Er zijn tonnen gegevens over uw klanten beschikbaar. Het enige wat u ervan weerhoudt om die voor uw organisatie te gebruiken, is de CODE. Als dat u en uw bedrijf definieert, zult u alles willen leren over ETL no-code tools. Met deze kennis zal het Extract, Transform en Load mechanisme dat deskundige data engineers gebruiken u niet vreemd zijn. U krijgt waardevolle informatie over uw stakeholders, vergelijkbaar met wat data professionals en data engineers zouden hebben verzameld na jaren van coderen met behulp van data science en data integratie. Klinkt dat niet als een win-win deal? Laten we dieper duiken en de no-code ETL Tools in detail.
Een korte inleiding tot ETL
ETL, wat staat voor Extract, Transform en Load, is een essentieel proces bij datawarehousing. Tijdens dit proces worden gegevens uit meerdere informatiebronnen via gegevensintegratie omgezet in één geheel om besluitvormers te voorzien van overtuigende informatie waarop zij kunnen vertrouwen.
De industrie voor de ontwikkeling van low-code en no-code zal naar verwachting tegen 2030 een omzet genereren van 187 miljard dollar. De jaarlijkse stijging van de inkomsten is het gevolg van de toegenomen adoptie van bedrijven met de no-code ETL technologie. Verwacht wordt dat meer dan 75% van de bedrijven deze tools zal adopteren en zal bijdragen aan de groei van de data-integratie-industrie.
De groei in de sector no-code is niet specifiek voor de IT-industrie; integendeel, de helft van de groei van deze sector zal naar verwachting komen van andere bedrijven dan de IT-sector.
Hier volgt een inleiding over elke stap in het proces:
Extraheert gegevens- in deze stap worden verschillende gegevensstromen die door uw bedrijf worden gebruikt, benaderd, en alle gegevens worden opgeslagen in een enkele repository nadat ze levensvatbaar zijn gemaakt om te worden verplaatst tussen verschillende software en systemen voor verdere verwerking met behulp van data science.
Transformeren - in deze stap worden de gegevens en het data warehouse opgeschoond en efficiënt gemaakt voor verder gebruik. Enkele belangrijke regels in het transformatieproces zijn ontdubbeling, verificatie, sortering, standaardisatie en gegevensintegratie.
Laden - Laden omvat het tonen van gegevens op de nieuwere locatie die gemakkelijk kunnen worden gebruikt voor de volgende processen zoals rapportage en besluitvorming. Er zijn twee belangrijke laadmechanismen: volledig laden en incrementeel laden. Welk laadmechanisme ook wordt gebruikt, het resultaat is eenvoudigere gegevensanalyse.
Wat is no-code ETL?
No-code ETL betekent het uitvoeren van het hele extract, transformeer en laadproces zonder enige code. Het vormt de achterkant van gegevensintegratie. No-code ETL tools zijn ontworpen om het maximale proces te automatiseren, en de gebruikers hoeven geen coderegels in te voeren om het efficiënt te laten werken. Bedrijven kunnen dergelijke tools gebruiken zonder specifiek ETL ontwikkelaars of data-experts in te huren.
De no-code ETL tools draaien in de cloud en hebben vaak een drag-and-drop interface om de niet-technische gebruiker te helpen bij het uitzoeken van de juiste manier om ze te gebruiken. Met deze no-code ETL tools kan uw organisatie gemakkelijk een eigen datamart of datawarehouse creëren die uiteindelijk de strategievorming en besluitvorming zal beïnvloeden.
Soorten no-code ETL tools
Er zijn vier hoofdtypes van no-code ETL tools. Over elk van deze types zullen we in dit deel kort iets vertellen:
Bedrijfssoftware ETL tools
Dit zijn de tools die worden ontwikkeld en ondersteund door commerciële organisaties. Als pioniers in de ontwikkeling van no-code ETL processen, hebben deze bedrijven de leermantel al vervroegd en de gebruikers van deze tools voorzien van een grafische gebruikersinterface, gebruiksvriendelijke functies en andere kenmerken in deze tools die meer toegankelijkheid en eenvoudiger gebruik mogelijk maken.
