Что такое ETL: полное руководство

08.06.2022

 

Чем больше данных из различных источников собирает компания, тем больше у нее возможностей в аналитике. Но вместе с возможностями появляются и задачи, связанные с обработкой данных. Ведь перед тем, как начать строить отчеты и искать инсайты, все эти сырые и разрозненные данные необходимо обработать, привести к единому формату и объединить. Для этих задач используются процессы и инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL). В этой статье мы подробно разбираем, что такое ETL и зачем инструменты ETL нужны аналитикам и маркетологам.

Что такое ETL и почему это важно?

Извлечение, преобразование, загрузка данных — это процесс интеграции данных, который лежит в основе анализа данных и состоит из трех этапов:

1) Данные взяты из первоисточника

2) Данные конвертируются в формат, пригодный для анализа

3) Данные загружаются в хранилище, озеро данных или систему бизнес-аналитики.

Инструменты ETL позволяют компаниям собирать данные различных типов из нескольких источников и объединять эти данные для работы с ними в централизованном хранилище данных.

Процессы извлечения, преобразования и загрузки данных обеспечивают основу для успешного анализа данных и создают единый источник надежных данных, обеспечивая согласованность и актуальность всех данных вашей компании.

Чтобы быть максимально полезной для лиц, принимающих решения, система бизнес-аналитики должна меняться по мере изменения бизнеса. ETL — это непрерывно изменяющийся процесс, и ваша система аналитики должна быть гибкой, автоматизированной и хорошо документированной.

Краткая история возникновения ETL

ETL стал популярным в 1970-х годах, когда компании начали работать с несколькими репозиториями или базами данных. В результате возникла необходимость эффективно интегрировать все эти данные.

В конце 1980-х годов появились технологии хранения данных, которые предлагали интегрированный доступ к данным из нескольких разнородных систем. Но проблема заключалась в том, что многим базам данных требовались ETL-инструменты конкретного поставщика. Поэтому разные отделы часто выбирали разные инструменты ETL для использования с разными решениями для хранения данных. Это привело к необходимости постоянно писать и настраивать скрипты под разные источники данных. Увеличение объема и сложности данных привело к автоматизированному процессу ETL, который позволяет избежать ручного кодирования.

Как работает процесс ETL

Процесс ETL состоит из трех этапов: извлечение, преобразование и загрузка. Давайте внимательно рассмотрим каждый из них.

Шаг 1. Извлеките данные

На этом этапе необработанные (структурированные и частично структурированные) данные из разных источников извлекаются и помещаются в промежуточную область (временную базу данных или сервер) для последующей обработки.

Источниками таких данных могут быть:

• Веб-сайты
• Мобильные устройства и приложения
• CRM/ERP-системы
• API-интерфейсы
• Маркетинговые услуги
• Инструменты аналитики
• Базы данных
• Облачные, гибридные и локальные среды
• Различные файлы
• Таблицы
• SQL- или NoSQL-серверы
• Эл. адрес
• Инструменты передачи данных Интернета вещей (IoT), такие как торговые автоматы, банкоматы и товарные датчики.

Данные, собранные из разных источников, обычно разнородны и представлены в разных форматах: XML, JSON, CSV и других. Поэтому перед его извлечением необходимо создать логическую карту данных, описывающую взаимосвязь между источниками данных и целевыми данными.

На этом шаге необходимо проверить:

• Соответствуют ли извлеченные записи исходным данным
• Спам / нежелательные данные
• Соответствуют ли данные требованиям к целевому хранилищу
• Есть ли дубликаты и фрагментированные данные
• Все ли ключи на месте

Данные могут быть извлечены тремя способами:

Частичное извлечение данных — источник уведомляет вас о последних изменениях данных.

Частичное извлечение без уведомления — не все источники данных предоставляют уведомление об обновлении, однако они могут указать на записи, которые изменились, и предоставить выдержку из таких записей.

Полное извлечение. Некоторые системы вообще не могут определить, какие данные были изменены; в этом случае возможна только полная выгрузка. Для этого вам понадобится копия последней загрузки в том же формате, чтобы вы могли найти и внести изменения.

Этот шаг может быть выполнен либо вручную аналитиками, либо автоматически. Однако извлечение данных вручную занимает много времени и может привести к ошибкам.

Шаг 2. Преобразование данных

На этом этапе необработанные данные, собранные в промежуточной области (временное хранилище), преобразуются в единый формат, отвечающий потребностям бизнеса и требованиям целевого хранилища данных. Такой подход — использование промежуточного хранилища вместо прямой загрузки данных в конечный пункт — позволяет быстро откатить данные, если вдруг что-то пойдет не так.

