在這個數據驅動的時代，高效且精準的資料管理對於企業來說至關重要。ETL作為數據整合的核心技術，扮演著將原始數據轉變為有價值信息的關鍵角色。讓我們一起深入探討ETL的原理與實踐，並了解其在現代企業中的应用。
一、什麼是ETL?
ETL資料處理(Extract, Transform and Load) 是從不同的源系統中提取資料、轉換和載入的過程。在ETL資料處理過程中，通常涉及到多個步驟，包括連線到源系統、執行查詢、應用轉換規則、執行驗證和錯誤處理等。
二、ETL如何運作？
ETL的運作過程主要包括以下三個階段：
1、資料擷取
資料擷取是 ETL 過程的第一步。這一步從不同的資料來源中收集資料。資料來源可以是資料庫、檔案系統或 API。提取的目的是將資料從源系統中擷取出來，準備進行後續的處理。
常見的資料擷取方法包括全量擷取和增量擷取。
全量擷取
類似於資料遷移或資料複製，它將資料來源中的表或檢視的資料原封不動地擷取出來，並轉換成自己的ETL工具可以識別的格式。這種方法相對簡單，適用於需要獲取資料來源中所有資料的場景。
增量擷取
增量擷取指擷取自上次擷取以來資料庫中要擷取的表中新增、修改、刪除的資料。這種方法要求能夠準確地捕獲業務系統中的變化資料，同時儘量減少對業務系統造成太大的壓力。
增量資料擷取中常用的捕獲變化資料的方法包括觸發器和時間戳。
- 觸發器方式優點是資料擷取的效能較高，缺點是要求在業務資料庫中建立觸發器，可能對業務系統有一定的效能影響。
- 時間戳方式則是一種基於遞增資料比較的增量資料捕獲方式，透過比較系統時間與時間戳欄位的值來決定擷取哪些資料。
這兩種方法各有特點，全量擷取適用於需要獲取完整資料來源的情況，而增量擷取則更適合於需要更新或補充資料的場景，能夠提高資料處理的效率和準確性。
2、資料轉換
資料轉換是 ETL 過程的第二步。這一步將提取的資料進行清理、格式化和重組。
資料轉化的主要目的是透過去除無用資料、填充缺失值、糾正錯誤資料等方法，確保資料的準確性和一致性，提高資料的可靠性。此外，透過將資料轉換為標準化的形式，方便進行比較和分析，從而提高資料的可用性和分析效率。
3、資料載入
資料載入是 ETL 過程的最後一步。這一步將轉換後的資料載入到目標系統中。目標系統可以是資料倉儲、資料庫或資料湖。載入的目的是將資料儲存在目標系統中，方便後續的查詢和分析。
三、什麼是ELT？
在資料處理的領域中，ETL一直是傳統的標準流程，但隨著技術的進步和數據分析需求的變化，ELT作為一種新的資料處理方法逐漸受到關注。那什麼是ELT呢？
1、ELT與ETL比較
ELT 和 ETL 是兩種資料處理方法。兩者在資料處理的順序上有顯著差異。ETL 先提取資料，然後轉換資料，最後載入資料。ELT 則先提取資料，再載入資料，最後在目標系統中進行轉換。
ETL 適合處理格式固定的資料。這些資料通常來自每日流量報表或商業日報。ETL 工具需要預先知道需求，並且無法掌握轉換過程中的邏輯。這樣會增加溝通成本。
ELT 更適合即時性的分析應用。ELT 支援非結構化資料，並且更加彈性靈活。ELT 可以在需求產生時，直接在資料倉儲上進行轉換。這對資料分析師更加友善。
以下是 ETL 和 ELT 的主要區別：
處理順序：
- ETL：提取 -> 轉換 -> 載入
- ELT：提取 -> 載入 -> 轉換
適用場景：
- ETL：格式固定、常態性的資料或報表
- ELT：即興、即時性的分析應用
靈活性：
- ETL：需要預先知道需求，溝通成本高
- ELT：可在需求產生時進行轉換，更加彈性
ELT 的優勢在於可以更快地進行資料分析。資料在載入到目標系統後，轉換過程可以根據需求即時進行。這樣可以減少資料處理的時間，提高資料分析的效率。ELT 的靈活性使其成為現代資料處理中的一個重要工具。
