Co to jest ETL? - Definicja

ETL to skrót od angielskich słów Extract, Transform, Load, czyli Ekstrakcja, Transformacja, Załadunek. Jest to proces, w ramach którego dane są pobierane (ekstrakcja) z jednego lub wielu źródeł, przekształcane (transformacja) do formatu przydatnego dla analiz biznesowych i na końcu ładowane (załadunek) do celu, którym zazwyczaj jest hurtownia danych. Ten proces jest kluczowym elementem w przepływie pracy związanej z big data, analizą danych oraz business intelligence (BI).

Obróbka danych jest jak pulsujące serce współczesnego biznesu, a procesy ETL (Extract, Transform, Load) stanowią naczynia, które umożliwiają płynne przepływanie informacji. Zrozumienie i optymalizacja ETL ma zasadnicze znaczenie dla firm, które chcą przetwarzać dane efektywnie i uzyskiwać z nich wartość. Ten przystępny przewodnik wyjaśnia, co kryje się pod tym terminem i jak może on odmienić świat biznesu i analityki

Jak działa ETL?

Ekstrakcja

Proces ETL rozpoczyna się od ekstrakcji, gdzie dane są zbierane z różnych źródeł, które mogą być strukturami relacyjnymi bądź nierelacyjnymi, takimi jak bazy danych, pliki CSV, Excel, czy nawet strumienie danych w czasie rzeczywistym.

Transformacja

Po zebraniu, dane są transformowane. To może obejmować czyszczenie danych, aby usunąć błędy lub zduplikowane wpisy, konwersję danych do jednolitego formatu, tworzenie agregatów lub obliczeń, a także inne zadania, które ułatwiają ich analizę i raportowanie.

Załadunek

Ostatni krok to załadunek, gdzie przetworzone dane są przesyłane do hurtowni danych lub innego systemu, gdzie mogą być przechowywane i dostępne dla narzędzi analitycznych i użytkowników końcowych.

Czy ETL i ELT to to samo?

ETL i ELT to dwie różne metody przetwarzania danych, które często są mylone. Kluczowa różnica leży w kolejności etapów Transformacji i Załadunku. W ETL, transformacja danych odbywa się przed ich załadowaniem do docelowego systemu. Natomiast w ELT, dane są najpierw ładowane do docelowego systemu (najczęściej chmury lub hurtowni danych), gdzie są później transformowane. ELT jest często wykorzystywany w środowiskach, gdzie wymagana jest wysoka przepustowość i przetwarzanie dużych wolumenów danych.

Jak zrobić ETL w Google BigQuery?

Google BigQuery to serverless data warehouse, który umożliwia przechowywanie i analizę dużych ilości danych w chmurze. Proces ETL w BigQuery można zrealizować na kilka sposobów:

Korzystając z Dataflow - Google Dataflow to usługa, która pozwala na tworzenie i uruchamianie przepływów danych, które realizują ETL na dużą skalę.
Za pomocą Dataprep - To narzędzie ETL od Google, które umożliwia użytkownikom przeprowadzanie transformacji danych za pomocą prostego interfejsu użytkownika, bez pisania skomplikowanego kodu.
Wykorzystując BigQuery Data Transfer Service - Automatyzuje import danych z zewnętrznych źródeł, takich jak Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube, a nawet z innych hurtowni danych.
Zintegrowane rozwiązania ETL - Istnieje wiele narzędzi firm trzecich, które oferują zintegrowane usługi ETL dla Google BigQuery, takie jak Talend, Stitch, Fivetran itp.

W praktyce, realizacja ETL w BigQuery często wiąże się z wykorzystaniem kombinacji powyższych narzędzi oraz pisaniem zapytań SQL w BigQuery, które dokonują transformacji danych.

Znajomość ETL umożliwia firmom wydobywanie ukrytych wzorców, trendów i insightów, które są niezbędne do podejmowania danych opartych na danych decyzji biznesowych. W erze digitalizacji, procesy ETL są fundamentem analityki biznesowej, pozwalając firmom nie tylko przetrwać, ale i rozwijać się w coraz bardziej konkurencyjnym środowisku. Efektywne wykorzystanie ETL oznacza dla firm większą efektywność operacyjną, lepsze zrozumienie klienta i ostatecznie – wzrost zysków.

Powiązane pojęcia

Te artykuły mogą Cię zainteresować

Dashboard analityczny

Podsumowanie Rekomendacji Biur Maklerskich w Looker Studio i BigQuery

28 sierpnia, 2023

Tutorial

Jak obliczać wskaźniki techniczne w BigQuery za pomocą SQL – średnie kroczące, RSI, MACD

3 września, 2023