Преобразование данных может включать следующие операции:

• Очистка — устранение несоответствий и неточностей в данных
• Стандартизация — преобразование всех типов данных в один формат: даты, валюты и так далее
• Дедупликация — исключение лишних данных
• Проверка — удаление неиспользуемых данных и отметка аномалий
• Повторная сортировка строк или столбцов данных
• Объединение данных из двух значений в одно или, наоборот, разделить данные из одного значения на два
• Дополнение — добавление данных из других источников
• Форматирование данных в таблицы согласно схеме целевого хранилища данных
• Аудит качества данных и проверка соответствия
• Прочие задачи — применить любые дополнительные/необязательные правила для улучшения качества данных; например, если имя и фамилия в таблице находятся в разных столбцах, их можно объединить
• Трансформация, пожалуй, самая важная часть процесса ETL. Она помогает повысить качество данных и обеспечивает доставку обработанных данных в хранилище с полной совместимостью и готовностью к использованию в отчетах и других бизнес-задачах

По нашему опыту, некоторые компании до сих пор не подготавливают готовые для бизнеса данные и не строят отчеты на необработанных данных. Основная проблема такого подхода — бесконечная отладка и переписывание SQL-запросов. Поэтому мы настоятельно рекомендуем не игнорировать этот этап.

Шаг 3. Загрузите данные

На этом этапе обработанные данные из промежуточной области загружаются в целевую базу данных, хранилище либо локально, либо в облаке.

Это обеспечивает удобный доступ к бизнес-данным для различных групп внутри компании.

Есть несколько вариантов загрузки:

• Первичная загрузка — заполнение всех таблиц в хранилище данных в первый раз
• Инкрементная загрузка — периодически записывайте новые данные по мере необходимости. В этом случае система сравнивает поступающие данные с уже имеющимися и создает дополнительные записи только в случае обнаружения новых данных. Такой подход удешевляет обработку данных за счет уменьшения их объема
• Полное обновление — удаление содержимого таблицы и перезагрузка таблицы с последними данными
• Вы можете выполнить каждый из этих шагов с помощью инструментов ETL или вручную, используя собственный код и SQL-запросы

Преимущества ETL

1. ETL экономит ваше время и помогает избежать ручной обработки данных.

Самым большим преимуществом процесса ETL является то, что он помогает автоматически собирать, преобразовывать и консолидировать данные. Вы можете сэкономить время и силы и избавиться от необходимости вручную импортировать огромное количество строк.

2. ETL упрощает работу со сложными данными.

Со временем вашему бизнесу приходится иметь дело с большим объемом сложных и разнообразных данных: часовые пояса, имена клиентов, идентификаторы устройств, местоположения и так далее. Добавьте еще несколько атрибутов, и вам придется форматировать данные круглосуточно. Кроме того, входящие данные могут быть в разных форматах и разных типов. ETL делает вашу жизнь намного проще.

3. ETL снижает риски, связанные с человеческим фактором.

Как бы аккуратно вы ни обращались со своими данными, вы не застрахованы от ошибок. Например, данные могут быть случайно продублированы в целевой системе или ручной ввод может содержать ошибку. Исключая влияние человека, инструмент ETL помогает избежать таких проблем.

4. ETL помогает улучшить процесс принятия решений.

Автоматизируя рабочие процессы с критически важными данными и снижая вероятность ошибок, ETL гарантирует, что данные, которые вы получаете для анализа, имеют высокое качество и им можно доверять. А качественные данные имеют основополагающее значение для принятия более эффективных корпоративных решений.

5. ETL увеличивает рентабельность инвестиций.

Поскольку процесс ETL экономит ваше время, усилия и ресурсы, процесс ETL в конечном итоге помогает вам повысить рентабельность инвестиций. Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, вы увеличиваете свою прибыль. Это связано с тем, что компании полагаются на процесс ETL для получения консолидированных данных и принятия более эффективных бизнес-решений.

Проблемы ETL

При выборе инструмента ETL стоит полагаться на требования вашего бизнеса, объем собираемых данных и то, как вы их используете. С какими проблемами вы можете столкнуться при настройке процесса ETL?

1. Выбор формата обработки данных.

