فرایند ETL چیست؟│ETL در هوش تجاری و داشبورد مدیریتی│فرایند یکپارچه سازی داده‌ها

ژوئن 15, 2022 مدیر

داده‌ها بر دنیا حکومت می‌کنند. امروزه هیچ صنعت یا سازمانی وجود ندارد که در آن‌ها از قدرت داده‌ها استفاده نشود. پس عجیب نیست که متخصصان داده مانند معماران انبار داده، ازجمله افرادی هستند که شرکت‌های بزرگ و کوچک به دنبال آن‌ها هستند. یکی از مهارت‌های اصلی‌ای که معماران داده برای انجام کارشان به آن نیاز دارند، دانش و درک ETL است.

اگر از خود می‌پرسیدید که مفهوم یکپارچه سازی داده‌ها در ETL چیست و چرا اهمیت دارد، خواندن این مقاله برای شما مفید است. در این مقاله، دربارۀ هر چیزی که باید در مورد ETL بدانید، صحبت خواهیم کرد.

ETL چیست؟

ETL چیست؟

ETL مخفف Extract (استخراج) ، Transform (تبدیل یا پالایش) و Load (بارگذاری) است. ETL، فرایند یکپارچه‌سازی داده است که داده‌ها را از منابع مختلف داده، استخراج می‌کند و سپس آن‌ها را به یک مخزن دادۀ واحد و ثابت تبدیل می‌کند و درنهایت داده‌ها را در سیستم انبار داده (Data Warehouse) بارگذاری می‌کند. درواقع این فرایند، پایه و اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین را در یک سازمان فراهم می‌کند.

ETL به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا داده‌های ارزشمندی را که در یک اکوسیستم دیجیتال در منابع متعددی وجود دارد، یکپارچه کنند و با آن‌ها کار کنند. یکپارچگی صحیح و مناسب داده‌ها که توسط ETL صورت می‌گیرد یک جنبۀ مهم از استراتژی داده‌های سازمانی است.

کسب‌وکارها می‌توانند از ETL برای استخراج داده‌ها از سیستم‌های قدیمی، پاک‌سازی و سازمان‌دهی داده‌ها جهت بهبود کیفیت و اطمینان از سازگاری آن‌ها به‌منظور رفع نیازهای خاص خود در زمینۀ هوش تجاری استفاده کنند. سپس داده‌ها در یک پایگاه دادۀ هدف بارگذاری می‌شوند تا یک نمای تلفیقی از داده‌های سازمانی را ایجاد کنند که می‌تواند منجر به تصمیم گیری های بهتری در تمامی حوزه های کسب و کار شود.

تفاوت فرایند ETL و ELT │ ELT در انبار داده و تفاوت آن با ETL چیست؟

تفاوت فرایند ETL و ELT

ELT یکی دیگر از روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها است. در این فرایند پس از استخراج داده‌ها بجای اینکه تغییرات در این مرحله روی ‌داده‌ها انجام شود (Transform)، داده‌ها بدون هیچ‌گونه تغییری در مقصد نهایی بارگذاری می‌شوند و یک کپی از آن‌ها تهیه شده و سپس تغییرات در همان مقصد نهایی روی آن‌ها انجام می‌شود.

تفاوت های اصلی بین فرایند ETL و ELT عبارت‌اند از:

در حالی‌ که ETL مخفف Extract، Transform و Load است، ELT مخفف Extract، Load و Transform است.
، داده‌ها را ابتدا از منبع داده در Staging server (محیط مرحله‌بندی یا استقرار) بارگذاری می‌کند و پس از آن در سیستم هدف. اما با ELT، داده‌ها مستقیماً در سیستم هدف، کپی و بارگذاری می‌شوند.
داده‌های امن و حساس را قبل از بارگذاری در انبار داده پاک می‌کند که نتیجۀ آن اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها و انطباق داده‌هاست.
ابزار ETL معمولاً برای داده‌های On-premises (داده‌هایی که روی فضای ابری یا Cloud نیستند یا روی سرورهای شما ذخیره شدن)، رابطه‌ای و ساختاریافته استفاده می‌شود، در حالی که ابزار ELT برای داده‌های مقیاس‌پذیر، ساختاریافتۀ ابری و همچنین داده‌های بدون ساختار استفاده می‌شود.
پیاده‌سازی ETL آسان است، در حالی که ELT برای پیاده‌سازی و نگهداری نیاز به مهارت‌های تخصصی دارد.
استفاده از ETL در مقایسه با ELT می‌تواند به‌صرفه‌تر باشد.

