فرآیند استخراج، بارگذاری و تبدیل (Transform، Load، Extract) چیست؟

در مرحله‌ استخراج (Extract)، داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده‌، فایل‌ها، سیستم‌های خارجی و غیره جمع‌آوری می‌شوند. سپس در مرحله‌ تبدیل (Transform)، داده‌ها به شکلی استاندارد و قابل فهم تبدیل می‌شوند. این مرحله شامل تمیزکاری، تبدیل فرمت، تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد ساختار مناسب برای داده‌ها می‌شود. در نهایت، در مرحله‌ بارگذاری (Load)، داده‌های تبدیل شده به سیستم مقصد یا انبار داده بارگذاری می‌شوند تا برای تحلیل و استفاده‌ بعدی در دسترس قرار بگیرند. ELT تأکید بیشتری بر پردازش داده در سمت سرور دارد و از قابلیت‌های محاسباتی قدرتمند در سیستم‌های توزیع‌شده بهره می‌برد. با توجه به اینکه داده‌ها در مرحله‌ استخراج بدون تغییر استخراج می‌شوند، این روش امکان انجام تحلیل‌های شبکه‌ای و پیچیده‌تری را فراهم می‌کند.

ELT چگونه کار می‌کند؟

ELT در حقیقت روشی برای پردازش داده‌ها است که در سیستم‌های تحلیل داده و داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. الگوی کار ELT به طور کلی شامل سه مرحله اصلی است: استخراج (Extract)، تبدیل (Transform) و بارگذاری (Load) است. توضیح اجمالی این مراحل به شرح زیر است:

• استخراج (Extract): در این مرحله، داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها، سیستم‌های خارجی و غیره استخراج می‌شوند. این منابع ممکن است در قالب‌های مختلفی مانند پایگاه‌های داده رابطه‌ای، فایل‌های CSV، فایل‌های Excel، API‌ها و غیره باشند. در این مرحله، داده‌ها به طور معمول به صورت خام و بدون تغییر استخراج می‌شوند. می‌توان از ابزارهای مختلفی مانند استعلامات SQL، ابزارهای ETL و برنامه‌نویسی مستقیم برای انجام این مرحله استفاده کرد.
• تبدیل (Transform): در مرحله تبدیل، داده‌های استخراج شده به شکلی استاندارد و قابل فهم تبدیل می‌شوند. در این مرحله، داده‌ها تمیز می‌شوند، فیلتر می‌شوند، تحلیل می‌شوند و ساختار مناسب برای آنها ایجاد می‌شود. به عنوان یک کارشناس حوزه هوش مصنوعی می‌توانید تبدیلاتی مانند تبدیل فرمت، تجزیه و تحلیل داده‌ها، ادغام داده‌ها، توحید داده‌ها و ایجاد مشتق‌ها را در این مرحله انجام دهید. در عمل، ممکن است از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند Python، R، SQL و Spark برای انجام ترانسفورم‌ها استفاده شود.
• بارگذاری (Load): در مرحله بارگذاری، داده‌های تبدیل شده به سیستم مقصد یا انبار داده بارگذاری می‌شوند. این مرحله شامل ذخیره داده‌ها در پایگاه‌های داده، دیتا ورهاوس، سیستم‌های ابری و غیره است. ممکن است نیاز باشد داده‌ها به صورت تکراری یا جزئی بارگذاری شوند، به دسته‌بندی‌های مورد نیاز تقسیم شوند یا به صورت باتچ (Batch) یا جریانی (Streaming) بارگذاری شوند.

ELT در مقابل ETL که مدل سنتی‌تری است، تاکید بیشتری بر پردازش داده‌ها در سمت سرور و استفاده از قابلیت‌های محاسباتی قدرتمند در سیستم‌های توزیع‌شده قرار دارد. در ETL، معمولا فرآیند تبدیل در سمت منبع انجام می‌شود و داده‌ها به صورت تمامی یا جزئی به سیستم مقصد منتقل می‌شوند. اما در ELT، داده‌ها به صورت خام و بدون تغییر به سیستم مقصد منتقل می‌شوند و تبدیل در سمت سرور انجام می‌شوند. این روش امکان انجام تحلیل‌های پیچیده‌تری بر روی داده‌ها فراهم می‌کند و از طریق ابزارها و پلتفرم‌های پردازش توزیع‌شده مانند Apache Spark قابل اجرا است.

