De rol van gegevens in de moderne onderneming van vandaag wordt steeds geavanceerder naarmate gegevensbronnen zich vermenigvuldigen en gegevensformaten evolueren. Bijgevolg evolueert het traditionele Extract, Transform, Load (ETL)-proces ook en wordt het vaak vervangen door een nieuwere data-integratiestrategie genaamd Extract, Load, Transform (ELT).

Om de huidige status van ETL op het gebied van data-integratie te begrijpen, gaan we dieper in op de rol ervan, vergelijken we ETL en ELT en verkennen we de toekomst van ETL.

Wat is ETL?

ETL, of extraheren, transformeren, laden, is een techniek die wordt gebruikt om gegevens uit meerdere bronnen te extraheren en op te schonen en in een database te laden die geschikt is voor gegevensanalyse, zoals een datawarehouse.

In het verleden, vóór de komst van cloudgebaseerde data-analysemagazijnen zoals AWS Redshift of Google BigQuery, was ETL de standaardmethode om gegevens van een relationele database naar een datawarehouse over te zetten. Hoewel cloudgebaseerde data-analysemagazijnen de acceptatie van het ELT-model mogelijk hebben gemaakt, blijft ETL veel gebruikt en essentieel voor datawarehousing.

Wat is data-integratie?

Gegevensintegratie is het proces waarbij ongelijksoortige gegevensindelingen uit verschillende bronnen worden gecombineerd tot een uniform beeld. Dit proces dient als basis voor business intelligence-operaties en bedrijfsanalyses, waardoor robuuste gegevensintegratie van cruciaal belang is voor organisaties.

Data-integratie en ETL zijn nauw met elkaar verweven in de moderne zakelijke omgeving van vandaag, waarbij ETL een cruciaal onderdeel is van een bredere strategie voor data-integratie. Het analyseren van ETL-strategieën kan licht werpen op hun relatie met data-integratie.

De veranderende relatie tussen ETL en data-integratie

ETL heeft de afgelopen tien jaar aanzienlijke veranderingen ondergaan in zijn rol binnen data-integratie. De opkomst van real-time streaming data en de toenemende vraag naar real-time data-analyse en monitoring maakte een verschuiving noodzakelijk van de traditionele ETL-benadering.

In het verleden was data-integratie afhankelijk van een meer statisch systeem, waarbij data zich in databases, bestanden of datawarehouses bevonden. Het traditionele ETL-proces omvatte een paar keer per dag het verplaatsen van gegevens tussen bronnen en doelen. Deze architectuur vereiste echter aanzienlijke IT-expertise en ontwikkelingsinspanningen om scripts of software voor dataverplaatsing te schrijven, waardoor er knelpunten ontstonden bij de datasourcing.

Moderne ETL

De opkomst van technologieën zoals datameren en flexibele opslagschema's heeft het traditionele datawarehousing-paradigma getransformeerd. Datalakes slaan onbewerkte, onverwerkte gegevens op zonder dat er een vooraf gedefinieerd schema nodig is.

Bovendien heeft cloud computing een revolutie teweeggebracht in de rol van ETL in data-integratie. Cloudgebaseerde data-analysemagazijnen, zoals Amazon Redshift, Google BigQuery en Snowflake, bieden enorme rekenkracht, waardoor de manier waarop bedrijven omgaan met datawarehousing voor onbepaalde tijd verandert.

De vijf stappen van ETL-gegevensverwerking

De verschuiving van traditionele ETL naar moderne ETL heeft het ETL-proces in drie stappen uitgebreid tot vijf verschillende stappen: Extraheren, Opschonen, Transformeren, Laden en Analyseren. Deze evolutie verklaart datatransport, overlappingen tussen stadia en de invloed van nieuwe technologieën zoals ELT en datawarehousing in de cloud. Laten we deze vijf stappen eens bekijken en vergelijken met de verschuiving naar ELT.

1. Extract: In deze fase worden gegevens uit bronsystemen gehaald en naar een verzamelgebied verplaatst, zodat ze beschikbaar zijn voor volgende ETL-stappen. Veelgebruikte gegevensbronnen zijn SQL- of NoSQL-databases, bestanden, CRM's, ERP's en andere bedrijfssystemen.
2. Reinig: Zodra gegevens zijn verzameld en naar het verzamelgebied zijn verplaatst, ondergaan ze de opschoonfase, waarbij taken als filtering, deduplicatie en gegevensauthenticatie worden uitgevoerd. De specifieke opschoonprocessen variëren afhankelijk van de gegevensbronnen.
3. Transformeren: De transformatiefase is cruciaal in het ETL-proces. Het omvat het uitvoeren van verschillende gegevensverwerkingsoperaties, zoals vertalingen, herstructurering van schema's, sorteren, validatieregels toepassen en valutaconversies, om de consistentie van alle invoergegevens te waarborgen.
4. Laden: De laadfase is de laatste stap vóór de analyse, waarbij de getransformeerde gegevens worden verplaatst van het verzamelgebied naar het datawarehouse. Dit geautomatiseerde proces laadt de gegevens en maakt periodieke updates mogelijk.
5. Analyseren: Zodra de gegevens zijn geëxtraheerd, getransformeerd en in het datawarehouse zijn geladen, zijn ze klaar voor analyse. Datawarehouses maken doorgaans gebruik van online analytische verwerkingstechnieken (OLAP) voor efficiënte multidimensionale analyse van grote datasets.

Het veranderende paradigma van ETL naar ELT

De opkomst van cloud-native data warehousing-oplossingen zoals AWS Redshift en Google BigQuery heeft het landschap voor ETL aanzienlijk veranderd. Er zijn veel verschillen tussen ETL en ELT, waardoor uw conceptcontrole wordt gewist ETL versus ELT.

Cloud-native datawarehouses bieden krachtige rekenmogelijkheden die de transformatiefase binnen het datawarehouse zelf aankunnen. Deze aanpak, ook wel ELT genoemd, delegeert de verantwoordelijkheid van datatransformatie naar het cloud-native datawarehouse, waardoor er minder behoefte is aan interne transformatieprocessen. Hierdoor kunnen organisaties kosten besparen en profiteren van de rekenkracht van de cloud.

Soorten ETL: Batch-, streaming- en omgekeerde ETL

Er zijn verschillende soorten ETL-implementaties die organisaties kunnen gebruiken voor het beheer van datapijplijnen. Het begrijpen van deze typen is cruciaal bij het bepalen van de meest geschikte benadering voor datawarehousingbehoeften.

1. Batch-ETL: bij deze strategie worden brongegevens verzameld in batches en verplaatst naar de transformatiefase volgens een schema of wanneer een bepaalde drempel voor gegevensvolume is bereikt.
2. Streaming ETL: Streaming ETL verwerkt gegevens zodra deze aankomen op de opslaglaag, waardoor gebeurtenissen bijna in realtime kunnen worden opgenomen. Deze aanpak is ideaal voor het verwerken van website-interacties, Internet of Things (IoT)-gegevens, edge computing en realtime betalingsverwerking.
3. Omgekeerde ETL: Bij omgekeerde ETL worden gegevens uit een datawarehouse gehaald en opgeslagen in een andere gegevensstructuur, zoals een transactiedatabase. Deze aanpak maakt operationele analyse mogelijk door gegevens uit het datawarehouse te gebruiken in andere bedrijfsprocessen of actiesystemen.

Voorbeelden en use-cases van ETL

ETL is sinds het midden van de jaren '70 de standaardpraktijk voor gegevensvertaling tussen bronnen en doelen, wat heeft geleid tot tal van use-cases in hedendaagse datacentrische organisaties. Hier zijn drie veelvoorkomende voorbeelden:

1. Gegevens uit verschillende bronnen synchroniseren: Organisaties moeten vaak gegevens uit meerdere bronnen synchroniseren, vooral wanneer ze op verschillende geografische locaties actief zijn. ETL kan worden gebruikt als een eerste stap in gegevensmigratie, waardoor consistente gegevens op verschillende locaties worden gegarandeerd.
2. Migreren naar de cloud: Ook wanneer organisaties hun datawarehousing naar de cloud migreren, blijft ETL relevant. Bestaande ETL-technologie kan worden gebruikt om gegevens lokaal te sourcen, transformeren en laden voordat ze worden gemigreerd en geladen in een cloud-native target.
3. Automatisering: ETL speelt een cruciale rol bij automatiseringsinspanningen. Met verbeteringen in de architectuur van datapijplijnen en intuïtieve platforms voor slepen en neerzetten, kunnen organisaties ETL-processen automatiseren, het beheer van datapijplijnen vereenvoudigen en meer efficiëntie bereiken.

ETL en uw strategie voor gegevensintegratie

Of u nu een Snowflake ETL-pijplijn overweegt, uw ETL-strategie moderniseert, overstapt naar ELT of uw bestaande aanpak voor gegevensintegratie verbetert, wij kunnen u helpen.

In plaats van substantiële middelen te investeren in een complete revisie van de architectuur, kunt u overwegen een slimme gegevenspijplijn te bouwen die ETL-bewerkingen orkestreert via een gebruiksvriendelijke interface voor slepen en neerzetten. Deze aanpak stroomlijnt ETL-processen en maakt automatisering mogelijk, waardoor uw data-integratiestrategie wordt vereenvoudigd.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: Plato Data Intelligence: PlatoData