سایر روش های یکپارچه سازی داده‌ها

علاوه بر ETL و ELT، برخی از روش‌های دیگری نیز برای یکپارچگی داده‌ها وجود دارند که عبارت‌اند از:

Change Data Capture یا CDC: فقط داده‌های منبع که تغییر یافته‌اند را می‌گیرد و آن‌ها را به سیستم هدف منتقل می‌کند.
تکثیر یا تکرار داده‌ها (Data Replication): تغییرات در منابع داده را در زمان واقعی یا به‌صورت دسته به دسته در یک مخزن مرکزی، تکثیر یا تکرار می‌کند (تهیۀ نسخۀ پشتیبان از داده‌ها).
مجازی‌سازی داده (Data Virtualization): از لایۀ انتزاعی/میانی نرم‌افزار برای ایجاد نمای یکپارچه از داده‌ها بدون بارگذاری یا کپی واقعی از داده‌های منبع، استفاده می‌کند.
یکپارچه‌سازی داده‌های جریانی یا (Stream Data Integration) (SDI): جریان‌های داده را در لحظۀ واقعی دریافت می‌کند، آن‌ها را تبدیل می‌کند و درنهایت روی سیستم هدف بارگذاری می‌کند.

ETL چگونه کار می‌کند؟

ETL یک فرایند سه مرحله‌ای است که عبارت‌اند از استخراج، تبدیل و بارگذاری.

فرایند ETL

مرحلۀ 1: استخراج (Extract)

فرایند استخراج شامل کپی یا اکسپورت داده‌های خام از چندین مکان یعنی مکان‌های منبع و ذخیرۀ داده‌ها در یک مکان استقرار یا مرحله‌بندی (staging location) برای پردازش بیشتر است. مکان‌های منبع می‌توانند شامل هر نوع داده‌ای باشند، ازجمله سرورهای SQL یا NSQL، flat files,، ایمیل‌ها، فایل‌های log، صفحات وب، CRM، سیستم‌های ERP، نرم‌افزارهای صفحه گسترده و … .

روش‌های رایج استخراج داده‌ها عبارت‌اند از:

استخراج جزئی با اطلاع‌رسانی و به‌روزرسانی
استخراج جزئی بدون اطلاع‌رسانی و به‌روزرسانی
استخراج کامل

مرحلۀ 2: تبدیل (Transform)

در مرحلۀ تبدیل فرایند ETL، روی داده‌هایی که در منطقۀ مرحله‌بندی هستند تغییراتی به‌واسطۀ مرحلۀ پردازش داده صورت می‌گیرد تا برای استفاده جهت تجزیه‌وتحلیل، مناسب باشند. داده‌های خام به یک مجموعۀ داده تلفیقی و معنادار تبدیل می‌شوند.

در این مرحله چندین کار روی داده‌ها انجام می‌شود مانند:

پاک‌سازی و استانداردسازی
تأیید و اعتبارسنجی
فیلتر و مرتب‌سازی
حذف کپی‌برداری‌ها و داده‌های تکراری
ممیزی داده‌ها
محاسبات، ترجمه‌ها
قالب‌بندی (فرمت‌بندی)
رمزگذاری و محافظت از داده‌ها

مرحلۀ 3: بارگذاری (Load)

در این مرحلۀ نهایی فرایند ETL، داده‌های تبدیل‌شده در مقصد نهایی یا هدف بارگذاری می‌شوند که می‌تواند یک پایگاه دادۀ ساده یا حتی یک انبار داده باشد. اندازه و پیچیدگی داده‌ها به همراه نیازهای خاص سازمانی ماهیت مقصد را تعیین می‌کند.

