ETL

ETL (Extract, Transform, Load) to proces stosowany w analizie danych, hurtowni danych i systemach zarządzania bazami danych. Jest to proces wyodrębniania danych z wielu źródeł, przekształcania ich do standardowego formatu, a następnie ładowania ich do ustrukturyzowanego repozytorium (często bazy danych), z którego różne aplikacje mogą korzystać z danych.

ETL został pierwotnie opracowany w latach siedemdziesiątych XX wieku poprzez wyodrębnianie danych z jednej bazy danych komputera mainframe System/370 do drugiej. Od tego czasu stał się jednym z najpowszechniej stosowanych procesów integracji danych, hurtowni danych i analityki danych. ETL oferuje firmom znaczne korzyści, w tym zwiększoną dokładność danych, lepszą jakość danych i redukcję kosztów.

Procesy ETL rozpoczynają się od wyodrębnienia danych z jednej lub większej liczby baz danych. Zwykle obejmuje to pisanie procedur, procedur i skryptów w celu określenia, które dane są potrzebne i gdzie można je znaleźć. Po zakończeniu wyodrębniania danych może zaistnieć potrzeba ich przekształcenia do spójnego formatu, takiego jak wartości rozdzielane przecinkami (CSV) lub Extensible Markup Language (XML). Ta część procesu ETL obejmuje normalizację danych, która zapewnia, że dane są odpowiednio sformatowane i gotowe do załadowania do bazy danych.

Po przekształceniu dane są gotowe do załadowania do ustrukturyzowanego repozytorium określonego w procesie ETL. Zwykle wiąże się to z pisaniem SQL lub innych skryptów i poleceń specyficznych dla bazy danych, które mogą przesyłać dane. Zwykle proces ETL generuje raport na temat stanu przesyłania, aby upewnić się, że dane zostały pomyślnie załadowane.

ETL jest krytycznym elementem wielu operacji analizy danych. Umożliwia firmom gromadzenie i ocenę danych w jednym repozytorium, a także analizowanie danych w celu uzyskania wniosków i określenia, jakie działania należy podjąć w odpowiedzi. Jest to również kluczowe w przypadku hurtowni danych i analityki biznesowej, które umożliwiają firmom tworzenie zapytań i raportowanie na temat danych w znaczący sposób. Ponadto może pomóc firmom w realizacji celów biznesowych, takich jak poprawa obsługi klienta czy optymalizacja efektywności operacyjnej.