مزیت‌های ELT شامل امکان استفاده از توان محاسباتی بالا در سرورها، افزایش سرعت پردازش داده‌ها، امکان استفاده از تکنیک‌های پیچیده‌تری برای تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌ها و انعطاف‌پذیری بیشتر در تغییرات ساختار داده‌ها است. در کل، ELT یک روش پردازش داده‌ها در مقیاس کلان است که برخلاف ETL، مولفه‌های تبدیل کننده در سمت سرور قرار دارند و از قدرت محاسباتی سرورها برای پردازش داده‌ها بهره می‌برند.

ELT چه مزایایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟

ELT یکی از فرآیندهای مهمی است که قبل از تحلیل داده‌ها انجام می‌شود و مزایای عملکرد قابل توجهی در اختیار ما قرار می‌دهد. اولین مورد انعطاف‌پذیری بالا است. با استفاده از ELT، می‌توانید تغییراتی در ساختار و نیازهای تحلیلی داده‌ها را به سادگی اعمال کنید، زیرا تبدیل در سمت سرور انجام می‌شوند و می‌توانید به راحتی تغییرات در تبدیل داده‌ها، ادغام داده‌ها، تجزیه و تحلیل‌ها و ساختار داده‌ها ایجاد کنید. ELT از قابلیت‌های محاسباتی قدرتمند سرورها و پلتفرم‌های توزیع‌شده مانند Apache Spark بهره می‌برد و این امکان را فراهم می‌کند تا پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ و با سرعت بالا صورت گیرد.

با استفاده از ELT، می‌توانید عملیات استخراج داده‌ها را به سادگی انجام دهید، زیرا داده‌ها به صورت خام و بدون تغییر استخراج می‌شوند. این موجب کاهش زمان و تلاش مورد نیاز برای پیش‌پردازش داده‌ها می‌شود. با استفاده از ELT، می‌توانید تحلیل‌های پیچیده‌تری را بر روی داده‌ها انجام دهید. با توانایی پردازش بزرگ‌مقیاس و ابزارهای قدرتمند موجود در سرورها، می‌توانید الگوریتم‌های پیچیده‌تری را برای تحلیل داده‌ها استفاده کنید و به نتایج دقیق‌تری دست یابید. به طور معمول، راهکار فوق نیازی به سیستم‌های پردازشی گران‌قیمت و سخت‌افزارهای حرفه‌ای ندارد. با استفاده از پلتفرم‌های توزیع‌شده و محاسباتی قدرتمند، می‌توانید هزینه‌های سرور و زیرساخت را کاهش دهید. در نهایت باید به این نکته اشاره داشته باشیم که ELT مناسب برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ است. با استفاده از سرورها و پلتفرم‌های توزیع‌شده، می‌توانید داده‌های حجیم را با سرعت بالا پردازش کنید و به تحلیل‌های دقیق و جزئی‌تر دست یابید.

ETL در مقایسه با ELT : درک تفاوت

ETL و ELT دو روش مختلف برای پردازش و تبدیل داده‌ها در محیط‌های تحلیلی هستند. تفاوت اصلی بین ETL و ELT در ترتیب انجام مراحل استخراج (Extraction)، تبدیل (Transformation) و بارگذاری (Loading) داده‌ها است.

در روش ETL سرنام (Extract, Transform, Load)، مراحل استخراج، تبدیل و بارگذاری به ترتیب انجام می‌شوند. ابتدا داده‌ها از منابع مختلف استخراج می‌شوند، سپس در مرحله تبدیل، داده‌ها مورد پیش‌پردازش، تبدیل و تمیزسازی قرار می‌گیرند و در نهایت در مرحله بارگذاری، داده‌ها به سیستم هدف (مانند دیتابیس تحلیلی یا دیتاورهاوس) منتقل می‌شوند.

