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.
Source System is the place where the raw data comes from. This could be an existing database or files on disk etc. It contains all data that needs to be processed. It can be a relational database, an Excel spreadsheet, or any other type of data source.
Transformation is a process that transforms raw data in order to make it more usable by other systems like databases, web services, or applications that are not natively supported by the source system. In other words, this component transforms the raw data from your source into a format that makes sense for your application logic. For example, if you are processing sales figures and you want to calculate total revenue for each month, then this step would transform the raw data into monthly totals.
Loader is a tool that loads transformed data into a destination system such as SQL Server or Oracle Databas so that it can be processed further by other systems like reporting and business intelligence tools.
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.
You can read more about where to find data in our Comprehensive Guide to Datasets. But for now, let’s show you the gist of data collection with automated software scripts called web scrapers.
Автоматизация конвейеров ETL с помощью инструментов веб-скрапинга.
Automating your ETL pipeline with web scraping tools is a process that allows you to automate all the steps of your data processing pipeline.
- 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.
There are services available that you can discover in our research of scraping tools that do most of this process for you.
If you decide to use these streamlined services, we recommend pairing them with rotating residential proxies. In short, they can speed up the data processing, expand your reach on the internet, keep you safe from data vulnerabilities, and bypass IP bans.
To learn more about residential proxies, check out our blog, or contact the IPBurger team for more solutions.
