ETL chính là từ viết tắt của Extract, Transform cũng như Load (là trích xuất, biến đổi và tải). Theo đó hiện tại nó đang được sử dụng rất phổ biến trong big data và trong data warehouse là nhiều nhất. Để hiểu được rõ hơn ETL là gì, quá trình diễn ra của ETL cũng như ý nghĩa của nó trong đời sống hiện nay. Hãy cùng https://fptcloud.com/ giải thích chi tiết qua bài viết sau.
ETL là gì?
Quá trình ETL vào những năm 1970 đã trở thành một trong những khái niệm vô cùng phổ biến trên thị trường và được sử dụng thường xuyên trong kho dữ liệu. Vậy hiện tại định nghĩa ETL là gì?
Định nghĩa
ETL chính là từ viết tắt của Extract, Transform cũng như Load. Theo đó trong quá trình này 1 công cụ ETL sẽ trích xuất tất cả dữ liệu từ những hệ thống nguồn RDBMS đa dạng khác nhau và sau đó chuyển dữ liệu như áp dụng những biến đổi dữ liệu (nối chuỗi, tính toán,…), sau đó sẽ tải dữ liệu vào trong hệ thống Data Warehouse. Như vậy đây chính là các luồng từ “nguồn” đến “đích”. Trong suốt quá trình này thì engine chuyển đổi sẽ tiến hành xử lý tất cả những thay đổi dữ liệu.
Vậy cụ thể ELT là gì? Theo đó đây chính là một trong những phương pháp khác để có thể tiếp cận được với công cụ về chuyển đổi dữ liệu. ELT thay vì phải chuyển đổi tất cả những dữ liệu trước khi viết thì nó sẽ cho phép hệ thống đích thực hiện chuyển đổi trước. Như vậy dữ liệu đầu tiên sẽ được sao chép trực tiếp vào đích sau đó sẽ được chuyển đổi ở đó. Thông thường ELT được sử dụng với những database No-SQL ví dụ như Cloud Installation, Hadoop hoặc Data Appliance. Vậy hiện tại lịch sử ra đời cũng như phát triển của nó như trên thị trường là như thế nào?
Số lượng những định dạng dữ liệu, hệ thống và nguồn theo thời gian đã được mở rộng rất nhiều. Tải giờ, chuyển đổi, trích xuất chỉ là những phương thức mà những tổ chức dùng để có thể xử lý, thu thập và nhập dữ liệu.
Lịch sử ra đời và phát triển
Lịch sử ra đời cũng như phát triển của khái niệm ETL hiện nay là như thế nào? Vào những năm 1970 đã trở thành khái niệm vô cùng phổ biến khi khi những tổ chức đã bắt đầu dùng nhiều kho dữ liệu hay cơ sở dữ liệu để tiến hành lưu trữ những loại thông tin kinh doanh đa dạng khác nhau. Theo đó nhu cầu tích hợp dữ liệu đã được lan truyền trên những cơ sở dữ liệu này đã tăng lên một cách nhanh chóng. Chính vì vậy mà nó đã trở thành một phương pháp tiêu chuẩn để có thể lấy dữ liệu từ những nguồn đã dạy khác nhau cũng như chuyển đổi nó ngay trước khi tải vào nguồn đích.
Cuối năm 1980, đầu năm 1990 thì kho dữ liệu cũng đã xuất hiện. 1 loại cơ sở dữ liệu hoàn toàn riêng biệt và kho dữ liệu cung cấp những quyền truy cập tích hợp trực tiếp vào dữ liệu từ rất nhiều những hệ thống – bảng tính, máy tính cá nhân, máy tính mini và máy tính lớn.
Tuy nhiên thông thường những bộ phận khác nhau sẽ chọn những công cụ đa dạng khác nhau để có thể dùng với những kho dữ liệu đa dạng khác nhau. Cùng với việc mua lại và sáp nhập thì rất nhiều những tổ chức đã tiến hành kết hợp cùng 1 số những giải pháp đa dạng khác nhau mà không được tích hợp. ELT và ETL đều là những thành phần vô cùng quan trọng của chiến lược tích hợp về dữ liệu rộng hơn trong 1 tổ chức.
