Etl proces
De ruggengraat van datawarehousing

Alles over het ETL-proces

In het digitale tijdperk speelt data een cruciale rol in het nemen van geïnformeerde beslissingen in elk bedrijf. Centraal in het beheren en benutten van deze enorme hoeveelheden data staat het ETL-proces: Extract, Transform, Load. In dit artikel vertellen we je meer over het ETL-proces, een belangrijk component van datawarehousing en business intelligence. We leggen je uit hoe het werkt, waarom het belangrijk is en hoe het wordt toegepast in de moderne bedrijfswereld.

Deel 1

De eerste stap van het ETL-proces: extractie

Extractie is de eerste stap in het ETL-proces, waarbij data wordt verzameld uit diverse bronnen zoals databases, CRM-systemen, en andere opslagformaten. Deze stap is cruciaal om een volledige en accurate dataset te waarborgen voor verdere verwerking. Tijdens de extractiefase worden data uit hun bronnen gehaald en klaargemaakt voor transformatie, zoals spreadsheets, tekstbestanden, webpagina's, en zelfs audio- en videobronnen.

Werkwijze van extractie

De extractiefase omvat de volgende stappen:

  1. Identificeren van bronnen: bepalen waar de benodigde data zich bevindt. Dit kunnen interne systemen zijn zoals CRM-systemen, ERP-systemen, financiële databases, of externe bronnen zoals sociale media of openbare datasets.
  2. Data ophalen: verzamelen van de data uit deze bronnen. Dit kan een simpele query zijn in een database of een complexer proces zoals het scrapen van data van webpagina's.
  3. Voorlopige opslag: de verzamelde data wordt vaak eerst opgeslagen in een tijdelijke opslaglocatie voordat het wordt getransformeerd.

Voorbeelden

  1. Bedrijfsrapportages: een bedrijf kan verkoopdata extraheren uit zijn databases om een geïntegreerd rapport over de verkoopprestaties te genereren. Hierbij worden gegevens zoals verkoopcijfers, klantgegevens en productinformatie uit verschillende systemen gehaald.
  2. Marketinganalyse: voor een gedetailleerde marketinganalyse kan een marketeer data verzamelen uit verschillende bronnen, zoals sociale media, websiteverkeer en e-mailcampagnes. Deze data bevat waardevolle informatie over klantgedrag en betrokkenheid.
  3. Gezondheidszorg: in de gezondheidszorg kunnen gegevens zoals patiëntendossiers, behandelingsresultaten en laboratoriumresultaten uit verschillende systemen en databases worden geëxtraheerd voor analyse en onderzoek.
Deel 2

De tweede stap van het ETL-proces: transformatie

De transformatiefase is waar de geëxtraheerde data wordt omgezet, of "getransformeerd", in een formaat dat geschikt is voor analyse en opslag in het datawarehouse. Het betreft het bewerken, schoonmaken, normaliseren, en omzetten van geëxtraheerde data. Het doel is om inconsistente, incomplete, of onnauwkeurige data om te zetten in een uniform en bruikbaar formaat.

Werkwijze van transformatie

De transformatiefase omvat verschillende stappen, waaronder:

  1. Schoonmaken: verwijderen of corrigeren van foutieve of irrelevante gegevens.
  2. Normaliseren: standaardiseren van verschillende formaten en waarden (bijvoorbeeld datums en valuta) voor consistentie.
  3. Integreren: samenvoegen van data uit verschillende bronnen tot een enkel, coherent geheel.
  4. Aggregeren of samenvatten: combineren van data tot samenvattingen of aggregaties, zoals het berekenen van totalen of gemiddelden.
  5. Opsplitsen of herstructureren: aanpassen van de datastructuur voor betere analyse en opslag (bijvoorbeeld het opsplitsen van een volledige naam in voornaam en achternaam).