اما در روش ELT سرنام (Extract, Load, Transform)، مرحله تبدیل به بعد از بارگذاری داده‌ها انجام می‌شود. ابتدا داده‌ها از منابع استخراج می‌شوند، سپس به سیستم هدف بارگذاری می‌شوند و در نهایت در مرحله تبدیل، داده‌ها در سیستم هدف تبدیل و پردازش می‌شوند.

برخی از تفاوت‌های اصلی بین ETL و ELT به این صورت هستند. در ETL، تبدیل داده‌ها در مرحله میانی قبل از بارگذاری صورت می‌گیرد. اما در ELT، تبدیل داده‌ها بعد از بارگذاری در سیستم هدف اعمال می‌شود. با توجه به پیچیدگی و حجم داده‌ها، ETL ممکن است نیاز به سرورها و سخت‌افزارهای قدرتمند تبدیل کننده داشته باشد، اما ELT از قدرت پردازشی سیستم هدف (مانند دیتابیس تحلیلی) بهره می‌برد و می‌تواند برای تبدیل داده‌ها از قدرت پردازشی بالای آن استفاده کند. ELT انعطاف بیشتری در تغییرات ساختار و نیازهای تحلیلی داده‌ها فراهم می‌کند. با انجام تبدیل در سیستم هدف، می‌توان به راحتی تغییرات در تبدیل داده‌ها، ادغام داده‌ها و تحلیل‌ها را اعمال کرد.

به طور کلی، ELT می‌تواند زمان اجرای سریع‌تری داشته باشد، زیرا تبدیل داده‌ها پس از بارگذاری در سیستم هدف انجام می‌شود و نیازی به پیش‌پردازش قبلی ندارد. ELT معمولا داده‌ها را به صورت خام و بدون تغییر بارگذاری می‌کند. این به معنای حفظ اطلاعات اصلی و جزئیات دقیق داده‌ها است و امکان تحلیل‌های جدید و پیچیده‌تر را فراهم می‌کند. توجه داشته باشید که هر روش (ETL یا ELT) مزایا و محدودیت‌های خود را دارد و استفاده از هرکدام بسته به نیازها و شرایط خاص سازمان و پروژه می‌تواند مناسب باشد.

ELT و Data Lakes: آینده یکپارچه‌سازی داده‌ها؟

ELT و Data Lakes یکپارچه‌سازی داده‌ها را در آینده تسهیل می‌کنند. Data Lake یک معماری داده است که به ما امکان می‌دهد انواع و منابع مختلف داده را در یک مخزن مشترک و غیرساختاردهی جمع آوری کنیم. این داده‌ها می‌توانند از منابع مثل پایگاه‌های داده، فایل‌ها، دیتاست‌های حجیم، دستگاه‌های اینترنت اشیا و غیره باشند. با توجه به طبیعت غیرساختاردهی داده‌ها در Data Lake، ELT می‌تواند به عنوان روش مناسبی برای تبدیل و پردازش این داده‌ها استفاده شود. ELT این امکان را فراهم می‌کند که داده‌ها به صورت خام و بدون تغییر در سیستم Data Lake بارگذاری شوند. سپس با استفاده از ابزارها و فرآیندهای تبدیل و پردازش داخلی این سیستم، داده‌ها می‌توانند تبدیل و تجزیه و تحلیل شوند. از مزایای استفاده از ELT و Data Lakes در یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• انعطاف‌پذیری: استفاده از ELT در Data Lake امکان انجام تبدیلات و پردازش‌های مختلف بر روی داده‌ها را فراهم می‌کند. با استفاده از ابزارهای متنوع و پرقدرت داخلی سیستم Data Lake، می‌توان داده‌ها را به شکلی انعطاف‌پذیر تبدیل و تحلیل کرد و به نیازهای تحلیلی مختلف پاسخ داد.
• هزینه کاهش یافته: Data Lake و ELT ممکن است باعث کاهش هزینه‌های مرتبط با تبدیل و پردازش داده‌ها شوند. زیرا Data Lake به ما اجازه می‌دهد که داده‌ها را در یک مخزن مشترک جمع آوری کنیم و همچنین ELT از قدرت پردازشی داخلی سیستم Data Lake بهره می‌برد. این موضوع می‌تواند هزینه‌های مرتبط با نیازمندی‌های سرورها و سخت‌افزارهای جداگانه را کاهش دهد.
• اطمینان از کیفیت داده‌ها: با استفاده از ELT و Data Lakes، می‌توان به راحتی داده‌ها را در سیستم Data Lake ذخیره کرد و به صورت خام و بدون تغییرات اساسی بارگذاری کرد.سپس، در مرحله تبدیل، می‌توان با استفاده از ابزارها و فرآیندهای تبدیل داده‌ها، داده‌ها را به شکل مورد نیاز تبدیل و پردازش کرد. این شامل تمیزسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها، تبدیل فرمت و ساختار، ادغام داده‌ها و سایر عملیات پیشرفته است که برای تحلیل و استفاده بهتر از داده‌ها لازم است.

