ETL-proces (Extract, Transform, and Load) in een datawarehouse

Wat is ETL?

ETL ETL is een proces dat gegevens uit verschillende bronsystemen extraheert, deze vervolgens transformeert (bijvoorbeeld door berekeningen uit te voeren, gegevens samen te voegen, enz.) en ze ten slotte in het datawarehouse laadt. De volledige naam van ETL is Extract, Transform, and Load.

Het is verleidelijk om te denken dat het creëren van een datawarehouse simpelweg neerkomt op het extraheren van data uit meerdere bronnen en het laden ervan in een database. In werkelijkheid vereist het echter een complex ETL-proces. Dit ETL-proces vereist actieve input van diverse belanghebbenden, waaronder ontwikkelaars, analisten, testers en het management, en is technisch gezien een uitdaging.

Om zijn waarde als hulpmiddel voor besluitvormers te behouden, moet het datawarehouse-systeem meeveranderen met de bedrijfsbehoeften. ETL is een terugkerende activiteit (dagelijks, wekelijks of maandelijks) van een datawarehouse-systeem en moet flexibel, geautomatiseerd en goed gedocumenteerd zijn.

Waarom heb je ETL nodig?

Er zijn veel redenen om ETL in de organisatie te adopteren:

• Het helpt bedrijven hun bedrijfsgegevens te analyseren om cruciale zakelijke beslissingen te nemen.
• Transactionele databases kunnen geen antwoord geven op complexe zakelijke vragen die wel beantwoord kunnen worden met een ETL-voorbeeld.
• Een datawarehouse biedt een gemeenschappelijke opslagplaats voor gegevens.
• ETL biedt een methode om de gegevens uit verschillende bronnen naar een datawarehouse te verplaatsen.
• Als de gegevensbronnen wijzigen, wordt het datawarehouse automatisch bijgewerkt.
• Een goed ontworpen en gedocumenteerd ETL-systeem is vrijwel essentieel voor het succes van een datawarehouseproject.
• Maak verificatie van regels voor gegevenstransformatie, -aggregatie en -berekening mogelijk.
• Het ETL-proces maakt het mogelijk om steekproefgegevens te vergelijken tussen het bronsysteem en het doelsysteem.
• Het ETL-proces kan complexe transformaties uitvoeren en vereist extra opslagruimte voor de data.
• ETL helpt bij het migreren van gegevens naar een datawarehouse, waarbij verschillende formaten en gegevenstypen worden omgezet naar één consistent systeem.
• ETL is een vooraf gedefinieerd proces voor toegang tot en manipulatie van brongegevens in de doeldatabase.
• ETL in een datawarehouse biedt een diepgaande historische context voor de bedrijfsvoering.
• Het helpt de productiviteit te verbeteren doordat het gegevens codeert en hergebruikt zonder dat technische vaardigheden nodig zijn.

Nu we de waarde van ETL goed begrijpen, duiken we in het driestappenproces dat ervoor zorgt dat het allemaal werkt.

ETL-proces in datawarehouses

ETL bestaat uit drie stappen

Stap 1) Extractie

In deze stap van de ETL-architectuur worden gegevens uit het bronsysteem geëxtraheerd en in de staging-omgeving geplaatst. Eventuele transformaties worden in de staging-omgeving uitgevoerd, zodat de prestaties van het bronsysteem niet verslechteren. Bovendien is het terugdraaien van gegevens lastig als deze direct vanuit de bron naar de datawarehouse-database worden gekopieerd. De staging-omgeving biedt de mogelijkheid om de geëxtraheerde gegevens te valideren voordat ze naar het datawarehouse worden verplaatst.

Het datawarehouse moet systemen integreren die gebruikmaken van verschillende DBMS'en en hardware. OperaCommunicatiesystemen en communicatieprotocollen. Bronnen kunnen onder andere bestaan ​​uit verouderde applicaties zoals mainframes, maatwerkapplicaties, contactapparaten zoals geldautomaten en telefooncentrales, tekstbestanden, spreadsheets, ERP-systemen, gegevens van leveranciers en partners.

Daarom is een logische datamap nodig voordat data fysiek wordt geëxtraheerd en geladen. Deze datamap beschrijft de relatie tussen bron- en doeldata.

Drie methoden voor gegevensextractie:

1. Volledige extractie
2. Gedeeltelijke extractie - zonder updatemelding.
3. Gedeeltelijke extractie - met updatemelding

Ongeacht de gebruikte methode mag de extractie geen invloed hebben op de prestaties en responstijd van de bronsystemen. Deze bronsystemen zijn live productiedatabases. Elke vertraging of blokkering kan de winstgevendheid van het bedrijf negatief beïnvloeden.

