ETL-процессы: суть и задачи

О чем речь? ETL-процессы расшифровываются как extract, transform, load, что означает «извлечение, преобразование и загрузка». Такой алгоритм используется при работе с объемным массивом данных, часть из которых не нужна для выполнения поставленных задач. ETL-процесс позволяет убрать лишнее, оставив необходимое для работы.

На что обратить внимание? На практике ETL-процессы используются в бизнес-аналитике для актуализации информации, что позволяет проводить точную оценку компании и принимать релевантные решения.

Суть и задачи ETL-процессов

Аббревиатура ETL расшифровывается как Extract, Transform, Load, что в переводе с английского означает «извлечение, преобразование, загрузка». Речь идет о процессе объединения данных из ряда источников в определенном хранилище – складе данных. При этом применяется несколько бизнес-правил, направленных на очистку и упорядочение необработанной информации, а также ее подготовку к хранению, последующему анализу и машинному обучению (ML).

Посредством анализа данных могут решаться различные бизнес-задачи. К примеру, прогнозирование результата принятия определенного решения, формирование отчетов и панелей управления, уменьшение количества малоэффективных действий и т.д.

Современные компании имеют доступ к структурированной и к неструктурированной информации. В частности, это:

• данные о клиентах, взятые из систем онлайн-платежей и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM);
• сведения о запасах и операциях из систем поставщиков;
• сенсорная информация с устройств Интернета вещей (IoT);
• маркетинговые данные из соцсетей и отзывы клиентов;
• информация о сотрудниках из внутренних систем управления персоналом.

ETL-процессы позволяют подготовить данные, которые еще не были обработаны, для последующего анализа. Информация приводится в более удобный формат и структуру.

В результате бизнес-аналитики могут получить больше полезных сведений. К примеру, в интернет-магазинах специалисты делают прогнозы относительно будущего спроса и запасов. С этой целью выполняется анализ данных из точек продаж. В маркетинговых командах может применяться информация, взятая из CRM с отзывами клиентов в соцсетях. Это позволяет анализировать специфику потребительского поведения.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 31975

ETL помогает усовершенствовать процесс бизнес-аналитики. Он становится более точным и результативным. Рассмотрим основные задачи извлечения, преобразования и загрузки данных:

• Обеспечение исторического контекста информации. ETL-процессы позволяют компании объединить устаревшие данные со сведениями, полученными из новых приложений и платформ. В результате компания может проводить комплексный анализ информации за определенный временной промежуток. Это помогает получить долгосрочное представление о данных.
• Консолидированное представление данных. Это необходимо для проведения глубокого анализа и составления отчетности. Дело в том, что управление наборами данных затрачивает время и требует координации. В результате могут появиться задержки. Эффективность анализа будет снижена. Однако ETL-процессы позволяют объединить базы данных и разрозненные формы информации в одно общее представление. Интеграция данных помогает улучшить их качество. Кроме того, снижается время, требуемое для перемещения, категоризации или стандартизации информации.Это помогает упростить процессы анализа, визуализации и осмысления больших информационных массивов.
• Точный анализ данных. Благодаря ETL организация может проводить более точный анализ информации. Это позволяет компании привести данные в соответствие различным нормативам и регулятивным требованиям. При этом инструменты ETL можно совмещать с инструментами обеспечения качества данных для профилирования, аудита и очистки информации. Тем самым предприятие обеспечивает достоверность сведений.
• Автоматизация задач. С помощью ETL компания может перевести процесс обработки данных в автоматический режим. Это повышает эффективность анализа. Инструменты ETL автоматизируют процесс миграции данных. Организация может настроить их на регулярную интеграцию корректировок информации. Более того, изменения могут вноситься даже во время выполнения. Все это дает возможность инженерам по обработке информации сосредоточиться на инновациях и не тратить время на перемещение и форматирование данных.

Структура ETL-процесса

ETL-процесс – это перемещение данных от источника к получателю через промежуточную область. Эта область содержит вспомогательные таблицы, которые временно формируются с целью организации выгрузки. Разработкой требований к организации потока данных занимается аналитик. Таким образом, ETL представляет собой еще и инструмент, позволяющий подготовить информацию к анализу.

ETL является промежуточным слоем между OLTP и OLAP-системами. Рассмотрим каждую из них более подробно.

Читайте также!

Бюджет проекта: суть и правила составления

Подробнее

OLTP (Online Transaction Processing) – это транзакционные системы, предназначенные для обработки беспрерывного потока небольших транзакций. При этом процесс осуществляется в онлайн-режиме. К примеру, ERP-, MES-, банковские и биржевые приложения помогают компании автоматизировать структурированные задачи обработки данных, которые часто повторяются. Яркие примеры – ввод заказов и банковские транзакции. Эти операции выполняются в большом количестве за небольшие временные промежутки.

Но стоит отметить, что сложные аналитические запросы в OLTP будут выполняться очень долго. К примеру, какое количество товаров категории «предметы народного промысла» было приобретено людьми 30-45 лет в городах-миллионниках за последние 5 лет.

OLAP (Online Analytical Processing) – это интерактивная аналитическая обработка, подготовка суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, которые структурированы по многомерному принципу. Такие системы гораздо лучше справляются со сложными запросами. Выстраивается особая структура данных.

Речь идет о OLAP-кубе, который содержит таблицу фактов. Именно по этим фактам выполняются ключевые запросы и таблицы агрегатов (измерений), которые демонстрируют, каким образом может осуществляться анализ агрегированной информации. К примеру, группировка товаров по определенным критериям (местоположению, производителям, потребителям). OLAP-куб может помочь ответить на все количественные и пространственно-временные вопросы. Если имеется очень большое количество агрегатов, то полный расчет осуществляется лишь для отдельных измерений. Остальные рассчитываются только при необходимости.

Важнейшие функции ETL-системы – это операции по передаче информации из OLTP в OLAP. Последовательность этих операций следующая:

• Загрузка в ETL необработанных данных (Raw Data). Загруженная информация может иметь различный уровень качества. При выполнении этого процесса система сопоставляет количество поступивших строк с количеством строк из источника. Если в исходной системе их больше, чем в Raw Data, то это означает, что в процессе загрузки произошла ошибка.
• Валидация данных. На этом этапе осуществляется последовательная проверка данных. Система оценивает их корректность и полноту. По результатам проверки формируется отчет о найденных ошибках.
• Настройка соответствия (мэппинг) данных с целевой моделью. Система встраивает в валидированную таблицу столбцы по количеству справочников целевой модели. После этого в каждой новой ячейке каждой строки указывается соответствие значений целевых справочников (1:1, *:1, 1:* или *:*).
• Агрегация данных. Важность этого этапа обусловлена различиями в детализации данных в OLTP и OLAP-системах. OLAP – это на 100 % денормализованная таблица фактов и окружающие ее таблицы справочников по схеме звездочка или снежинка. Отметим, что максимальная детализация сумм OLAP равна количеству перестановок (агрегаций) всех элементов всех справочников. При этом OLTP-система может включать в себя целый ряд сумм для одного набора элементов справочников. Если необходимо выяснить, какие строки OLTP создали сумму в ячейке OLAP-системы, следует выполнить мэппинг OLTP-детализации. После этого потребуется «склейка» данных в отдельной таблице для последующей загрузки в OLAP.
• Выгрузка в целевую систему. В процессе выгрузки применяются интерфейсные инструменты и коннектор.

Создание ETL-процесса

Есть несколько стадий настройки ETL-процесса:

Определение задачи

Допустим, что организация решает разработать бонусную систему для своих сотрудников из отдела продаж. В этом случае необходимо изучить данные об объемах продаж и бонусах. Перед инженером данных следует поставить следующую задачу: выполнить настройку процесса сбора и отправки данных в аналитическое хранилище. Следовательно, специалисту нужно выяснить:

• Какие системы применяются при хранении информации: CRM, базы данных, документы.
• Как необходимо оформить таблицу-приёмник. В ней будут храниться итоговые данные. Следует выбрать формат и названия колонок.
• С какой частотой будет происходить обновление данных. Можно указать следующие параметры: раз в день, раз в час или в режиме реального времени.
• Какая информация должна будет обновляться. Например, данные, которые были получены за определенный временной промежуток. Кроме того, можно обновлять информацию, которая уже была занесена в базу.
• Какие проблемы могут появиться в данных и каким образом должна осуществляться обработка этих проблем. К примеру, пропуски, аномалии, тестовые значения, некорректные форматы.
• Каким образом система уведомит владельца о проблемах. К примеру, если за одни сутки будет получено в три раза меньше информации, чем раньше.

Получение доступа к данным

Предположим, хранение информации о продажах осуществляется в 1С, данные о сотрудниках — в Google-таблицах, бонусы — в базе данных. У каждой из перечисленных платформ свои требования к доступу. Кроме того, доступ к информации могут предоставить определенные ответственные лица. Специалисту необходимо:

• Связаться с ответственным и получить разрешение на использование систем и необходимой информации.
• Сформировать отдельную учётную запись. Она нужна для функционирования автоматического процесса ETL. Таким образом, ответственное лицо сможет узнать, кто получает данные.
• Сформировать персональную учётную запись инженера данных. Это необходимо для выполнения быстрой проверки данных и отладочных работ. Как правило, специалисту предоставляют лишь ограниченный доступ. К примеру, инженер не будет видеть персональную информацию клиентов.
• Предоставить доступ к тестовому контуру (тестовым данным). Это нужно для того, чтобы специалист смог настроить и протестировать ETL-процесс.

Дарим скидку от 60%
на курсы от GeekBrains до 01 декабря

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Проверка полученной информации

Инженер должен понять, какие данные требуются для выполнения поставленной задачи. Следовательно, некоторую информацию нужно будет отфильтровать. К примеру, компания решает, что тестовые аккаунты продавцов необходимо отсеять. Еще одна часто встречающаяся ситуация – бонусы начисляются в копейках, а в хранилище они должны быть отправлены в рублях.

Специалист получает данные и изучает их. После этого он понимает, что информацию необходимо обработать перед написанием кода. Этот этап иногда называют препроцессингом данных.

Формирование кода ETL-процесса

Когда инженер выяснит, какие данные требуются, где их достать и каким образом должна осуществляться их обработка, ему нужно написать код. Именно этот код является ETL-пайплайном (англ. ETL pipeline). Этот термин обозначает ETL-процесс. Во время формирования кода специалист выполняет его тестирование. Результат должен быть следующим:

• Код технически работает правильно. Нет никаких ошибок при исполнении.
• Код читаем. Иными словами, названия параметров написаны правильно, соблюдены все переносы, табуляция, форматирование текста.
• Обработка информации выполняется правильно. В результате обработки не возникает никаких ошибок в расчетах.

Затем специалист формирует новую структуру хранения данных. При этом ETL-процесс начинает распределять информацию из источников по определенным ячейкам разработанной таблицы.

Запуск автоматического исполнения кода

Существуют специальные фреймворки, которые позволяют настроить автоматическое исполнение кода. К примеру, Apache Airflow или PySpark. Сотрудники могут отслеживать процесс выполнения задач в интерфейсе и логах.

ETL-пайплайн – это набор задач, которые выполняются в определенной последовательности. К примеру, батчевый процесс в Apache Airflow (данные собираются частями, после чего запускается процесс по расписанию).

Если работа ведется на распределённых системах, то разработка ETL-процесса может быть осуществляться таким образом, чтобы задачи выполнялись параллельно.

Стоит учесть, что код может исполняться в разных режимах. Например, онлайн или по расписанию (скажем, каждые два дня в 11 утра будет обрабатываться информация за предыдущие два дня).

Возможные проблемы в ETL-процессах

Подбирая инструмент ETL, компания должна учитывать требования бизнеса, объем обрабатываемой информации и способ их применения. Рассмотрим несколько проблем, которые могут возникнуть при настройке процесса ETL:

• Сложности при подборе формата обработки.

Нередко случается, что одной организации приходится взаимодействовать с огромных количеством источников с разными форматами данных. К примеру, со структурированной и частично структурированной информацией, потоковыми данными в реальном времени, плоскими файлами, файлы CSV, S3, источниками потоковой передачи и т.д.

Только до 25.11

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Некоторые из них рекомендуется конвертировать в batch режиме, а для остальных лучше настроить потоковое преобразование данных. Проблема заключается в том, что выбор оптимального способа обработки для каждой разновидности данных является непростой задачей, которая требует определенных знаний.

• Низкое качество получаемых данных.

Для эффективной аналитики данные должны быть трансформированы с максимальной точностью и в полном объеме. При ручной обработке, регулярном обнаружении ошибок и перезаписи SQL-запросов могут возникнуть проблемы, связанные с дублированием или потерей информации. Можно использовать специальные инструменты ETL, которые позволяют автоматизировать задачи и снизить количество ошибок.

• Выбранная система аналитики оказалась не масштабируемой.

Нужно учитывать, что объем информации, который необходим компании, будет постепенно увеличиваться. Если сегодня компания без проблем работает с локальной базой данных и пакетной загрузкой, то через несколько лет этого может быть уже недостаточно. При этом возможности масштабирования процессов и емкости ETL могут быть бесконечными.

Если компания переходит на этап принятия решения на основе полученной информации, ей нужно быстро продумать некоторые нюансы. К примеру, задействовать облачное хранилище. Благодаря этому организация сможет быстро и экономично обрабатывать большие массивы данных.

Часто задаваемые вопросы об ETL-процессах

Чем отличается ETL от ELT?

ELT можно описать как более современную версию процесса ETL. В первом случае данные трансформируются после ее поступления в хранилище. При использовании ETL информация будет извлечена и преобразована перед загрузкой в склад данных. В чем же преимущество ELT? Дело в том, что благодаря облачным хранилищам не нужно очищать данные на промежуточном этапе между исходным и целевым хранилищами.

Существуют ли автоматизированные системы?

Есть специализированные системы, которые позволяют интегрировать перемещать, объединять и преобразовывать данные. С их помощью можно реализовывать как ETL, так и другие процессы, которые связаны с передачей информации. К примеру, программные продукты от крупнейших разработчиков: IBM DataStage, Informatica PowerCenter, Oracle Data Integrator или SAP Data Services, Sybase ETL Development и Sybase ETL Server и некоторые другие программные обеспечения, позволяющие работать с бизнес-базами. Эти программы являются платными.

Что нужно учесть при выборе ETL-системы?

Подбирая оптимальную систему, компания должна учитывать следующие параметры:

• совместимость с источниками;
• наличие инструментов разработки (API, коннекторов и т.д.), которые позволяют осуществлять масштабирование и интеграцию с различными системами;
• продуманность функций системы.

Читайте также!

PEST-анализ: задачи, структура, этапы

Подробнее

На данный момент компании работают с гораздо большим количеством информации, чем раньше. Причем объем данных постоянно растет. Если сегодня организации могут использовать локальные базы и пакетную загрузку, то через некоторое время этого будет недостаточно. Возможность масштабирования процессов ETL позволяет решить эту проблему.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование