ETL là gi? Các ứng dụng của hệ thống ETL

Nội dung

Ra đời từ những năm 1960 nhưng đến 1970 ETL mới bắt đầu phổ biến. ETL giúp hệ thống dữ liệu của các tổ chức sẽ có chiều sâu hơn, dễ dàng cho các nghiên cứu chuyên sâu. ETL khác với ELT ở chỗ, ETL tổng hợp dữ liệu chuyển đổi rồi mới tải lên nguồn, còn ELT tổng hợp dữ liệu rồi tải lên nguồn luôn, sau đó mới thực hiện chuyển đổi.

Ngày nay, khối lượng dữ liệu của các tổ chức tăng lên mạnh mẽ nhất là khi áp dụng các công nghệ kỹ thuật số, họ cần giải pháp để có thể tổng hợp hết khối dữ liệu này về một nguồn đích, thuận tiện cho quá trình phân tích và nghiên cứu dữ liệu về sau. ETL chính là một trong số những giải pháp đó.

I. ETL là gì?

ETL là từ viết tắt của Extract, Transform, Load, dịch nghĩa: trích xuất, biến đổi và tải. Trong điện toán, ETL là một quá trình đi theo luồng từ “nguồn” tới “đích”, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một kho lưu trữ trung tâm lớn. Cụ thể hơn thì một công cụ ETL sẽ “trích xuất” dữ liệu từ các hệ thống nguồn RDBMS khác nhau, rồi “biến đổi” dữ liệu bằng nhiều thuật toán, sau đó “tải” lên hệ thống Data Warehouse hoặc Big Data.

Hệ thống ETL trong thời đại số hiện nay

II. Lịch sử ra đời và phát triển của ETL

ELT bắt đầu phổ biến từ những năm 1970, khi các tổ chức bắt đầu sử dụng Data repository và Database để lưu trữ các loại dữ liệu thông tin thương mại. Vấn đề cấp thiết lúc bấy giờ là làm sao để tích hợp dữ liệu vào các cơ sở dữ liệu này. ETL ra đời kể từ đó và trở thành phương pháp tiêu chuẩn để trích xuất nhiều nguồn dữ liệu, chuyển đổi và tải vào nguồn đích.

Vào cuối những năm 1980 đầu 1990, Data Warehouse trở thành “kép chính của sân khấu”, cung cấp quyền truy cập tích hợp vào dữ liệu từ nhiều hệ thống: từ thiết bị xử lý trung tâm (mainframe) cho đến máy tính nhỏ (minicomputer), máy tính cá nhân thậm chí là bảng tính (spreadsheet).

Lịch sử ra đời của hệ thống ETL

Mỗi bộ phận trong một tổ chức sẽ chọn công cụ ETL riêng để sử dụng với Data Warehouse khác nhau. Đi đôi với các thương vụ M&A, nhiều tổ chức lo sợ việc sử dụng nhiều công cụ ETL khác nhau sẽ không thể tích hợp được dữ liệu.

Theo thời gian, số lượng về định dạng dữ liệu, nguồn và hệ thống đã lớn hơn rất nhiều. Cho đến ngày nay, ETL chỉ là một trong nhiều phương pháp mà các tổ chức sử dụng để có thể thu thập, nhập và xử lý dữ liệu.

ELT và ETL đều là những phần quan trọng của các tổ chức trong chiến lược tích hợp dữ liệu ngày một nhiều hơn.

III. Cách thức hoạt động của ETL

1. Giai đoạn Extract - Trích xuất dữ liệu từ nhiều hệ thống nguồn

Các tổ chức, doanh nghiệp thường không sử dụng một mà nhiều loại dữ liệu và hệ thống khác nhau. Việc trích xuất dữ liệu có thể xử lý thủ công, mã hoá bằng tay nhưng dễ xảy ra sơ xuất và tốn nhiều thời gian. Sử dụng công cụ ETL sẽ tự động hoá quá trình trích xuất này, mang lại hiệu quả tốt hơn.

Công cụ ETL sẽ thu thập dữ liệu thô từ các nguồn như: cơ sở dữ liệu hiện có, ứng dụng bán hàng và tiếp thị, ứng dụng và thiết bị di động, hệ thống quản lý khách hàng CRM, nền tảng lưu trữ dữ liệu, kho dữ liệu và các công cụ phân tích… rồi hợp nhất vào chung một kho.

Ngày nay, các công cụ ETL đã trở nên tinh vi hơn, có thể hoạt động với các bộ góp dữ liệu hiện đại (được tạo ra từ công nghệ điện toán đám mây) và chuyển đổi dữ liệu từ định dạng cũ sang định dạng mới.

Giai đoạn trích xuất dữ liệu vô cùng quan trọng

2. Giai đoạn Transform: Chuyển đổi - Giai đoạn quan trọng nhất của quy trình ETL

Trong quá trình chuyển đổi dữ liệu sẽ có các quy trình phụ sau:

- Làm sạch dữ liệu - đảm bảo truyền dữ liệu đúng cho mục tiêu

- Tiêu chuẩn hóa - định dạng các tập dữ liệu

- Loại bỏ dữ liệu trùng lặp - bỏ những dữ liệu trùng nhau

- Xác minh - xóa dữ liệu lỗi, gắn cảnh báo với dữ liệu khả nghi

- Sắp xếp - phân dữ liệu ra từng loại

- Các tác vụ khác - cải thiện chất lượng dữ liệu bằng các tùy chọn hoặc quy tắc bổ sung

3. Giai đoạn Load - Tải lên nguồn đích

Dữ liệu có thể tải lên cùng lúc hoặc lên từng phần.

Nếu tải toàn bộ cùng lúc, tập dữ liệu có thể tăng theo cấp số nhân, như vậy sẽ khó bảo trì hơn.