فرایند بارگذاری می‌تواند به‌صورت زیر باشد:

بارگذاری کامل: فقط در زمان بارگیریِ اولِ داده یا برای بازیابی فاجعه رخ می‌دهد.
بارگذاری افزایشی: بارگذاری داده‌های به‌روزشده

مزایا و چالش های ETL

مزایا و چالش های ETL

فرایند ETL باعث بهبود کیفیت داده‌ها می‌شود، زیرا داده‌ها قبل از بارگذاری در مخزن نهایی برای تجزیه‌وتحلیل بیشتر پاک‌سازی می‌شوند. یک خط لولۀ (پاپ لاین) پردازشی خودکار داده، ارائه شده است تا داده‌ها بدون نیاز به مرحلۀ انجام وظایف تبدیل داده (data transformation) به ابزارهای دیگر، جمع‌آوری و فرمت بندی شوند. با این حال، ETL یک عملیات دسته‌ای زمان‌بر، روی داده است که برای ایجاد مخازن داده‌های کوچک‌تر که نیازی به به‌روزرسانی‌های مکرر ندارند، توصیه می‌شود. سایر ابزارهای یکپارچه‌سازی داده‌ها مانند ELT، CDC و مجازی‌سازی داده‌ها می‌توانند با توجه به شرایط موردنظر برای یکپارچه‌سازی حجم بیشتری از داده‌ها که نیاز به ‌به‌روزرسانی در زمان واقعی دارند، استفاده شوند.

ETL از انبارهای داده (Data Warehouses) و دریاچه های داده (Data Lakes) پشتیبانی می‌کند

از آنجایی که سازمان‌ها در تمامی صنایع نیاز به ذخیرۀ مجموعه داده‌های انبوه برای پشتیبانی از نیازهای روزافزون داده‌ها دارند، امروزه استفاده از انبار داده به یک روش رایج تبدیل شده است. نمونه‌هایی از سرویس‌های انبار داده (Warehousing services)، AWS Redshift و Google Big Query هستند که توسط سرویس‌های ابری برتر ارائه می‌شوند.

افزایش پیچیدگی داده‌ها و نیاز به پشتیبانی از منابع داده‌های متعدد باعث ایجاد دریاچه‌های داده شده است که در آن کاربران می‌توانند هر نوع دادۀ ساختاریافته و بدون ساختار را در هر مقیاسی ذخیره کنند.

ETL از انبارهای داده و دریاچه‌های داده پشتیبانی می‌کند و یک چارچوب مناسب برای استخراج داده‌ها از هر منبع و تبدیل و ذخیرۀ آن‌ها در یک سرویس ذخیره‌سازی مناسب را فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند از خط لولۀ ETL (ETL pipeline یا پاپ لاین ETL) با یک انبار داده یا دریاچۀ داده استفاده کنند و یک پایگاه اطلاعاتی متمرکز برای هر نیاز تحلیلی ایجاد کنند.

ابزارهای ETL

ابزارهای ETL

برخی از بهترین ابزارهای نرم‌افزاری ETL عبارت‌اند از:

مؤلفه های اصلی ETL

برخی از اجزای اصلی ETL که باید در نظر گرفته شود عبارت‌اند از:

مدیریت فرمت‌های منابع چندگانه: برای فعال‌سازی مدیریت فرمت‌های مختلف داده
پشتیبانی از CDC: برای فراهم کردن بارگذاری افزایشی
Auditing and logging: برای اطمینان از ممیزی داده‌ها پس از بارگذاری و رفع خطاهایی که قابل‌حل هستند.
بازیابی خطا (Fault Recovery): جهت بازیابی مناسب در صورت بروز هرگونه مشکل در انتقال داده‌ها
پشتیبانی از اعلان‌ها (Notification Support): اعلان‌های داخلی برای هشدار به کاربر در صورت دقیق نبودن و عدم صحت داده‌ها
مقیاس‌پذیری: جهت پشتیبانی از مقیاس‌پذیری حجم داده‌های رو به رشد
دقت و صحت داده‌ها: هر نقطه داده (data point) باید در هر مرحله قابل‌بررسی باشد.

