Конвейеры ETL - это системы обработки данных, которые превращают предприятия в интеллектуальные, полуавтономные существа. В этой статье мы рассмотрим их суть и покажем, как внедрить их в своей компании.
Наиболее распространенным вариантом использования ETL-конвейера является извлечение данных из базы данных и перемещение их в другую базу данных или файловую систему. Существует множество причин, по которым вы хотите это сделать, но наиболее распространенная причина заключается в том, что текущая база данных может быть недостаточно емкой или вам нужно больше места для хранения файлов.
Но это еще не все.
Автоматизация ETL-конвейера решает гораздо больше проблем, например, позволяет получать постоянный поток уточненных отзывов и информации, готовых к использованию.
Давайте копнем немного глубже.
Что такое конвейеры ETL?
Конвейеры ETL состоят из набора инструментов и процессов для миграции, трансформации, загрузки и очистки данных. Они используются для извлечения данных из одной исходной системы в другую целевую систему.
Конвейер ETL можно разделить на три основных компонента: Исходная система, трансформация и загрузчик.
Исходная система— это источник исходных данных. Это может быть существующая база данных, файлы на диске и т. д. Она содержит все данные, которые необходимо обработать. Это может быть реляционная база данных, таблица Excel или любой другой тип источника данных.
Преобразование— это процесс, в ходе которого необработанные данные преобразуются с целью облегчения их использования другими системами, такими как базы данных, веб-сервисы или приложения, которые изначально не поддерживаются исходной системой. Другими словами, этот компонент преобразует необработанные данные из вашего источника в формат, понятный для логики вашего приложения. Например, если вы обрабатываете данные о продажах и хотите рассчитать общую выручку за каждый месяц, то на этом этапе необработанные данные будут преобразованы в месячные итоговые показатели.
Loader— это инструмент, который загружает преобразованные данные в целевую систему, такую как SQL Server или Oracle Database, для дальнейшей обработки другими системами, например инструментами отчетности и бизнес-аналитики.
Кроме того, в рамках этих основных процессов существуют и другие этапы.
Преобразования нагрузки
Эти преобразования выполняются после каждого преобразования, чтобы исключить ошибки при обработке, а также обеспечивают более высокую производительность при работе с большими объемами данных. С их помощью можно загрузить всю необходимую информацию из одной таблицы в другую (например, загрузить исторические записи из одной таблицы в другую).
Грузовые операции
Эти операции могут выполнять ежедневное обновление различных таблиц в базе данных (например, обновление цен на товары). Они могут включать такие операции, как вставка новых строк в существующие таблицы с товарами в зависимости от уровня их запасов, удаление старых строк в зависимости от срока годности и т.д. Если бы мы говорили о реальных приложениях, то они могли бы включать такие действия, как ежедневное добавление новых клиентов на основе некоторых критериев, заданных нашими бизнес-пользователями, удаление клиентов с истекшим сроком годности и т.д.
Отчетные операции
После выполнения всех преобразований данных настало время для создания отчетов. Для получения оперативной информации об эффективности ETL можно использовать службы SQL Server Reporting Services или отчеты Power BI.
Каковы преимущества использования конвейеров ETL?
Автоматизация работы с данными имеет множество преимуществ. Многие из них связаны с повышением эффективности коммуникаций в компании и обратной связью для поддержки интеллектуальных инноваций.
Экономия времени и ресурсов
Основное преимущество использования ETL-конвейера заключается в том, что можно автоматизировать процесс, написав сценарии для выполнения всех преобразований в одном месте. Это позволяет получить согласованные результаты во всех системах, а значит, сократить время, затрачиваемое на ручную работу, например, на создание отчетов в электронных таблицах Excel или ручное копирование файлов между различными приложениями.
Представьте себе, что время, затрачиваемое вашими сотрудниками на сбор и очистку данных, внезапно освободилось. Это означает, что утомительные и повторяющиеся задачи по сбору данных больше не будут отнимать у сотрудников много сил. В результате они могут заниматься творческой и управленческой деятельностью.
Сокращение количества ошибок и уточнение данных
Кроме того, вы получаете гораздо больший контроль над тем, что происходит с вашими данными. Если в процессе преобразования возникнут ошибки, вы сможете отловить их еще до того, как они покинут вашу систему. В результате в конечных точках данных - там, где ваши услуги или продукты контактируют с клиентами, - соблюдаются их отзывы.
Устранение избыточности
Наконец, все происходит в рамках одного сценария. Это означает, что вам не нужно беспокоиться о том, чтобы несколько человек одновременно работали над одним и тем же отчетом. Достаточно написать один сценарий, и пусть все его выполняют.
Как внедрить конвейеры ETL в свой бизнес.
Многие компании начали внедрять процессы ETL в свой бизнес. Основными причинами этого являются:
- Необходимость согласованности данных и возможность извлечения информации из различных источников в единую базу данных или систему.
- Решить проблемы качества данных можно с помощью автоматизированных процессов, которые анализируют данные и создают по ним отчеты. Это позволит повысить эффективность работы организации, сократить расходы и повысить удовлетворенность клиентов.
- Необходимость получения точной и своевременной информации о клиентах. Это поможет вам улучшить обслуживание клиентов, снизить затраты и повысить степень удовлетворенности клиентов. Точность данных - один из важнейших факторов, определяющих, насколько эффективным будет ваш бизнес в будущем.
Но как запустить в работу "фабрику данных", которой является ETL-конвейер?
Начать можно с малого: собрать массивы данных из социальных сетей, таких как Facebook или Reddit, и сайтов отзывов, таких как Yelp.
Внутри компании можно собирать ключевые данные из электронных писем и использовать их для выявления недостатков в услугах и продуктах. Исходя из этого, можно составить список приоритетов, которые необходимо устранить.
В более крупных масштабах можно автоматически снабжать свой бизнес данными из Интернета. Затем их можно организовать в удобные для чтения форматы, такие как PDF-файлы, таблицы Excel или файлы CVS.
Подробнее о том, где можно найти данные, вы можете прочитать в нашем «Полном руководстве по наборам данных». А пока давайте рассмотрим основные принципы сбора данных с помощью автоматизированных программных скриптов, называемых веб-скрейперами.
Автоматизация конвейеров ETL с помощью инструментов веб-скрапинга.
Автоматизация конвейера ETL с помощью инструментов для сбора данных из веб-сайтов — это процесс, позволяющий автоматизировать все этапы конвейера обработки данных.
- Сбор данных с помощью веб-краулинга и веб-скрапинга
- Очистка данных, например, удаление дубликатов или плохих записей из набора данных
- Разбор и очистка текстовых файлов
- Загрузка CSV-файлов в базы данных
- Визуализация данных, например, создание гистограмм и графиков
Все эти действия можно выполнить вручную, используя отдельные инструменты, но это требует большого количества знаний и чревато многочисленными ошибками, если вы не знаете, что делаете.
Существуют сервисы, о которых вы можете узнать в нашем обзоре инструментов для сбора данных, которые выполняют большую часть этого процесса за вас.
Если вы решите воспользоваться этими оптимизированными сервисами, мы рекомендуем сочетать их с ротационнымипрокси-серверами для домашнего использования. Одним словом, они могут ускорить обработку данных, расширить ваш охват в Интернете, защитить вас от уязвимостей в системе безопасности данных и обойти IP-блокировки.
