Баннер мобильный (3) Пройти тест

Что такое ETL: как оно работает и чем отличается от ELT

Кто работает с процессами ETL и зачем они нужны бизнесу

Разбор

22 января 2025

Поделиться

Скопировано
Что такое ETL: как оно работает и чем отличается от ELT

Содержание

    Информация о клиентах и их потребностях — новое «золото» для бизнеса. Компании собирают данные, чтобы вести аналитику, улучшать продукт и оставаться в тренде. В статье разбираемся, как в этом помогает ETL и что это вообще такое.

    Что такое ETL

    ETL — это аббревиатура, которая складывается из английского сочетания слов Extract (извлечение), Transform (трансформация), Load (загрузка). ETL — это процесс обработки данных, который состоит из трех шагов: сбор данных из разных источников, их преобразование и загрузка в систему для дальнейших целей. 

    Шаг 1. Сбор данных или извлечение (Extract)

    Первый этап процесса ETL — это извлечение данных из различных источников: баз данных, облачных хранилищ, файлов Excel, CSV или даже API сторонних приложений. Основная задача на этом этапе — собрать всю информацию для дальнейшей обработки.

    Данные редко хранятся в одном месте и едином формате, так как их первоначально «собирают» разные сотрудники и отделы компании. Например, работая в различных базах данных, используя удаленные и локальные хранилища. Правильный сбор данных помогает получить полную картину того, что происходит в бизнесе.

    Задачи на первом этапе:

    • Подключиться к источникам. Для этого нужно настроить драйверы и коннекторы для доступа к различным системам.
    • Обработать ошибки. Убедиться, что подключение работает корректно и у вас есть все необходимые права доступа.
    • При необходимости оптимизировать процесс и сократить нагрузку. Например, при работе с большими объемами информации память сервера может переполниться или может не хватить вычислительных ресурсов. В таком случае нужно облегчить и оптимизировать процесс, например за счет инкрементального извлечения и других методов.

    Шаг 2. Преобразование или трансформация (Transform)

    На этом шаге данные очищают — удаляют дубликаты, исправляют ошибки или объединяют информацию из разных источников, агрегируют признаки. После очищенные данные преобразуют в нужный формат. Трансформация позволяет привести их к единому стандарту и точнее модифицировать под потребности аналитиков, дата-сайентистов или заказчиков. 

    Задачи на втором этапе:

    • Очистить данные — удалить дубликаты и исправить ошибки.
    • Объединить данные — это поможет получить целостную картину.
    • Отформатировать — привести все значения к единому стандарту (например, даты оформить в виде ДД.ММ.ГГГГ).
    • Провести агрегацию и другие трансформации при необходимости.

    Шаг 3. Загрузка (Load)

    Последний этап процесса ETL — загрузка подготовленных данных в целевую систему или базу. Это может быть хранилище данных компании или аналитическая платформа. Загрузка делает данные доступными для бизнеса и аналитиков, которые смогут использовать их для создания отчетов и прогнозов.

    Задачи на третьем этапе:

    • Интегрировать данные — настроить соединение с базой данных или иной системой хранения.
    • Мониторить загрузку — отслеживать успешность процесса и вовремя выявлять возможные проблемы.
    • Автоматизировать процессы — настроить расписание задач для регулярного обновления информации.

    Зачем и кому нужен ETL

    ETL — это ключевой элемент любой системы управления данными, потому что: 

    • Упрощает доступ к данным. С помощью ETL можно объединить информацию из разных источников в одном месте.
    • Повышает качество данных. Процесс трансформации помогает улучшить информацию и сделать ее более релевантной и удобной для дальнейшего использования .
    • Ускоряет процессы принятия решений. Быстрый доступ к актуальным данным позволяет эффективнее принимать обоснованные решения.
    • Обеспечивает гибкость. Возможность работы с различными типами источников делает процесс более адаптивным к изменениям бизнес-среды.

    ETL нужен компаниям, которые работают с большими объемами данных и достигли стадии потребности в автоматизации. Сфера может быть абсолютно любая. Например, если нужен ежедневный пересчет предсказаний ML-моделей или же регулярное обновление данных каких-либо дашбордов — в этом может помочь ETL, так как везде необходимо предварительно собирать актуальные данные в конкретном формате под задачу.

    Мария Жарова,
    Data Scientist в Wildberries

    ETL-процессы используют в разных отраслях бизнеса:

    • Розничная торговля. Для ритейл-компаний важно понимать поведение клиентов: какие товары пользуются спросом? Как меняется покупательская активность? С помощью ETL можно интегрировать данные о продажах с информацией о клиентах, чтобы точнее прогнозировать спрос.
    • Финансовые услуги. Банки и страховые компании работают с огромными объемами данных о транзакциях клиентов ежедневно. Используя ETL-процессы, они могут быстро выявлять подозрительные активности или оценивать кредитоспособность заемщиков на исторических данных.
    • Медицина. В сфере здравоохранения критически важно иметь доступ к актуальным данным о пациентах, чтобы принимать правильные решения о лечении. ETL помогает объединять информацию из различных медицинских систем для создания единого профиля пациента.
    • Промышленность. Заводы используют данные об оборудовании и ресурсах, чтобы оптимизировать производство и снизить затраты на обслуживание техники с помощью предиктивного анализа.

    Что такое ELT

    ELT — это более современный подход по сравнению с ETL, при котором данные сначала загружаются в целевую систему (например, облачное хранилище), а затем преобразуются уже там.

    ETL лучше подходит в случае, если данные в результате преобразований сильно сжимаются (например, агрегируются) или если преобразования в принципе занимают много времени. Тогда выгоднее их видоизменить, загрузить, а потом сколько угодно использовать. В ELT, наоборот, данные загружаются сразу, а преобразования выполняются уже в хранилище. Этот метод быстрее на этапе загрузки, но требует повышенной производительности от системы.

    Мария Жарова,
    Data Scientist в Wildberries

    Преимущества ELT:

    • Скорость обработки: загрузка необработанных данных происходит быстрее без предварительной трансформации.
    • Масштабируемость: метод легко адаптируется под большие объемы данных благодаря использованию мощностей облачных платформ.
    • Гибкость анализа: позволяет выполнять разнообразные аналитические задачи после загрузки всех необходимых данных.

    Недостатки ELT:

    • Нагрузка на ресурсы хранилища: трансформация после загрузки требует больше вычислительных мощностей.
    • Проблемы с качеством данных: возможны ошибки на этапе анализа из-за отсутствия предварительной очистки и проверки информации.
    • Зависимость от инфраструктуры: работа с методом требует надежной облачной платформы.

    Какой метод выбрать?

    Выбор между ETL и ELT зависит от конкретных потребностей бизнеса и технических возможностей инфраструктуры. Например, если компания работает с большими объемами структурированных данных и имеет доступ к мощным облачным ресурсам — подойдет ELT.

    Если важна точность трансформации перед анализом или ресурсы ограничены для хранения больших объемов необработанных данных — лучше подойдет классический подход ETL.

    Какой специалист занимается ETL

    В условиях конкурентного рынка бизнес нуждается в оперативной обработке информации для быстрого реагирования на изменения тенденций. Специалисты по ETL помогают компаниям оставаться гибкими и адаптируемыми. Работой с методами ELT и ETL занимается Data Engineer или аналитик / разработчик хранилищ данных.

    Основные задачи специалиста по работе с ETL:

    • Создание архитектуры процессов извлечения и загрузки данных.
    • Улучшение производительности процессов обработки больших объемов информации.
    • Обеспечение надежности системы через выявление ошибок на каждом этапе.
    • Постоянное наблюдение за процессами для предотвращения сбоев.

    Навыки для работы с задачами:

    • Знание языков программирования: SQL является основным инструментом для работы с базами данных.
    • Опыт работы с инструментами BI: Tableau или Power BI помогают визуализировать данные после их загрузки.
    • Понимание принципов построения баз данных и их архитектуры. Это помогает эффективно организовать данные для быстрого доступа.

    Кроме того, важны аналитические способности и внимание к деталям — ведь работа требует точности на каждом этапе обработки информации.

    С развитием технологий объемы обрабатываемых данных растут экспоненциально. Data Engineer, работая с ETL, создает беспрепятственный поток информации внутри компании — от сырого до структурированного вида. Это позволяет быстро принимать обоснованные решения на основе актуальных данных.

    Коротко о ETL и ELT 

    • ETL — это процесс работы с данными, когда их сначала собирают, потом преобразуют в нужный формат и загружают в базу данных. 
    • ETL помогает бизнесу оперативно принимать верные решения, основываясь на больших массивах обработанной информации.
    • Похожий, но более современный метод работы с данными — ELT. В нем последовательность работы меняется: данные сначала собирают и загружают в базу, а потом чистят ошибки. 
    • С методами ETL и ELT работают Data Engineer или аналитики, разработчики хранилищ данных.

    Разбор

    Поделиться

    Скопировано
    0 комментариев
    Комментарии