Что такое ETL и с какими задачами поможет

Каждый современный бизнес работает с данными — много и постоянно. Но просто собрать данные недостаточно. Чтобы они стали полезными, их нужно очистить, адаптировать под требования аналитики и собрать в единой структуре хранения. Именно этим и занимается ETL. В этой статье расскажем, что такое ETL, как он работает и в каких задачах может быть полезен.

Что такое ETL

ETL расшифровывается как Extract, Transform, Load — «извлечение», «преобразование» и «загрузка». Это процесс, с помощью которого данные из разных источников приводят к единому виду и собирают в одном месте.

Допустим, у компании есть данные в старых системах, облаках, таблицах — где угодно. ETL позволяет достать их, навести порядок — удалить лишнее, привести к нужным форматам, проверить на ошибки — и загрузить в хранилище. После этого с данными уже можно работать: составлять отчеты, обучать модели искусственного интеллекта, анализировать поведение пользователей или оптимизировать внутренние процессы.

Без ETL сложно получить чистую, согласованную и удобную для анализа картину. Поэтому это один из базовых инструментов для тех, кто работает с аналитикой, отчетами и данными вообще.
Реализацией ETL-процесса занимаются специалисты, которых называют дата-инженерами. Они используют специальные системы — платформы данных, которые автоматизируют и упрощают все этапы обработки информации.

Принцип работы ETL

Чтобы лучше понять, как ETL делает данные пригодными для анализа, посмотрим на каждый из этапов процесса:

Извлечение (Extract)

Первый шаг работы ETL — это сбор информации. Система собирает «сырые» данные из абсолютно разных источников и форматов. Это могут быть как структурированные данные (например, таблицы из реляционных баз данных), так и неструктурированные (например, информация из веб-страниц или электронных писем).

Часто встречающиеся источники данных:

• базы данных SQL и NoSQL;
• ERP- и CRM-системы;
• файлы JSON и XML;
• обычные текстовые файлы (CSV, TXT);
• email-сообщения;
• журналы серверов и приложения;
• веб-ресурсы и страницы сайтов.

На этом этапе ETL-процесса происходит копирование и перенос данных из исходных источников в специальную промежуточную область. В ней данные временно хранятся, чтобы затем их было удобнее обрабатывать и очищать, не нагружая исходные системы.

Преобразование (Transform)

На этапе преобразования ETL данные приводятся в порядок, устраняется лишний шум и ошибки.

Что именно происходит при трансформации:

• Очистка данных. Данные проверяются на ошибки, удаляются дубликаты и ненужные записи, заменяются пустые значения или заполняются подходящей информацией.
• Фильтрация. Дата-инженер удаляет из набора данных ненужную информацию, чтобы оставить только то, что реально важно для анализа.
• Разделение и извлечение информации. ETL может разбивать составные данные на отдельные поля, например, разделяя адрес на улицу, номер дома и номер квартиры или выделяя месяц и год из поля даты.
• Объединение данных. Если данные поступают из нескольких разных источников, ETL объединяет их. Например, можно собрать данные о клиентах со всех региональных офисов в единую таблицу.
• Расчеты и преобразования формата. Система проводит вычисления, конвертирует валюты, единицы измерений, нормализует даты и приводит текстовые поля к единому виду.
• Агрегация. ETL может суммировать, усреднять, подсчитывать статистику по данным.
• Аудит и обеспечение безопасности. Система проверяет данные на соответствие внутренним или государственным нормам, может зашифровать или полностью удалить чувствительную информацию.

Загрузка (Load)

Последний шаг ETL — загрузка преобразованных данных в конечное место хранения. Чаще всего это специализированные хранилища данных (data warehouse), озера данных (data lake) или другие системы, которые подходят для последующей аналитики.

Есть разные типы загрузки данных:

• Полная загрузка. Все данные, которые были собраны и преобразованы, целиком переносятся в хранилище. Этот тип полезен для первоначального заполнения базы или когда нужно полностью обновить набор данных. Он требует большого количества ресурсов, времени и может повлиять на производительность системы.

