ETL (Ekstrakcija, Transformacija i Učitavanje) Proces u skladištu podataka

Što je ETL?

ETL je proces koji izdvaja podatke iz različitih izvornih sustava, zatim ih transformira (npr. primjenjuje izračune, spajanja itd.) i konačno učitava podatke u sustav skladišta podataka. Puni oblik ETL-a je Izdvajanje, Transformacija i Učitavanje.

Primamljivo je pomisliti da stvaranje skladišta podataka jednostavno uključuje izdvajanje podataka iz više izvora i njihovo učitavanje u bazu podataka. Ipak, u stvarnosti to zahtijeva složen ETL proces. ETL proces zahtijeva aktivne doprinose različitih dionika, uključujući razvojne programere, analitičare, testere i vrhunske rukovoditelje, te je tehnički izazovan.

Kako bi održao svoju vrijednost kao alat za donositelje odluka, sustav skladišta podataka mora se mijenjati s poslovnim promjenama. ETL je ponavljajuća aktivnost (dnevna, tjedna ili mjesečna) sustava skladišta podataka i mora biti agilan, automatiziran i dobro dokumentiran.

Zašto vam je potreban ETL?

Mnogo je razloga za usvajanje ETL-a u organizaciji:

• Pomaže tvrtkama da analiziraju svoje poslovne podatke kako bi donosile ključne poslovne odluke.
• Transakcijske baze podataka ne mogu odgovoriti na složena poslovna pitanja na koja se može odgovoriti ETL primjerom.
• Skladište podataka pruža zajedničko spremište podataka
• ETL pruža metodu premještanja podataka iz različitih izvora u skladište podataka.
• Kako se izvori podataka mijenjaju, skladište podataka će se automatski ažurirati.
• Dobro osmišljen i dokumentiran ETL sustav gotovo je neophodan za uspjeh projekta skladišta podataka.
• Omogućite provjeru transformacije podataka, agregacije i pravila izračuna.
• ETL proces omogućuje usporedbu uzoraka podataka između izvornog i ciljnog sustava.
• ETL proces može izvoditi složene transformacije i zahtijeva dodatni prostor za pohranu podataka.
• ETL pomaže u migraciji podataka u skladište podataka, pretvarajući različite formate i tipove u jedan konzistentan sustav.
• ETL je unaprijed definirani proces za pristup i manipuliranje izvornim podacima u ciljnoj bazi podataka.
• ETL u skladištu podataka nudi dubok povijesni kontekst za poslovanje.
• Pomaže u poboljšanju produktivnosti jer kodificira i ponovno koristi bez potrebe za tehničkim vještinama.

S jasnim razumijevanjem vrijednosti ETL-a, zaronimo u proces od tri koraka koji omogućuje funkcioniranje svega.

ETL proces u skladištima podataka

ETL je proces u 3 koraka

Korak 1) Ekstrakcija

U ovom koraku ETL arhitekture, podaci se izdvajaju iz izvornog sustava u područje za pripremu. Transformacije, ako ih ima, izvode se u području za pripremu kako se performanse izvornog sustava ne bi smanjile. Također, ako se oštećeni podaci kopiraju izravno iz izvora u bazu podataka skladišta podataka, vraćanje na prethodno stanje bit će izazov. Područje za pripremu daje priliku za validaciju izdvojenih podataka prije nego što se premjeste u skladište podataka.

Skladište podataka treba integrirati sustave koji imaju različite DBMS-ove, hardver, Operating sustavi i komunikacijski protokoli. Izvori mogu uključivati ​​naslijeđene aplikacije poput glavnih računala, prilagođene aplikacije, uređaje za kontakt poput bankomata, pozivne centrale, tekstualne datoteke, proračunske tablice, ERP, podatke od dobavljača i partnera, između ostalog.

Stoga je potrebna logička mapa podataka prije nego što se podaci ekstrahiraju i fizički učitaju. Ova mapa podataka opisuje odnos između izvora i ciljnih podataka.

Tri metode ekstrakcije podataka:

1. Potpuna ekstrakcija
2. Djelomično izdvajanje - bez obavijesti o ažuriranju.
3. Djelomično izdvajanje - s obavijesti o ažuriranju

Bez obzira na korištenu metodu, ekstrakcija ne bi trebala utjecati na performanse i vrijeme odziva izvornih sustava. Ovi izvorni sustavi su baze podataka u stvarnoj produkciji. Svako usporavanje ili zaključavanje moglo bi utjecati na profitabilnost tvrtke.

