Extract, Transform, Load (ETL), veritabanları bağlamında, özellikle veri entegrasyonu ve taşıma çabalarında kullanılan temel bir süreçtir. Çeşitli kaynaklardan verilerin çıkarılmasını, gerekli şema veya formatı karşılayacak şekilde dönüştürülmesini ve dönüştürülen verilerin genellikle bir veritabanı olan bir hedef sisteme yüklenmesini içerir. ETL, heterojen sistemler arasında veri aktarımı, veri ambarlarının birleştirilmesi ve operasyonel veri depolarının senkronize edilmesi için çok önemlidir. ETL, veri analitiği görevlerini basitleştirdiğinden, İş Zekası (BI) girişimlerinde ve veri ambarı sistemlerinde köşe taşı bir bileşen haline geldi.
ETL sürecinin ilk adımı olan ayıklama, ilişkisel veritabanları, NoSQL veritabanları, düz dosyalar, ERP sistemleri, CRM sistemleri ve hatta harici API'ler ve web hizmetleri gibi çeşitli kaynaklardan veri almayı içerir. Veriler homojen veya heterojen olabilir ve tutarsızlıklara, eksik niteliklere ve hatta bozuk girişlere sahip olabilir. Çıkarma aşamasında, veriler üzerinde herhangi bir değişiklik veya dönüşüm yapılmadan veriler okunur ve bu kaynaklardan çıkarılır ve ham verilerin bozulmadan kalması sağlanır.
İkinci adım olan dönüştürme, çıkarılan ham verileri tutarlı bir formata dönüştürmeye odaklanır. Bu adım, veri temizleme, veri profili oluşturma, format standardizasyonu, tekilleştirme, zenginleştirme ve daha fazlası gibi birkaç alt süreci içerebilir. Veriler çeşitli kaynaklardan ve biçimlerden gelebileceğinden, veri biçimini standartlaştırmak ve uyumlu hale getirmek, hedef sistemin veri şemasına ve iş kurallarına uymasını sağlamak önemlidir. Veri dönüştürme, verileri döndürme, toplama veya filtreleme gibi gelişmiş veri manipülasyonlarını içeren bazen karmaşık olabilir. Bu adım, nihai olarak raporlama, analiz ve diğer iş süreçleri için gereklilikleri karşılayarak, hedef sistemdeki genel veri kalitesini ve kullanılabilirliğini sağlamayı amaçlar.
Son adım olan yükleme, dönüştürülen verilerin hedef sisteme eklenmesini içerir. Bu, bir veri ambarı, bir veri gölü veya başka herhangi bir veritabanı yönetim sistemi (DBMS) türü olabilir. Yükleme işlemi, kaynak yoğun olabilir ve performansı optimize etmek ve sistemin kapalı kalma süresi riskini azaltmak için daha küçük gruplar halinde yapılması gerekebilir. Bu adım sırasında, ETL süreci ayrıca veri doğrulama, referans bütünlüğü zorlama ve indeksleme gibi gerekli görevleri yerine getirerek verilerin hedef sistemde doğru ve etkin bir şekilde saklanmasını sağlar.
ETL, arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmak için verimli bir yol sağlayan AppMaster kodsuz platformunda kritik bir rol oynar. ETL süreçlerini uygulayan AppMaster , çeşitli kaynaklardan gelen verileri uygulamalarına entegre etmeyi önemli ölçüde iyileştirir ve basitleştirir. Ayrıca, ETL işleminin güvenilirliği ve ölçeklenebilirliği, onu kurumsal ve yüksek yüklü kullanım durumlarında yer alan çok büyük miktarda veriyi işlemek için uygun hale getirir.
Gartner, ETL süreçlerinin veri ambarı projelerinde harcanan emeğin ve insan gücünün %70'inden fazlasını tükettiğini tahmin ediyor. ETL ile ilgili zorluklara rağmen, her büyüklükteki işletme ve kuruluşun raporlama, karar verme ve tahmin yapma gibi kritik görevleri gerçekleştirmek için farklı kaynaklardan gelen verileri entegre etmesi gerekir. Sonuç olarak, ETL sürecini basitleştirmek ve otomatikleştirmek için drag-and-drop arabirimleri, önceden oluşturulmuş bağlayıcılar ve görsel akış şemaları sunan çok sayıda araç ve teknoloji geliştirilmiştir.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Entegrasyon Hizmetleri (SSIS) ve Google Cloud Data Fusion, veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme işlemlerini kolaylaştırmak için kapsamlı bir özellikler paketi sunan popüler ETL araçlarıdır. Bu araçlar, kullanıcılara karmaşık ETL iş akışlarını tasarlamalarını ve yönetmelerini ve veri entegrasyon süreçlerinin performansını izlemelerini sağlayan esneklik ve özelleştirme yetenekleri sağlar.
Bulut tabanlı çözümlerin popülaritesinin artmasıyla birlikte, ETL süreçleri de sunucusuz ve ölçeklenebilir ETL iş yüklerini destekleyen bulut yerel mimarileri barındıracak şekilde gelişti. Apache Hadoop ve Apache Spark gibi Büyük Veri platformları da güçlü ETL yetenekleri sunarak kuruluşların büyük miktarda veriyi verimli ve uygun maliyetli bir şekilde işlemesine olanak tanır.
Ayıkla, Dönüştür, Yükle (ETL) süreci, heterojen sistemler arasında kesintisiz veri akışı sağlayan veri entegrasyonu ve taşıma çabalarının hayati bir bileşenidir. Kuruluşlar çok büyük miktarlarda veri üretmeye ve tüketmeye devam ettikçe, ETL süreçleri iş operasyonları ve karar verme için giderek daha kritik hale geliyor. AppMaster no-code platform, uygulama geliştirmeyi hızlandırmak ve basitleştirmek için ETL süreçlerinden yararlanarak işletmelerin minimum teknik borçla yüksek düzeyde ölçeklenebilir ve sağlam uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.