• Добавочная (инкрементальная) загрузка. В хранилище загружаются только новые данные или изменения, которые произошли с момента последней загрузки. Самый распространенный подход, потому что он быстрый, эффективный и не нагружает систему лишней информацией.

Как реализовать ETL-процесс

Рассмотрим, как настроить ETL-процесс на практике:

Шаг 1. Определите задачу

Первым шагом нужно понять, какую конкретно задачу вы хотите решить с помощью ETL. Допустим, руководство решило запустить систему мотивации менеджеров по продажам. Чтобы понять, кому и какие бонусы начислять, нужны чистые, надежные и актуальные данные. Компания просит вас, дата-инженера, настроить процесс, который будет собирать, обрабатывать и отправлять необходимые сведения в аналитическое хранилище.

Чтобы сделать это грамотно, нужно заранее уточнить:

• Источники данных. Откуда именно брать данные? Например, это могут быть таблицы в Google Sheets, база 1С, CRM-система или данные в JSON-файлах. От этого зависят способы их обработки.
• Формат итоговых данных. Нужно узнать, как должен выглядеть итоговый набор данных, который попадет в хранилище. Какие именно таблицы и поля там должны быть, в каких форматах?
• Частота обновления. Как часто нужно обновлять данные — раз в день, каждый час, а может, в режиме реального времени?
• Объем обновляемых данных. Важный вопрос — какие именно данные забирать. Только те, что появились недавно, или каждый раз нужно полностью перезаливать всю информацию?
• Проблемы в данных. Надо учесть, какие ошибки могут встречаться чаще всего: пустые ячейки, неправильный формат дат, тестовые и ошибочные записи, дубликаты. Как именно ETL должен их решать?
• Уведомления об ошибках. Как инженеры или аналитики должны узнавать о возникших ошибках или сбоях? Например, если данных за день оказалось в два раза меньше обычного, как они узнают об этом?

Шаг 2. Получите доступ к источникам

Теперь, когда задача ясна, пора наладить контакт с ответственными сотрудниками и получить доступ к системам, в которых хранятся данные.

Предположим, что объемы продаж хранятся в базе 1С, информация о менеджерах — в Google Sheets, а сведения о скидках — в отдельной базе данных. Для каждой системы есть люди, которые отвечают за безопасность данных.

Вам нужно:

• связаться с ответственными сотрудниками и запросить доступ к данным;
• создать отдельную техническую учетную запись, которая будет запускать ETL автоматически;
• создать собственную учетную запись для проверки и отладки процесса;
• запросить доступ к тестовым данным, чтобы на них безопасно отлаживать процессы и не рисковать основной базой.

Шаг 3. Предварительно проверить и подготовить данные

Перед тем как писать код ETL, нужно проверить данные, с которыми предстоит работать. Обычно для анализа достаточно небольшой части.

Обязательно обратите внимание, есть ли лишние данные или поля, которые не нужны. Например, тестовые аккаунты менеджеров, устаревшие записи или какие-то ненужные комментарии.

Затем стоит проверить форматы данных. Возможно, нужно привести суммы в рубли вместо копеек, даты — к стандартному виду, разделить имя и фамилию сотрудников на отдельные поля и так далее.

Если данные требуют предварительной обработки, зафиксируйте это, чтобы учесть при написании кода.

Шаг 4. Напишите и протестируйте код ETL-процесса

Теперь, точно зная, откуда брать информацию, как ее чистить и куда отправлять, вы можете приступить к технической части — написанию кода.

Код — это программа, по которой ETL будет работать. В процессе написания кода нужно:

• Проверить, что код работает без ошибок.
• Проследить за читаемостью кода. Понятно называйте переменные и функции, пишите комментарии, соблюдайте форматирование и отступы. Это важно, чтобы позже любой специалист мог быстро разобраться в написанном коде.
• Проверить корректность работы с реальными данными. После обработки данных в коде не должно быть ошибок расчетов, потерь данных или лишней информации.

Шаг 5. Автоматизируйте и запустите ETL-процесс

Последний шаг — автоматизировать работу процесса, чтобы не запускать код вручную. Обычно для этого используются специальные инструменты и фреймворки, такие как Apache Airflow, Apache NiFi, PySpark или другие решения для управления ETL-пайплайнами.

