Российские Платформы извлечения, загрузки, преобразования данных (ELT)

Платформы извлечения, загрузки, преобразования данных (ИПЗ, англ. Extract, Transform, Load, ELT) предназначены для облегчения процесса автоматизированной обработки данных, позволяя извлекать и загружать данные из разнообразных источников, обработывать их и размещать в целевом хранилище данных.

Извлечение, загрузка и преобразование данных (ИЗПД) представляют собой комплекс технологических операций, направленных на автоматизированную обработку информации, которая включает получение данных из различных источников, их очистку, трансформацию в необходимый формат и размещение в целевом хранилище. Эта деятельность критически важна для обеспечения качественного анализа данных, поддержки принятия управленческих решений и функционирования корпоративных информационных систем. Процесс ИЗПД позволяет унифицировать разнородные данные, устранить несоответствия и аномалии, обеспечить их целостность и доступность для последующего использования в бизнес-процессах.

Ключевые аспекты данного процесса:

• извлечение данных подразумевает сбор информации из разнообразных источников, таких как базы данных, файлы, веб-сервисы, ,
• загрузка заключается в переносе данных в целевое хранилище или промежуточный слой для дальнейшей обработки, ,
• преобразование включает очистку данных от ошибок и аномалий, нормализацию, агрегацию, изменение структуры и формата данных для соответствия требованиям аналитических систем и бизнес-логики.

Современные требования к скорости и объёму обработки данных обуславливают необходимость применения комплексных цифровых (программных) решений, которые автоматизируют и оптимизируют процесс ИЗПД, обеспечивая высокую производительность, масштабируемость и надёжность. Такие решения становятся ключевым элементом инфраструктуры данных в организациях, стремящихся к повышению эффективности работы с информацией и извлечению максимальной ценности из имеющихся данных.

Платформы извлечения, загрузки, преобразования данных предназначены для автоматизации и оптимизации процессов работы с данными в корпоративных информационных системах. Они обеспечивают комплексную обработку данных: извлечение информации из разнородных источников, её загрузку в целевое хранилище и преобразование в необходимый формат, что позволяет унифицировать данные и сделать их пригодными для последующего анализа, использования в бизнес-процессах и принятия управленческих решений.

Эти системы играют ключевую роль в архитектуре современных информационных систем, поскольку позволяют интегрировать данные из различных источников, устранять противоречия и аномалии в наборах данных, обеспечивать их качество и консистентность. Благодаря применению платформ извлечения, загрузки и преобразования данных компании могут существенно повысить эффективность работы с информацией, сократить время на подготовку данных для аналитических и операционных задач, а также улучшить качество принимаемых на основе данных решений.

Платформы извлечения, загрузки, преобразования данных в основном используют следующие группы пользователей:

• аналитические подразделения крупных и средних предприятий для формирования отчётов и проведения глубокого анализа данных из различных источников;
• ИТ-департаменты компаний, которые нуждаются в интеграции разнородных данных в единую систему для последующего использования в корпоративных информационных системах;
• организации, занимающиеся обработкой больших объёмов данных (Big Data), для их предварительной обработки и подготовки к анализу;
• компании, реализующие проекты по построению хранилищ данных и озёр данных (Data Lake), для автоматизации процесса загрузки и преобразования данных;
• фирмы, предоставляющие услуги по обработке данных на аутсорсинге, для выполнения заказов клиентов по консолидации и преобразованию данных.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Визуализация данных

Функции Визуализации данных позволяют создавать визуальные представления на основе извлечённых данных.

Загрузка данных

Функции Загрузки данных позволяют загружать (экспортировать) переформатированные данные в целевую базу данных, хранилище данных или другое место хранения.

Извлечение данных

Функции Извлечения данных позволяют извлекать данные из выбранных источников, таких как реляционные базы данных, файлы JSON и XML-файлы.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Конструктор API

Функции Конструктора API позволяют предоставляет веб-интерфейс для разработки, документирования и тестирования программных интерфейсов приложений (API).

Конструктор потоков данных

Функции Конструктора потоков данных позволяют позволяют разрабатывать интеграцию посредством визуальной разработки логических потоков интеграции с помощью пользовательского интерфейса перетаскивания (Drag and Drop).

Маршрутизация и Оркестровка

Функции Маршрутизации и Оркестровки позволяют выполнять маршрутизацию данных на основе конфигурации и управление сложными рабочими процессами с помощью механизма координации приложений.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка данных по расписанию

Функции Обработки данных по расписанию позволяют организовать процессы обработки данных так, чтобы они выполнялись автоматически по необходимому графику (например, ежедневно, еженедельно, ежемесячно) или при исполнении заданных условий.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Очистка данных

Функции Очистки данных позволяют очисщать извлечённые данные, удаляя дубликаты, очищая лишние символы, группируя по характеристикам и выполняя иные операции приведения данных к целевой форме содержимого.

