ETL代表“提取、轉換和加載”。ETL 過程在數據集成策略中起著關鍵作用。ETL允許企業(yè)從多個來源收集數據并將其整合到一個集中的位置。ETL還使不同類型的數據可以協(xié)同工作。

概述

典型的ETL過程會收集和優(yōu)化不同類型的數據，然后將數據傳送到數據倉庫。

ETL 還使在各種來源、目的地和分析工具之間遷移數據成為可能。因此，ETL流程在生成商業(yè)智能和執(zhí)行更廣泛的數據管理策略方面發(fā)揮著關鍵作用。

ETL 的工作原理

ETL 過程由三個步驟組成，并使數據能夠從源頭集成到目的地，這三個步驟分別是數據提取、數據轉換和數據加載。

第 1 步：提取

很少有企業(yè)依賴單一的數據類型或系統(tǒng)。大多數企業(yè)擁有來自各種來源的數據，并使用多種數據分析工具來生成商業(yè)智能。要制定這樣的復雜數據策略，數據必須能夠在系統(tǒng)和應用程序之間自由傳輸。

在將數據移動到新目標之前，必須首先從其源中提取數據。在ETL過程的第一步中，結構化和非結構化數據被導入并整合到一個存儲庫中?？梢詮膹V泛的來源中提取原始數據，包括：

· 現有數據庫和遺留系統(tǒng)

· 云、混合和本地環(huán)境

· 銷售和營銷應用

· 移動設備和應用程序

· 客戶關系管理系統(tǒng)

· 數據存儲平臺

· 數據倉庫

· 分析工具

雖然可以手動完成，但手工編碼的數據提取可能需要大量時間并且容易出錯。ETL工具可自動執(zhí)行提取過程并創(chuàng)建更高效、更可靠的工作流程。

第 2 步：轉型

在 ETL 過程的這個階段，可以應用規(guī)則和法規(guī)來確保數據質量和可訪問性。您還可以應用規(guī)則來幫助您的公司滿足報告要求。數據轉換的過程由幾個子過程組成：

· 清理——解決數據中的不一致和缺失值。 

· 標準化——格式化規(guī)則應用于數據集。

· 重復數據刪除— 排除或丟棄冗余數據。

· 驗證— 刪除不可用的數據并標記異常。

· 排序— 根據類型組織數據。

· 其他任務——可以應用任何附加/可選規(guī)則來提高數據質量。

轉換通常被認為是 ETL 過程中最重要的部分。數據轉換可提高數據完整性，并有助于確保數據到達新目的地時完全兼容并可供使用。

第 3 步：加載

ETL 過程的最后一步是將新轉換的數據加載到新目的地。數據可以一次加載（滿載）或按預定時間間隔（增量加載）加載。

滿載— 在 ETL 滿載場景中，來自轉換裝配線的所有內容都會進入數據倉庫中新的、唯一的記錄。雖然有時這對研究目的很有用，但完全加載產生的數據集會呈指數增長，并且很快就會變得難以維護。

增量加載——一種不太全面但更易于管理的方法是增量加載。增量加載將傳入數據與現有數據進行比較，并且只有在找到新的唯一信息時才會生成額外的記錄。這種架構允許使用更小的數據倉庫來維護和管理商業(yè)智能。

ETL和商業(yè)智能

數據戰(zhàn)略比以往任何時候都更加復雜，公司可以從更多來源訪問更多數據。ETL 可以將大量數據轉化為可操作的商業(yè)智能。

所有這些數據都必須被提取、轉換并加載到新的目的地進行分析。在這種情況下，ETL 通過以下方式幫助創(chuàng)建商業(yè)智能：

提供統(tǒng)一數據

管理多個數據集需要時間和協(xié)調，并可能導致效率低下和延遲。ETL 將數據庫和各種形式的數據組合成一個單一的、統(tǒng)一的視圖。這使得分析、可視化和理解大型數據集變得更加容易。

提供歷史背景

ETL 允許企業(yè)將遺留數據與從新平臺和應用程序收集的數據相結合。這會生成數據的長期視圖，以便可以查看較舊的數據集以及更新的信息。

提高效率和生產力

ETL 軟件使手工編碼的數據遷移過程自動化。因此，開發(fā)人員及其團隊可以將更多時間花在創(chuàng)新上，而減少管理編寫代碼以移動和格式化數據的時間。

構建您的ETL策略

ETL 可以通過兩種方式完成。在某些情況下，企業(yè)可能會要求開發(fā)人員構建自己的 ETL。然而，這個過程可能是時間密集型，容易出現延遲。

如今，大多數公司都依賴 ETL 工具作為其數據集成過程的一部分。ETL 工具以其速度、可靠性和成本效益以及與更廣泛的數據管理策略的兼容性而聞名。ETL 工具還包含廣泛的數據質量和數據治理功能。

ETL工具選型

在評估 ETL 工具時，您需要考慮所需連接器的數量和種類，以及它的便攜性和易用性。