De prijs die in ruil voor al deze functies wordt gevraagd is echter vaak hoger dan de andere no-code ETL oplossingen die op de markt beschikbaar zijn. Grote organisaties geven gewoonlijk de voorkeur aan dergelijke tools voor gegevensintegratie met een gestage stroom van gegevensinstroom en de behoefte aan veel informatie van gegevensanalyse binnen de datapijplijnen.
Open source ETL tool
Net als alle andere open source software zijn open source ETL tools gratis te gebruiken. Ze kunnen de gebruikers de basisfunctionaliteit bieden, terwijl uw organisatie de broncode kan vinden en bestuderen. Maar de mogelijkheden en het gebruiksgemak van deze tools verschillen aanzienlijk.
Als u dus kiest voor handmatige ETL moet u misschien een interne ontwikkelaar aanhouden om de basiscode specifiek voor uw organisatie aan te passen als u niet alleen wilt vertrouwen op de basisfuncties. Open source ETL biedt echter een grotere aanpasbaarheid dan elk ander type ETL tool.
Cloud-gebaseerde ETL tool
Met de opkomst van cloud-based technologie zijn ETL tools ook beschikbaar met deze vorm van werken. Door cloud-technologie te gebruiken, kunt u een hoge latentie, beschikbaarheid van middelen en elasticiteit verwachten. Het laat de computermiddelen schalen en voldoet aan de eisen van de organisatie. Maar een van de problemen met cloud data platforms is dat ze alleen werken binnen de omgeving van de cloud server.
Aangepaste ETL tool
Het laatste type ETL tool omvat de aangepaste versie. Deze worden ontworpen door grote bedrijven met behulp van in-house softwareontwikkelingsteams. Zij kunnen worden aangepast aan de eisen van de organisatie. Enkele computertalen die kunnen helpen bij het maken van deze software zijn SQL, Python, en Java.
Het probleem met deze tools zijn vaak de kosten en de buitensporige behoefte aan middelen. Het creëren, testen en onderhouden van deze tools vergt tijd en een constante upgrade van het proces. U moet dus bereid zijn een specifiek budget opzij te zetten voor de aangepaste ETL tools.
Toepassingsgebied van ETL tools
De trend om ETL tools te gebruiken is de afgelopen jaren aanzienlijk geweest. Aanvankelijk werden de ETL processen alleen via de handmatige aanpak afgehandeld, waarbij data scientists werden ingehuurd om het hele data-integratieproces uit te voeren.
Maar met de introductie van no-code tools door krachtige software- en ontwikkelingsbedrijven zijn de ETL tools belangrijk geworden. Verwacht wordt dat de markt voor no-code jaarlijks met 40% zal toenemen en eind 2022 21,2 miljard dollar zal bedragen. Er is dus een aanzienlijk marktaandeel van deze no-code ETL tools.
Hoe werkt handmatig ETL?
De handmatige ETL processen vereisen data science en architectuur van data-analisten om het proces uit te voeren. Er is geen automatisering, en bij elke stap moet er gecodeerd worden en moet er deskundig toezicht zijn. Bovendien moet u rekenen op lange werkuren voor elke stap in het proces. Deze extra tijd is niet alleen nodig als een eenmalige inspanning, maar moet elke keer worden gedaan voor alle gegevensbronnen, waardoor het totale werk toeneemt. Bovendien betekenen meer werkuren van de data-engineers hogere kosten aan uw kant.
De ontwikkelaars creëren pipelines in het handmatige proces van het extraheren, transformeren en laden van gegevens. Hoe meer gegevensreeksen en datawarehouses, hoe meer tijd en mankracht er nodig is. Ook het gegevensintegratieproces vergt meer codering om het op te starten en te laten draaien.
