Khám phá quy trình ETL (Extract, Transform, Load) và ảnh hưởng của nó đến xây dựng hệ thống BI

Để có được dữ liệu chất lượng và sử dụng nó một cách hiệu quả, quy trình ETL (Extract, Transform, Load) đóng một vai trò quan trọng và có sự ảnh hưởng lớn đến xây dựng hệ thống BI. ETL là quy trình đang được sử dụng rất phổ biến trong big data và trong data warehouse.

Để hiểu được rõ hơn quy trình ETL là gì, cách thức hoạt động của ETL cũng như ảnh hưởng của nó đến xây dựng hệ thống BI cũng như kinh doanh. Hãy cùng IZISolution tìm hiểu chi tiết qua bài viết sau. 
 

I. ETL là gì?

1. Định nghĩa

Quy trình ETL, viết tắt của Extract, Transform, và Load ((tạm dịch: Trích xuất - biến đổi - tải) là một quá trình quan trọng trong việc lấy và xử lý dữ liệu từ các nguồn RDBMS khác nhau để nạp chúng vào hệ thống Data Warehouse. Quá trình này bao gồm ba bước chính, bao gồm:

Extract/Trích xuất: Đây là bước đầu tiên, trong đó dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và hệ thống khác. Quá trình này đảm bảo rằng tất cả dữ liệu cần thiết được lấy ra để chuẩn bị cho các bước tiếp theo.

Transform/Biến đổi: Sau khi dữ liệu đã được trích xuất, nó cần phải được biến đổi để phù hợp với biểu đồ dữ liệu của hệ thống đích. Điều này có thể bao gồm việc nối chuỗi, tính toán, hoặc các biến đổi dữ liệu khác dựa trên quy tắc hoặc bảng tra cứu. Trong quá trình này, dữ liệu được làm mới và chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.

Load/Tải: Sau khi dữ liệu đã được biến đổi, nó được ghi vào cơ sở dữ liệu đích, chuẩn bị cho việc truy vấn và phân tích. Quá trình này thường là quá trình cuối cùng trong quy trình ETL và có thể thực hiện thông qua việc sao chép dữ liệu trực tiếp vào cơ sở dữ liệu đích trước khi thực hiện bất kỳ biến đổi nào.

Nói chung, ETL là quá trình quan trọng để di chuyển dữ liệu từ nguồn đến đích và đảm bảo rằng dữ liệu đó đã được xử lý và chuẩn bị tốt trước khi sử dụng. Bên cạnh ETL, còn có một phương pháp khác gọi là ELT, nơi dữ liệu đầu tiên được sao chép vào hệ thống đích và sau đó được biến đổi tại đó. ELT thường được ưa chuộng khi làm việc với các loại cơ sở dữ liệu No-SQL như Cloud Installation, Hadoop hoặc Data Appliance.

2. Lịch sử ra đời và phát triển

Những năm 1970 và 1980: ETL xuất hiện trong bối cảnh sự phát triển của các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) và hệ thống thông tin doanh nghiệp (Enterprise Information Systems). Trong giai đoạn này, ETL chủ yếu được sử dụng để chuyển dữ liệu từ hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống sang hệ thống Data Warehouse mới nổi.

Những năm 1990: Vào thập kỷ này, sự phát triển của công nghệ và xu hướng sử dụng Data Warehouse để hỗ trợ quyết định doanh nghiệp đã thúc đẩy sự phát triển của ETL. Các công ty đã bắt đầu nhận ra giá trị của việc thu thập, biến đổi và tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để phân tích và báo cáo.

Những năm 2000 và sau này: Trong thế kỷ này, ETL đã trở thành một phần quan trọng của ngành công nghiệp dữ liệu và phân tích. Các công ty và tổ chức đã sử dụng các công cụ và nền tảng ETL mạnh mẽ để xử lý và quản lý dữ liệu lớn từ nhiều nguồn, bao gồm dữ liệu từ các ứng dụng doanh nghiệp, cơ sở dữ liệu trực tuyến, tệp văn bản, và nhiều nguồn dữ liệu khác.

Những năm 2010 đến nay: Sự phát triển của Big Data và công nghệ điện toán đám mây đã thúc đẩy sự phát triển của ETL để xử lý dữ liệu trên quy mô lớn hơn. Các công cụ ETL ngày càng trở nên linh hoạt và có khả năng tích hợp với các nền tảng dữ liệu và công nghệ mới.

ETL vẫn là một phần quan trọng của quy trình xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Trong tương lai, ETL có thể liên quan chặt chẽ đến các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy để tạo ra các quy trình xử lý dữ liệu tự động và thông minh hơn.

Tóm lại, ETL đã trải qua một hành trình dài trong lịch sử công nghệ thông tin và vẫn tiếp tục phát triển để đáp ứng nhu cầu xử lý và quản lý dữ liệu ngày càng phức tạp của doanh nghiệp và tổ chức.