Одна компания может работать с сотнями источников с разными форматами данных. Это могут быть структурированные и частично структурированные данные, потоковые данные в реальном времени, плоские файлы, файлы CSV, S3, источники потоковой передачи и многое другое. Некоторые из этих данных лучше конвертировать batch режиме, тогда как для других лучше работает потоковое преобразование данных. Обработка каждого типа данных наиболее эффективным и практичным способом может оказаться сложной задачей.

2. Качество данных имеет первостепенное значение.

Чтобы аналитика работала эффективно, необходимо обеспечить точную и полную трансформацию данных. Ручная обработка, регулярное обнаружение ошибок и перезапись SQL-запросов могут привести к ошибкам, дублированию или потере данных. Инструменты ETL избавляют аналитиков от рутины и помогают уменьшить количество ошибок. Аудит качества данных выявляет несоответствия и дубликаты, а функции мониторинга предупреждают, если вы имеете дело с несовместимыми типами данных и другими проблемами.

3. Ваша система аналитики должна быть масштабируемой.

Объем данных, которые собирают компании, с годами будет только расти. На данный момент вы можете довольствоваться локальной базой данных и пакетной загрузкой, но всегда ли этого будет достаточно для вашего бизнеса? Здорово иметь возможность масштабировать процессы и емкость ETL до бесконечности. Когда дело доходит до принятия решений на основе данных, мыслите масштабно и быстро: воспользуйтесь преимуществами облачного хранилища, которое позволяет быстро и дешево обрабатывать большие объемы данных.

ETL или ELT — в чем разница?

ELT (Extract, Load, Transform) — это, по сути, современный взгляд на знакомый процесс ETL, в котором данные преобразуются после их загрузки в хранилище.

Традиционные инструменты ETL извлекают и преобразовывают данные из разных источников перед их загрузкой в хранилище. С появлением облачных хранилищ больше нет необходимости очищать данные на промежуточном этапе между исходным и целевым хранилищами данных.

ELT особенно актуален для расширенной аналитики. Например, вы можете загружать необработанные данные в озеро данных, а затем объединять их с данными из других источников или использовать для обучения моделей прогнозирования. Хранение необработанных данных позволяет аналитикам расширить свои возможности. Этот подход быстр, потому что он использует мощь современных механизмов обработки данных и уменьшает ненужное перемещение данных.

Что выбрать? ETL или ELT? Если вы работаете локально, а ваши данные предсказуемы и поступают только из нескольких источников, то традиционного ETL будет достаточно. Однако это становится все менее и менее актуальным, поскольку все больше компаний переходят на облачные или гибридные архитектуры данных.

5 советов для успешного внедрения ETL

Если вы хотите реализовать успешный процесс ETL, выполните следующие действия:

Шаг 1. Четко определите источники данных, которые вы хотите собирать и хранить. Этими источниками могут быть реляционные базы данных SQL, нереляционные базы данных NoSQL, платформы программного обеспечения как услуги (SaaS) или другие приложения. После подключения источников данных определите конкретные поля данных, которые вы хотите извлечь. Затем примите или получите эти данные из различных источников в необработанном виде.

Шаг 2. Унифицируйте эти данные с помощью набора бизнес-правил (таких как агрегация, вложение, сортировка, функции слияния и так далее).

Шаг 3. После преобразования данные необходимо загрузить в хранилище. На этом шаге необходимо определиться с периодичностью загрузки данных. Укажите, хотите ли вы записать новые данные или обновить существующие данные.

Шаг 4. Важно проверить количество записей до и после передачи данных в хранилище. Это необходимо сделать, чтобы исключить неверные и избыточные данные.

Шаг 5. Последний шаг — автоматизировать процесс ETL с помощью специальных инструментов. Это поможет вам сэкономить время, повысить точность и уменьшить усилия, связанные с перезапуском процесса ETL вручную. С помощью инструментов автоматизации ETL вы можете проектировать рабочий процесс и управлять им через простой интерфейс. Кроме того, эти инструменты имеют такие возможности, как профилирование и очистка данных.

Основные выводы

Объемы данных, собираемых компаниями, с каждым днем становятся все больше и будут продолжать расти. Пока достаточно работы с локальными базами данных и пакетной загрузкой, однако очень скоро это перестанет удовлетворять потребности бизнеса. Таким образом, возможность масштабирования процессов ETL очень удобна и особенно актуальна для расширенной аналитики.

Основные преимущества инструментов ETL:

• Экономия вашего времени
• Нет ручной обработки данных
• Упрощает работу со сложными данными
• Снижение рисков, связанных с человеческим фактором
• Помогает улучшить принятие решений