四、ETL工具FineDataLink推薦
1、低程式碼，更易上手
一般情況下，ETL過程中需要用到大量的程式碼或者儲存過程，有效重複利用率低。FineDataLink頁面簡潔，感知圖形化頁面來進行資料處理，充分結合大量帆軟商業智慧分析的專案人員實施習慣，可以快速上手的，提高效率，降低實施難度。
開發過程支援多人協同，使得資料處理過程更高效；工具內包含各種開發節點，降低技術門檻，只需簡單的拖拽配置，即可玩轉資料處理。
2、對接多樣化資料來源
FineDataLink支援豐富的多源異構資料對接：例如MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、GreenPlum、HSQL、IBM DB2、Informix等主流關係型資料庫，RestAPI、簡道雲等介面資料；以及數倉引擎SAP HANA、Hive、Impala、Presto、ClickHouse、達夢資料庫等大資料場景下的資料來源。
3、擁有豐富的ETL開發節點
在FineDataLink中，將ETL資料開發定義成“步驟流”和“資料流”，面向資料分析師精心打造，滿足各種各樣的資料處理場景，同時支援處理前後等結果預覽。
其中步驟流包含：資料同步、資料轉換、Shell指令碼、呼叫任務、引數賦值、條件分支、迴圈容器、訊息通知等；
資料流包含：RestAPI輸入、SAP RFC輸入、對比刪除、資料關聯、行列轉換、JSON解析等。
4、靈活的排程任務
一般情況下，ETL都需要進行排程任務設定。比如，某生產部門需要每天早上統計製造用料、當天預期生產使用者當天產線排期，如果利用ETL實現，時間排程管理必不可少，將ETL任務時間點設定為“會前半小時”，即可在開會時拿到最新資料。
FDL的任務配置，從各個使用場景出發，即可實現複雜的排程任務：支援周、天、小時、分鐘級別的簡單重複執行，固定時間的明細頻率執行，以及更復雜和靈活場景下的corn表示式設定執行等場景。
5、系統運維，高效無憂
在完成ETL資料開發後，“任務按預定時間準時執行”、“任務準時執行成功”，將會是運維人員最為關心的問題，因為這將涉及到資料是否能準確、準時地提供給業務部門進行資料分析以及決策。透過“訊息通知”，在任務執行成功或者失敗時，可以自定義完成郵件、簡訊等的實時通知，在第一時間告知您任務的執行情況。
另外，透過FDL提供整體的視覺化運維介面，透過任務的執行狀態：執行成功、執行中斷、執行報錯，跳轉到任務的詳情介面，直接定位任務錯誤原因，透過這一步，將可以更快、更準確地找到根本問題並解決。
五、ETL資料處理有什麼價值
ETL資料處理技術可以幫助企業解決資料整合問題，更好地管理其資料資產，並且提高其決策效率和競爭力。具體來說，ETL資料處理有以下幾個方面的價值：
1. 資料整合：ETL資料處理技術可以將來自不同資料來源的資料整合到一個目標系統中，從而使得企業可以更好地利用其現有的資料資源。
2. 資料清洗：ETL資料處理技術可以對資料進行清洗和轉換，以確保資料的質量和一致性。這可以幫助企業避免因為髒資料而導致的錯誤決策。
3. 資料轉換：ETL資料處理技術可以將資料從一個格式轉換為另一個格式，以便在目標系統中進行分析和報告。這可以幫助企業更好地理解其業務，並且更好地滿足客戶需求。
4. 自動化：ETL資料處理技術可以自動化許多繁瑣的任務，如連線到源系統、執行查詢、應用轉換規則、執行驗證和錯誤處理等。這可以節省企業大量時間和人力成本。
5. 實時性：ETL資料處理技術還可以實現實時或準實時的資料整合，使得企業能夠更快速地做出決策並及時響應市場變化。
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