ETL steht für „extrahieren, transformieren, laden“. Es ist ein Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository integriert, damit sie verarbeitet und dann analysiert werden können, um daraus nützliche Informationen abzuleiten. Diese nützlichen Informationen helfen Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und zu wachsen.
„Daten sind das neue Öl.“
Clive Humby, Mathematiker
Die globale Datenerstellung hat exponentiell zugenommen, so stark, dass laut Forbes mit der aktuellen Rate , Menschen verdoppeln die Datenerstellung alle zwei Jahre. Infolgedessen hat sich der moderne Datenstapel entwickelt. Data Marts wurden in Data Warehouses umgewandelt, und als das noch nicht genug war, wurden Data Lakes geschaffen. Obwohl in all diesen unterschiedlichen Infrastrukturen ein Prozess derselbe geblieben ist, der ETL-Prozess.
In diesem Artikel werden wir uns mit der Methodik von ETL, seinen Anwendungsfällen, seinen Vorteilen und der Hilfe dieses Prozesses befassen bilden die moderne Datenlandschaft.
Methodik von ETL
ETL ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zu integrieren, sodass sie verarbeitet, analysiert und dann mit dem geteilt werden können Stakeholder von Unternehmen. Es stellt die Integrität der Daten sicher, die für Berichte, Analysen und Vorhersagen mit maschinellen Lernmodellen verwendet werden sollen. Es ist ein dreistufiger Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen extrahiert, transformiert und dann in Business-Intelligence-Tools geladen werden. Diese Business-Intelligence-Tools werden dann von Unternehmen verwendet, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Die Extraktionsphase
In dieser Phase werden die Daten mithilfe von SQL-Abfragen und Python-Codes aus mehreren Quellen extrahiert , DBMS (Datenbankverwaltungssysteme) oder ETL-Tools. Die gängigsten Quellen sind:
CRM (Customer Relationship Management) SoftwareAnalysetoolDatawarehouseDatenbankCloudspeicherplattformenVerkaufs-und MarketingtoolsMobile Apps
Diese Quellen sind entweder strukturiert oder unstrukturiert, weshalb das Format der Daten dabei nicht einheitlich ist Phase.
Die Transformationsphase
In der Transformationsphase werden die extrahierten Rohdaten transformiert und in ein für das Zielsystem geeignetes Format kompiliert. Dazu werden die Rohdaten einigen Transformations-Teilprozessen unterzogen, wie z. Ausreißer werden erkannt und normalisiert.Sortieren – Daten werden so organisiert, dass die Effizienz gesteigert wird.
Neben der Neuformatierung der Daten gibt es auch andere Gründe für die Notwendigkeit der Datentransformation. Nullwerte, falls in den Daten vorhanden, sollten entfernt werden; ansonsten sind in den Daten oft Ausreißer vorhanden, die die Analyse negativ beeinflussen; sie sollten in der Transformationsphase behandelt werden. Oft stoßen wir auf Daten, die redundant sind und keinen Wert für das Unternehmen haben; solche Daten werden in der Transformationsphase verworfen, um Speicherplatz des Systems zu sparen. Dies sind die Probleme, die in der Transformationsphase gelöst werden.
Die Ladephase
Sobald die Rohdaten extrahiert und mit Transformationsprozessen angepasst wurden, werden sie in das Zielsystem geladen, das ist in der Regel entweder ein Data Warehouse oder ein Data Lake. Die Ladephase kann auf zwei verschiedene Arten durchgeführt werden.
Vollständiges Laden: Alle Daten werden erstmalig auf einmal in das Zielsystem geladen. Es ist technisch weniger komplex, nimmt aber mehr Zeit in Anspruch. Es ist ideal, wenn die Größe der Daten nicht zu groß ist. Inkrementelles Laden: Das inkrementelle Laden wird, wie der Name schon sagt, in Inkrementen durchgeführt. Es hat zwei Unterkategorien. Inkrementelles Laden von Streams: Daten werden in Intervallen geladen, normalerweise täglich. Diese Art des Ladens ist am besten, wenn es sich um kleine Datenmengen handelt. Stapelweises inkrementelles Laden: Beim Stapeltyp des inkrementellen Ladens werden die Daten in Stapeln mit einem Intervall zwischen zwei Stapeln geladen. Es ist ideal, wenn die Datenmenge zu groß ist. Es ist schnell, aber technisch komplexer.
Arten von ETL-Tools
ETL wird auf zwei Arten durchgeführt, manuelles ETL oder No-Code-ETL. In der manuellen ETL gibt es wenig bis gar keine Automatisierung. Alles wird von einem Team aus Data Scientist, Data Analyst und Data Engineer codiert. Alle Pipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden werden für alle Datensätze manuell entworfen. All dies führt zu enormen Produktivitäts-und Ressourcenverlusten.
