ETL là gì? Tìm hiểu chi tiết về quy trình ETL trong phân tích dữ liệu

Mục Lục

ETL là từ viết tắt của ba từ tiếng Anh Extract – Transform – Load, tiếng Việt là trích xuất, chuyển đổi và tải. Thuật ngữ này hiện đang được sử dụng rộng rãi, thường xuyên trong lĩnh vực dữ liệu, đặc biệt là kho dữ liệu (Data Warehouse) và dữ liệu lớn (Big Data). Để cung cấp đến bạn những thông tin chi tiết hơn, trong nội dung dưới đây, MDA sẽ chia sẻ đến bạn ETL là gì? Quy trình hoạt động của ETL và nhiều nội dung hữu ích khác xoay quanh chủ đề này.

ETL là gì?

ETL đã được hình thành và được sử dụng từ thế kỷ thứ XX. Vậy ở thời điểm hiện tại, khái niệm ETL là gì và được hiểu như thế nào?

Định nghĩa ETL

Khái niệm ETL là gì? ETL là quá trình trích xuất dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó chuyển – biến đổi và tải vào hệ thống kho dữ liệu. Đây cũng chính là con đường để các luồng thông tin đi từ nguồn đến đích. Trong quá trình này, ETL có sử dụng hệ thống các quy tắc để làm sạch và sắp xếp dữ liệu thô. Sau đó, dữ liệu được sử dụng cho quá trình lưu trữ, phân tích và máy học.

Tìm hiểu ETL là gì?

Lịch sử hình thành và phát triển

Lịch sử hình thành và phát triển của ETL là gì? ETL xuất hiện từ những ngày đầu của máy tính khi các tổ chức bắt đầu lưu dữ liệu ở dạng điện tử. Tuy nhiên, ở thời điểm này, quá trình được thực hiện thủ công. Dữ liệu được trích xuất từ một hệ thống và được chuyển đổi, tải thủ công vào hệ thống khác. Việc làm này diễn ra chậm, dễ xuất hiện lỗi và tốn nhiều tài nguyên.

Vào năm 1970, ETL đã trở thành thuật ngữ được sử dụng phổ biến bởi các tổ chức có liên quan đến kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu. Mục tiêu của các đơn vị là để tiến hành lưu trữ thông tin kinh doanh đa dạng.

Sau đó, nhu cầu tích hợp dữ liệu trên những cơ sở dữ liệu này đã tăng lên nhanh chóng. Do đó, ETL đã trở thành phương pháp tiêu chuẩn để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và chuyển đổi trước khi được đưa vào nguồn đích.

Đầu năm 1990, kho dữ liệu xuất hiện và dẫn đến sự phát triển của các công cụ ETL. Mục tiêu là tự động hóa việc trích xuất dữ liệu từ nguồn, chuyển đổi sang định dạng phù hợp để phân tích và tải vào kho. Những công cụ này thường là ứng dụng độc lập và làm việc tại chỗ.

Năm 2000, Big Data xuất hiện và nhu cầu xử lý dữ liệu trong thời gian thực đã thúc đẩy công cụ ETL phát triển mạnh mẽ hơn. Những công cụ này thường được xây dựng trên Hadoop. Đây là khung nguồn mở để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn có tính phân tán.

Năm 2007, Cloud – đám mây ra đời cho phép doanh nghiệp thực hiện ETL theo cách mở rộng và tiết kiệm chi phí hơn. Doanh nghiệp có thể lưu trữ và xử lý khối dữ liệu lớn trên đám mây mà không cần phần cứng hay phần mềm. Các công cụ ETL trên đám mây cũng mang đến sự linh hoạt lớn. Doanh nghiệp có thể tăng, giảm tài nguyên dễ dàng dựa trên nhu cầu.

Quy trình hoạt động của ETL

ETL hoạt động dựa trên ba giai đoạn là trích xuất từ nhiều nguồn → chuyển đổi dữ liệu → tải vào kho đích. Chi tiết về từng giai đoạn bạn có thể tìm hiểu trong phần tiếp theo đây.

ETL hoạt động trên 3 giai đoạn chính Trích xuất – Chuyển đổi – Tải

Giai đoạn trích xuất

Ở giai đoạn trích xuất, các công cụ tiến hành thu thập, sao chép dữ liệu thô từ nhiều nguồn và lưu trữ trong khu vực lưu đệm – vùng đích. Đây là nơi lưu trữ trung gian để thực hiện lưu tạm những thứ đã trích ra được.

Vị trí này mang tính tạm thời vì nội dung tại đây bị xóa sau khi quá trình trích xuất hoàn thành. Tuy nhiên, bạn cũng có thể giữ lại dữ liệu trong kho để giảm thiểu rủi ro khi có sự cố.

Hoạt động trích xuất dữ liệu thường thực hiện theo một trong số các cách:

Thông báo cập nhật: thông báo đến bạn khi bản ghi có thay đổi để bạn trích xuất những thay đổi đó.
Trích xuất tăng dần: xác định và trích xuất dữ liệu đã được sửa đổi. Bạn chỉ cần xuất những nội dung đã thay đổi.
Trích xuất hoàn toàn: hệ thống không thể xác định hay thông báo những thay đổi, cập nhật. Do đó, bạn phải tải lại toàn bộ dữ liệu.

