Что такое ETL-процесс?
ETL это аббревиатура: Extract, Transform, Load – Извлечение, Трансформация, Загрузка. Это процесс, используемый для перемещения данных из одного или нескольких источников в целевую систему, которая обычно является хранилищем данных или озером данных (Data Lake).
Извлечение (Extract): На этом этапе данные собираются из разных источников. Это могут быть базы данных, CRM-системы, файлы Excel, а также обширные наборы неупорядоченных данных.
Трансформация (Transform): Данные очищают, нормализуют и преобразуют для обеспечения консистентности. Например, имена могут быть приведены в один формат, а адреса могут быть стандартизированы.
Загрузка (Load): Очищенные и трансформированные данные загружаются в целевую систему для дальнейшего анализа и отчетности.
ETL-процесс может быть сложным, но он критически важен для обеспечения качества данных. Например, на этапе Трансформации могут использоваться сложные алгоритмы для обнаружения и устранения ошибок в данных. В том числе:
Стандартизация: Приведение всех данных к единому стандарту, например, сведение всех адресов электронной почты в нижний регистр.
Обогащение данных: добавление дополнительной информации, такой как географические координаты или демографические данные.
Благодаря этим процессам, ETL позволяет компаниям получать ценные инсайты из своих данных, улучшая принятие решений и стратегическое планирование.
Целевые системы с точки зрения организации данных
Озеро данных (Data Lake) — это централизованное хранилище, которое хранит большие объемы данных в их оригинальном формате. Он может содержать все типы данных из любого источника, от структурированных (таблицы реляционных баз данных, Excel-файлы) до полуструктурированных (XML или JSON-файлы, веб-страницы) и неструктурированных (изображения, аудиофайлы, твиты), не теряя точности .
Хранилище данных (Data Warehouse) — это система, которая агрегирует данные из разных источников в единое, централизованное и последовательное хранилище данных для поддержки анализа данных, майнинга данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.
Оба эти термина играют ключевую роль в современном анализе данных и бизнес-аналитике, позволяя хранить и анализировать большие объемы данных для получения ценных бизнес-инсайтов.
Как писать требования к ETL?
При написании требований к ETL важно четко определить источники данных, бизнес-правила трансформации, а также ожидания от целевой системы. Вот несколько шагов:
1. Определение источников данных: Перечислите все источники, из которых будут извлечены данные, и их форматы.
2. Бизнес-правила: Опишите правила и логику трансформации данных. Это может включать удаление дубликатов, объединение полей, преобразование форматов даты и времени и т.д.
3. Целевая система: Укажите, куда данные будут загружаться, и какие требования к этой системе, например частота обновления данных или уровень детализации.
Графика в требованиях
Для иллюстраций можно использовать диаграммы потоков данных, показывающие, как данные перемещаются от источников к целевой системе, а также схемы, демонстрирующие процесс трансформации. Это помогает визуализировать процесс ETL и делает требования более понятными для всех заинтересованных сторон.
Примеры источников данных для ETL
Источники данных для ETL могут быть самыми разнообразными. К примеру:
Базы данных: SQL-серверы, Oracle, MySQL, MongoDB.
CRM системы: Salesforce, HubSpot.
Файлы CSV, Excel, XML.
Веб-сервисы: API, веб-скрапинг.
Примеры бизнес-правил для ETL
Бизнес-правила определяют, как данные должны быть трансформированы. Некоторые примеры:
Фильтрация: Удаление записей, не отвечающих определенным критериям.
Объединение: Слияние данных из разных источников.
Расчеты: Выполнение математических операций по созданию новых значений.
Форматирование: Приведение всех дат в единый формат.
Пример ETL процесса для розничной компании
Пример ниже, безусловно, неполный, однако дает общее понимание процесса и его описания.
Входные данные:
Источник: CRM-система.
Данные: Информация о покупателях, включая имя, фамилию, электронную почту, дату последней покупки, сумму израсходованных средств.
Требования к данным:
Имя и фамилия: Должны быть написаны заглавными буквами.
Электронная почта: Должна быть в нижнем регистре.
Дата последней покупки: Должна быть в формате DD-MM-YYYY.
Сумма израсходованных средств: Должна быть в формате числа с двумя знаками после запятой.
Трансформации:
1. Стандартизация имен: Все имена и фамилии приводятся в формат с большой буквы.
Имя= UPPERCASE(имя)
Фамилия= UPPERCASE(фамилия)
2. Форматирование электронной почты: Все адреса электронной почты преобразуются в нижний регистр.
Электронная почта = LOWERCASE(электронная почта)
3. Преобразование даты: Даты преобразуются в заданный формат.
Дата последней покупки = FORMAT(дата, "DD-MM-YYYY")
4. Нормализация суммы: Суммы израсходованных средств форматируются с двумя знаками после запятой.
Сумма = FORMAT(сумма, "0.00")
Пример данных до преобразования:
{
"customers":[
{
"firstName":"иван",
"lastName":"петренко",
"email":"Ivan.Petrenko@example.com",
"lastPurchaseDate":"2024-06-17T19:20:30+01:00",
"amountSpent":1234.5678
},
{
"firstName":"мария",
"lastName":"кравчук",
"email":"Maria.Kravchuk@example.com",
"lastPurchaseDate":"2024-05-16T14:35:10+01:00",
"amountSpent":9876.5432
}
]
}
После применения обозначенных трансформаций, входные данные могут быть преобразованы в следующий формат:
{
"customers":[
{
"firstName":"ИВАН",
"lastName":"ПЕТРЕНКО",
"email":"ivan.petrenko@example.com",
"lastPurchaseDate":"17-06-2024",
"amountSpent":"1234.57"
},
{
"firstName":"МАРИЯ",
"lastName":"КРАВЧУК",
"email":"maria.kravchuk@example.com",
"lastPurchaseDate":"16-05-2024",
"amountSpent":"9876.54"
}
]
}
Загрузка:
Цель: Озеро данных компании.
Ожидания: Данные должны быть обновлены ежедневно в 2:00 ночи.
Кінцевий результат:
После завершения ETL процесса компания будет иметь чистые, стандартизированные данные о покупателях, которые могут быть использованы для анализа покупок, выявления трендов и планирования маркетинговых кампаний.
Этот пример показывает, как входные данные могут быть стандартизированы и подготовлены для загрузки в целевую систему.
Надеюсь, этот небольшой ввод в обработку данных будет для Вас полезен. Если вы хотите углубить свои технические знания, обратите внимание на тренинги Technical skillsfor Business Analyst та Advanced Technical skills for Business Analyst
Comments