Neke se provjere provode tijekom ekstrakcije:

• Uskladite zapise s izvornim podacima
• Provjerite da nisu učitani neželjeni/neželjeni podaci
• Provjera tipa podataka
• Uklonite sve vrste dupliciranih/fragmentiranih podataka
• Provjerite jesu li svi ključevi na svom mjestu.

Korak 2) Transformacija

Podaci izvučeni s izvornog poslužitelja su sirovi i nisu upotrebljivi u izvornom obliku. Stoga ih je potrebno očistiti, mapirati i transformirati. Zapravo, ovo je ključni korak u kojem ETL proces dodaje vrijednost i mijenja podatke tako da se mogu generirati uvidljiva BI izvješća.

To je jedan od važnih ETL koncepata gdje se na izdvojene podatke primjenjuje skup funkcija. Podaci koji ne zahtijevaju nikakvu transformaciju nazivaju se izravan potez or prolazni podaci.

U koraku transformacije možete izvoditi prilagođene operacije na podacima. Na primjer, ako korisnik želi zbroj prihoda od prodaje koji nije u bazi podataka. Ili ako su ime i prezime u tablici u različitim stupcima, moguće ih je spojiti prije učitavanja.

Sljedeći su podaci Integrity Problemi:

1. Različiti načini pisanja iste osobe, poput Jon, John itd.
2. Postoji više načina za označavanje naziva tvrtke, kao što su Google, Google Inc.
3. Korištenje različitih imena poput Cleaveland i Cleveland.
4. Može postojati slučaj u kojem različite aplikacije generiraju različite brojeve računa za istog korisnika.
5. U nekim slučajevima, datoteke s potrebnim podacima ostaju prazne
6. Nevažeći proizvod preuzet na POS terminalu, jer ručni unos može dovesti do pogrešaka.

Validacije se rade tijekom ove faze

• Filtriranje – odaberite samo određene stupce za učitavanje
• Korištenje pravila i tablica pretraživanja za standardizaciju podataka
• Pretvorba skupa znakova i rukovanje kodiranjem
• Pretvorba mjernih jedinica, kao što su pretvorbe datuma i vremena, pretvorbe valuta, numeričke pretvorbe itd.
• Provjera validacije praga podataka. Na primjer, dob ne može biti veća od dvije znamenke.
• Validacija protoka podataka od pripremnog područja do srednjih tablica.
• Obavezna polja ne smiju ostati prazna.
• Čišćenje (na primjer, mapiranje NULL na 0 ili spola Muško na "M" i Žensko na "Ž" itd.)
• Podijelite stupac na više stupaca i spojite više stupaca u jedan stupac.
• Transponiranje redaka i stupaca,
• Koristite pretraživanja za spajanje podataka
• Korištenje bilo koje složene validacije podataka (npr. ako su prva dva stupca u retku prazna, redak se automatski odbacuje iz obrade)

Korak 3) Učitavanje

Učitavanje podataka u ciljnu bazu podataka skladišta podataka posljednji je korak ETL procesa. U tipičnom skladištu podataka potrebno je učitati ogromnu količinu podataka u relativno kratkom razdoblju (noći). Stoga bi proces učitavanja trebao biti optimiziran za performanse.

U slučaju kvara pri učitavanju, mehanizmi oporavka trebaju biti konfigurirani za ponovno pokretanje od točke kvara bez gubitka integriteta podataka. Administratori skladišta podataka moraju pratiti, nastaviti i otkazati učitavanja prema trenutnim performansama poslužitelja.

Vrste utovara:

• Početno opterećenje — popunjavanje svih tablica skladišta podataka
• Inkrementalno opterećenje — periodično primjenjivanje tekućih promjena prema potrebi.
• Potpuno osvježenje —brisanje sadržaja jedne ili više tablica i ponovno učitavanje sa svježim podacima.

Provjera opterećenja

• Osigurajte da podaci o ključnom polju niti nedostaju niti su nulti.
• Testirajte prikaze modeliranja na temelju ciljnih tablica.
• Provjerite kombinirane vrijednosti i izračunate mjere.
• Provjere podataka u tablici dimenzija kao i u tablici povijesti.
• Provjerite BI izvješća na učitanoj tablici činjenica i dimenzija.