چه استراتژی را برای ایجاد ETL بکار ببرید:

دستیابی به یکپارچگی داده‌ها در فرایند ETL با دو روش زیر امکان‌پذیر است:

ایجاد ETL توسط خود کسب‌وکار: بسیاری از سازمان‌ها از توسعه‌دهندگانشان می‌خواهند تا ETL سازمان را بسازند که می‌تواند فرایندی زمان‌بر، پرهزینه و همراه با تأخیر باشد.
استفاده از ابزارهای ETL برای یکپارچه‌سازی داده‌ها: امروزه بیشتر کسب‌وکارها از ابزارهای ETL برای تلفیق استراتژی ETLشان استفاده می‌کنند. استفاده از ابزارهای ETL به دلیل سرعت، قابلیت اطمینان و اثربخشی هزینه نسبت به ایجاد ETL توسط خود سازمان ترجیح داده می‌شوند. این ابزارها همچنین با چندین استراتژی مدیریت داده سازگار هستند. ابزارهای ETL با کیفیت‌های مختلف داده‌ها و ویژگی‌های حاکمیت داده ارائه می‌شوند. ابزار مناسب ETLای را انتخاب کنید که تمام داده‌های شما را صرف‌نظر از منبع یا مقصد به هم متصل می‌کند.

اهمیت ETL

ETL باعث اطمینان از سلامت داده‌ها می‌شود و به بهبود تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کمک می‌کند. همچنین ابزارهای ETL بسیاری از وظایف مهم کسب‌وکار را انجام می‌دهند مانند:

تطبیق فرمت‌های مختلف داده برای انتقال داده‌ها از سیستم‌های قدیمی به فناوری‌های جدید
همگام‌سازی داده‌های خارجی از فروشندگان، مشتریان، تأمین‌کنندگان
ادغام داده‌ها از سیستم‌های همپوشانی گوناگون (overlapping systems)
ترکیب داده‌های تراکنش به‌گونه‌ای که برای کاربران قابل‌درک باشد.

یکپارچه سازی داده‌های اینترنت اشیا

اینترنت اشیا (IoT) از طریق دستگاه‌ها و سیستم‌هایی که بخشی از اینترنت اشیا هستند، جهانی متصل را برای آیندۀ کسب‌وکارها ایجاد می‌کند. اینترنت اشیا در حال حاضر حجم عظیمی از داده را تولید می‌کند و پیش‌بینی می‌شود که این حجم از داده در آینده با سرعت‌ بیشتری رشد کند. ETL -به‌ویژه ETL ابر بومی (cloud-native ETL) – بدون شک برای یکپارچه‌سازی داده‌ها و تبدیل از منابع IoT ضروری است.

آیندۀ ETL چیست؟

در چشم‌انداز داده‌‌ایِ در حالِ تحولِ امروزی، با اهمیت روزافزون دریاچه‌های داده و فناوری‌های ابری، کسب‌وکارها باید محتاط باشند تا بتوانند اطمینان حاصل کنند که ابزارها و استراتژی‌های ETL آن‌ها حتی در آینده نیز کارآمد، مؤثر و مرتبط باقی می‌مانند.

مثال ETL

مثالی از گردش کار ETL در یک سازمان می‌تواند شامل مراحل زیر باشد:

اتصال به یک یا چند منبع داده
استخراج دسته‌ای از داده‌ها در ردیف‌ها بر اساس برخی معیارها
کپی کردن داده‌های استخراج‌شده در منطقۀ مرحله‌بندی (staging area)
تبدیل یا پالایش داده‌های مرحله‌بندی‌شده
اتصال به انبار دادۀ هدف و کپی کردن داده‌های پردازش‌شده برای ذخیره‌سازی سازمان‌یافته