>>> Có thể bạn quan tâm: Bottleneck là gì? Xác định & gỡ bỏ nút thắt cổ chai trong doanh nghiệp
Cách thức hoạt động của ETL
Trên thị trường hiện nay cách thức hoạt động của nó đang diễn ra với ba bước nhất định. Trong đó gồm có giai đoạn trích xuất, giai đoạn chuyển đổi và giai đoạn tải. Theo đó dưới đây là hình ảnh mô tả chi tiết về cách thức hoạt động của nó trên thị trường:
Giai đoạn trích xuất
Extract hay giai đoạn trích xuất. Theo đó đây chính là phần đầu tiên trong quy trình này và có liên quan trực tiếp tới quá trình trích xuất dữ liệu từ những hệ thống nguồn.
Hiện tại rất ít những doanh nghiệp trên thị trường chỉ dùng 1 loại dữ liệu hay hệ thống. Hầu hết những doanh nghiệp đều quản lý dữ liệu từ rất nhiều nguồn đa dạng khác nhau cũng như dùng một số những công cụ về phân tích dữ liệu để có thể tối ưu hóa được quá trình quản trị. Theo đó để dữ liệu có thể chuyển tới 1 đích mới thì đầu tiên nó phải trích xuất từ những nguồn.
Đối với quy trình này, ở bước đầu tiên thì dữ liệu không có cấu trúc và có cấu trúc sẽ được nhập cũng như hợp nhất vào trong 1 kho lưu trữ duy nhất. Theo đó dữ liệu thô hoàn toàn có thể chiết suất từ rất nhiều những nguồn đa dạng khác nhau gồm có:
- Nền tảng về lưu trữ dữ liệu
- Hệ thống quản lý tất cả khách hàng CRM
- Thiết bị cũng như ứng dụng di động
- Ứng dụng tiếp thị và bán hàng
- Cơ sở dữ liệu hiện đang có
- Công cụ phân tích
- Kho dữ liệu
Dù những dữ liệu này hoàn toàn có thể xử lý một cách thủ công, tuy nhiên quá trình trích xuất dữ liệu mã hóa bằng tay sẽ rất dễ bị lỗi và tốn khá nhiều thời gian. Những công cụ ETL quá trình trích xuất sẽ tự động hóa và tạo ra 1 quy trình làm việc đáng tin cậy và hiệu quả hơn.
Giai đoạn chuyển đổi
Đối với quy trình này, trong giai đoạn chuyển đổi, những quy định và quy tắc hoàn toàn có thể được áp dụng nhằm đảm bảo chất lượng với khả năng truy cập cũng như dữ liệu. Quá trình chuyển đổi về dữ liệu hiện tại sẽ gồm có một số những quy trình phụ cụ thể sau đây:
- Data cleansing: có mục đích là truyền những dữ liệu đúng dành cho mục tiêu.
- Loại bỏ những dữ liệu trùng lặp
- Tiêu chuẩn hóa.
- Xác minh.
- Sắp xếp.
- Những tác vụ khác – tất cả quy tắc tùy chọn/ bổ sung có thể được áp dụng nhằm cải thiện chất lượng của dữ liệu.
Thông thường chuyển đổi sẽ là phần quan trọng nhất trong quy trình này. Theo đó chuyển đổi dữ liệu sẽ cải thiện được tính toàn vẹn cho dữ liệu cũng như đảm bảo dữ liệu tới đích mới tương thích hoàn toàn và sẵn sàng sử dụng.