Tijdens de extractie worden enkele validaties uitgevoerd:

• Records afstemmen met de brongegevens
• Zorg ervoor dat er geen spam/ongewenste gegevens worden geladen.
• Controle van gegevenstype
• Verwijder alle soorten dubbele/gefragmenteerde gegevens
• Controleer of alle sleutels aanwezig zijn.

Stap 2) Transformatie

De gegevens die van de bronserver worden geëxtraheerd, zijn ruw en niet direct bruikbaar. Daarom moeten ze worden opgeschoond, gemapt en getransformeerd. Dit is in feite de cruciale stap waar het ETL-proces waarde toevoegt en de gegevens zodanig verandert dat er inzichtelijke BI-rapporten kunnen worden gegenereerd.

Het is een van de belangrijke ETL-concepten waarbij je een reeks functies toepast op geëxtraheerde gegevens. Gegevens die geen transformatie vereisen, worden zo genoemd. directe beweging or pass-through data.

Tijdens de transformatiestap kunt u aangepaste bewerkingen op de gegevens uitvoeren. Bijvoorbeeld als de gebruiker de som van de verkoopopbrengsten wil weten, die niet in de database staat. Of als de voornaam en achternaam in een tabel in verschillende kolommen staan. Het is mogelijk om deze samen te voegen voordat de gegevens worden geladen.

De volgende gegevens zijn van toepassing. Integrity Problemen:

1. Verschillende spellingen van dezelfde persoon, zoals Jon, John, enz.
2. Er zijn meerdere manieren om een ​​bedrijfsnaam aan te duiden, zoals Google, Google Inc.
3. Het gebruik van verschillende namen zoals Cleaveland en Cleveland.
4. Het kan voorkomen dat verschillende applicaties verschillende rekeningnummers genereren voor dezelfde klant.
5. In sommige gevallen blijven de benodigde gegevensbestanden leeg.
6. Ongeldig product geregistreerd bij de kassa, handmatige invoer kan tot fouten leiden.

Tijdens deze fase worden validaties uitgevoerd

• Filteren – Selecteer alleen bepaalde kolommen om te laden
• Regels en opzoektabellen gebruiken voor gegevensstandaardisatie
• Tekensetconversie en coderingsafhandeling
• Omrekenen van meeteenheden, zoals datum- en tijdconversies, valutaconversies, numerieke conversies, enz.
• Controle op naleving van de gegevensdrempel. De leeftijd mag bijvoorbeeld niet meer dan twee cijfers bevatten.
• Validatie van de gegevensstroom van het verzamelgebied naar de tussenliggende tabellen.
• Verplichte velden mogen niet leeg worden gelaten.
• Opschonen (bijvoorbeeld NULL toewijzen aan 0 of mannelijk geslacht aan "M" en vrouwelijk aan "F", enz.)
• Splits een kolom in meerdere kolommen en voeg meerdere kolommen samen tot één kolom.
• Rijen en kolommen omzetten,
• Gebruik lookups om gegevens samen te voegen
• Het gebruik van complexe gegevensvalidatie (bijvoorbeeld: als de eerste twee kolommen in een rij leeg zijn, wordt de rij automatisch afgewezen)

Stap 3) Laden

Het laden van data in de doeldatabase van het datawarehouse is de laatste stap van het ETL-proces. In een typisch datawarehouse moet een enorme hoeveelheid data in een relatief korte tijd (bijvoorbeeld 's nachts) worden geladen. Daarom moet het laadproces geoptimaliseerd worden voor optimale prestaties.

In geval van een laadfout moeten herstelmechanismen worden geconfigureerd om vanaf het punt van de fout verder te gaan zonder verlies van gegevensintegriteit. Datawarehousebeheerders moeten laadprocessen bewaken, hervatten en annuleren op basis van de actuele serverprestaties.

Soorten laden:

• Eerste lading — alle tabellen in het datawarehouse vullen
• Incrementele belasting — periodiek, indien nodig, voortdurende wijzigingen doorvoeren.
• Volledig vernieuwen —de inhoud van een of meer tabellen wissen en opnieuw laden met nieuwe gegevens.

Verificatie laden

• Zorg ervoor dat de sleutelveldgegevens niet ontbreken of nul zijn.
• Test modelleringsweergaven op basis van de doeltabellen.
• Controleer of de gecombineerde waarden en berekende metingen overeenkomen.
• Gegevenscontroles in zowel de dimensietabel als de historietabel.
• Controleer de BI-rapporten op de geladen feiten- en dimensietabel.