در نهایت، در مرحله بارگذاری، داده‌های تبدیل شده و آماده استفاده را به سیستم هدف (مانند دیتابیس تحلیلی یا دیتاورهاوس) منتقل می‌کنیم تا بتوانند برای تحلیل و گزارش‌دهی استفاده شوند. به طور خلاصه، ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) و ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل) دو روش مختلف برای پردازش و تبدیل داده‌ها هستند. انتخاب بین این دو روش بسته به نیازها و شرایط خاص سازمان و پروژه می‌تواند صورت بگیرد. هر روش مزایا و محدودیت‌های خود را دارد و استفاده از آن‌ها بسته به موقعیت و نیازهای خاص می‌تواند مناسب باشد.

ETL چگونه در پایتون پیاده سازی می شود؟

در پایتون، می‌توانید از کتابخانه‌های مختلفی برای پیاده‌سازی فرآیند ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) استفاده کنید. برخی از کتابخانه‌های محبوب ETL در پایتون به شرح زیر هستند:

• Pandas: یک کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و پردازش داده‌های ساختاری است. شما می‌توانید از پانداس برای استخراج داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها و API استفاده کنید. سپس می‌توانید داده‌ها را تبدیل و پاکسازی کرده و در نهایت آن‌ها را به صورت خروجی در فرمت مورد نظر خود ذخیره کنید.
• Apache Spark : یک سیستم پردازش توزیع شده است که قابلیت‌های قدرتمندی برای پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند. شما می‌توانید با استفاده از PySpark (رابط پایتون برای Spark)، فرآیند ETL را با استفاده از توابع مختلفی مانند read، transform و write پیاده‌سازی کنید.
• Dask : یک کتابخانه مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌هاست که معماری مشابهی با Apache Spark دارد. با استفاده از Dask، می‌توانید ETL را به صورت موازی و توزیع‌شده پیاده‌سازی کنید و از قدرت پردازشی چندگانه استفاده کنید.
• Bonobo : یک کتابخانه سبک و ساده برای ETL در پایتون است. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد تا با استفاده از توابع Python ساده و قابل فهم، فرآیند ETL را پیاده‌سازی کنید. Bonobo از مزایایی مانند قابلیت توزیع نشده بودن و استفاده آسان برخوردار است.

موارد یاد شده تنها چند نمونه از کتابخانه‌هایی هستند که اجازه می‌دهند ETL را با استفاده از پایتون پیاده‌سازی کنید. شما می‌توانید بر اساس نیازهای خاص خود، کتابخانه‌های دیگری را برای پیاده‌سازی ETL در پایتون استفاده کنید. همچنین، می‌توانید از ابزارهای دیگر مانند Apache Airflow برای مدیریت و زمان‌بندی فرآیند ETL خود استفاده کنید.