ETL - co to jest?

1. ETL – to musisz wiedzieć:
2. Co to jest ETL?
3. Jak działa proces ETL – trzy etapy
4. Kiedy ETL, a kiedy streaming?
5. Narzędzia ETL – przegląd ekosystemu i kryteria wyboru
6. PIMCORE Datahub a ETL – importy/eksporty w praktyce
7. Podsumowanie
8. FAQ – Najczęściej zadawane pytania

ETL to dojrzała, wciąż fundamentalna metoda integracji informacji między systemami – od hurtowni danych, przez aplikacje biznesowe, po platformy martech. Z tego artykułu dowiesz się, co to jest ETL, kiedy warto go użyć (i kiedy lepiej sięgnąć po alternatywy), jak wygląda proces ETL krok po kroku, z jakich narzędzi skorzystać oraz jak przekuć te zasady na praktykę w module Datahub platformy PIMCORE.

ETL – to musisz wiedzieć:

• ETL (Extract, Transform, Load) to proces pobierania danych z różnych źródeł, ich przekształcania i ładowania do systemu docelowego, którego celem jest stworzenie spójnego, wysokiej jakości zbioru danych do analizy.
• Wybór między ETL, ELT a streamingiem zależy od potrzeb projektu: ETL sprawdza się przy złożonych transformacjach przed załadowaniem, ELT — gdy obliczenia wykonuje system docelowy (np. w chmurze), a streaming — gdy kluczowe jest przetwarzanie w czasie rzeczywistym.
• Narzędzia ETL obejmują zarówno rozwiązania open-source (Pentaho, Talend), jak i usługi chmurowe (AWS Glue, Azure Data Factory). Wybór zależy od skali danych, środowiska, budżetu i kompetencji zespołu.
• Dobre praktyki to m.in. wersjonowanie i testowanie procesów, wydzielanie stref danych (surowe, przetworzone), zapewnienie idempotencji oraz wdrożenie monitoringu i zabezpieczeń.

Co to jest ETL?

Skrót ETL oznacza Extract – Transform – Load, czyli kolejno: ekstrakcję, transformację i ładowanie danych. ETL to proces pobrania danych z jednego lub wielu źródeł (Extract), ich oczyszczenia, przekształcenia i dopasowania do wymagań celu (Transform), a następnie zapisania ich w systemie docelowym (Load). Celem jest spójny, wysokiej jakości zbiór informacji, gotowy do analityki, raportowania lub zasilania innych aplikacji. W literaturze branżowej ETL opisuje się jako klasyczną metodę integracji danych, stosowaną m.in. do budowy hurtowni danych czy zasilania jezior danych i aplikacji operacyjnych.

Często pada pytanie – ETL co to jest i czym różni się od nowszych podejść? ETL przekształca dane przed ich załadowaniem do celu, podczas gdy ELT robi to po załadowaniu (np. w chmurze lub w silniku DWH). Wybór zależy od architektury i wymagań projektu.

Jak działa proces ETL – trzy etapy

Extract – ekstrakcja

Pozyskujemy dane z plików (CSV, Excel, XML/JSON), baz relacyjnych/NoSQL, API, kolejek zdarzeń czy aplikacji SaaS. Ważna jest filtracja u źródła, obsługa przyrostów (np. Change Data Capture) i kontrola jakości.

Transform – transformacja

Oczyszczamy i ujednolicamy formaty (daty, waluty, kodowania), usuwamy duplikaty, mapujemy słowniki, łączymy tabele (join/lookup), wyliczamy pola pochodne, wzbogacamy rekordy (np. geokodowanie).

Load – ładowanie

Zapis do hurtowni danych, jeziora danych, bazy operacyjnej, aplikacji PIM/DAM/CRM – pełny lub przyrostowy. Dobrą praktyką są transakcje, walidacje po załadunku i ścieżki retry.

Tak opisany proces ETL to rdzeń większości potoków integracyjnych – niezależnie od technologii czy dostawcy chmury.

[Źródła] → Extract → [Strefa surowa] → Transform → [Strefa przetworzona] → Load → [System PIM/DWH/Datalake]

Kiedy ETL, a kiedy streaming?

Wybór odpowiedniego sposobu przepływu danych to strategiczna decyzja, która zależy od wielu czynników, m.in. złożoności transformacji, miejsca ich wykonywania, a także krytyczności i opóźnienia, jakie akceptuje Twój biznes. Odpowiedź na to pytanie często sprowadza się do wyważenia między potrzebą pełnej kontroli a koniecznością szybkiego działania. Sprawdź co i kiedy powinieneś wybrać:

• Wybierz ETL, gdy transformacje są złożone i chcesz je wykonywać poza systemem docelowym (np. zanim dane trafią do DWH/SaaS), masz wyraźnie zdefiniowane wsady i potrzebujesz ścisłej kontroli przepływu oraz jakości danych.
• Wybierz ELT, gdy „moc” obliczeniowa i narzędzia transformacji dostępne są w systemie docelowym (np. nowoczesne DWH/Lakehouse). Najpierw ładujesz dane, potem transformujesz je blisko magazynu.
• Wybierz streaming / near-real-time, gdy liczy się niska latencja – np. listingi produktowe, alerty, IoT, rekomendacje w czasie rzeczywistym. Usługi takie jak Google Cloud Dataflow (oparte o Apache Beam) lub natywne mechanizmy w chmurach potrafią obsłużyć zarówno wsady, jak i strumienie.

