете реализовать успешный ETL-процесс, то выполните следующие 5 шагов:
Шаг 1. Принятие
Первый шаг — четко определить источники данных, которые вы хотите включить в свое хранилище данных. Этими источниками могут быть реляционные базы данных SQL, нереляционные базы данных NoSQL, платформы программного обеспечения как услуги (SaaS) или другие приложения. Как только источники данных установлены, определите конкретные поля данных, которые вы хотите извлечь. Затем принимайте или вводите эти данные из разнородных источников в самом необработанном виде.
Шаг 2. Преобразование
Следующим шагом является преобразование этих данных в унифицированные с помощью набора бизнес-правил (таких как агрегирование, присоединение, сортировка, функции объединения и т.д.).
Шаг 3. Скорость
После преобразования данные необходимо загрузить в хранилище. На этом этапе вам нужно будет установить скорость, которая относится к частоте загрузки данных. Укажите, будете ли вы вставлять новые данные или необходимо обновить существующие.
Шаг 4. Проверка
Важно выполнить проверку количества записей до и после передачи данных в хранилище данных. Это стоит выполнить для исключения недопустимых и избыточных данных.
Шаг 5. Автоматизация
Последний шаг — автоматизировать процесс ETL с помощью инструментов. Это поможет вам сэкономить время, повысить точность и уменьшить усилия, связанные с повторным запуском процесса вручную.
С помощью средств автоматизации ETL вы можете спроектировать рабочий процесс ETL и контролировать его через простой в использовании графический интерфейс. Кроме того, эти инструменты обладают сложными возможностями, такими как профилирование и очистка данных.
Примеры использования ETL-систем
Вот два наиболее распространенных варианта использования ETL-процессов для повышения эффективности на предприятиях:
- Синхронизация данных из нескольких источников
Компании часто хранят данные в нескольких независимых системах.
Например, если два розничных продавца объединяют свои предприятия, у них может быть несколько общих поставщиков, партнеров и потребителей. Кроме того, они могут иметь данные обо всех этих объектах в своих соответствующих хранилищах. Однако обе стороны могут использовать разные базы данных, и данные в них не всегда могут совпадать.
В таком сценарии две компании могут объединить свои базы данных в одну с помощью ETL-системы. Она, в свою очередь, удаляет дубликаты, стандартизирует форматы и синхронизирует данные.
- Перенос данных из устаревших систем
Другой вариант использования инструментов ETL — это когда компании переносят данные из устаревших систем в обновленную систему.
Во время миграции данных ETL-система помогает извлекать данные из разных источников, преобразовывать их в формат, совместимый с новой инфраструктурой, а затем загружать их в новую систему.
Например, в одной системе номера телефонов могут храниться в круглых скобках (в формате (111) 111-1111). В то время как в другой могут быть с дефисами (т.е. 111-111-1111). В этом случае ETL-система поможет убедиться, что все эти телефонные номера из обеих исходных систем имеют одинаковый формат, прежде чем сохранять их в целевой системе.
Лучшие инструменты ETL для интеграции данных
Мы составили список из четырех основных инструментов интеграции ETL, доступных на рынке, чтобы помочь вам выбрать тот, который соответствует потребностям вашего бизнеса.
- Astera Centerprise
Astera Centerprise — это мощный инструмент ETL, который консолидирует данные из множества систем. Он поддерживает управление данными с помощью ряда встроенных преобразований и помогает передавать данные в хранилище, причем полностью без кода, методом перетаскивания.
- Hevo Data
Hevo Data помогает предприятиям извлекать данные из многочисленных источников (таких как базы данных, поток событий и облачные приложения) в хранилище данных. Все происходит в режиме реального времени без какого-либо кодирования. Его легко настроить, и он изначально интегрируется с широким спектром источников данных.
- Improvado
Improvado — это надежный маркетинговый инструмент ETL, который позволяет вам подключить маркетинговый API к любой платформе визуализации, даже если у вас нет технических навыков. Он может соединяться к более чем 100 источникам данных, которые вы можете подключать и управлять через единую платформу в облаке или на месте.
- Skyvia
Skyvia — это облачный инструмент, который не требует программирования для интеграции, резервного копирования, управления и доступа к данным. Он предлагает решение ETL для нескольких сценариев интеграции данных, поддерживая файлы CSV, базы данных, облачные хранилища данных и облачные приложения.
Заключение: процессы и примеры ETL
Чтобы получить значимую информацию, поддерживающую рост вашей компании, вам необходимо объединить все данные из нескольких разнородных источников в удобном формате. Здесь вам может помочь ETL-система.
ETL упрощает и расширяет процесс извлечения необработанных данных, рассредоточенных по многочисленным системам, в хранилище данных. Таким образом, выбор правильного инструмента ETL — очень важная часть аналитики данных любой компании.
Выбранный вами инструмент ETL должен интегрировать все источники данных, используемые вашим бизнесом. Он должен предлагать пользовательский интерфейс без ошибок и обеспечивать последовательную, точную и безопасную загрузку данных.
