ETLarbeidsflyter

ETL-arbeidsflyter refererer til systematiske prosesser som henter data fra en eller flere kilder, omformer dataene og laster dem inn i et mål, vanligvis et data lake eller et data warehouse. Formålet er å gjøre data klare for analyse og beslutningsstøtte ved å standardisere format, rense feil og samkjøre ulike kilders data.

En typisk ETL-workflow består av tre hovedfaser: ekstraksjon, transformasjon og lasting. Ekstraksjon innhenter data fra kilde-systemer, transformasjon anvender logikk som rensing, berikelse og kvalitetsregler, og lasting setter dataene inn i målet. I tillegg involverer det ofte orkestrering og planlegging for å styre avhengigheter mellom trinn, håndtere feil og sørge for regelmessige kjørsler. Mange arbeidsflyter representeres som DAG-er (Directed Acyclic Graphs) i orkestreringsverktøy.

Vanlige verktøy og plattformer inkluderer Apache Airflow, Apache NiFi, Talend, Informatica, og leverandørspesifikke løsninger som AWS Glue eller Microsoft SSIS. Valg av løsning påvirkes av krav til skalerbarhet, sanntidsbehandling, og hvor kildene befinner seg (lokalt, i sky eller i hybridmiljøer).

I praksis varierer tilnærmingen mellom batch-ETL og stream-ETL. Moderne ETL-rammeverk fokuserer ofte på data-kvalitet, metadata og datalinje, samt feilhåndtering, idempotens og versjonskontroll av transformasjonslogikk. ETL står i praksis ofte i kontrast til ELT, der transformasjoner skjer i målet, typisk i et data warehouse eller data lakehouse.

Anvendelsesområder inkluderer datavarehus, data lakes og operasjonell analyse, der konsolidering av data fra mange kilder er sentralt. Sikkerhet, tilgangskontroll og fullstendig sporing av datahistorikk er viktige aspekter i et godt implementert ETL-landskap.