Как это выглядит на практике? Например, можно настроить батчевый процесс в Apache Airflow. Каждое утро, ровно в 10 часов, ETL-процесс будет самостоятельно запускаться, собирать данные за предыдущий день, очищать и преобразовывать их, а затем — загружать в аналитическое хранилище. Настроив автоматическое выполнение, вам останется лишь следить за логами, проверять успешность выполнения задач и при необходимости вносить корректировки.

В некоторых ситуациях, когда данных много и нужны большие вычислительные мощности, процесс можно настроить так, чтобы задачи выполнялись одновременно и параллельно друг другу, а данные обрабатывались быстрее. В этом случае часто используются кластеры брокера сообщений Apache Kafka.

Инструменты ETL

Современный рынок предлагает множество вариантов, которые отличаются друг от друга возможностями, скоростью работы, стоимостью и простотой использования. Далее мы познакомимся с основными типами инструментов ETL и разберемся, в каких случаях лучше применять каждый из них.

Инструменты пакетной обработки

Это классика. Такие ETL-системы работают партиями: собирают данные за определенный промежуток времени и обрабатывают их по расписанию. Раньше такие процессы запускали ночью, чтобы не нагружать инфраструктуру в рабочее время. Сейчас технологии стали быстрее, но подход остался — особенно там, где не требуется мгновенная обработка.

Такие инструменты подходят для ежедневных отчетов, выгрузок, резервных копий и аналитических задач, где важна стабильность, а не скорость.

Облачные инструменты

Cloud Native-решения изначально создавались под работу в облаке. Они умеют подключаться к различным источникам (от CRM до облачных баз данных), забирать данные и сразу же отправлять их в облачные хранилища вроде Snowflake, BigQuery или Amazon Redshift. Весь процесс происходит в облаке — без лишней нагрузки на локальные серверы. Главное преимущество — масштабируемость и гибкость. Если данных стало больше, мощности облака автоматически подстроятся под задачу.

Бесплатные инструменты

Если бюджет ограничен или хочется гибкости, можно использовать open-source решения. Некоторые из них охватывают весь цикл ETL, другие — только отдельные этапы, например, сбор данных. Однако такие инструменты часто требуют хороших технических знаний и времени на настройку. Поддержка ограничена, и разобраться с ошибкой можно только с помощью документации или форумов.

Тем не менее это отличное решение для тех, кто готов собирать свою систему с нуля и управлять ею самостоятельно.

Инструменты для потоковой обработки

Современному бизнесу нужна оперативность: компании хотят видеть изменения мгновенно, а не ждать следующего дня. В таких случаях подходят инструменты потоковой обработки данных, которые могут собирать, трансформировать и загружать информацию буквально в реальном времени. Чаще всего это распределенные решения, которые умеют работать с большими потоками данных в режиме 24/7.

Для каких задач подойдет ETL

Несколько типичных сценариев, где ETL будет особенно уместен:

Миграция данных при переходе на новые системы

Когда компании нужно переехать на новые IT-системы или перенести базу данных в облако, часто возникает проблема несовместимости форматов. Представьте, что одна база использует старые форматы данных, а другая — современные облачные стандарты. ETL здесь становится незаменимым инструментом: он трансформирует данные, приводя их к единому, понятному для новой системы виду. За счет этого работа с данными в процессе миграции становится проще, быстрее и безопаснее, а компания не теряет ценные данные и время на ручные операции.

В Облаке Рег.ру представлены готовые облачные решения и IT‑инфраструктура для бизнеса. Облачные базы данных, объектное хранилище S3, облачные серверы и другие продукты помогут вам развернуть собственную платформу данных для реализации процессов ETL.

Репликация данных

Некоторые компании настраивают ETL-процесс не один раз, а постоянно — чтобы синхронизировать информацию между системами. Например, данные из CRM-системы ежедневно копируются в аналитическое хранилище, где с ними уже работают аналитики и BI-системы. Это позволяет не нагружать исходную систему и одновременно иметь актуальные данные под рукой.