Giai đoạn tải
Trong quy trình ETL này bước cuối cùng đó chính là tải dữ liệu mới đã được chuyển đổi vào trong 1 đích mới. Theo đó toàn bộ dữ liệu có thể được tải cùng một lúc hay theo những khoảng thời gian dựa vào lịch trình. Cụ thể như sau:
- Tải tăng dần: Đây là một cách tiếp cận ít toàn diện tuy nhiên sẽ quản lý dễ dàng hơn so với việc tải tăng dần. Theo đó tải tăng dần sẽ so sánh những dữ liệu đến cùng với những gì trước đây đã có và chỉ tạo ra những bản ghi bổ sung trong trường hợp nếu như tìm thấy thông tin duy nhất và mới. Như vậy kiểu này sẽ giúp quản lý kinh doanh một cách thông minh và ít gây ra tốn kém hơn.
- Tải toàn bộ: Theo đó trong suốt quá trình tải toàn bộ thì dữ liệu sẽ đi vào những bản ghi mới mới và duy nhất tại kho dữ liệu. Dù điều này sẽ vô cùng hữu ích với mục đích nghiên cứu, tuy nhiên cách thức tải toàn bộ này sẽ tạo ra những tập dữ liệu tăng lên theo cấp số nhân, đồng thời cũng có thể trở nên khó bảo chơi một cách nhanh chóng.
Tầm quan trọng của hệ thống công cụ ETL
Những doanh nghiệp trên thị trường hiện nay đã nhờ vào quy trình này trong nhiều năm để từ đó có được một cái nhìn tổng quát nhất về những dữ liệu thúc đẩy những quyết định kinh doanh được tốt hơn.
ETL bằng cách cung cấp cái nhìn tổng hợp sẽ giúp cho người dùng trong doanh nghiệp phân tích dễ dàng cũng như báo cáo về những dữ liệu có liên quan tới nhận sáng kiến của họ
Nó hoàn toàn có thể cải thiện về năng suất của những chuyên gia dữ liệu do ETL tái sử dụng về mã hóa những quy trình di chuyển về dữ liệu và không yêu cầu những kỹ năng về kĩ thuật để có thể tập lệnh hoặc viết mã.
Theo đó những tổ chức hiện tại cần có cả ELT cũng như ETL để có thể kết nối dữ liệu cùng với nhau và đảm bảo dữ liệu được chính xác để thực hiện báo cáo.
Tóm lại những công cụ này trong quá trình lưu trữ dữ liệu chính là bức thiết yếu đầu tiên. Theo đó nó sẽ giúp cho bạn đưa ra được những quyết định sáng suốt nhất trong một khoảng thời gian ngắn hơn.
Như vậy trên đây là tất cả những thông tin liên quan tới khái niệm ETL trên thị trường hiện nay. Vậy hiện tại điểm khác biệt cơ bản giữa ETL và ELT là gì? Hãy cùng tìm hiểu chi tiết ở phần sau đây.
>>> Có thể bạn quan tâm: Snapshot là gì? Toàn tập kiến thức về Snapshot từ A – Z
Điểm khác biệt giữa ETL và ELT
Theo đó hiện tại giữa ETL và ELT có một số những điểm khác biệt cơ bản mà người dùng cần phải nắm bắt. Cụ thể bảng dưới đây sẽ phân tích đầy đủ về những điểm khác biệt này:
Tiêu chí ELT ETL Quy trình Tất cả những dữ liệu sẽ vẫn còn trong DB thuộc Data warehouse Dữ liệu sẽ chuyển đổi từ server staging và sau đó được transfer đến Data warehouse DB Code Usage Được dùng cho số lượng data rất lớn Được dùng cho lượng data nhỏ và các biến đổi chuyên sâu liên quan tới tính toán Biến đổi dữ liệu Những biến đổi sẽ được thực hiện trong hệ thống đích Những biến đổi sẽ thực hiện tại ETL server/staging Thời gian load Tất cả dữ liệu sẽ load vào đích một lần duy nhất, sau đó mới biến đổi và nhanh hơn Tất cả những