ETL cjevovod i paralelna obrada

ETL cjevovod omogućuje ekstrakciju, transformaciju i učitavanje istovremeno umjesto sekvencijalno. Čim se dio podataka izdvoji, on se transformira i učitava dok se nastavlja izdvajanje novih podataka. Ovo paralelna obrada uvelike poboljšava performanse, smanjuje vrijeme zastoja i maksimizira iskorištenost sistemskih resursa.

Ova paralelna obrada je neophodna za analitika u stvarnom vremenu, integracija podataka velikih razmjera i ETL sustavi temeljeni na oblaku. Preklapanjem zadataka, cjevovodni ETL osigurava brže kretanje podataka, veću učinkovitost i dosljedniju isporuku podataka za moderna poduzeća.

Kako umjetna inteligencija poboljšava moderne ETL cjevovode?

Umjetna inteligencija revolucionira ETL čineći podatkovne kanale prilagodljivima, inteligentnima i samooptimizirajućima. AI algoritmi mogu automatski mapirati sheme, otkriti anomalije i predvidjeti pravila transformacije bez ručne konfiguracije. To omogućuje ETL tijekovima rada da bez napora obrađuju promjenjive strukture podataka uz održavanje kvalitete podataka.

Moderne ETL platforme s umjetnom inteligencijom koriste tehnologije poput AutoML-a za automatski inženjering značajki, mapiranje shema vođeno NLP-om koje razumije semantičke odnose između polja i algoritme za otkrivanje anomalija koji identificiraju probleme s kvalitetom podataka u stvarnom vremenu. Ove mogućnosti značajno smanjuju ručni napor koji je tradicionalno potreban u razvoju i održavanju ETL-a.

Strojno učenje poboljšava podešavanje performansi, osiguravajući bržu i točniju integraciju podataka. Uvođenjem automatizacije i prediktivne inteligencije, ETL temeljen na umjetnoj inteligenciji pruža uvide u stvarnom vremenu i potiče veću učinkovitost u cloud i hibridnim ekosustavima podataka.

Za implementaciju gore navedenih koncepata, organizacije se oslanjaju na specijalizirane ETL alate. Evo nekih od vodećih opcija dostupnih na tržištu.

ETL alati

Postoje mnoge ETL alati dostupni na tržištu. Evo nekih od najistaknutijih:

1. MarkLogic:

MarkLogic je rješenje za skladištenje podataka koje olakšava i ubrzava integraciju podataka pomoću niza poslovnih značajki. Može slati upite različitim vrstama podataka poput dokumenata, odnosa i metapodataka.

https://www.marklogic.com/product/getting-started/

---

2. Oracle:

Oracle je vodeća baza podataka u industriji. Nudi širok raspon rješenja za skladištenje podataka, kako za lokalnu upotrebu tako i za cloud. Pomaže u optimizaciji korisničkog iskustva povećanjem operativne učinkovitosti.

https://www.oracle.com/index.html

---

3. Amazon CrvenaShift:

Amazon Redshift je alat za skladištenje podataka. To je jednostavan i isplativ alat za analizu svih vrsta podataka korištenjem standardnih SQL i postojeće BI alate. Također omogućuje izvođenje složenih upita prema petabajtima strukturiranih podataka.

https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1

Ovdje je potpuni popis korisnih Alati za skladište podataka.

Najbolje prakse za ETL proces

Slijede najbolje prakse za korake ETL procesa:

• Nikad ne pokušavajte očistiti sve podatke:
  Svaka organizacija želi imati sve podatke čiste, ali većina njih nije spremna platiti čekanje ili nije spremna čekati. Čišćenje svega bi jednostavno predugo trajalo, stoga je bolje ne pokušavati očistiti sve podatke.
• Uskladite čišćenje s poslovnim prioritetima:
  Iako biste trebali izbjegavati prekomjerno čišćenje svih podataka, osigurajte da su kritična i polja s velikim utjecajem očišćena radi pouzdanosti. Usredotočite se na čišćenje elemenata podataka koji izravno utječu na poslovne odluke i točnost izvještavanja.
• Odredite cijenu čišćenja podataka:
  Prije čišćenja svih prljavih podataka, važno je da odredite trošak čišćenja za svaki prljavi podatkovni element.
• Da biste ubrzali obradu upita, imajte pomoćne prikaze i indekse:
  Kako biste smanjili troškove pohrane, pohranite sažete podatke na diskovne trake. Također, potreban je kompromis između količine podataka koji se pohranjuju i njihove detaljne upotrebe. Kompromis na razini granularnosti podataka za smanjenje troškova pohrane.

FAQ: