Wyodrębnij, przekształć, załaduj (ETL) to podstawowy proces w kontekście baz danych, szczególnie używany podczas integracji i migracji danych. Polega na ekstrakcji danych z różnych źródeł, ich przekształceniu do wymaganego schematu lub formatu i załadowaniu przekształconych danych do systemu docelowego, którym najczęściej jest baza danych. ETL ma kluczowe znaczenie dla przesyłania danych między heterogenicznymi systemami, konsolidacji hurtowni danych i synchronizacji operacyjnych magazynów danych. Ponieważ ETL upraszcza zadania związane z analizą danych, stał się kamieniem węgielnym w inicjatywach Business Intelligence (BI) i systemach hurtowni danych.
Pierwszy krok procesu ETL, ekstrakcja, polega na pobraniu danych z różnych źródeł, takich jak relacyjne bazy danych, bazy danych NoSQL, pliki płaskie, systemy ERP, systemy CRM, a nawet zewnętrzne API i usługi sieciowe. Dane mogą być jednorodne lub heterogeniczne i mogą zawierać niespójności, brakujące atrybuty, a nawet uszkodzone wpisy. Podczas fazy ekstrakcji dane są odczytywane i wydobywane z tych źródeł bez wprowadzania w nich jakichkolwiek zmian lub przekształceń, dzięki czemu surowe dane pozostają nienaruszone.
Przekształcenie, drugi krok, koncentruje się na konwersji surowych wyodrębnionych danych do spójnego formatu. Ten krok może obejmować kilka procesów podrzędnych, takich jak czyszczenie danych, profilowanie danych, standaryzacja formatu, deduplikacja, wzbogacanie i inne. Ponieważ dane mogą pochodzić z różnych źródeł i formatów, konieczna jest standaryzacja i harmonizacja formatu danych, zapewniająca zgodność ze schematem danych i regułami biznesowymi docelowego systemu. Transformacja danych może być czasem złożona i obejmować zaawansowane manipulacje danymi, takie jak obracanie, agregowanie lub filtrowanie danych. Ten krok ma na celu zapewnienie ogólnej jakości i użyteczności danych w docelowym systemie, ostatecznie spełniając wymagania dotyczące raportowania, analizy i innych procesów biznesowych.
Ostatni krok, ładowanie, polega na wstawieniu przekształconych danych do systemu docelowego. Może to być hurtownia danych, jezioro danych lub dowolny inny system zarządzania bazą danych (DBMS). Proces ładowania może wymagać dużych zasobów i może wymagać wykonania w mniejszych partiach, aby zoptymalizować wydajność i zmniejszyć ryzyko przestojów systemu. Na tym etapie proces ETL wykonuje również niezbędne zadania, takie jak sprawdzanie poprawności danych, egzekwowanie integralności referencyjnej i indeksowanie, zapewniając dokładne i efektywne przechowywanie danych w systemie docelowym.
ETL odgrywa kluczową rolę w platformie bez kodu AppMaster, która zapewnia efektywny sposób tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych. Stosując procesy ETL, AppMaster znacznie usprawnia i upraszcza integrację danych z różnych źródeł w swoich aplikacjach. Ponadto niezawodność i skalowalność procesu ETL sprawiają, że nadaje się on do obsługi ogromnych ilości danych w zastosowaniach korporacyjnych i przy dużym obciążeniu.
Gartner szacuje, że procesy ETL pochłaniają ponad 70% nakładu pracy i siły roboczej w projektach hurtowni danych. Pomimo wyzwań związanych z ETL, firmy i organizacje każdej wielkości muszą integrować dane z różnych źródeł, aby wykonywać krytyczne zadania, takie jak raportowanie, podejmowanie decyzji i prognozowanie. W rezultacie opracowano wiele narzędzi i technologii upraszczających i automatyzujących proces ETL, oferujących interfejsy drag-and-drop, gotowe łączniki i wizualne schematy blokowe.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) i Google Cloud Data Fusion to popularne narzędzia ETL oferujące kompleksowy zestaw funkcji ułatwiających procesy ekstrakcji, transformacji i ładowania danych. Narzędzia te zapewniają użytkownikom elastyczność i możliwości dostosowywania, umożliwiając im projektowanie i zarządzanie złożonymi przepływami pracy ETL oraz monitorowanie wydajności ich procesów integracji danych.
Wraz ze wzrostem popularności rozwiązań opartych na chmurze, procesy ETL również ewoluowały, aby dostosować się do architektur natywnych w chmurze, obsługując bezserwerowe i skalowalne obciążenia ETL. Platformy Big Data, takie jak Apache Hadoop i Apache Spark, oferują również potężne możliwości ETL, umożliwiając organizacjom wydajne i ekonomiczne przetwarzanie ogromnych ilości danych.
Proces wyodrębniania, przekształcania, ładowania (ETL) jest kluczowym elementem integracji i migracji danych, zapewniającym bezproblemowy przepływ danych między heterogenicznymi systemami. Ponieważ organizacje nadal generują i zużywają ogromne ilości danych, procesy ETL stają się coraz bardziej krytyczne dla operacji biznesowych i podejmowania decyzji. Platforma AppMaster no-code wykorzystuje procesy ETL w celu przyspieszenia i uproszczenia tworzenia aplikacji, umożliwiając firmom tworzenie wysoce skalowalnych i solidnych aplikacji przy minimalnym długu technicznym.