In grote lijnen zijn de volgende processen van belang voor een handmatige gegevensintegratie:
- Het documenteren van de vereisten en het schetsen van het hele proces is de eerste stap.
- Het ontwikkelen van data-integratie en datawarehouses en modellen voor alle databases waaruit de informatie moet worden gehaald.
- Het coderen van een pipeline voor elke gegevensbron die de hele dataset koppelt aan het datawarehouse.
- Het hele proces opnieuw doorlopen om er zeker van te zijn dat alles perfect verloopt.
- De substap voor elke taak is verschillend voor alle gegevensstromen vanwege de aard en het gegevensformaat. Dit maakt het proces complex en tijdrovend.
Wat is het verschil tussen handmatig ETL en no-code ETL?
Het uitvoeren van manuele ETL processen en het gebruik van de no-code ETL tools zijn zeer verschillend. Het laatste is ongetwijfeld een uitdagend en complex proces. In dit deel worden andere domeinen belicht waar het handmatige gegevenscodeproces verschilt van het gebruik van de tools:
Gebruik
Het gebruiksgemak dat no-code ETL tools kunnen bieden, gaat het voorstellingsvermogen te boven. Ze hebben al het vaste proces voor het extraheren van ongestructureerde gegevens, het uitvoeren van het transformatieproces en het laden in de schone repository. U hoeft dus niet veel te doen, behalve de locaties voor de datapijplijnen opgeven.
Het handmatig voltooien van het proces is echter niet eenvoudig, zelfs voor geavanceerde datadeskundigen, omdat het een lang proces vereist om de waardevolle informatie uit de gegevens te halen. Bovendien is er een kans op fouten in de codering die het hele data-integratieproces kunnen verpesten.
Onderhoud
Het onderhoud van handmatige ETL code is een uitdaging. U moet meerdere computertalen beheersen om het hele proces goed te beheersen. Misschien moet u deskundigen in al deze talen inhuren of middelen die het werk gedaan kunnen krijgen met beperkte variaties.
Bovendien zijn er meerdere scenario's van gegevensintegratie waarvoor u het proces moet uitvoeren. Het proces zal dus opnieuw moeten worden uitgevoerd voor elk nieuw type informatie dat nodig is. Dit is echter geen reden tot zorg voor uw organisatie wanneer u kiest voor no-code ETL oplossingen. Deze tools vereisen niet dat u of uw team een expert in computerwetenschappen is voor het onderhoud; iedereen kan het doen.
Kosten
Vanuit kostenoogpunt zullen no-code ETL oplossingen een betere optie blijken te zijn, omdat er vooraf vastgestelde abonnementskosten verbonden zijn aan het gebruik van deze tools, die niet duur zijn gezien de waarde die u ervoor terugkrijgt. Maar het inhuren van een data scientist vergt veel investering. Aangezien de jaarlijkse vergoeding van een ontwikkelaar meer dan 100.000 dollar bedraagt, zult u ook moeten investeren in anderen die misschien geen experts zijn, maar wel de ETL processen moeten kennen om de datawetenschapper te faciliteren. Ook is gespecialiseerde hardware noodzakelijk, waardoor uw kosten nog hoger uitvallen.
Prestaties
In termen van prestaties heeft handmatige ETL codering absoluut de overhand. Dat komt omdat u een proces op maat kunt krijgen op basis van uw organisatorische behoeften. U kunt de gegevensbronnen verkleinen of vergroten en uw eigen regels invoeren tijdens het transformatieproces. Al deze activiteiten zijn niet mogelijk met no-code ETL tools. Deze no-code ETL oplossingen zijn al gebaseerd op een vooraf gedefinieerde code, die het proces uitvoert zoals gedefinieerd. De algemene prestaties van de resultaten kunnen dus enigszins variëren.