II. Cách thức hoạt động của ETL

Quá trình ETL (Extract, Transform, Load) là một phương pháp chuyển đổi dữ liệu từ hệ thống nguồn sang hệ thống đích trong các vòng lặp thường xuyên. Quy trình ETL bao gồm ba giai đoạn quan trọng:

1. Trích xuất dữ liệu có liên quan từ cơ sở dữ liệu nguồn

2. Chuyển đổi dữ liệu để phù hợp hơn cho việc phân tích

3. Tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu đích
    

1. Extract - Giai đoạn trích xuất

Giai đoạn đầu tiên của quá trình ETL được gọi là Extract - Trích xuất. Đây là bước quan trọng nhất trong quy trình, liên quan trực tiếp đến việc lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Doanh nghiệp ngày nay thường phải quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng và sử dụng nhiều công cụ phân tích để tối ưu hóa quản trị.

Trong bước đầu này, dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng, từ dữ liệu không có cấu trúc đến dữ liệu có cấu trúc, và chúng cần được thu thập và hợp nhất vào một kho lưu trữ duy nhất. Dữ liệu thô có thể xuất phát từ nhiều nguồn đa dạng, bao gồm:

- Hệ thống lưu trữ dữ liệu.

- Hệ thống quản lý thông tin khách hàng (CRM).

- Thiết bị và ứng dụng di động.

- Ứng dụng tiếp thị và quản lý bán hàng.

- Cơ sở dữ liệu hiện có.

- Các công cụ phân tích.

- Kho dữ liệu.

Mặc dù có thể xử lý dữ liệu này bằng tay, nhưng việc thực hiện quá trình trích xuất dữ liệu bằng tay có thể dẫn đến sai sót và tốn nhiều thời gian. Các công cụ ETL tự động hóa quá trình này, tạo ra một quy trình làm việc đáng tin cậy và hiệu quả hơn.

2. Transform - Giai đoạn chuyển đổi

Giai đoạn thứ hai của quá trình ETL được gọi là Transform - Biến đổi. Trong quá trình biến đổi dữ liệu, ETL thực hiện việc chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu thô trong khu vực lưu trữ tạm thời để sẵn sàng cho việc nhập dữ liệu vào kho lưu trữ chính. Các bước biến đổi dữ liệu này có thể liên quan đến nhiều loại chuyển đổi dữ liệu khác nhau, bao gồm:

Làm sạch dữ liệu

Đây là quá trình loại bỏ lỗi và ánh xạ dữ liệu nguồn sang định dạng dữ liệu đích. Ví dụ, chuyển đổi các trường dữ liệu trống thành số 0, ánh xạ giá trị "Parent" thành "P", hoặc ánh xạ "Child" thành "C".

Chống trùng lặp dữ liệu

Đây là quá trình xác định và loại bỏ các bản ghi trùng lặp trong dữ liệu.

Sửa đổi định dạng dữ liệu

 Quá trình này chuyển đổi các đơn vị đo lường, đơn vị thời gian và định dạng dữ liệu khác nhau thành một định dạng thống nhất. 

Chuyển đổi dữ liệu nâng cao

Quá trình này sử dụng các quy tắc kinh doanh để tối ưu hóa dữ liệu để phân tích dễ dàng hơn. Ví dụ, áp dụng các quy tắc để tính toán các giá trị mới dựa trên giá trị hiện có.

Dẫn xuất

Đây là việc áp dụng quy tắc kinh doanh vào dữ liệu để tính toán các giá trị mới dựa trên giá trị hiện có. Ví dụ, chuyển đổi doanh thu thành lợi nhuận bằng cách trừ đi chi phí hoặc tính tổng chi phí mua hàng.

Gộp ghép

Trong quá trình chuẩn bị dữ liệu, gộp ghép liên kết các dữ liệu giống nhau từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Ví dụ, tính tổng chi phí mua hàng từ các nhà cung cấp khác nhau và giữ lại tổng cuối trong hệ thống đích.

Chia tách

Chuyển đổi một cột hoặc thuộc tính dữ liệu thành nhiều cột trong hệ thống đích. Ví dụ, chia tách tên khách hàng thành các cột họ, tên đệm và tên riêng.

Tổng hợp

Tổng hợp cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách giảm số lượng giá trị dữ liệu thành một tập dữ liệu nhỏ hơn. Ví dụ, tóm tắt giá trị hóa đơn của đơn đặt hàng khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định để xây dựng chỉ số giá trị lâu dài của khách hàng (CLV).

Mã hóa

 Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng cách thêm mã hóa trước khi luồng dữ liệu được truyền đến cơ sở dữ liệu đích để đảm bảo tuân thủ luật dữ liệu hoặc quyền riêng tư của dữ liệu.