Narzędzia ETL – przegląd ekosystemu i kryteria wyboru

Na rynku znajdziesz zarówno rozwiązania „pudełkowe”, jak i open-source czy w pełni zarządzane usługi chmurowe. W praktyce narzędzia etl dobiera się do kontekstu, czyli środowiska (on-prem vs. chmura), skali danych, kompetencji zespołu, budżetu i wymagań dot. operacyjności (monitoring, SLA, wersjonowanie, IaC).

Przykładowe kategorie i reprezentanci (na podstawie oficjalnej dokumentacji):

Platformy Microsoft

SSIS – środowisko do budowy i wykonywania pakietów ETL w ekosystemie SQL Server/Azure. Dobre wsparcie dla konektorów, transformacji i orkiestracji.

Azure Data Factory – zarządzana usługa orkiestracji z przepływami danych (ETL/ELT), integracją z wieloma źródłami oraz triggerami i monitorowaniem.

AWS

AWS Glue – serverless usługa integracji danych; katalog metadanych, zadania ETL, orkiestracja, logowanie i integracje z jeziorami danych/DWH.

Google Cloud

Dataflow – zarządzony silnik dla wsadowych i strumieniowych potoków (ETL) oparty na Apache Beam; autoskalowanie, szablony i integracje z produktami GCP.

Open-source / dystrybucje

Apache NiFi – wizualne, stanowe „dataflow” do routingu, przetwarzania i mediacji systemów; dobre do przepływów czasu rzeczywistego i zarządzania kolejkami/priorytetami.

Pentaho Data Integration (Kettle) – klasyczne studio ETL z bogatym zestawem kroków i jobów; dostępne także w dystrybucji Hitachi Vantara.

Talend (Qlik Talend) – rozbudowana rodzina narzędzi do integracji i jakości danych (community i komercyjne edycje).

W realnych wdrożeniach ETL narzędzia często łączy się z orkiestratorami (np. harmonogramy w chmurze, narzędzia CI/CD) oraz observability (logi, metryki, alerty). W praktyce narzędzia ETL dzielą się na graficzne (drag-and-drop), skryptowe (Python/SQL/Beam) oraz usługi managed – każda ścieżka ma plusy i minusy (szybkość startu vs. elastyczność i wersjonowanie).  

PIMCORE Datahub a ETL – importy/eksporty w praktyce

Pimcore 11 oferuje natywny moduł Datahub realizujący koncepcję ETL (Extract-Transform-Load) bez dodatkowych wtyczek. Datahub umożliwia import danych poprzez GraphQL, CSV, JSON, XML oraz RestAPI. W zakresie eksportu wersje CE i PE oferują API GraphQL, natomiast wersja EE dodatkowo wspiera eksport do formatów CSV, JSON, XML oraz RestAPI, pozwalając Pimcore działać jako platforma headless.

• Ekstrakcja i eksport danych Datahub udostępnia dedykowane endpointy GraphQL do pobierania danych z Pimcore (produkty PIM/MDM, treści CMS, pliki DAM). Klienci zewnętrzni precyzują w zapytaniach, jakie dane potrzebują, otrzymując je w formacie JSON. GraphQL pełni jednocześnie funkcję transformacji – struktura danych jest formowana już na etapie zapytania, eliminując nadmiarowe informacje.
• Import danych Datahub wspiera import poprzez mutacje GraphQL oraz graficzny Data Importer obsługujący pliki CSV, XLSX, JSON, XML. Administrator może mapować dane źródłowe na obiekty Pimcore, definiować transformacje i strategie aktualizacji bez programowania.
• Dystrybucja danych Oprócz API, Pimcore EE umożliwia eksport do plików (CSV, XML, JSON) z automatycznym dostarczaniem przez SFTP lub HTTP POST. Eksporty można planować cyklicznie lub wyzwalać zdarzeniami (webhooki).

Dzięki Datahub firmy usprawniają przepływ informacji bez pisania kodu, redukując koszty integracji i zwiększając elastyczność biznesową.

Przeczytaj więcej o Pimcore

Podsumowanie

ETL to dojrzała, fundamentalna metoda integracji danych, która porządkuje i standaryzuje informacje w całej organizacji. Choć istnieją nowsze alternatywy, takie jak ELT i streaming, proces ETL pozostaje kluczowy dla zapewnienia wysokiej jakości danych, niezbędnych do analityki i sprawnego działania biznesu. Poprawne narzędzia ETL i wdrożenie dobrych praktyk projektowania są gwarancją, że procesy integracji danych będą niezawodne i skalowalne.