Платформы извлечения, преобразования, загрузки данных (ETL)

Платформы извлечения, преобразования, загрузки данных (ИПЗ, англ. Extract, Transform, Load, ETL) предоставляют функциональные возможности для облегчения процесса автоматизированного эффективного извлечения, преобразования, загрузки данных, и преодоления смежных проблем управления данными

Задача извлечения из различных источников, преобразования (приведения к виду) и загрузки данных в единую платформу часта называется сокращённо ETL (ИПЗ) от английского Extract, Transform, Load.

Организации используют данный процесс для сбора данных из различных источников, очистки их для различных приложений в промежуточной системе и загрузки в определенную базу данных.

ETL-платформы работают в процессе извлечения, преобразования и загрузки, чтобы упростить процесс управления данными. Первая информация извлекается из внутренних баз данных, внешних баз данных, приложений и систем.

Затем пользователь преобразует входные данные в подходящий формат, чтобы их можно было хранить надлежащим образом, запрашивать и анализировать позже.

Наконец, обработанный файл обычно загружается в хранилище данных или другую базу данных, где он может быть обработан другим программным обеспечением бизнес-аналитики (БА) или иным аналитическим программным обеспечением, которое может быть запущено против него в какой-то момент в будущем

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

• аналитические подразделения крупных и средних предприятий для формирования интегрированных наборов данных и их анализа с целью принятия управленческих решений;
• IT-департаменты организаций, которым необходимо интегрировать данные из разнородных источников в единые хранилища для обеспечения их доступности и целостности;
• компании, занимающиеся обработкой больших объёмов данных, для автоматизации процессов их очистки, нормализации и подготовки к дальнейшему анализу или использованию в бизнес-процессах;
• подразделения, отвечающие за построение и поддержку корпоративных информационных систем, для обеспечения бесперебойного потока данных между различными системами и приложениями;
• организации, реализующие проекты по цифровизации бизнеса и построению данных как актива, для систематизации и унификации информационных потоков.

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 класса платформы извлечения, преобразования и загрузки данных (ИПЗ/ETL) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность решения для конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие инструменты с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые решения с высокой производительностью и возможностью интеграции с большим количеством разнородных систем. Также важно учитывать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе или здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, которые должны поддерживаться ИПЗ-платформой. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующими ИТ-инфраструктурой и базами данных, требования к производительности и объёму обрабатываемых данных, а также возможности по обеспечению безопасности и целостности данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с используемыми СУБД и другими корпоративными системами (например, CRM, ERP);
• поддержка необходимых форматов данных и протоколов обмена информацией;
• возможности по автоматизации ETL-процессов и минимизации ручного вмешательства;
• наличие механизмов для обеспечения целостности и непротиворечивости данных;
• инструменты для мониторинга и логирования процессов извлечения, преобразования и загрузки данных;
• масштабируемость решения и возможность обработки больших объёмов данных;
• соответствие требованиям отраслевых стандартов и нормативов (например, GDPR, HIPAA и других, если они применимы);
• наличие функций для обеспечения безопасности данных (шифрование, контроль доступа и т. д.);
• поддержка распределённых архитектур и возможности работы в облачной среде;
• наличие развитого API для интеграции с другими системами и разработки дополнительных модулей.

Кроме того, стоит обратить внимание на такие аспекты, как удобство использования и наличие инструментов для визуального проектирования ETL-процессов, что может существенно сократить время на разработку и внедрение решений. Также важно оценить уровень технической поддержки и наличие обучающих материалов, поскольку это повлияет на скорость освоения продукта сотрудниками и минимизацию простоев в работе. Немаловажным фактором является и стоимость владения решением, включая не только лицензионные платежи, но и затраты на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и обновление системы.

Основные преимущества использования ETL-систем:

• Позволяет успешно преобразовывать данные, используя минимум ресурсов на создание и обслуживание конвейера данных,
• Легко масштабируется по мере роста проекта,
• Помогает сохранять целостность данных.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в класс программного обеспечения ИПЗ (ETL), программный продукт должен:

• Решать задачи извлечения, преобразования и загрузки данных,
• Преобразовывать данные для обеспечения качества или визуализации,
• Архивировать данные для резервного копирования, использования в будущем или анализа.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке платформ извлечения, преобразования и загрузки данных (ИПЗ/ETL) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением эффективности обработки данных. Среди ключевых трендов будут:

• Интеграция с системами машинного обучения и ИИ. Платформы ИПЗ будут активно включать модули машинного обучения для автоматизации процессов очистки и нормализации данных, а также для предсказательной аналитики на этапе преобразования данных.

• Увеличение поддержки облачных технологий. Рост числа решений, ориентированных на облачные инфраструктуры, позволит упростить масштабирование и повысить гибкость развёртывания ИПЗ-платформ, снизив при этом затраты на ИТ-инфраструктуру.

• Развитие инструментов для работы с неструктурированными данными. Появление более совершенных механизмов обработки текстов, изображений и видео, что расширит возможности ИПЗ для анализа данных из социальных сетей, медиа и других источников.

• Усиление функций обеспечения безопасности и конфиденциальности данных. Внедрение расширенных механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа, соответствующих современным стандартам защиты данных.

• Автоматизация процессов управления качеством данных. Разработка более продвинутых инструментов для мониторинга и управления качеством данных на всех этапах ETL-процесса, что позволит снизить количество ошибок и повысить достоверность информации.

• Интеграция с инструментами больших данных и распределённых вычислений. Расширение возможностей работы с большими объёмами данных за счёт интеграции с платформами распределённых вычислений и системами управления данными (например, Hadoop, Spark).

• Упрощение интерфейсов и повышение доступности для непрограммистов. Разработка более интуитивно понятных визуальных инструментов и low-code/no-code решений, которые позволят бизнес-аналитикам и другим специалистам без глубоких знаний программирования самостоятельно настраивать ETL-процессы.

Россия

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

США

Apache NiFi