ETL là gì?
Cơ chế trích xuất thông tin từ hệ thống nguồn và đưa vào kho dữ liệu thường được gọi là ETL, viết tắt của Extraction, Transformation và Loading.
Quy trình ETL yêu cầu đầu vào tích cực từ các bên liên quan khác nhau, bao gồm nhà phát triển, nhà phân tích, người kiểm tra, giám đốc điều hành hàng đầu và có nhiều thách thức về mặt kỹ thuật.
Các bài viết liên quan:
Để duy trì giá trị của nó như một công cụ cho những người ra quyết định, Kỹ thuật kho dữ liệu cần phải thay đổi cùng với những thay đổi của doanh nghiệp. ETL là một phương pháp định kỳ (hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng) của hệ thống Kho dữ liệu và cần phải nhanh nhẹn, tự động và được ghi chép đầy đủ.
ETL hoạt động như thế nào?
ETL bao gồm ba giai đoạn riêng biệt:
Extraction
Trích xuất là hoạt động trích xuất thông tin từ một hệ thống nguồn để sử dụng tiếp trong môi trường kho dữ liệu. Đây là giai đoạn đầu tiên của quá trình ETL.
Quá trình khai thác thường là một trong những công việc tốn nhiều thời gian nhất trong ETL.
Các hệ thống nguồn có thể phức tạp và kém tài liệu, và do đó, việc xác định dữ liệu nào cần được trích xuất có thể khó khăn.
Dữ liệu phải được trích xuất nhiều lần theo cách định kỳ để cung cấp tất cả dữ liệu đã thay đổi vào kho và luôn cập nhật.
Xem thêm Hiểu các nguyên tắc cơ bản về JavaScript
Cleansing
Giai đoạn làm sạch là rất quan trọng trong kỹ thuật kho dữ liệu vì nó được cho là để cải thiện chất lượng dữ liệu. Các tính năng làm sạch dữ liệu chính được tìm thấy trong các công cụ ETL là chỉnh sửa và đồng nhất. Họ sử dụng các từ điển cụ thể để sửa lỗi đánh máy và nhận ra từ đồng nghĩa, cũng như làm sạch dựa trên quy tắc để thực thi các quy tắc dành riêng cho miền và xác định các liên kết phù hợp giữa các giá trị.
Các ví dụ sau đây cho thấy điều cần thiết của việc làm sạch dữ liệu:
Nếu doanh nghiệp muốn liên hệ với người dùng hoặc nhà cung cấp của mình, phải có một danh sách đầy đủ, chính xác và cập nhật các địa chỉ liên hệ, địa chỉ email và số điện thoại.
Nếu khách hàng hoặc nhà cung cấp gọi, nhân viên phản hồi phải có thể nhanh chóng tìm thấy người đó trong cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, nhưng điều này cần tên người gọi hoặc tên công ty của họ được liệt kê trong cơ sở dữ liệu.
Xem thêm Kiểm tra lỗ hổng bảo mật Logout Functionality
Nếu người dùng xuất hiện trong cơ sở dữ liệu với hai hoặc nhiều tên hơi khác nhau hoặc số tài khoản khác nhau, thì việc cập nhật thông tin của khách hàng sẽ trở nên khó khăn.
Transformation
Chuyển đổi là cốt lõi của giai đoạn hòa giải. Nó chuyển đổi các bản ghi từ định dạng nguồn hoạt động của nó thành một định dạng kho dữ liệu cụ thể. Nếu chúng ta triển khai kiến trúc ba lớp, thì giai đoạn này sẽ xuất ra lớp dữ liệu đã điều chỉnh của chúng ta.
Các điểm sau đây phải được khắc phục trong giai đoạn này:
- Văn bản lỏng lẻo có thể ẩn thông tin có giá trị. Ví dụ: XYZ PVT Ltd không thể hiện rõ ràng rằng đây là một công ty Hợp danh hữu hạn.
- Các định dạng khác nhau có thể được sử dụng cho từng dữ liệu. Ví dụ: dữ liệu có thể được lưu dưới dạng một chuỗi hoặc dưới dạng ba số nguyên.
Sau đây là các quy trình chuyển đổi chính nhằm tạo ra lớp dữ liệu được điều chỉnh:
- Chuyển đổi và chuẩn hóa hoạt động trên cả định dạng lưu trữ và đơn vị đo lường để làm cho dữ liệu đồng nhất.
- Đối sánh liên kết các trường tương đương trong các nguồn khác nhau.
- Lựa chọn làm giảm số lượng trường và bản ghi nguồn.
Quá trình làm sạch và chuyển đổi thường được liên kết chặt chẽ trong các công cụ ETL.