Парсинг веб-сайтов

Функции Парсинга веб-сайтов позволяют систематически анализировать программный код и содержимое веб-сайтов с целью извлечения и обработки полезных данных, например, цен, текстовых описаний и изображений.

Структурирование данных

Функции Структурирования данных позволяют структурировать (консолидировать) и накапливать (аккумулировать) ранее извлечённые данные в более легкоусвояемую структуру.

Трансформация данных

Функции Трансформации данных позволяют переформатировать извлеченные данные в необходимый целевой формат.

Интеграция РВ

Интеграция РВ позволяет реализовывать интеграцию данных приложений на основе событий или транзакций, которые реагируют на изменения в режиме реального времени.

Масштабируемость

Масштабируемость позволяет линейно увеличивать или уменьшать объёмы производимых операций путём расширения вычислительной мощности вверх или вниз.

Подключение к Нереляционным СУБД

Подключение к Нереляционным СУБД позволяет создавать подключения к классическим нереляционным (NoSQL) системам управления базами данных для загрузки и выгрузки данных: Apache Ignite, Cassandra, Couchbase, Redis и прочим.

Подключение к Реляционным СУБД

Подключение к Реляционным СУБД позволяет создавать подключения к классическим реляционным системам управления базами данных для загрузки и выгрузки данных: PostgreSQL, Oracle Database, MS SQL Server, MySQL, Red Data, Firebird и прочим.

Подключение к Электронной почте

Подключение к Электронной почте позволяет извлекать данные из писем в почтовых ящиках.

Работа по Протоколам структурированного обмена

Работа по Протоколам структурированного обмена позволяет производить обмен данными на основе соответствующих протоколов: SOAP, REST API и аналогичных.

Работа со Структурированными файлами

Работа со Структурированными файлами обеспечивает импорт и экспорт данных в виде файлов основных форматов передачи данных: XLSX, CSV, XML, PDF, DOC и прочих.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса платформ извлечения, загрузки и преобразования данных (ИЗПД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с ограниченным набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые платформы с высокой производительностью и возможностью обработки больших объёмов данных. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе или здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, что накладывает определённые ограничения на выбор ИЗПД. Технические ограничения, такие как совместимость с существующими ИТ-инфраструктурой и системами, поддержка определённых форматов данных и протоколов обмена, также играют значительную роль. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность платформы в части возможностей извлечения данных из различных источников (например, баз данных, облачных сервисов, API), инструментов для их преобразования и очистки, а также механизмов обеспечения безопасности и целостности данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем, баз данных, облачных платформ);
• возможности по извлечению данных из различных источников (например, SQL и NoSQL базы данных, файлы CSV, XML, JSON, веб-сервисы);
• инструменты для преобразования и очистки данных (например, функции фильтрации, агрегации, нормализации, устранения дубликатов);
• поддержка отраслевых стандартов и нормативов (например, GDPR в сфере защиты персональных данных, требования к хранению медицинских данных);
• масштабируемость и производительность (например, возможность обработки терабайтов данных, распределение нагрузки между серверами);
• механизмы обеспечения безопасности данных (например, шифрование, контроль доступа, аудит операций с данными);
• наличие средств для мониторинга и управления процессами извлечения и преобразования данных (например, дашборды, логирование, оповещения о сбоях);
• возможности интеграции с целевыми хранилищами данных и аналитическими системами (например, поддержка ETL-процессов, подключение к BI-инструментам).

Окончательный выбор ИЗПД должен базироваться на тщательном анализе бизнес-требований, оценке существующих и прогнозируемых объёмов данных, понимании специфики работы с данными в конкретной отрасли, а также учёте бюджета и ресурсов, выделяемых на внедрение и поддержку платформы. Важно также предусмотреть возможность дальнейшего развития и расширения функциональности ИЗПД в соответствии с растущими потребностями бизнеса.

Платформы извлечения, загрузки, преобразования данных (ИЗПД) играют ключевую роль в управлении данными, обеспечивая эффективное решение задач по их обработке и анализу. Их применение приносит ряд преимуществ, способствующих оптимизации бизнес-процессов и повышению эффективности работы с данными.

• Автоматизация процессов обработки данных. ИЗПД позволяют автоматизировать рутинные операции по извлечению, преобразованию и загрузке данных, что существенно снижает трудозатраты и минимизирует вероятность человеческих ошибок.