Schaalbaarheid
De ETL tools worden meestal geschaald afhankelijk van organisatorische gegevensbronnen en veranderingen in de vereisten. Er zal dus niet veel zijn als u in de toekomst groot gaat. Als u echter het handmatige proces van gegevensintegratie gebruikt, moet u nog meer uitgebreide regels code maken om het resultaat te verkrijgen.
Workflow automatisering
ETL tools maken ook workflowautomatisering mogelijk omdat de gegevens worden geëxtraheerd, getransformeerd en geladen in de vereiste repository op basis van wanneer en hoe u het proces hebt gepland. Al deze informatie wordt meestal verkregen uit datawarehouses. U hoeft niet elke stap van de gegevenspijplijn uit te voeren door middel van codering. In het geval van een handmatig ETL proces zullen alle databases en repositories handmatig moeten worden gekoppeld met een uitgebreide code om het hele proces uit te voeren.
Gebruikssituaties
De no-code ETL tools zijn perfect in een situatie waarin u uitgebreide databases hebt met veel codeerwerk. Als uw databases echter niet veel ontwikkeld zijn of de vereiste informatie niet dringend is, zou u kunnen kiezen voor handmatige ETL. Maar zelfs in dat geval moet u bereid zijn uitgebreide regels code te schrijven.
Gegevensbronnen
Een ander verschil tussen handmatig ETL en no-code ETL is het aantal gegevensbronnen. U kunt deze methoden echter voor elk aantal gegevensbronnen gebruiken. Maar hoe minder gegevensbronnen, hoe minder complex het proces zal zijn in het geval van handmatige ETL. Met de no-code ETL tools kunt u een willekeurig aantal databanken koppelen zonder dat extra codering nodig is.
Technische vooruitgang
Om de huidige gegevenskaart of het traject van het uitvoeren van ETL te upgraden of te wijzigen, kunnen no-code tools een grote hulp zijn. Voor een nieuwere code moet u het hele coderingsproces opnieuw doen met een handmatige codering. Als u zou hebben gekozen voor open source ETL tools, wordt het nog ingewikkelder om aanpassingen te maken volgens uw behoeften of om het aan te passen.
No-code ETL: hoe helpt het u?
No-code ETL oplossingen kunnen nuttig zijn voor uw bedrijf omdat ze kunnen werken zonder codering. Met een typische no-code ETL kunt u een eenvoudige gebruikersinterface gebruiken om een gegevenskaart te maken om het pad naar de server te presenteren. Vervolgens kan de server het hele proces automatiseren zonder dat u verdere hulp nodig hebt.
Het toevoegen van transformatieregels is ook een van de manieren waarop ETL u kan helpen. Opschonen, herstructureren, scheiden of verwijderen van datasets is mogelijk om ervoor te zorgen dat actuele en relevante informatie wordt verstrekt. Het controleren van de kwaliteit van de geëxtraheerde gegevens is ook mogelijk door enkele eenvoudige regels op het proces toe te passen.
U kunt het hele proces ETL plannen, zodat het niet handmatig hoeft te worden uitgevoerd om de bijgewerkte gegevenssets en informatie voor strategische besluitvorming te verkrijgen. Bovendien zorgt de visuele, intuïtieve en gebruiksvriendelijke interface ervoor dat iedereen deze ETL tools kan gebruiken om tijd te besparen, de productiviteit te verhogen en betere resultaten te behalen.
Hoe werkt het: gegevensimport en drag-and-drop workflows?