نقش ETL در هوش تجاری

ETL که مخفف (Extract, Transform, Load) است، فرایندی برای استخراج داده‌ها از منابع مختلف داده؛ دستکاری داده‌ها بر اساس محاسبات کسب‌وکار و بارگذاری داده‌های اصلاح‌شده در یک انبار دادۀ دیگر است. ETL چون تحلیل جامعی از داده‌ها ارائه می‌دهد در هستۀ سیستم‌های هوش تجاری قرار دارد. با ETL، شرکت‌ها می‌توانند به دیدگاه‌های تاریخی، فعلی و پیش‌بینی‌کننده از داده‌های واقعی کسب‌وکار دست یابند. بیایید نگاهی به برخی از ویژگی‌های ETL که برای هوش تجاری ضروری هستند، داشته باشیم.

ETL در هوش کسب و کار

اهمیت ETL در هوش تجاری

کسب‌وکارها برای داشتن یک نمای دادۀ تلفیقی که می‌تواند جهت‌گیری تصمیمات کسب‌وکار را به گونۀ بهتری هدایت کند به فرایند ETL متکی هستند. ویژگی‌های ETL که در زیر به آن‌ها اشاره‌ شده این گفته را توجیه می‌کند.

نقشه برداری داده‌های سطح بالا (High-level Data Mapping): در ارتباط با داده‌های پراکنده و حجیم، استفاده از داده‌ها و تبدیل آن‌ها به بینش‌های عملی چالشی بزرگ است. نقشه‌برداری داده‌ها، عملیات پایگاه داده مانند یکپارچه‌سازی، مهاجرت، انبارداری و تبدیل داده‌ها را ساده می‌کند. ETL اجازه می‌دهد تا داده‌ها برای برنامه‌های کاربردی خاص، نقشه‌برداری شوند. نقشه‌برداری داده‌ها به ایجاد ارتباط بین مدل‌های داده‌ای مختلف کمک می‌کند.
کیفیت داده و تجزیه‌وتحلیل کلان داده (Big Data): حجم عظیمی از داده‌ها با شکل خام خود کاربرد چندانی ندارند. استفاده از الگوریتم‌ها روی داده‌های خام اغلب منجر به دستیابی به نتایج مبهمی می‌شود. برای به دست آوردن بینش قدرتمند نیاز به ساختار، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر مناسب از داده‌هاست. ETL همچنین کیفیت داده‌ها را در انبار داده از طریق استانداردسازی و حذف موارد تکراری تضمین می‌کند. ابزارهای ETL، یکپارچه‌سازی و پردازش داده‌ها را ترکیب می‌کنند و کار با داده‌های حجیم را آسان‌تر می‌کنند. در ماژول یکپارچه‌سازی داده، ETL داده‌ها را از منابع متفاوت جمع‌آوری می‌کند و پس از یکپارچگی داده‌ها، قوانین کسب‌وکار را برای ارائۀ نمای تحلیلی از داده‌ها اِعمال می‌کند.
پردازش دسته‌ای خودکار و سریع‌تر داده‌ها: ابزارهای ETL امروزی روی اسکریپت‌ها اجرا می‌شوند که سریع‌تر از برنامه‌نویسی سنتی هستند. اسکریپت‌ها مجموعه‌ای کم‌حجم از دستورالعمل‌ها هستند که وظایف خاصی را در پس‌زمینه انجام می‌دهند. ETL همچنین داده‌ها را به‌صورت دسته‌ای پردازش می‌کند مانند انتقال حجم عظیمی از داده‌ها بین دو سیستم در یک برنامۀ زمان‌بندی مشخص. گاهی اوقات حجم داده‌های دریافتی به میلیون‌ها رویداد در ثانیه افزایش می‌یابد. برای رسیدگی به چنین شرایطی، پردازش جریان (پایش و پردازش دسته‌ای داده‌ها) می‌تواند در تصمیم‌گیری به‌موقع کمک کند. به‌عنوان‌مثال، بانک‌ها به‌طور دسته‌ای داده‌ها را در ساعات پایانی شب پردازش می‌کنند تا تراکنش‌های کل روز را بررسی و ثبت کنند.
مدیریت داده‌های کلیدی یا اصلی (Master Data Management): با استفاده از ETL و یکپارچه‌سازی داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند «بهترین نمای داده» را از چندین منبع به دست آورند.