• Интеграция данных из разнородных источников. Платформы обеспечивают возможность объединения данных из различных систем и форматов, что позволяет создать единую информационную среду и улучшить качество анализа данных.

• Повышение качества данных. С помощью ИЗПД можно реализовать механизмы очистки, валидации и стандартизации данных, что способствует повышению их качества и достоверности, необходимому для принятия обоснованных управленческих решений.

• Ускорение доступа к данным. ИЗПД обеспечивают быструю загрузку и обработку данных, что сокращает время на их подготовку и анализ, позволяя оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации и бизнес-процессов.

• Масштабируемость и гибкость решений. Платформы позволяют легко масштабировать процессы обработки данных в соответствии с растущими потребностями бизнеса, а также адаптировать их под изменяющиеся требования к анализу и хранению данных.

• Снижение затрат на ИТ-инфраструктуру. Использование ИЗПД помогает оптимизировать использование ресурсов ИТ-инфраструктуры, снижая затраты на поддержание и развитие систем хранения и обработки данных.

• Улучшение аналитических возможностей. Благодаря централизованному сбору и преобразованию данных ИЗПД расширяют возможности для глубокого анализа и выявления скрытых закономерностей, что способствует более эффективному планированию и прогнозированию бизнес-процессов.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Платформы извлечения, загрузки, преобразования данных, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• возможность извлечения данных из разнообразных источников, включая базы данных, файлы, веб-сервисы и другие системы,
• механизмы загрузки данных в целевое хранилище с учётом его специфики и требований к формату данных,
• инструменты для преобразования данных — очистки, нормализации, агрегации, фильтрации и других операций, необходимых для приведения данных к требуемому виду,
• поддержка работы с большими объёмами данных и обеспечение высокой производительности при их обработке,
• возможность настройки и автоматизации процессов извлечения, загрузки и преобразования данных с учётом конкретных бизнес-требований и сценариев использования.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке платформ извлечения, загрузки и преобразования данных (ИЗПД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с повышением эффективности обработки больших объёмов данных, интеграцией передовых технологий и усилением безопасности. Среди ключевых трендов:

• Интеграция с системами машинного обучения и ИИ. Платформы будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматизации процессов очистки и нормализации данных, выявления аномалий и прогнозирования потребностей в данных.

• Поддержка мультиоблачных и гибридных сред. ИЗПД будут предоставлять более гибкие возможности для работы с данными в различных облачных средах и локальных инфраструктурах, обеспечивая seamless-интеграцию и миграцию данных.

• Усовершенствование механизмов ETL/ELT-процессов. Развитие инструментов для более быстрого и эффективного извлечения, преобразования и загрузки данных с учётом растущего разнообразия источников и форматов данных.

• Усиление функций безопасности и соответствия нормативам. Внедрение расширенных механизмов шифрования, управления доступом и аудита для обеспечения соответствия законодательным и отраслевым требованиям по защите данных.

• Развитие инструментов самообслуживания для бизнес-пользователей. Создание более интуитивно понятных интерфейсов и инструментов, позволяющих бизнес-пользователям самостоятельно извлекать и преобразовывать данные без глубокого технического знания процессов обработки данных.

• Применение технологий распределённого реестра. Использование блокчейна и других технологий распределённого реестра для обеспечения прозрачности и неизменности данных в процессах их извлечения и преобразования.

• Оптимизация производительности и масштабируемости. Разработка более эффективных алгоритмов и архитектур, позволяющих платформам обрабатывать растущие объёмы данных с минимальными задержками и затратами ресурсов.

Россия

Nexign Data Integrator, Visary ETL, Сакура PRO, N3.Аналитика, F5 Platform, Almaz ETL, Планета. Интеграция, RS-DataHouse, ЛАН.Интернет-Мониторинг, VoterDataConverterR, IoTSensor, Атом.Мост, ЛАН.Обработка, MediaTag, SOVA+, Колибри-Сфера, ЛАН.Хранилище, PC-20.Platform, PC-20.DataPrep, SmartServices, BI.Qube MetaStaging, CedrusData, CerebroSQL, BI.Qube MetaVault, DataTransformTermoprinting, Detector.Machinerea, OneBridge, BI.Qube MetaControl, Кластрум, Р13.САТУРН, Rowpump, DVPlatform, DMPkit, InnData, Talisman, ZOOL.AI, SIDEC, t3data-Connector, AxiLink, Бизнес-аналитик, SatTR, СИГМА.DATA, OmicsPipe, OTRi.DI, OTRi.DG, GGI, Dat.ax, MDM/G, VR-Expert, GigaEye, RT.Streaming, Энтакси, Фактор, FastReport.Net, Крибрум.Сигнал, OT.ПЛАТФОРМА

США

Apache NiFi