Die Alternative ist No-Code-ETL; Diese Tools verfügen normalerweise über Drag-and-Drop-Funktionen. Diese Tools machen die Codierung vollständig überflüssig und ermöglichen so auch Laien, ETL durchzuführen. Aufgrund ihres interaktiven Designs und integrativen Ansatzes verwenden die meisten Unternehmen Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow und Oracle Data Integrator für ihre ETL-Vorgänge.
Es gibt vier Arten von nein-code ETL-Tools in der Datenbranche.
Kommerzielle ETL-ToolsOpen-Source-ETL-ToolsBenutzerdefinierte ETL-ToolsCloud-basierte ETL-Tools
Best Practices für ETL
Es gibt einige Praktiken und Protokolle, die befolgt werden sollten sorgen für eine optimierte ETL-Pipeline. Die Best Practices werden im Folgenden erläutert:
Den Kontext von Daten verstehen: Wie Daten erfasst werden und was die Metriken bedeuten, sollte richtig verstanden werden. Es würde helfen, zu identifizieren, welche Attribute redundant sind und entfernt werden sollten. Wiederherstellungsprüfpunkte: Falls die Pipeline beschädigt ist und ein Datenleck auftritt, müssen Protokolle vorhanden sein, um die durchgesickerten Daten wiederherzustellen. ETL-Logbuch: Ein ETL-Logbuch muss geführt werden das eine Aufzeichnung aller Prozesse enthält, die mit den Daten vor, während und nach einem ETL-Zyklus durchgeführt wurden. Auditing: Die Daten nach einem Intervall überprüfen, nur um sicherzustellen, dass sich die Daten in dem Zustand befinden, in dem Sie sich befinden wollte, dass es so ist. Kleine Datengröße: Die Größe der Datenbanken und ihrer Tabellen sollte so klein gehalten werden, dass die Daten eher horizontal als vertikal verteilt werden. Diese Vorgehensweise sorgt für eine Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und beschleunigt dadurch den ETL-Prozess. Erstellen einer Cache-Schicht: Die Cache-Schicht ist eine Hochgeschwindigkeits-Datenspeicherschicht, die kürzlich verwendete Daten auf einer Festplatte speichert, auf die schnell zugegriffen werden kann. Diese Vorgehensweise spart Zeit, wenn die zwischengespeicherten Daten vom System angefordert werden. Parallele Verarbeitung: Die Behandlung von ETL als serieller Prozess verschlingt einen großen Teil der Zeit und der Ressourcen des Unternehmens, was den gesamten Prozess äußerst ineffizient macht. Die Lösung besteht darin, parallele Verarbeitung und mehrere ETL-Integrationen gleichzeitig durchzuführen.
ETL-Anwendungsfälle
ETL macht den Betrieb für Unternehmen auf verschiedene Weise reibungslos und effizient, aber wir werden die drei beliebtesten Anwendungen besprechen Fälle hier.
Hochladen in die Cloud:
Das lokale Speichern von Daten ist eine teure Option, bei der Unternehmen Ressourcen für den Kauf, die Wartung, den Betrieb und die Wartung der Server aufwenden müssen. Um all diesen Ärger zu vermeiden, können Unternehmen die Daten direkt in die Cloud hochladen. Dies spart wertvolle Ressourcen und Zeit, die dann in die Verbesserung anderer Facetten des ETL-Prozesses investiert werden kann.
Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen:
Daten sind oft über verschiedene Systeme in einem verstreut Organisation. Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, damit sie verarbeitet und dann analysiert werden können, um sie später mit den Stakeholdern zu teilen, erfolgt mithilfe des ETL-Prozesses. ETL stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Quellen einheitlich formatiert werden, während die Integrität der Daten erhalten bleibt.
Predictive Modeling:
Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist der Eckpfeiler eines erfolgreichen Unternehmens Strategie. ETL hilft Unternehmen, indem es Daten extrahiert, transformiert und dann in Datenbanken lädt, die mit maschinellen Lernmodellen verknüpft sind. Diese maschinellen Lernmodelle analysieren die Daten, nachdem sie einen ETL-Prozess durchlaufen haben, und treffen dann Vorhersagen auf der Grundlage dieser Daten.
Zukunft von ETL in der Datenlandschaft
ETL spielt sicherlich eine Rolle ein Rückgrat für die Datenarchitektur; ob das so bleibt oder nicht, bleibt abzuwarten, denn mit der Einführung von Zero ETL in der Tech-Branche stehen große Veränderungen bevor. Mit Zero ETL wären die herkömmlichen Extraktions-, Transformations-und Ladeprozesse nicht erforderlich, sondern die Daten würden nahezu in Echtzeit direkt an das Zielsystem übertragen.