Объединение данных из разных источников

В бизнесе редко бывает, чтобы все хранилось в одном месте. Например, данные о продажах — в 1С, маркетинг — в рекламных кабинетах, информация о клиентах — в CRM. ETL отлично справляется с этой проблемой: он объединяет информацию из разных сервисов, приводит ее к единой структуре и подготавливает к дальнейшему анализу.

Подготовка данных для машинного обучения

Моделям машинного обучения нужны чистые и согласованные данные. ETL помогает выделить нужные признаки из сырых данных, очистить шум, исправить форматы, удалить дубликаты — в общем, сделать все, чтобы алгоритмы работали на реальных, а не искаженных данных.

Автоматизация отчетности и бизнес-аналитики

Если аналитикам требуется ежедневно строить отчеты по продажам, маркетингу, финансам, клиентским запросам, нужно иметь чистую и подготовленную информацию. Часто данные приходят сразу из нескольких разных систем, и каждую неделю тратить время на ручную очистку и объединение — дорого и неэффективно. ETL заранее очищает, фильтрует и сводит всю информацию, поэтому аналитикам остается только просматривать отчеты и анализировать результаты с помощью систем визуализации и BI-платформ, таких как Metabase или Apache Superset.

Работа с Big Data и IoT

Сегодня компании сталкиваются с огромными объемами информации, поступающей из интернета вещей (IoT), социальных сетей, веб-ресурсов, лог-файлов, приложений и других источников. Управлять такими объемами с помощью классических инструментов сложно и дорого, поэтому многие компании используют решения на основе Hadoop. ETL-процессы интегрируются с Hadoop-системами, позволяя быстро и эффективно загружать, очищать и структурировать гигантские массивы информации в едином месте с минимальными затратами.

Преимущества ETL для бизнеса

• Централизация и доступность данных. С помощью ETL данные из разных источников — CRM-систем, ERP, Excel-таблиц, маркетинговых платформ — собираются в одном месте. Благодаря этому информация становится доступной для аналитиков, руководства и всех, кто работает с отчетами.
• Автоматизация и экономия времени. Хорошо настроенный ETL-процесс работает без участия человека. Он сам запускается по расписанию, сам находит нужные данные, обрабатывает их и передает туда, где они нужны. В итоге команда тратит меньше времени на рутину и может сосредоточиться на более важных задачах.
• Повышение качества данных. Во время обработки ETL наводит порядок: удаляет дубли, исправляет ошибки, приводит данные к единому формату.
• Соответствие требованиям и прозрачность. ETL позволяет внедрять контроль на каждом этапе работы с данными. Можно отслеживать, откуда информация пришла, кто ее изменял, в каком виде она попала в хранилище.

Сложности реализации ETL для бизнеса

• Масштабируемость и рост объемов данных. Сейчас компании собирают все больше данных из разных источников. Если не учесть масштабируемость, ETL-процессы, которые отлично работают сегодня, могут не справиться с нагрузкой уже через год-два. Рост объемов требует грамотной архитектуры, использования облачных сервисов и систем распределенной обработки. Если этого не сделать заранее, компания может столкнуться с замедлением работы аналитики, а в худших случаях — потерей части важных данных.
• Сложность и трудоемкость начальной настройки. Процесс ETL не всегда прост и прозрачен. Для его разработки нужны значительные ресурсы: инженерам данных нужно понять все тонкости работы источников, продумать преобразования, отладить код и настроить интеграцию с целевым хранилищем. Ошибки на этапе планирования и настройки могут привести к долгой отладке, потере времени и даже недостоверным данным в отчетах.
• Риск ошибок при трансформации данных. Одна из распространенных проблем ETL — риск искажения данных во время преобразований. Ошибки возникают из-за неверных расчетов, неправильной обработки исключений, неполной проверки данных или человеческого фактора (например, неточностей в коде).

Заключение: стоит ли использовать ETL?

Несмотря на перечисленные сложности, для большинства современных компаний преимущества ETL гораздо важнее его недостатков. Если подходить к внедрению осознанно, заранее планировать масштабируемость, выбирать подходящие инструменты и уделять должное внимание тестированию и мониторингу, ETL станет одним из лучших помощников в работе с данными. Он позволит бизнесу принимать более качественные решения, экономить время и ресурсы, а также оперативно реагировать на изменения рынка.