Tải từng phần sẽ giúp doanh nghiệp dễ quản lý hơn và đỡ tốn kém hơn. Nếu khối lượng dữ liệu nhỏ, có thể truyền các thay đổi liên tục qua đường ống dữ liệu tới kho đích, đây gọi là tải tăng dần theo luồng. Nếu khối lượng dữ liệu lớn thì chia ra rồi tải lên theo định kỳ - gọi là tải gia tăng theo hàng loạt.

IV. Vai trò của hệ thống ETL

Tầm quan trọng của ETL trong một tổ chức tỷ lệ thuận với mức độ mà tổ chức đó phụ thuộc vào kho dữ liệu.

Các công cụ của ETL sẽ thu thập, đọc và di chuyển một khối lượng lớn các dữ liệu thô từ nhiều nguồn nhiều nền tảng về một kho duy nhất. Dữ liệu cũng được sắp xếp, nối, định dạng đồng nhất, lọc, hợp nhất rồi tổng hợp lại, bên cạnh đó, giao diện thiết kế cũng dễ hiểu, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng truy cập, phân tích và di chuyển các dữ liệu thông qua các đường dẫn dữ liệu đã được mã hoá thủ công.

Lợi ích khi sử dụng hệ thống ETL

Hệ thống dữ liệu của các tổ chức sẽ có chiều sâu hơn, bao quát cả dữ liệu cũ lẫn thông tin mới.

Nhờ kết cấu thông minh của hệ thống dữ liệu mà các kỹ sư dữ liệu có thể dành nhiều thời gian để sáng tạo hơn, bớt thời gian trong quản lý, di chuyển và định dạng nguồn dữ liệu.

V. Phân biệt ETL và ELT

VI. Các ứng dụng của hệ thống ETL

Những ứng dụng quan trọng của ETL trong thực tế

1. Trong lĩnh vực tài chính

Các tổ chức dịch vụ tài chính phải thu thập một lượng dữ liệu lớn cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc về hành vi tiêu dùng của khách hàng từ các nguồn như nền tảng thương mại điện tử, mạng xã hội, ứng dụng di động, trang web…. Công cụ ETL giúp phân tích rủi ro, phân tích hành vi mua hàng của khách để tối ưu hoá các dịch vụ tài chính, dự báo các xu hướng ngành...

2. Trong lĩnh vực dầu khí

Các công cụ ETL sẽ thu thập toàn bộ các thông tin từ tất cả các cảm biến của một địa điểm khai thác và xử lý các thông tin cho dễ hiểu, sau đó các đơn vị thuộc ngành công nghiệp dầu khí sẽ sử dụng chúng để dự đoán nhu cầu sử dụng, lưu trữ và xu hướng trong từng khu vực địa lý cụ thể.

3. Trong lĩnh vực ô tô

Các giải pháp ETL cho phép các đại lý và nhà sản xuất hiểu được các mô hình bán hàng, điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị cho phù hợp với tệp khách hàng, bổ sung hàng tồn kho, theo dõi và chăm sóc các khách hàng tiềm năng.

4. Trong lĩnh vực viễn thông

Lượng dữ liệu của viễn thông cực kỳ đa dạng và khủng, thông qua công cụ ETL, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông sẽ quản lý và hiểu nguồn dữ liệu đó tốt hơn, từ đó có thể cải thiện chất lượng dịch vụ, đổi mới các biện pháp truyền thông xã hội, SEO, nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng đối với sản phẩm, đem về doanh thu và lợi nhuận cao hơn.

5. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Giải pháp ETL sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để quản lý hồ sơ bệnh nhân, thu thập thông tin bảo hiểm và đáp ứng các yêu cầu quy định về ngành y tế ngày càng mở rộng.

6. Trong lĩnh vực công

Nhiều thành phố lớn tại các quốc gia phát triển sử dụng ETL và trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hoá giao thông, giám sát chất lượng nước, quản lý dân cư, cải thiện bãi đỗ xe…

7. Trong lĩnh vực khoa học đời sống

Các tổ chức đang tận dụng lợi thế tiện dụng của điện toán đám mây để lưu trữ dữ liệu và các thông tin, ứng dụng quan trọng. Để chắc chắn tất cả các dữ liệu đều được chuyển đến CSP (Content Security Policy) thì doanh nghiệp sử dụng công cụ ETL và ELT để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn rồi tải hết lên kho dữ liệu đám mây để dễ dàng truy cập những lần sau.

Ứng dụng hiểu quả hệ thống ETL

Hiện nay, học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) là hai công nghệ nổi lên nhanh chóng. Học máy là quá trình phần mềm học và tinh chỉnh các chức năng, không tuân theo theo bất cứ một quy tắc rõ ràng nào để xác định hành vi, các thuật toán được thiết lập từ các mô hình thống kê để xác định các mẫu rồi rút ra kết luận.

Các mô hình thống kê được xây dựng trên cơ sở dữ liệu của tổ chức. Để có nguồn cơ sở có chiều sâu, có lịch sử, dễ dàng nghiên cứu và phân tích thì các tổ chức sử dụng giải pháp ETL, đảm bảo những công nghệ này có quyền truy cập vào những thông tin tốt nhất.

Nếu chúng ta không có một trung tâm dữ liệu hay nguồn dữ liệu đích cho tất cả các thông tin đã thu thập được thì việc đưa ra các quyết định đúng đắn sẽ khó khăn hơn. Đó là lý do vì sao các tổ chức doanh nghiệp hiện tại sử dụng giải pháp ETL cho hệ thống dữ liệu của mình để tiết kiệm được thời gian, đặt ưu tiên cho các phân tích và nghiên cứu chuyên sâu hơn. Vega Fintech chúc bạn thành công!