Извлечение, преобразование, загрузка (ETL) — это фундаментальный процесс в контексте баз данных, особенно используемый во время интеграции и миграции данных. Он включает в себя извлечение данных из различных источников, их преобразование для соответствия требуемой схеме или формату и загрузку преобразованных данных в целевую систему, которой обычно является база данных. ETL имеет решающее значение для передачи данных между разнородными системами, консолидации хранилищ данных и синхронизации оперативных хранилищ данных. Поскольку ETL упрощает задачи анализа данных, он стал краеугольным камнем инициатив Business Intelligence (BI) и систем хранения данных.
Первый шаг процесса ETL, извлечение, включает в себя выборку данных из различных источников, таких как реляционные базы данных, базы данных NoSQL, плоские файлы, системы ERP, системы CRM или даже внешние API и веб-сервисы. Данные могут быть однородными или разнородными, а также могут иметь несоответствия, отсутствующие атрибуты или даже поврежденные записи. На этапе извлечения данные считываются и извлекаются из этих источников без внесения в них каких-либо изменений или преобразований, гарантируя, что необработанные данные останутся неповрежденными.
Преобразование, второй шаг, фокусируется на преобразовании необработанных извлеченных данных в согласованный формат. Этот шаг может включать несколько подпроцессов, таких как очистка данных, профилирование данных, стандартизация формата, дедупликация, обогащение и многое другое. Поскольку данные могут поступать из различных источников и в различных форматах, важно стандартизировать и согласовать формат данных, обеспечив его соответствие схеме данных и бизнес-правилам целевой системы. Преобразование данных иногда может быть сложным, включая сложные операции с данными, такие как сводные данные, агрегирование или фильтрация данных. Этот шаг направлен на обеспечение общего качества данных и удобства использования в целевой системе, что в конечном итоге соответствует требованиям к отчетности, анализу и другим бизнес-процессам.
Последний шаг, загрузка, включает в себя вставку преобразованных данных в целевую систему. Это может быть хранилище данных, озеро данных или любой другой тип системы управления базами данных (СУБД). Процесс загрузки может быть ресурсоемким, и его может потребоваться выполнять небольшими партиями, чтобы оптимизировать производительность и снизить риск простоя системы. На этом этапе процесс ETL также выполняет необходимые задачи, такие как проверка данных, обеспечение ссылочной целостности и индексирование, обеспечивая точное и эффективное хранение данных в целевой системе.
ETL играет важную роль в no-code платформе AppMaster, которая обеспечивает эффективный способ создания серверных, веб-приложений и мобильных приложений. Применяя процессы ETL, AppMaster значительно улучшает и упрощает интеграцию данных из различных источников в свои приложения. Кроме того, надежность и масштабируемость процесса ETL делают его пригодным для обработки огромных объемов данных, используемых в корпоративных сценариях и сценариях использования с высокой нагрузкой.
По оценкам Gartner, процессы ETL потребляют более 70 % усилий и рабочей силы в проектах хранилищ данных. Несмотря на проблемы, связанные с ETL, предприятиям и организациям любого размера необходимо интегрировать данные из различных источников для выполнения важных задач, таких как отчетность, принятие решений и прогнозирование. В результате было разработано множество инструментов и технологий для упрощения и автоматизации процесса ETL, предлагающих интерфейсы drag-and-drop, готовые соединители и визуальные блок-схемы.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) и Google Cloud Data Fusion — популярные инструменты ETL, предлагающие полный набор функций для облегчения процессов извлечения, преобразования и загрузки данных. Эти инструменты предоставляют пользователям гибкость и возможности настройки, позволяя им разрабатывать сложные рабочие процессы ETL и управлять ими, а также отслеживать производительность своих процессов интеграции данных.
С ростом популярности облачных решений процессы ETL также эволюционировали, чтобы приспособиться к облачным архитектурам, поддерживая бессерверные и масштабируемые рабочие нагрузки ETL. Платформы больших данных, такие как Apache Hadoop и Apache Spark, также предлагают мощные возможности ETL, позволяющие организациям эффективно и экономично обрабатывать огромные объемы данных.
Процесс извлечения, преобразования, загрузки (ETL) является жизненно важным компонентом усилий по интеграции и переносу данных, обеспечивая беспрепятственный поток данных между разнородными системами. Поскольку организации продолжают генерировать и потреблять огромные объемы данных, процессы ETL становятся все более важными для бизнес-операций и принятия решений. Платформа no-code AppMaster использует процессы ETL для ускорения и упрощения разработки приложений, позволяя компаниям создавать масштабируемые и надежные приложения с минимальным техническим долгом.
