ETL 管道是將企業轉變為智慧、半自主生物的數據處理系統。本文深入探討了它們的核心，並向您展示了如何在您的公司中實施它們。
ETL 管道最常見的用例是從資料庫中提取數據並將其移動到不同的資料庫或文件系統位置。您想要這樣做的原因有很多，但最常見的原因是您當前的資料庫可能沒有足夠的容量，或者您需要更多存儲空間來存儲檔。
但這還不是全部。
ETL 管道的自動化解決了更多問題，例如生成源源不斷的改進反饋和見解，這些反饋和見解隨時可用。
讓我們更深入地挖掘。
什麼是 ETL 管道？
ETL 管道由一組用於數據遷移、轉換、載入和清理的工具和流程組成。它用於將數據從一個源系統提取到另一個目標系統。
ETL 管道可以分為三個主要元件：源系統、轉換和載入器。
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.
此外，這些核心流程中還有其他步驟。
載入轉換
這些轉換在每次轉換之後進行，以確保在處理過程中不會發生錯誤，並在處理大量數據時提供更好的性能。您可以使用它們將所有必要的資訊從一個表載入到另一個表中（例如，將歷史記錄從一個表載入到另一個表中）。
載入操作
這些操作可以對資料庫中的不同表執行每日更新（例如，更新產品價格）。它們可能包括諸如根據庫存水準在現有產品表中插入新行或根據到期日期刪除舊行等內容。如果我們在這裡談論現實生活中的應用程式，這些可能包括每天根據我們的業務用戶設置的某些標準添加新客戶、刪除過期客戶等。
報告操作
在執行所有數據轉換后，是時候進行報告了。您可以使用 SQL Server Reporting Services 或 Power BI 報告來獲取有關 ETL 到目前為止的運行情況的即時反饋。
使用 ETL 管道有什麼好處？
自動化數據管道有很多好處。其中許多都強調了公司通信和反饋中支援智能創新的更高效率。
節省時間和資源
使用 ETL 管道的主要好處是，您可以通過編寫腳本在一個位置執行所有轉換來自動執行該過程。這樣可以確保您在所有系統上獲得一致的結果，這意味著手動執行諸如使用 Excel 電子表格創建報告或在不同應用程式之間手動複製檔等操作所花費的時間更少。
想像一下，您的員工收集和清理數據所花費的時間突然被釋放出來。這意味著繁瑣和重複的數據收集任務不再使您的團隊陷入困境。因此，他們可以自由地從事創意和管理業務。
減少錯誤並闡明數據見解
您還可以更好地控制數據發生的情況。如果在轉換過程中有任何錯誤，您可以在離開系統之前捕獲它們。因此，數據的端點（您的服務或產品與客戶聯繫的地方）會尊重他們的反饋。
消除冗餘
最後，一切都發生在一個腳本中。這意味著您無需擔心多人同時處理同一報表。您只需編寫一個腳本，讓每個人都運行它。
如何在您的業務中實施 ETL 管道。
許多公司已經開始在其業務中實施ETL流程。主要原因是：
- 需要數據一致性以及將來自不同來源的資訊提取到單個資料庫或系統中的能力。
- 您可以使用分析數據並生成數據的自動化流程來解決數據質量問題。這將説明您提高組織的績效、降低成本並提高客戶滿意度。
- 需要準確及時的客戶資訊。這將説明您改善客戶服務，降低成本並提高客戶滿意度。數據準確性是決定您的業務未來效率的最重要因素之一。
但是，如何讓作為 ETL 管道的數據提煉廠投入運行呢？
你可以從Facebook或Reddit等社交媒體平臺收集數據集，然後審查Yelp等網站。
在內部，您可以從電子郵件中收集關鍵數據，並使用該資訊來識別服務和產品中的差距。從這裡，您可以製作要處理的優先順序清單。
在更大的範圍內，可以使用來自互聯網的數據自動為您的業務提供數據。然後，您可以將其組織為可讀的格式，如 PDF、Excel 工作表或 CVS 檔。
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.
使用網路抓取工具自動執行 ETL 管道。
Automating your ETL pipeline with web scraping tools is a process that allows you to automate all the steps of your data processing pipeline.
- 通過網路爬蟲和網路抓取收集數據
- 數據清理，例如從數據集中刪除重複項或錯誤記錄
- 解析和清理文字檔
- 將 CSV 檔載入到資料庫中
- 數據可視化，例如創建條形圖和圖形
您可以使用單獨的工具手動執行所有這些步驟，但這需要大量學習，並且如果您不知道自己在做什麼，則可能會出現許多錯誤。
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.