3. Load - Giai đoạn tải

Giai đoạn cuối của quá trình ETL được gọi là Load - Tải. 

Trong quá trình tải dữ liệu, các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) di chuyển dữ liệu đã biến đổi từ khu vực lưu trữ tạm thời sang kho dữ liệu đích. Đối với hầu hết các tổ chức sử dụng ETL, quy trình này được tự động hóa, được xác định rõ ràng, diễn ra liên tục và theo lịch trình định sẵn. Dưới đây là hai phương pháp chính để thực hiện quá trình tải dữ liệu:

Tải hoàn toàn

Ở chế độ này, toàn bộ dữ liệu từ nguồn được chuyển đổi và tải vào kho dữ liệu. Quá trình tải hoàn toàn thường diễn ra trong lần đầu tiên bạn chuyển dữ liệu từ hệ thống nguồn vào kho dữ liệu.

Tải tăng dần

Trong quá trình tải tăng dần, công cụ ETL tải delta (hoặc sự thay đổi) giữa hệ thống đích và nguồn theo khoảng thời gian đều đặn. Công cụ này duy trì thông tin về ngày trích xuất cuối cùng để đảm bảo rằng chỉ có các bản ghi thay đổi sau ngày này mới được tải. Có hai cách để thực hiện tải tăng dần:

Tải tăng dần theo luồng

 Đối với khối lượng dữ liệu nhỏ, bạn có thể truyền các thay đổi liên tục qua đường ống dữ liệu đến kho dữ liệu đích. Khi tốc độ dữ liệu tăng lên hàng triệu sự kiện mỗi giây, bạn có thể sử dụng xử lý luồng sự kiện để theo dõi và xử lý dữ liệu trực tiếp để đưa ra quyết định kịp thời hơn.

Tải gia tăng theo hàng loạt

Nếu bạn có khối lượng dữ liệu lớn, bạn có thể thu thập các thay đổi dữ liệu và tải chúng thành từng lô theo định kỳ. Trong khoảng thời gian định kỳ này, không có thay đổi nào được phép xảy ra trên hệ thống nguồn hoặc hệ thống đích để đảm bảo tính nhất quán trong quá trình đồng bộ hóa dữ liệu.

III. Ảnh hưởng của công cụ ETL đến xây dựng hệ thống BI

ETL (Trích xuất, chuyển đổi và tải) cải thiện quá trình thu thập và phân tích thông tin kinh doanh BI bằng cách tạo ra một hệ thống đáng tin cậy, chính xác, chi tiết và hiệu quả hơn.

Góp phần vào sự phát triển dữ liệu

ETL giúp tái tạo bối cảnh lịch sử về dữ liệu của tổ chức. Các doanh nghiệp có khả năng kết hợp dữ liệu cũ với thông tin từ các nền tảng và ứng dụng mới. Dữ liệu cũ và mới có thể được hiển thị cùng nhau, tạo cơ hội cho cái nhìn toàn diện hơn về dữ liệu.

Chế độ xem dữ liệu thống nhất

ETL cung cấp một chế độ xem dữ liệu thống nhất để phân tích và báo cáo chi tiết. Quản lý nhiều tập dữ liệu thường đòi hỏi sự phối hợp và tốn thời gian, và có thể dẫn đến sự không hiệu quả và trễ tràng. ETL hợp nhất các nguồn dữ liệu khác nhau thành một chế độ xem duy nhất, tiết kiệm thời gian và cải thiện chất lượng dữ liệu. Điều này giúp dễ dàng trong việc phân tích, trực quan hóa và hiểu các tập dữ liệu lớn.

Phân tích dữ liệu chính xác hơn

ETL cung cấp tính năng phân tích dữ liệu chính xác hơn để đáp ứng các tiêu chuẩn về tuân thủ và tuân thủ quy định. Bằng cách tích hợp công cụ ETL với công cụ kiểm soát chất lượng dữ liệu, bạn có thể tạo hồ sơ, kiểm tra và làm sạch dữ liệu, đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu.

Tự động hóa nhiệm vụ

 ETL tự động hóa các nhiệm vụ xử lý dữ liệu lặp đi lặp lại, giúp tăng cường hiệu quả phân tích. Công cụ ETL tự động hoá quá trình di chuyển dữ liệu và có thể được cấu hình để tích hợp các thay đổi dữ liệu theo định kỳ hoặc thậm chí trong thời gian thực. Điều này giúp giảm thời gian mà các chuyên gia dữ liệu phải dành cho công việc hành chính như di chuyển và định dạng dữ liệu.

Trên đây là khái niệm ETL là gì, cách thức hoạt động của ETL cũng như ảnh hưởng của nó đến xây dựng hệ thống BI cũng như kinh doanh. Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!