چرا ETL در داشبوردهای مدیریتی اهمیت دارد؟

وقتی نوبت به داغ‌ترین سیستم مالی کسب‌وکار امروزی یعنی داده‌ها می‌رسد، پیاده‌سازی فرایندهای خاصی برای افزایش کسب ارزش از داده‌ها برای سازمان ضروری است. ETL یا «Extract, Transform and Load» یکی از این فرایندهاست و مراحلی را توصیف می‌کند که برای اتصال داده‌های مرتبط، تبدیل آن‌ها به یک کلِ قابل‌استفاده و قرار دادنشان در یک انبار دادۀ یکپارچه و همگن برای ارائۀ قابلیت استفاده جهت گزارش‌گیری، تجزیه‌وتحلیل، خلاصه‌ها و محاسبات، انجام می‌شود. ازآنجایی‌که بسیاری از این موارد کلیدهای اصلی پیشبرد یک کسب‌وکار در مسیری مستقیم هستند، کسب نتایج اغلب سودآوری را در مدت‌زمان بسیار کوتاهی افزایش می‌دهند.

ETL کار خود را با استخراج داده‌ها از انواع منابع داخلی و خارجی در مجموعه‌ای از پلتفرم‌ها آغاز می‌کند. داده‌ها در صورت لزوم از طریق پیوستن، فیلتر کردن، استانداردسازی و ادغام تغییر شکل می‌دهند تا بتوان به مجموعه‌ای یکنواخت، سازگار و قابل‌اعتماد دسترسی پیدا کرد. پس از بارگذاری، نتیجه یک انبار دادۀ واحد است که می‌تواند بینش‌ها، معیارها و شاخص‌های کلیدی جدیدی را در اختیار داشبوردهای اجرایی و تیمی قرار دهد تا بتوانند همه‌چیز را از استراتژی گرفته تا عملیات نظارت و کنترل کنند.

در حالت ایده آل، مرحلۀ تبدیل شامل عملیات زیر است:

استانداردسازی داده‌ها: این ویژگی تضمین می‌کند که داده‌های شما یکسان هستند و می‌توانید خطاهای اجتناب‌ناپذیر ورود داده یا اختلاف در محتوا یا فرمت را از یک بخش به بخش دیگر اصلاح کنید.
نرمال کردن داده‌ها: این ویژگی با هم‌راستاسازی مجدد داده‌ها در محدوده‌ها، دوره‌های تاریخی و مقادیر خاص، پارامترهای داده‌های شما را محدود می‌کند.
تبدیل داده‌ها: با استفاده از توابع و فرمول‌های کاربردی برای تبدیل داده‌های خود به هر طریقی که می‌خواهید، این ویژگی به شما امکان می‌دهد ستون‌ها و فیلترهای محاسبه‌شده را اضافه کنید و ساختار داده‌ها را گروه‌بندی یا تغییر دهید. دیگر نیازی به اجرای فرمول در منبع دادۀ خام خود نخواهید داشت.
ادغام داده‌ها: توانایی ترکیب داده‌ها از چندین منبع داده در یک منبع واحد، امکان مشاهدۀ داده‌ها در سناریوهای مختلف مانند علت و معلول، واقعی در مقابل هدف و موارد دیگر را فراهم می‌کند.

اگر می‌توانستید به گذشته برگردید و دانش و فناوری امروز را با خود به همراه داشته باشید، مطمئناً داده‌های خود را به‌صورت متعارف برای یکپارچگی و سازگاری جمع‌آوری می‌کردید تا بتوانید به‌آسانی به عملی‌ترین و دقیق‌ترین معیارهای ممکن دسترسی داشته باشید و سریع آن‌ها را مشاهده کنید. ETL به شما امکان می‌دهد این کار را هم‌اکنون انجام دهید.