ETL-pipelining en parallelle verwerking

ETL-pipelining maakt extractie, transformatie en laden mogelijk. gelijktijdig in plaats van sequentieel. Zodra een deel van de gegevens is geëxtraheerd, wordt het getransformeerd en geladen, terwijl de extractie van nieuwe gegevens doorgaat. parallelle verwerking Dit verbetert de prestaties aanzienlijk, vermindert de uitvaltijd en maximaliseert het gebruik van systeembronnen.

Deze parallelle verwerking is essentieel voor realtime analyses, grootschalige data-integratie en cloudgebaseerde ETL-systemen. Door taken te overlappen, zorgt pipelined ETL voor snellere dataverplaatsing, hogere efficiëntie en consistentere datalevering voor moderne ondernemingen.

Hoe verbetert AI moderne ETL-pipelines?

Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in ETL door datapijplijnen adaptief, intelligent en zelfoptimaliserend te maken. AI-algoritmen kunnen automatisch schema's in kaart brengen, afwijkingen detecteren en transformatieregels voorspellen zonder handmatige configuratie. Hierdoor kunnen ETL-workflows moeiteloos omgaan met veranderende datastructuren en tegelijkertijd de datakwaliteit waarborgen.

Moderne, door AI ondersteunde ETL-platforms maken gebruik van technologieën zoals AutoML voor automatische feature engineering, NLP-gestuurde schema-mapping die semantische relaties tussen velden begrijpt, en algoritmen voor anomaliedetectie die problemen met de datakwaliteit in realtime identificeren. Deze mogelijkheden verminderen de handmatige inspanning die traditioneel nodig is voor de ontwikkeling en het onderhoud van ETL-processen aanzienlijk.

machine learning Het optimaliseert de prestaties en zorgt voor een snellere en nauwkeurigere data-integratie. Door automatisering en voorspellende intelligentie te introduceren, levert AI-gestuurde ETL realtime inzichten en stimuleert het een hogere efficiëntie in cloud- en hybride data-ecosystemen.

Om de hierboven besproken concepten te implementeren, maken organisaties gebruik van gespecialiseerde ETL-tools. Hieronder vindt u een aantal van de meest populaire opties op de markt.

ETL-hulpmiddelen

Er zijn veel ETL-tools Verkrijgbaar op de markt. Hieronder enkele van de meest bekende:

1. Mark Logic:

MarkLogic is een datawarehouse-oplossing die data-integratie eenvoudiger en sneller maakt dankzij een reeks bedrijfsbrede functies. Het kan verschillende soorten data opvragen, zoals documenten, relaties en metadata.

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

---

2. Oracle:

Oracle is de toonaangevende database in de branche. Het biedt een breed scala aan datawarehouse-oplossingen voor zowel on-premises als in de cloud. Het helpt de klantervaring te optimaliseren door de operationele efficiëntie te verhogen.

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

---

3. Amazon RoodShift:

Amazon Redshift is een datawarehouse-tool. Het is een eenvoudige en kosteneffectieve tool om alle soorten data te analyseren met behulp van standaardmethoden. SQL en bestaande BI-tools. Het maakt het ook mogelijk om complexe query's uit te voeren op petabytes aan gestructureerde data.

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

Hier is een volledige lijst met nuttige Datawarehouse-tools.

Beste werkwijzen voor het ETL-proces

De volgende stappen zijn de beste werkwijzen voor het ETL-proces:

• Probeer nooit alle gegevens op te schonen:
  Iedere organisatie wil graag dat alle data schoon is, maar de meeste zijn niet bereid te betalen voor de wachttijd, of hebben er gewoonweg geen zin in. Het zou simpelweg te lang duren om alle data te schonen, dus is het beter om niet te proberen alle data te schonen.
• Zorg voor een goede balans tussen schoonmaken en zakelijke prioriteiten:
  Hoewel u moet voorkomen dat u alle gegevens te grondig opschoont, is het belangrijk dat kritieke en belangrijke velden worden opgeschoond om de betrouwbaarheid te waarborgen. Concentreer uw opschooninspanningen op gegevenselementen die direct van invloed zijn op zakelijke beslissingen en de nauwkeurigheid van rapportages.
• Bepaal de kosten voor het opschonen van de gegevens:
  Voordat u alle vervuilde gegevens opschoont, is het belangrijk dat u de opschoonkosten voor elk vervuild gegevenselement bepaalt.
• Om de verwerking van zoekopdrachten te versnellen, beschikt u over aanvullende weergaven en indexen:
  Om opslagkosten te verlagen, slaat u samengevatte gegevens op op schijftapes. Ook is een afweging vereist tussen het volume van de op te slaan gegevens en het gedetailleerde gebruik ervan. Afweging op het niveau van granulariteit van gegevens om de opslagkosten te verlagen.

Veelgestelde vragen: