استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) چیست؟

ETL چیست؟

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) فرآیند ترکیب داده‌ها از منابع مختلف در یک مخزن بزرگ و مرکزی به نام انبار داده است. ETL از مجموعه‌ای از قوانین تجاری برای پاکسازی و سازماندهی داده‌های خام و آماده‌سازی آنها برای ذخیره‌سازی، تحلیل داده و یادگیری ماشین (ML) استفاده می‌کند. شما می‌توانید از طریق تحلیل داده، نیازهای خاص هوش تجاری را برطرف کنید (مانند پیش‌بینی نتیجه تصمیمات تجاری، تولید گزارش‌ها و داشبوردها، کاهش ناکارآمدی عملیاتی و موارد دیگر).

چرا ETL مهم است؟

سازمان‌ها امروزه داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را از منابع مختلفی دارند، از جمله:

• داده‌های مشتری از سیستم‌های پرداخت آنلاین و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
• داده‌های موجودی و عملیات از سیستم‌های فروشنده
• داده‌های حسگر از دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)
• داده‌های بازاریابی از رسانه‌های اجتماعی و بازخورد مشتری
• داده‌های کارکنان از سیستم‌های منابع انسانی داخلی

با اعمال فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)، مجموعه‌های داده خام فردی می‌توانند به قالب و ساختاری آماده شوند که برای اهداف تحلیلی قابل مصرف‌تر باشد و در نتیجه بینش‌های معنادارتری به دست آید. برای مثال، خرده‌فروشان آنلاین می‌توانند داده‌های نقاط فروش را برای پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی تجزیه و تحلیل کنند. تیم‌های بازاریابی می‌توانند داده‌های CRM را با بازخورد مشتری در رسانه‌های اجتماعی ادغام کنند تا رفتار مصرف‌کننده را مطالعه کنند.

ETL چگونه به هوش تجاری سود می‌رساند؟

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) با ایجاد فرآیندی مطمئن‌تر، دقیق‌تر، دقیق و کارآمد، هوش تجاری و تحلیل را بهبود می‌بخشد.

زمینه تاریخی

ETL زمینه تاریخی عمیقی به داده‌های سازمان می‌دهد. یک شرکت می‌تواند داده‌های قدیمی را با داده‌های پلتفرم‌ها و برنامه‌های جدید ترکیب کند. شما می‌توانید مجموعه‌های داده قدیمی‌تر را در کنار اطلاعات جدیدتر مشاهده کنید که دیدگاه طولانی‌مدتی از داده‌ها به شما می‌دهد.

نمای تجمیع شده داده

ETL نمای تجمیع شده‌ای از داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی عمیق فراهم می‌کند. مدیریت مجموعه‌های داده متعدد نیازمند زمان و هماهنگی است و می‌تواند منجر به ناکارآمدی و تأخیر شود. ETL پایگاه‌های داده و اشکال مختلف داده را در یک نمای واحد و یکپارچه ترکیب می‌کند. فرآیند ادغام داده، کیفیت داده را بهبود می‌بخشد و در زمان مورد نیاز برای جابجایی، دسته‌بندی یا استانداردسازی داده‌ها صرفه‌جویی می‌کند. این امر تجزیه و تحلیل، تجسم و درک مجموعه‌های داده بزرگ را آسان‌تر می‌کند.

تجزیه و تحلیل دقیق داده

ETL تجزیه و تحلیل دقیق‌تری از داده‌ها را برای مطابقت با استانداردها و مقررات ارائه می‌دهد. شما می‌توانید ابزارهای ETL را با ابزارهای کیفیت داده ادغام کنید تا داده‌ها را پروفایل، بررسی و پاکسازی کنید و از قابل اعتماد بودن داده‌ها اطمینان حاصل کنید.

خودکارسازی وظایف

ETL وظایف پردازش داده تکراری را برای تجزیه و تحلیل کارآمد خودکار می‌کند. ابزارهای ETL فرآیند انتقال داده را خودکار می‌کنند و شما می‌توانید آنها را برای ادغام تغییرات داده به صورت دوره‌ای یا حتی در زمان اجرا تنظیم کنید. در نتیجه، مهندسان داده می‌توانند زمان بیشتری را به نوآوری اختصاص دهند و زمان کمتری را صرف مدیریت وظایف خسته‌کننده مانند جابجایی و قالب‌بندی داده‌ها کنند.

ETL چگونه تکامل یافته است؟

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) با ظهور پایگاه‌های داده رابطه‌ای که داده‌ها را به صورت جداول برای تجزیه و تحلیل ذخیره می‌کردند، آغاز شد. ابزارهای اولیه ETL تلاش کردند داده‌ها را از قالب‌های داده تراکنشی به قالب‌های داده رابطه‌ای برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنند.

ETL سنتی

داده‌های خام معمولاً در پایگاه‌های داده تراکنشی ذخیره می‌شدند که از درخواست‌های خواندن و نوشتن زیادی پشتیبانی می‌کردند، اما برای تجزیه و تحلیل مناسب نبودند. می‌توانید آن را به عنوان یک ردیف در یک صفحه گسترده در نظر بگیرید. برای مثال، در یک سیستم تجارت الکترونیک، پایگاه داده تراکنشی، آیتم خریداری شده، جزئیات مشتری و جزئیات سفارش را در یک تراکنش ذخیره می‌کرد. در طول سال، این لیست حاوی لیست طولانی از تراکنش‌ها با ورودی‌های تکراری برای یک مشتری بود که چندین کالا را در طول سال خریداری کرده بود. با توجه به تکرار داده‌ها، تجزیه و تحلیل محبوب‌ترین آیتم‌ها یا روندهای خرید در آن سال دشوار شد.

برای غلبه بر این مشکل، ابزارهای ETL به طور خودکار این داده‌های تراکنشی را به داده‌های رابطه‌ای با جداول مرتبط تبدیل کردند. تحلیلگران می‌توانستند از پرس و جوها برای شناسایی روابط بین جداول، علاوه بر الگوها و روندها، استفاده کنند.

ETL مدرن

با تکامل فناوری ETL، هم انواع داده و هم منابع داده به طور تصاعدی افزایش یافتند. فناوری ابری ظهور کرد تا پایگاه‌های داده عظیمی (که به آنها مخازن داده نیز گفته می‌شود) ایجاد کند. چنین مخازن داده‌ای می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلف دریافت کنند و منابع سخت‌افزاری زیربنایی داشته باشند که می‌توانند با گذشت زمان مقیاس شوند. ابزارهای ETL نیز پیچیده‌تر شده‌اند و می‌توانند با مخازن داده مدرن کار کنند. آنها می‌توانند داده‌ها را از قالب‌های داده قدیمی به قالب‌های داده مدرن تبدیل کنند. نمونه‌هایی از پایگاه‌های داده مدرن در زیر آمده است.

انبارهای داده

انبار داده یک مخزن مرکزی است که می‌تواند چندین پایگاه داده را ذخیره کند. در هر پایگاه داده، می‌توانید داده‌های خود را به جداول و ستون‌هایی که انواع داده‌ها را در جدول توصیف می‌کنند، سازماندهی کنید. نرم‌افزار انبار داده در چندین نوع سخت‌افزار ذخیره‌سازی – مانند درایوهای حالت جامد (SSD)، هارد دیسک‌ها و سایر ذخیره‌سازی ابری – کار می‌کند تا پردازش داده‌های شما را بهینه کند.

دریاچه‌های داده

با یک دریاچه داده، می‌توانید داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار خود را در یک مخزن متمرکز و در هر مقیاسی ذخیره کنید. می‌توانید داده‌ها را همانطور که هستند ذخیره کنید بدون اینکه ابتدا آنها را بر اساس سؤالاتی که ممکن است در آینده داشته باشید، ساختار دهید. دریاچه‌های داده همچنین به شما امکان می‌دهند انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل را روی داده‌های خود اجرا کنید، مانند پرس و جوهای SQL، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، جستجوی متن کامل، تجزیه و تحلیل بی‌درنگ و یادگیری ماشین (ML) برای هدایت تصمیمات بهتر.

ETL چگونه کار می‌کند؟

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) با انتقال داده‌ها از سیستم منبع به سیستم مقصد در فواصل زمانی معین کار می‌کند. فرآیند ETL در سه مرحله انجام می‌شود:

1. داده‌های مرتبط را از پایگاه داده منبع استخراج کنید.
2. داده‌ها را به گونه‌ای تبدیل کنید که برای تجزیه و تحلیل مناسب‌تر باشند.
3. داده‌ها را در پایگاه داده مقصد بارگذاری کنید.