dữ liệu đầu tiên sẽ được load vào staging và sau đó mới load vào trong đích. Theo đó sẽ cần rất nhiều thời gian. Thời gian biến đổi Trong suốt quá trình ELT thì tốc độ sẽ không phụ thuộc vào trong kích thước dữ liệu Trong suốt quá trình ETL thì bắt buộc quá trình Tranform cần phải hoàn tất. Nếu như kích thước của dữ liệu tăng lên thì khi đó thời gian chuyển đổi cũng sẽ tăng theo. Thời gian bảo trì Vì dữ liệu sẽ luôn có sẵn nên nhu cầu bảo trì sẽ rất thấp Nhu cầu bảo trì sẽ rất cao do cần phải lựa chọn dữ liệu để transform và load Độ phức tạp ngay khi bắt đầu Để có thể thực hiện được quá trình thì cần có kiến thức sâu rộng về những tools cũng như kỹ năng chuyên môn. Trong giai đoạn đầu sẽ thực hiện vô cùng dễ dàng Hỗ trợ Data warehouse? Được dùng cho cơ sở hạ tầng cloud và có thể support những nguồn dữ liệu phi cấu trúc và cấu trúc Mô hình ETL được dùng cho dữ liệu on-premise, có cấu trúc và quan hệ. Hỗ trợ Data Lake Cho phép dùng Data Lake với những dữ liệu phi cấu trúc Không support Độ phức tạp Quá trình này gồm có toàn bộ quá trình phát triển output-backward cũng như load các dữ liệu có liên quan Quá trình ETL này chỉ load các dữ liệu quan trọng và đã được xác định từ trước ngay ở thời điểm design Chi phí Khi dùng những phần mềm online để làm Services Platforms thì chi phí đầu vào sẽ rất thấp Chi phí sẽ rất cao cho những doanh nghiệp vừa và nhỏ. Lookups Toàn bộ những dữ liệu sẽ có sẵn do Load và Extract được thực hiện trong một hành động duy nhất Trong suốt quá trình ETL thì cả 2 bảng Dimensions cũng như Facts cần phải có sẵn trong Staging Aggregations Sức mạnh của target platform hoàn toàn có thể xử lí được 1 lượng dữ liệu đáng kể nhanh chóng Độ phức tạp sẽ tăng lên cùng với dữ liệu thêm vào dataset Tính toán Thêm cột đã tính toán vào trong bảng hiện có một cách dễ dàng Ghi đè lên trên cột đang có sẵn hay cần cắm cờ cũng như đẩy qua “đích” Maturity Khái niệm khá mới đồng thời cũng khá phức tạp để có thể triển khai ETL đã dùng trong hơn hai thập kỷ. Nó hiện đang có một bộ tài liệu tốt cũng như dễ dàng thực hành Hardware Chi phí dành cho phần cứng của hệ thống về điện toán đám mây hiện không phải là một vấn đề quá to tát Hầu hết những tools đều có yêu cầu liên quan tới hardware riêng biệt và khá đắt tiền Hỗ trợ về dữ liệu phi cấu trúc Có hỗ trợ sẵn dành cho những dữ liệu phi cấu trúc Chủ yếu sẽ hỗ trợ những dữ liệu về quan hệ cấu trúc
Như vậy qua bài viết trên FPT Cloud đã cung cấp đầy đủ những thông tin liên quan tới khái niệm ETL là gì cũng như tầm quan trọng của hệ thống công cụ này trên thị trường hiện nay. Theo đó đây chính là quá trình tải dữ liệu, trích xuất và chuyển đổi khá quan trọng. Hy vọng rằng với những thông tin trên sẽ giúp cho bạn hiểu rõ hơn về quá trình này và áp dụng hiệu quả.
Liên hệ với chúng tôi để biết thêm thông tin chi tiết về dịch vụ của FPT Smart Cloud
- Website: https://fptcloud.com/
- Fanpage: https://www.facebook.com/fptsmartcloud
- Email: [email protected]
- Hotline: 1900 638 399