Giai đoạn chuyển đổi

Giai đoạn chuyển đổi của ETL là gì? Chuyển đổi là giai đoạn cải thiện chất lượng dữ liệu. Những hoạt động được thực hiện có thể gồm:

Làm sạch dữ liệu là việc loại bỏ lỗi và ánh xạ dữ liệu nguồn như chuyển dữ liệu trống thành ký tự -.
Xóa trùng lặp dữ liệu.
Sửa đổi định dạng dữ liệu như đồng bộ hóa đơn vị đo, cách viết ngày, giờ…
Dẫn xuất: là việc áp dụng công thức để tính giá trị mới dựa trên giá trị sẵn có.
Gộp ghép là việc kết hợp dữ liệu giống nhau từ nguồn khác nhau.
Chia tách dữ liệu là chia thuộc tính dữ liệu thành nhiều cột khác nhau.
Mã hóa dữ liệu nhạy cảm để tăng tính bảo mật trước khi dữ liệu chuyển đến luồng cơ sở dữ liệu đích.

Giai đoạn tải

Giai đoạn tải của ETL là gì? Ở giai đoạn này, công cụ ETL tải dữ liệu đã được chuyển đổi để lưu vào kho dữ liệu đích. Trong hầu hết tổ chức, hoạt động này được thực hiện tự động, liên tục và hàng loạt. Các phương pháp tải dữ liệu gồm:

Tải hàng loạt: thường diễn ra vào lần đầu tiên khi bạn tải dữ liệu từ nguồn vào kho dữ liệu.
Tải tăng dần: công cụ tiến hành tải những thông tin chênh lệch giữa hệ thống đích và nguồn theo những khoảng thời gian đều nhau.

Vì sao ETL lại quan trọng?

ETL đóng vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu kinh doanh

ETL cho phép doanh nghiệp hợp nhất dữ liệu đến từ nhiều cơ sở dữ liệu và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất. Những dữ liệu này được định dạng chính xác và đủ điều kiện để phục vụ hoạt động phân tích.

Kho lưu trữ dữ liệu hợp nhất này cho phép mọi người trong doanh nghiệp truy cập dễ dàng khi có đủ quyền. Bên cạnh đó, mọi người dùng có thể nghiên cứu và bổ sung những thông tin mới. ETL cũng đảm bảo dữ liệu dùng trong doanh nghiệp được nhất quán và có tính cập nhật.

Ngoài ra, quá trình ETL không chỉ đơn thuần là bước chuẩn bị dữ liệu, mà còn đóng vai trò quan trọng trong chuỗi giá trị của phân tích dữ liệu kinh doanh. Đảm bảo dữ liệu được xử lý sao cho nhất quán và độ chính xác tuyệt đối và sẵn sàng cho quá trình ra quyết định.

Ứng dụng của ETL trong phân tích dữ liệu

Trong hoạt động phân tích dữ liệu, những ứng dụng của ETL là gì? Bạn có thể dễ dàng nhận thấy được ETL thực hiện các hoạt động:

Thu thập dữ liệu từ ứng dụng, văn bản, API, cơ sở dữ liệu và nhiều nguồn khác.
Biến đổi dữ liệu thông qua việc lọc, sắp xếp, chuyển định dạng, thay thế dữ liệu thiếu… để đảm bảo dữ liệu dùng để phân tích đủ chất lượng.
Tích hợp dữ liệu từ nhiều nhánh nguồn thành nguồn chung duy nhất, hạn chế tối đa sự phân tán.
Làm sạch dữ liệu bằng cách kiểm tra các lỗi và phát hiện bất thường.
Tổ chức dữ liệu thành bảng, tệp, dự án… để người dùng dễ dàng tiếp cận, phân tích.
Tích hợp với nhiều công cụ phân tích để tạo sự tiện lợi cho người dùng.

Các công cụ ETL phổ biến

Những công cụ phổ biến sử dụng trong ETL

Apache NiFi là công cụ mã nguồn mở thuộc sở hữu của Apache Software Foundation. Công cụ được dùng để quản lý và tự động hóa luồng dữ liệu. Một số chức năng của công cụ gồm:

Chuyển dữ liệu.
Xử lý dữ liệu.
Giao tiếp và tích hợp.
Quản lý và giám sát.
Đảm bảo bảo mật người dùng.
Tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu.

Talend được ra mắt vào tháng 10/2006 là công cụ ETL phù hợp với những doanh nghiệp nhỏ để thực hiện trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu vào kho dữ liệu đích ở nhiều định dạng.

Apache Spark là công cụ được sử dụng đối với doanh nghiệp có nhu cầu ETL dữ liệu với những phần mềm nguồn là CRM thì Inplex Inaport.

Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) là công cụ ETL đi kèm với cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server. SSIS hỗ trợ lưu trữ dữ liệu linh hoạt và nhanh chóng từ các nguồn như SQL Server, Excel, DB2, cơ sở dữ liệu Oracle.

Tìm hiểu thêm: Top 10 công cụ phân tích dữ liệu (Data Analytics Tools) bạn nên biết

Những thách thức của ETL

Những thách thức của ETL hiện nay

Dữ liệu hiện nay không ngừng cập nhật và biến đổi. Điều này cũng tạo nên những thách thức cho ETL như:

Thời gian thực hiện quy trình.
Hiệu suất thực hiện trong thời gian cho phép.
Lỗi dữ liệu không hợp lệ.
Tính bảo mật phải được nâng cao để tránh những cuộc tấn công mạng.
Khả năng mở rộng theo dữ án.
Tích hợp với những hệ thống, ứng dụng trong đa dạng tổ chức.

Bài viết đã cung cấp đến bạn những thông tin chi tiết về ETL là gì cũng như cách thức ETL hoạt động. ETL đóng một vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp trong hoạt động phân tích dữ liệu. Đồng thời, chúng tôi cũng chia sẻ đến bạn những công cụ được phổ biến nhất trong quá trình. Ngoài ra, nếu quan tâm đến dữ liệu và muốn nâng cao kỹ năng trong lĩnh vực này, hãy liên hệ với chúng tôi để đăng ký Khoá học Dữ liệu và Phân tích Kinh doanh sớm nhất nhé!