Extract Transform and load

Need help?

Speak with a human to filling out a form? call corporate office and we will connect you with a team member who can help.

081-494-5052

ETL Extract Transform, Load

ETL (Extract, Transform, Load) คืออะไร?

ETL ย่อมาจาก Extract, Transform, Load ซึ่งหมายถึงกระบวนการในการดึงข้อมูล (Extract) จากแหล่งข้อมูลต่างๆ มาทำการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ต้องการ (Transform) ก่อนที่จะนำข้อมูลที่ได้ไปบรรจุลงในที่เก็บข้อมูลปลายทาง (Load)

เปรียบเทียบง่ายๆ: คิดว่า ETL เป็นเหมือนสายการผลิตในโรงงานที่รับวัตถุดิบ (ข้อมูลดิบ) มาผ่านกระบวนการแปรรูป (การแปลงข้อมูล) ก่อนที่จะนำไปบรรจุลงในผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป (ฐานข้อมูล)

กระบวนการ ETL มี 3 ขั้นตอนหลัก ได้แก่

  1. Extract (การดึงข้อมูล):

    • วัตถุประสงค์: ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, ไฟล์, หรือแอปพลิเคชันอื่นๆ
    • วิธีการ: ใช้เครื่องมือหรือโปรแกรมเฉพาะทางในการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลและดึงข้อมูลออกมา

  2. Transform (การแปลงข้อมูล):

    • วัตถุประสงค์: ทำการแปลงข้อมูลที่ดึงมาให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ เช่น การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning), การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง, การคำนวณค่าใหม่ๆ, การเปลี่ยนแปลงรูปแบบข้อมูล เป็นต้น
    • วิธีการ: ใช้ภาษาในการเขียนโปรแกรม เช่น SQL, Python หรือเครื่องมือ ETL ที่มีฟังก์ชันการแปลงข้อมูลสำเร็จรูป

  3. Load (การโหลดข้อมูล):

    • วัตถุประสงค์: นำข้อมูลที่ผ่านการแปลงแล้วไปบรรจุลงในที่เก็บข้อมูลปลายทาง เช่น ฐานข้อมูล Data Warehouse หรือ Data Mart
    • วิธีการ: ใช้เครื่องมือหรือโปรแกรมในการเชื่อมต่อกับที่เก็บข้อมูลปลายทางและโหลดข้อมูลเข้าไป

ทำไมต้องใช้ ETL?

  • รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง: สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันมารวมกันได้
  • ทำความสะอาดข้อมูล: กำจัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือซ้ำซ้อน
  • แปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ต้องการ: ทำให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
  • สร้าง Data Warehouse: สร้างคลังข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ
  • รองรับการรายงาน: สร้างรายงานที่แม่นยำและทันสมัย

ตัวอย่างการใช้งาน ETL

  • ธุรกิจค้าปลีก: นำข้อมูลการขายจากระบบ POS, ข้อมูลลูกค้าจาก CRM, และข้อมูลสินค้าจากระบบคลังสินค้า มาวิเคราะห์เพื่อหาพฤติกรรมของลูกค้าและปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาด
  • ธนาคาร: นำข้อมูลธุรกรรมของลูกค้า, ข้อมูลสินเชื่อ, และข้อมูลตลาด มาวิเคราะห์เพื่อประเมินความเสี่ยงและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
  • อุตสาหกรรมการผลิต: นำข้อมูลการผลิต, ข้อมูลการบำรุงรักษาเครื่องจักร, และข้อมูลคุณภาพสินค้า มาวิเคราะห์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต