ETL là một thuật ngữ quen thuộc trong mọi lĩnh vực liên quan đến Data. Vậy ETL là gì? Nó khác gì so với ELT? Cũng như ứng dụng của ETL trong một số lĩnh vực sẽ được Digalyst cùng bạn tìm hiểu qua bài viết dưới đây.
ETL là gì?
ETL là quá trình trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn khác nhau. Sau đó chuyển đổi dữ liệu (như áp dụng tính toán, ghép nối, v.v.) và cuối cùng tải dữ liệu vào hệ thống Data Warehouse. Dạng đầy đủ của ETL là Extract (Trích xuất), Transform (Biến đổi) và Load (Tải).
Các nguồn dữ liệu có thể rất đa dạng về loại, định dạng, khối lượng và độ tin cậy. Do đó, dữ liệu cần được xử lý để có thể hữu ích khi kết hợp lại với nhau. Các kho dữ liệu mục tiêu có thể là Databases, Data Warehouses hoặc Data Lakes, tùy thuộc vào mục tiêu và kỹ thuật thực hiện.
Ba bước khác biệt của ETL
Extract (Trích xuất)
Trong quá trình trích xuất, ETL xác định dữ liệu và sao chép dữ liệu từ các nguồn của nó, vì vậy nó có thể vận chuyển dữ liệu đến kho dữ liệu mục tiêu. Dữ liệu có thể đến từ các nguồn có cấu trúc và không có cấu trúc, bao gồm tài liệu, email, ứng dụng kinh doanh, cơ sở dữ liệu, thiết bị, cảm biến, bên thứ ba, v.v.
Transform (Biến đổi)
Vì dữ liệu được trích xuất là dữ liệu thô ở dạng ban đầu, nó cần được ánh xạ và chuyển đổi để chuẩn bị cho kho dữ liệu cuối cùng. Trong quá trình chuyển đổi, ETL xác thực, công nhận, loại bỏ trùng lặp và tổng hợp dữ liệu theo những cách làm cho kết quả dữ liệu trở nên đáng tin cậy và có thể truy vấn được.
Load (Tải)
ETL di chuyển dữ liệu đã chuyển đổi vào kho dữ liệu đích. Bước này có thể yêu cầu tải ban đầu của tất cả dữ liệu nguồn hoặc nó có thể là tải các thay đổi gia tăng trong dữ liệu nguồn. Bạn có thể tải dữ liệu theo thời gian thực hoặc theo lô đã lên lịch.
ETL khác gì so với ELT?
Bước biến đổi (transform) cho đến nay là phức tạp nhất trong quy trình ETL. Do đó ETL và ELT khác nhau về hai điểm chính:
- Khi quá trình chuyển đổi diễn ra
- Nơi biến đổi
Trong Data Warehouse truyền thống, dữ liệu đầu tiên được trích xuất từ ”hệ thống nguồn” (hệ thống ERP, hệ thống CRM, v.v.). Các công cụ OLAP và truy vấn SQL phụ thuộc vào việc chuẩn hóa kích thước của bộ dữ liệu để thu được kết quả tổng hợp. Điều này có nghĩa là dữ liệu phải trải qua một loạt các biến đổi.
Theo truyền thống, các phép biến đổi này được thực hiện trước khi dữ liệu được tải vào hệ thống đích, điển hình là kho dữ liệu quan hệ.
Tuy nhiên, khi các công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu cơ bản làm nền tảng cho việc lưu trữ dữ liệu ngày càng phát triển, thì việc chuyển đổi trong hệ thống đích đã trở nên khả thi. Cả hai quy trình ETL và ELT đều liên quan đến các khu vực dàn dựng.
Trong ETL, các khu vực này được tìm thấy trong công cụ, cho dù đó là công cụ độc quyền hay tùy chỉnh. Họ nằm giữa hệ thống nguồn (ví dụ, hệ thống CRM) và hệ thống đích (Data Warehouse).
Ngược lại, với ELT, vùng tổ chức nằm trong Data Warehouse và công cụ Database cung cấp năng lượng cho DBMS thực hiện các phép biến đổi. Do đó, một trong những hậu quả ngay lập tức của ELT là bạn mất các chức năng chuẩn bị và làm sạch dữ liệu mà các công cụ ETL cung cấp để hỗ trợ quá trình chuyển đổi dữ liệu.
ETL và Data Warehouse (Kho dữ liệu) doanh nghiệp
Theo cách truyền thống, các công cụ cho ETL chủ yếu được sử dụng để cung cấp dữ liệu đến các kho dữ liệu doanh nghiệp hỗ trợ các ứng dụng thông minh kinh doanh (BI). Những kho dữ liệu như vậy được thiết kế để đại diện cho một nguồn trung thực đáng tin cậy về tất cả những gì đang xảy ra trong một doanh nghiệp trên tất cả các hoạt động. Dữ liệu trong các kho này được cấu trúc cẩn thận với các lược đồ, siêu dữ liệu và quy tắc chặt chẽ chi phối việc xác thực dữ liệu.
Các công cụ ETL cho kho dữ liệu doanh nghiệp phải đáp ứng các yêu cầu tích hợp dữ liệu, chẳng hạn như tải hàng loạt khối lượng lớn, hiệu suất cao; các quy trình tích hợp nguồn cấp dữ liệu theo hướng sự kiện; các phép biến đổi có thể lập trình được; và điều phối để họ có thể đối phó với các quy trình và quy trình chuyển đổi đòi hỏi khắt khe nhất và có trình kết nối cho các nguồn dữ liệu đa dạng nhất.
Sau khi tải dữ liệu, bạn có nhiều chiến lược để giữ cho nó được đồng bộ hóa giữa các kho dữ liệu nguồn và đích. Bạn có thể tải lại toàn bộ tập dữ liệu theo định kỳ, lên lịch cập nhật dữ liệu mới nhất theo định kỳ hoặc cam kết duy trì tính đồng bộ đầy đủ giữa kho dữ liệu nguồn và mục tiêu. Tích hợp thời gian thực như vậy được gọi là thu thập dữ liệu thay đổi (CDC). Đối với quy trình nâng cao này, các công cụ ETL cần hiểu ngữ nghĩa giao dịch của cơ sở dữ liệu nguồn và truyền chính xác các giao dịch này tới kho dữ liệu đích.
ETL và Data Marts
Data Mart là kho dữ liệu mục tiêu nhỏ hơn và tập trung hơn so với Data Warehouse doanh nghiệp. Chẳng hạn, họ có thể tập trung vào thông tin về một bộ phận hoặc một dòng sản phẩm. Do đó, người sử dụng các công cụ ETL cho Data Mart thường là các chuyên gia kinh doanh (LOB), nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu.
Các công cụ ETL cho Data Mart phải được nhân viên kinh doanh và người quản lý dữ liệu sử dụng được chứ không phải bởi các lập trình viên và nhân viên CNTT. Do đó, các công cụ này nên có quy trình làm việc trực quan để dễ dàng thiết lập đường ống ETL.
Ứng dụng của ETL
Quy trình ETL là quy trình cơ bản cho nhiều ngành vì khả năng nhập dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy vào các hồ dữ liệu (Data Lake) cho khoa học dữ liệu (Data Science) và phân tích (Analytics). Đồng thời nó còn tạo ra các mô hình chất lượng cao. Các giải pháp ETL cũng có thể tải và chuyển đổi dữ liệu giao dịch trên quy mô lớn, để tạo chế độ xem có tổ chức từ khối lượng dữ liệu lớn. Điều này giúp doanh nghiệp có thể hình dung và dự báo xu hướng của ngành. Một số ngành công nghiệp dựa vào ETL để cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động, ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả cao hơn.
Tài chính
Các tổ chức dịch vụ tài chính thu thập một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để thu thập thông tin chi tiết về hành vi của người tiêu dùng. Những thông tin chi tiết này có thể phân tích rủi ro, tối ưu hóa các dịch vụ tài chính của ngân hàng, cải thiện nền tảng trực tuyến và thậm chí cung cấp tiền mặt cho các máy ATM.
Dầu khí
Các ngành công nghiệp dầu khí sử dụng các giải pháp ETL để đưa ra các dự đoán về việc sử dụng, lưu trữ và xu hướng trong các khu vực địa lý cụ thể. ETL hoạt động để thu thập càng nhiều thông tin càng tốt từ tất cả các cảm biến của một địa điểm khai thác và xử lý thông tin đó để dễ đọc.
Ô tô
Các giải pháp ETL có thể cho phép các đại lý và nhà sản xuất hiểu được các mô hình bán hàng, hiệu chỉnh các chiến dịch tiếp thị của họ, bổ sung hàng tồn kho và theo dõi các khách hàng tiềm năng.
Viễn thông
Với khối lượng dữ liệu đa dạng và chưa từng có được sản xuất ngày nay, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông dựa vào các giải pháp ETL để quản lý và hiểu dữ liệu đó tốt hơn. Khi dữ liệu này được xử lý và phân tích, các doanh nghiệp có thể sử dụng nó để cải thiện quảng cáo, truyền thông xã hội, SEO, sự hài lòng của khách hàng, lợi nhuận và hơn thế nữa.
Chăm sóc sức khỏe
Với nhu cầu giảm chi phí đồng thời cải thiện dịch vụ chăm sóc, ngành chăm sóc sức khỏe sử dụng các giải pháp ETL để quản lý hồ sơ bệnh nhân, thu thập thông tin bảo hiểm và đáp ứng các yêu cầu quy định đang phát triển.
Khoa học đời sống
Các phòng thí nghiệm lâm sàng dựa vào các giải pháp ETL và trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý các loại dữ liệu khác nhau do các tổ chức nghiên cứu tạo ra. Ví dụ, hợp tác phát triển vắc xin đòi hỏi phải thu thập, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu.
Khu vực công
Với khả năng Internet of Things (IoT) xuất hiện quá nhanh, các thành phố thông minh đang sử dụng ETL và sức mạnh của AI để tối ưu hóa giao thông, giám sát chất lượng nước, cải thiện bãi đậu xe, v.v.
Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital Marketing, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!
