Внедрение системы бизнес-аналитики требует сбора данных из различных источников. Важно определить не только куда извлекать данные, но и откуда и какие именно данные извлекать, ведь данные – это основа аналитики. ETL-процессы помогают собирать, очищать и форматировать данные для загрузки в BI-систему. Это стратегически важный этап, определяющее эффективность аналитической системы.
ETL-процесс является неотъемлемой частью инфраструктуры обработки данных компании, работая на пересечении между исходными и целевым хранилищем данных (DWH) в компании.
Что такое ETL
Данные компании часто разбросаны по различным источникам. В таком случае ключевым аспектом становится их централизация и приведение к единому формату. Без качественно настроенных ETL-процессов аналитическая система может столкнуться с несоответствием форматов данных и ошибками при обработке информации.
ETL (Extract, Transform, Load) - это процесс извлечения данных из различных источников (Extract), их преобразования в формат, пригодный для анализа (Transform), и загрузки в целевую систему хранения данных (Load).
Эффективное использование ETL позволяет не только собирать информацию со всех распределенных окончаний корпоративной сети, но также гарантировать её актуальность, консистентность и готовность к оперативным запросам пользователей.
Стандартные этапы ETL
Извлечение данных (Extract)
Первый этап ETL-процесса — это извлечение данных из различных источников. Эти источники могут быть самыми разными: базы данных, файлы CSV или Excel, CRM-системы, базы 1С, API-интерфейсы веб-приложений и многое другое. Основная задача на этом этапе — собрать данные в исходном виде без потерь и повреждений.
Трансформация данных (Transform)
После извлечения данные проходят процесс трансформации. Этот этап включает очистку данных, их нормализацию и стандартизацию. Например, данные могут объединяться из разных таблиц или преобразовываться из одного формата в другой. На этом этапе также может проводиться агрегация данных для уменьшения объема или расчеты новых показателей на основе исходных данных.
Загрузка данных (Load)
На заключительном этапе данные загружаются в целевое хранилище — это может быть база данных OLAP (Online Analytical Processing), дата-центр или облачное хранилище. Загрузка может происходить в режиме реального времени или по расписанию в зависимости от требований бизнеса.
ETL может быть организовано по разному, но остановимся на 3-х наиболее часто используемых вариантах.
Способы передачи данных в ETL-процессах
В ETL-процессах данные могут передаваться различными способами, каждый из которых подходит для конкретных сценариев и требований бизнеса. Рассмотрим основные виды передачи данных: пакетная, потоковая и микропакетная.
Предполагает обработку больших объемов данных за один раз. Данные собираются, обрабатываются и загружаются в целевое хранилище по расписанию (например, раз в день, неделю или месяц). Подходит для компаний, работающих с большими объемами исторических данных, таких как транзакционные системы или ERP-системы.
|
Преимущества |
Недостатки |
|
Эффективность. Обработка больших объемов данных за раз позволяет оптимизировать использование ресурсов системы. |
Задержка. В реальном времени данные могут быть недоступны для анализа, так как обновления происходят в заранее запланированные моменты. |
|
Управляемость. Легче управлять и отслеживать процесс, так как все операции происходят в заранее определенные моменты времени. |
Риски ошибок. Ошибки в больших пакетах данных могут быть сложнее обнаружить и исправить. |
Потоковая передача данных (Stream Processing)
Осуществляется в режиме реального времени или почти реального времени. Данные обрабатываются и загружаются по мере их поступления, что позволяет оперативно реагировать на изменения. Идеально подходит для финансовых систем, систем мониторинга и IoT, где важно мгновенное получение и обработка данных.
|
Преимущества |
Недостатки |
|
Скорость. Обеспечивает немедленное обновление данных и возможность их анализа практически в реальном времени. |
Сложность. Требует сложных архитектурных решений и настройки для обеспечения непрерывности и надежности передачи данных. |
|
Гибкость. Позволяет оперативно реагировать на изменения и события в данных. |
Ресурсоемкость. Может требовать больше ресурсов для обеспечения постоянного потока данных. |
Микропакетная передача данных (Micro-Batch Processing)
|
Преимущества |
Недостатки |
|
Баланс. Сочетает в себе преимущества пакетной и потоковой передачи данных, обеспечивая как оперативность, так и эффективность. |
Задержка. Хотя микропакетная передача данных быстрее, чем традиционная пакетная, она все же не достигает скорости потоковой передачи |
|
Устойчивость. Меньшие пакеты данных легче обрабатывать и исправлять в случае ошибок. |
Сложность. Требует настроек и управления для обеспечения оптимального интервала обработки данных. |
Выбор метода передачи данных в ETL-процессах зависит от требований бизнеса к оперативности и точности данных. Пакетная передача данных подходит для больших объемов, потоковая — для анализа в реальном времени, а микропакетная обеспечивает баланс между этими подходами.
ETL-инструменты для 1С
Компании нередко сталкиваются с проблемой извлечения данных из систем 1С. Это обусловлено особенностями хранения информации в этих базах данных, которые могут ограничивать прямой доступ или представлять данные в форматах, несовместимых с BI-инструментами.
Компания “Денвик” разработала ETL-инструмент “Экстрактор 1С”, который помогает в считанные минуты выгружать большие объемы информации из баз 1С и перенести их в BI-систему.
При этом, выгрузка происходит:
- пакетами по указанному расписанию;
- в несколько потоков (что позволяет выгружать большие объемы данных в кратчайшее время);
- выгружаются данные только те, что изменились с момента последней выгрузки.
Совместим со всеми версиями 1С
Не важно, какую версию 1С вы используете - наш инструмент может извлекать данные из любой версии, созданной на платформах 8.2 и 8.3.
Быстрая выгрузка данных
Благодаря многопоточности, Экстрактор достигает скорости в 1,3 миллиона записей за час при работе с 12 потоками.
Автоматическая выгрузка обновлений
Программа следит за всеми изменениями в базе данных 1С и самостоятельно переносит их во внешнее хранилище. При этом переносятся только новые или измененные данные.
Конфиденциальность
Ваши данные остаются конфиденциальными - мы не имеем к ним доступа, а программа недоступна для сторонних запросов.
Поддержка пользователей
Комплексная документация по продукту предоставляется пользователям, а также мы предлагаем помощь в настройке Экстрактора и запуске первого проекта после покупки.
Один год бесплатной поддержки
Мы предоставляем один год бесплатной технической поддержки и обновлений после приобретения лицензии. По окончании этого периода поддержку можно продолжить на платной основе.
Мы предоставляет демо-версию Экстрактора 1С бесплатно, для этого оставьте заявку и наш менеджер свяжется с вами в течение 24 часов!