Tijdens het werken met de no-code ETL processen zult u veel scenario's tegenkomen waarin de ETL tools van pas komen. Deze omvatten:
- Connectoren
Als u verschillende datapijpleidingen hebt, kunt u ze gemakkelijk met elkaar verbinden zonder enige regel code toe te voegen. Als de gegevens van uw klant bijvoorbeeld zijn opgeslagen in Oracle, terwijl de bestelinformatie in Microsoft Excel staat, zal de tool verbinding maken met deze datawarehouses. - Gegevensprofilering
U zult de gegevens moeten definiëren om er het meeste uit te halen. Via ETL kunt u gegevensvariabelen invoeren zoals types, integriteit en kwaliteit. Op basis van de gedefinieerde waarden worden de gegevens automatisch gesorteerd. - Vooraf gebouwde transformatie
In de ETL software kunnen ingebouwde transformaties beschikbaar zijn die direct kunnen worden toegepast op de ruwe gegevens, wat het u een stuk gemakkelijker maakt. - Handige planning
U kunt de ETL pijplijn plannen met specifieke triggers, zodat de zaken geautomatiseerd blijven en u niet op een bepaald moment een schijnbare inspanning hoeft te leveren.
Beste ETL tool voor bedrijven -. AppMaster
Een van de beste no-code ETL tools is AppMaster. Het kan het hele proces van extraheren, transformeren, laden en gegevensvalidatie automatiseren.
Creëer datapijplijnen met AppMaster
Open source ETL Tools zijn misschien niet in elke situatie nuttig. U hebt gespecialiseerde software nodig om pijplijnen te creëren die gegevens extraheren en de handmatige ETL omzetten in een geautomatiseerde gegevensarchitectuur. U kunt uw reis naar gegevensextractie en -integratie zeker beginnen met open source ETL tools. Toch hebt u gespecialiseerde software nodig die alle vereiste functionaliteiten bevat om een naadloze gegevenspijplijn te creëren, die uiteindelijk helpt bij de voorbereiding en analyse van gegevens. AppMaster is software die volledig aan uw behoeften kan voldoen.
Implementeer de beste praktijken van datawarehousing
Met AppMaster kunt u verwachten dat u de databasePostgreSQL gebruikt om gegevens te integreren, gegevens te laden en te converteren naar het formaat waarin ze u kunnen helpen belangrijke beslissingen te nemen voor uw organisatie. Al deze aspecten kunnen worden behandeld via handmatige ETL mechanismen, maar met AppMaster aan uw zijde kunt u gegevensintegratie beheren zonder dat u daarvoor hoeft te coderen.
Gegevensbronnen integreren
U hoeft alleen maar verschillende gegevensstructuren die uw organisatie gebruikt te integreren in de handmatige ETL en de tool zijn bewerkingen te laten uitvoeren. Het resultaat van de gegevensintegratie is de informatie die u nodig hebt om belangrijke beslissingen te nemen. In vergelijking met de handmatige ETL tools kunnen de gegevensintegratieprocessen in relatief minder tijd worden beheerd. U hoeft niet in te leveren op gegevenskwaliteit of andere factoren.
Gebruiksvriendelijke interface
AppMaster is speciaal ontworpen om een gebruiksvriendelijke interface te bieden terwijl het u helpt de gegevens te extraheren. Met verschillende dashboardfaciliteiten voor verschillende belanghebbenden wordt het afstemmen van de informatie die u nodig hebt veel toegankelijker. Toegang tot de juiste informatie op het juiste moment helpt bij een betere besluitvorming. Bovendien bespaart een dergelijke interface tijd en biedt het alle essentiële gegevens op één scherm.
Waarom is no-code ETL beter dan handgecodeerde ETL?
No-code ETL tools kunnen een eenvoudige oplossing bieden voor het beheer van de gegevens op een manier die meer groeimogelijkheden voor uw bedrijf kan opleveren. U hebt geen ETL ontwikkelaars nodig om het ETL proces uit te voeren, wat de zaken een stuk eenvoudiger, gebruiksvriendelijker en kosteneffectiever maakt.
Met de vele voordelen die verbonden zijn aan de no-code ETL tools, zijn deze tools de nieuwe realiteit in de bedrijfswereld, vooral voor bedrijven met tonnen gegevens. Van de vele beschikbare open source ETL tools, moet u vertrouwen op het platform dat geavanceerde functies biedt met eenvoudig gebruik, zoals AppMaster.
