Trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL) là một quy trình cơ bản trong bối cảnh cơ sở dữ liệu, đặc biệt được sử dụng trong các nỗ lực di chuyển và tích hợp dữ liệu. Nó liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu để đáp ứng lược đồ hoặc định dạng được yêu cầu và tải dữ liệu đã chuyển đổi vào hệ thống đích, thường là cơ sở dữ liệu. ETL rất quan trọng để truyền dữ liệu giữa các hệ thống không đồng nhất, hợp nhất kho dữ liệu và đồng bộ hóa kho lưu trữ dữ liệu vận hành. Vì ETL đơn giản hóa các tác vụ phân tích dữ liệu, nên nó đã trở thành một thành phần nền tảng trong các sáng kiến Business Intelligence (BI) và hệ thống kho dữ liệu.
Bước đầu tiên của quy trình ETL, trích xuất, liên quan đến việc tìm nạp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu NoSQL, tệp phẳng, hệ thống ERP, hệ thống CRM hoặc thậm chí cả API và dịch vụ web bên ngoài. Dữ liệu có thể đồng nhất hoặc không đồng nhất và có thể có sự không nhất quán, thiếu thuộc tính hoặc thậm chí các mục nhập bị hỏng. Trong giai đoạn trích xuất, dữ liệu được đọc và trích xuất từ các nguồn này mà không thực hiện bất kỳ thay đổi hoặc chuyển đổi nào đối với dữ liệu đó, đảm bảo rằng dữ liệu thô vẫn còn nguyên vẹn.
Chuyển đổi, bước thứ hai, tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu được trích xuất thô sang định dạng nhất quán. Bước này có thể liên quan đến một số quy trình phụ, chẳng hạn như làm sạch dữ liệu, lập hồ sơ dữ liệu, chuẩn hóa định dạng, chống trùng lặp, làm phong phú, v.v. Vì dữ liệu có thể bắt nguồn từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau, điều cần thiết là chuẩn hóa và hài hòa định dạng dữ liệu, đảm bảo rằng nó tuân thủ lược đồ dữ liệu và quy tắc kinh doanh của hệ thống đích. Chuyển đổi dữ liệu đôi khi có thể phức tạp, bao gồm các thao tác dữ liệu nâng cao như xoay vòng, tổng hợp hoặc lọc dữ liệu. Bước này nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu tổng thể và khả năng sử dụng trong hệ thống mục tiêu, cuối cùng đáp ứng các yêu cầu về báo cáo, phân tích và các quy trình kinh doanh khác.
Bước cuối cùng, tải, liên quan đến việc chèn dữ liệu đã chuyển đổi vào hệ thống đích. Đây có thể là kho dữ liệu, hồ dữ liệu hoặc bất kỳ loại hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) nào khác. Quá trình tải có thể tốn nhiều tài nguyên và có thể cần được thực hiện theo các đợt nhỏ hơn để tối ưu hóa hiệu suất và giảm nguy cơ ngừng hoạt động của hệ thống. Trong bước này, quy trình ETL cũng thực hiện các tác vụ cần thiết như xác thực dữ liệu, thực thi tính toàn vẹn tham chiếu và lập chỉ mục, đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ chính xác và hiệu quả trong hệ thống đích.
ETL đóng một vai trò quan trọng trong nền tảng không cần mã AppMaster, cung cấp một cách hiệu quả để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động. Áp dụng các quy trình ETL, AppMaster cải thiện đáng kể và đơn giản hóa việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào các ứng dụng của mình. Hơn nữa, độ tin cậy và khả năng mở rộng của quy trình ETL khiến nó phù hợp để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ liên quan đến doanh nghiệp và các trường hợp sử dụng tải cao.
Gartner ước tính rằng các quy trình ETL tiêu tốn hơn 70% nỗ lực và nhân lực trong các dự án kho dữ liệu. Bất chấp những thách thức liên quan đến ETL, các doanh nghiệp và tổ chức thuộc mọi quy mô cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ quan trọng như báo cáo, ra quyết định và dự báo. Do đó, nhiều công cụ và công nghệ đã được phát triển để đơn giản hóa và tự động hóa quy trình ETL, cung cấp giao diện drag-and-drop, trình kết nối dựng sẵn và sơ đồ trực quan.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) và Google Cloud Data Fusion là những công cụ ETL phổ biến cung cấp một bộ tính năng toàn diện để hỗ trợ quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu. Những công cụ này cung cấp cho người dùng khả năng tùy chỉnh và linh hoạt, cho phép họ thiết kế và quản lý các quy trình công việc ETL phức tạp cũng như giám sát hiệu suất của các quy trình tích hợp dữ liệu của họ.
Với sự gia tăng mức độ phổ biến của các giải pháp dựa trên đám mây, các quy trình ETL cũng đã phát triển để phù hợp với các kiến trúc gốc trên đám mây, hỗ trợ khối lượng công việc ETL không có máy chủ và có thể mở rộng. Các nền tảng Dữ liệu lớn, chẳng hạn như Apache Hadoop và Apache Spark, cũng cung cấp các khả năng ETL mạnh mẽ, cho phép các tổ chức xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
Quy trình Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL) là một thành phần quan trọng trong nỗ lực tích hợp và di chuyển dữ liệu, đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch giữa các hệ thống không đồng nhất. Khi các tổ chức tiếp tục tạo và sử dụng một lượng lớn dữ liệu, các quy trình ETL ngày càng trở nên quan trọng đối với hoạt động kinh doanh và ra quyết định. Nền tảng no-code AppMaster tận dụng các quy trình ETL để tăng tốc và đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng, cho phép các doanh nghiệp tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ và có khả năng mở rộng cao với nợ kỹ thuật tối thiểu.