Voorbeelden

  1. Financiële rapportage: bij het voorbereiden van financiële rapporten worden transactiegegevens vaak getransformeerd door valutaconversies toe te passen en de data te aggregeren om maandelijkse of jaarlijkse financiële overzichten te creëren.
  2. Klantendatabase: een bedrijf kan data uit verschillende klantensystemen samenvoegen, waarbij dubbele records worden geïdentificeerd en samengevoegd om een enkele, uniforme klantendatabase te creëren.
  3. Marktonderzoek: bij marktonderzoek kunnen enquêteresultaten worden getransformeerd door de antwoorden te normaliseren (bijvoorbeeld schaalwaarden uniformeren) en samen te vatten voor verdere analyse.
Deel 3

De derde stap van het ETL-proces: laden

Het laden is de laatste fase en houdt in dat de getransformeerde data wordt overgebracht naar een datawarehouse of ander doelsysteem voor opslag, analyse en rapportage. Dit kan een volledige lading van alle data of een incrementele lading omvatten, waarbij alleen de gewijzigde of nieuwe gegevens worden overgebracht.

Werkwijze van laden
De ladingsfase omvat de volgende stappen:

  1. Selectie van doelsysteem: kiezen waar de data wordt opgeslagen, afhankelijk van de toepassing en de behoeften van de organisatie.
  2. Data overdracht: verplaatsen van de getransformeerde data naar het geselecteerde doelsysteem.
  3. Validatie: controleren of de data correct is geladen en of er geen gegevensverlies of corruptie heeft plaatsgevonden tijdens het transport.
  4. Indexering en optimalisatie: aanpassen van het doelsysteem voor optimale toegang en queryprestaties.

Voorbeelden

  1. Datawarehouse laden: een retailer kan transactie- en klantgegevens laden in een datawarehouse om inzichten te verkrijgen in koopgedrag en verkoopprestaties.
  2. BI Tools voeden: een bedrijf kan verkoop- en marketingdata laden in Business Intelligence (BI) tools voor het genereren van dashboards en rapporten.
  3. Online databanken updaten: een online service kan gebruikersdata laden in real-time databanken om gepersonaliseerde gebruikerservaringen te ondersteunen.
ETL Developer

Over de functie van ETL Developer

Een ETL Developer is gespecialiseerd in het ontwerpen, bouwen en beheren van ETL-processen binnen een organisatie. Zo zijn ze o.a. verantwoordelijk voor het extraheren van data uit verschillende bronnen, het transformeren van deze data naar een geschikt formaat voor analyse, en het laden van deze data in een einddoelsysteem zoals een datawarehouse.

Een belangrijke functie die de datakwaliteit en integriteit waarborgt binnen een organisatie. Essentieel voor organisaties die hun besluitvorming deels baseren op data-analyses. Daarvoor werken ze vaak nauw samen met data-analisten, databasebeheerders, en business intelligence-specialisten om te zorgen dat de data correct wordt verwerkt en beschikbaar is voor strategische beslissingen.

IT specialist worden

Voor IT-professionals

Ben je gepassioneerd over data, development en/of IT en zoek je naar manieren om je carrière een boost te geven? Dan heeft Working Talent precies wat je nodig hebt! We bieden unieke kansen, zowel voor degenen die net beginnen in de IT-wereld als voor de ervaren professionals.

IT traineeship

Ons 12 maanden durende IT traineeship start met een 8-weekse bootcamp. Hier leer je onder andere van alles over leert over Agile enScrum, security, big data, data analyse, AI, development en cloud technologieën. Na deze bootcamp specialiseer je je in een gebied zoals data of development en doe je praktijkervaring op bij onze klanten, ondersteund door professionele coaching.

IT consultancy
Voor ervaren IT'ers hebben we uitdagende consultancy-rollen. Werk aan diverse projecten bij onze klanten en groei verder in een netwerk van professionals.

Klaar voor de start? Ontdek de mogelijkheden bij Working Talent en geef je IT-carrière de boost die het verdient!

IT-traineeship
Start jouw IT carrière bij WT!