Loading
Load là quá trình ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu đích. Trong bước tải, cần đảm bảo thực hiện tải chính xác và tốn ít tài nguyên nhất có thể.
Tải có thể được thực hiện theo hai cách:
Refresh: Dữ liệu Kho dữ liệu được viết lại hoàn toàn. Điều này có nghĩa là tệp cũ hơn được thay thế. Làm mới thường được sử dụng kết hợp với trích xuất tĩnh để đưa vào kho dữ liệu ban đầu.
Update: Chỉ những thay đổi áp dụng cho thông tin nguồn mới được thêm vào Kho dữ liệu. Cập nhật thường được thực hiện mà không xóa hoặc sửa đổi dữ liệu hiện có. Phương pháp này được sử dụng kết hợp với trích xuất tăng dần để cập nhật kho dữ liệu thường xuyên.
Xem thêm Kiểm tra lỗ hổng bảo mật Session Timeout
Chọn một Công cụ ETL
Lựa chọn một Công cụ ETL thích hợp là một quyết định quan trọng phải được thực hiện trong việc lựa chọn tầm quan trọng của ứng dụng ODS hoặc kho dữ liệu. Các công cụ ETL được yêu cầu cung cấp quyền truy cập phối hợp vào nhiều nguồn dữ liệu để dữ liệu liên quan có thể được trích xuất từ chúng. Một công cụ ETL thường chứa các công cụ để làm sạch dữ liệu, sắp xếp lại, chuyển đổi, tổng hợp, tính toán và tải tự động thông tin vào cơ sở dữ liệu đối tượng.
Công cụ ETL phải cung cấp giao diện người dùng đơn giản cho phép xác định các quy tắc làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp điểm và nhấp. Khi tất cả các ánh xạ và phép biến đổi đã được xác định, công cụ ETL sẽ tự động tạo ra các chương trình trích xuất / chuyển đổi / tải dữ liệu, thường chạy ở chế độ hàng loạt.
Các câu hỏi phổ biến về ETL trong data warehouse
- ETL là gì?
ETL là viết tắt của Extract, Transform, Load – một quy trình dữ liệu được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào trong một data warehouse hoặc data mart.
- Tại sao ETL quan trọng đối với data warehouse?
ETL là quy trình chuyển đổi dữ liệu cơ bản để xây dựng một data warehouse hoặc data mart. Nó cho phép các dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau được chuyển đổi thành một định dạng đồng nhất và có tính nhất quán. Điều này làm cho dữ liệu dễ dàng để truy cập và phân tích.
- Quy trình ETL bao gồm những gì?
Quy trình ETL bao gồm các bước sau:
- Extract: Dữ liệu được trích xuất từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản hoặc các ứng dụng.
- Transform: Dữ liệu được chuyển đổi thành định dạng đồng nhất và có tính nhất quán để có thể được lưu trữ và phân tích. Quá trình này bao gồm các bước như là loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, thêm các giá trị mặc định hoặc thay thế các giá trị thiếu và sắp xếp các dữ liệu vào các bảng có liên quan.
- Load: Dữ liệu được lưu trữ vào data warehouse hoặc data mart để sẵn sàng cho việc phân tích.
- Các công cụ ETL phổ biến là gì?
Một số công cụ ETL phổ biến bao gồm:
- Apache NiFi
- Apache Airflow
- Talend
- Informatica PowerCenter
- Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
- Các vấn đề thường gặp khi triển khai quy trình ETL là gì?
Một số vấn đề thường gặp khi triển khai quy trình ETL bao gồm:
- Dữ liệu không đầy đủ hoặc thiếu.
- Dữ liệu không hợp lệ hoặc không nhất quán.
- Lỗi khi trích xuất hoặc chuyển đổi dữ liệu.
- Thời gian xử lý quá lâu.
- Dữ liệu lỗi hoặc mất mát trong quá trình chuyển đổi và lưu trữ.
- Làm thế nào để giải quyết các vấn đề khi triển khai quy trình ETL?
Để giải quyết các vấn đề khi triển khai quy trình ETL, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:
- Kiểm tra dữ liệu đầu vào để đảm bảo tính đầy đủ và độ chính xác của dữ liệu.
- Thực hiện các bước kiểm tra tính hợp lệ và nhất quán của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi dữ liệu.
- Tối ưu hóa các kịch bản ETL để giảm thời gian xử lý và tăng hiệu suất của hệ thống.
- Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để giải quyết các vấn đề phát sinh, chẳng hạn như đánh chỉ mục lại bảng, tối ưu hoá truy vấn SQL, và kiểm tra lỗi để phát hiện và sửa chữa các lỗi trong quá trình triển khai.
- Các kỹ thuật và phương pháp nào được sử dụng để tối ưu hoá quy trình ETL?
Các kỹ thuật và phương pháp được sử dụng để tối ưu hoá quy trình ETL bao gồm:
- Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để tối ưu hoá truy vấn SQL.
- Sử dụng các công cụ để phân tích hiệu suất của hệ thống và tìm ra các vấn đề về hiệu suất.
- Tối ưu hoá cấu trúc và thiết kế của cơ sở dữ liệu để giảm thiểu thời gian xử lý và tăng hiệu suất của hệ thống.
- Sử dụng các phương pháp như cắt lát (slicing) để tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu thời gian hoàn thành quy trình ETL.
- Sử dụng các công cụ để tự động hóa quy trình ETL và giảm thiểu các lỗi do con người gây ra.
- Các tiêu chuẩn và quy trình nào được sử dụng để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu trong quy trình ETL?
Các tiêu chuẩn và quy trình được sử dụng để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu trong quy trình ETL bao gồm:
- Sử dụng các quy tắc kiểm tra dữ liệu để đảm bảo tính đầy đủ và độ chính xác của dữ liệu.
- Sử dụng các công cụ để phát hiện và sửa chữa các lỗi trong quy trình ETL.
- Thiết lập các tiêu chuẩn về định dạng dữ liệu, mã hóa và thời gian để đảm bảo tính nhất quán và đồng bộ hóa dữ liệu trong hệ thống.
- Thực hiện kiểm tra dữ liệu định kỳ để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi dữ liệu.
- Sử dụng các công cụ để quản lý các phiên bản dữ liệu và kiểm soát các thay đổi trong quy trình ETL.
- Làm thế nào để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu trong quy trình ETL?
Để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu trong quy trình ETL, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:
- Sử dụng các công cụ để mã hóa dữ liệu trong quá trình chuyển đổi dữ liệu.
- Áp dụng các chính sách bảo mật để kiểm soát quyền truy cập và đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu trong quá trình ETL.
- Sử dụng các công cụ để giám sát các hoạt động và truy cập vào dữ liệu trong quá trình ETL.
- Thiết lập các tiêu chuẩn và quy trình để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu.
- Thực hiện các biện pháp để đảm bảo tính khả dụng và phục hồi của dữ liệu trong trường hợp xảy ra sự cố hoặc thảm họa.
- Làm thế nào để giám sát và đánh giá hiệu quả của quy trình ETL?
Để giám sát và đánh giá hiệu quả của quy trình ETL, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:
- Sử dụng các công cụ để giám sát hiệu suất của quy trình ETL, chẳng hạn như theo dõi tốc độ xử lý, số lượng lỗi và thời gian hoàn thành.
- Thực hiện các đánh giá thường xuyên để đánh giá hiệu quả của quy trình ETL và tìm ra các vấn đề về hiệu suất.
- Sử dụng các công cụ để phân tích dữ liệu để tìm ra các vấn đề về chất lượng dữ liệu và đánh giá tính đầy đủ và độ chính xác của dữ liệu.
- Tối ưu hoá quy trình ETL bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật để giảm bảo tính hiệu quả và tính nhất quán của quy trình ETL, chẳng hạn như tối ưu hóa các truy vấn cơ sở dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật xử lý song song và phân tán dữ liệu.
- Xác định các chỉ số hiệu quả của quy trình ETL để đánh giá và so sánh với các mục tiêu và tiêu chuẩn được đặt ra.
- Đảm bảo tính khả dụng của hệ thống ETL bằng cách thực hiện các biện pháp để đảm bảo tính sẵn sàng và độ tin cậy của hệ thống.
- Thực hiện các đánh giá và kiểm tra dữ liệu định kỳ để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi dữ liệu.
- Làm thế nào để xử lý dữ liệu phi cấu trúc trong quy trình ETL?
Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng, không tuân thủ các quy tắc định dạng cụ thể. Để xử lý dữ liệu phi cấu trúc trong quy trình ETL, bạn có thể thực hiện các biện pháp sau:
- Sử dụng các công cụ để phân tích và rút trích dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như công cụ phân tích văn bản, công cụ trích xuất thông tin và công cụ dữ liệu tóm tắt.
- Sử dụng các kỹ thuật máy học và khai phá dữ liệu để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như phân loại, phân cụm và dự đoán.
- Thiết lập quy trình và công cụ để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu bảng hoặc tài liệu JSON có cấu trúc.
- Sử dụng các công cụ để kiểm soát chất lượng dữ liệu và đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu được chuyển đổi.
