Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
ETL и ИИ: как этот дуэт может улучшить ваш проект по обработке данных
Ежедневно компании непрерывно генерируют данные из отделов продаж, клиентов, складов, маркетинга и операционной деятельности. Эти данные поступают из различных систем, разрозненных электронных таблиц, сообщений и даже датчиков. Проблема? Без подготовки эти данные накапливаются, как разрозненные кусочки несобираемой головоломки.
Согласно исследованию Experian , 95% компаний заявляют, что низкое качество данных напрямую влияет на их результаты. Это означает принятие решений на основе неточной информации, постоянную переработку и упущенные возможности.
Но есть способ изменить эту ситуацию: структурирование потока данных от источника , обеспечение его сбора, стандартизации и надежного доступа. Именно это и делает ETL, а добавление искусственного интеллекта (ИИ) к этому процессу дает экспоненциальный эффект . Речь идет не только об эффективности, но и о возможности ускорения проектов и принятия решений в темпе, требуемом рынком.
В этой статье мы рассмотрим, как сочетание ETL и ИИ меняет правила игры в области интеграции данных. Вместе эти технологии не только объединяют множество источников, но и повышают качество информации , а также способствуют принятию более быстрых решений и получению более надежных результатов .
Приятного чтения!
Сегодня значительная часть данных, производимых компаниями, просто не используется. Глобальное исследование Seagate показывает, что 68% информации, доступной в организациях, никогда не используется. Это означает, что огромный объем данных остается неактивным, теряя ценность с каждым днем .
ETL ( Extract , Transform , Load ) — это методология, которая предотвращает эти потери . Она собирает необработанную информацию из различных источников, организует и стандартизирует ее, предоставляя все необходимое для анализа и принятия решений. На практике это основа любой надежной стратегии работы с данными, будь то розничная торговля, здравоохранение, финансы или любой другой сегмент, зависящий от достоверной информации.
2.1. Этапы ETL
Прежде чем обсуждать автоматизацию и роль ИИ, стоит понять три этапа, лежащие в основе ETL — важнейшего процесса преобразования больших объемов данных из различных источников в надежную и пригодную для использования информацию:
- Extract : собирает данные из различных источников, внутренних систем, электронных таблиц, API, датчиков, объединяя все в единый поток;
- Трансформация : обработка и стандартизация информации, исправление ошибок, устранение дубликатов и применение бизнес-правил для обеспечения ее согласованности;
- Загрузка : отправляет заполненные данные в централизованную среду, такую как хранилище данных или озеро данных , где они могут быть безопасно проанализированы.
Когда эти этапы работают вместе, данные перестают быть разрозненными фрагментами и начинают иметь реальную ценность для принятия решений. Но ETL — не единственный способ структурировать этот поток: существует также модель ELT , о которой мы узнаем в следующем разделе.
Несмотря на практически идентичные аббревиатуры, ETL и ELT используют совершенно разные подходы к подготовке данных, и выбор между ними может существенно повлиять на темп и эффективность всего проекта.
В ETL ( Extract, Transform, Load ) данные покидают источник, проходят процесс очистки и стандартизации, прежде чем попасть в пункт назначения. Это похоже на получение предварительно проверенного отчета : по прибытии в центральное хранилище он готов к использованию без необходимости внесения корректировок. Этот формат идеально подходит, когда надежность и стандартизация являются приоритетом с самого начала — что критически важно в таких областях, как финансы, здравоохранение и соответствие нормативным требованиям .
В ELT ( Extract, Load, Transform ) логика обратная . Сначала данные быстро загружаются в пункт назначения, обычно в высокопроизводительную среду, такую как озеро данных или хранилище . Только после этого они подвергаются преобразованию. Этот подход особенно эффективен, когда объем данных велик, формат разнообразен, и необходимо быстро сохранить все данные, чтобы позже решить, что будет обрабатываться и анализироваться.
Вкратце:
- ETL : обеспечивает приоритет качества и согласованности входных данных;
- ELT : отдает приоритет скорости и гибкости в процессе трансформации.
Выбор подходящей модели зависит не только от типа и объема данных, но и от того, как они будут использоваться в вашей аналитической среде . И этот выбор становится еще более интересным, если мы рассмотрим современные архитектуры данных, о которых мы поговорим в следующем разделе!
По мере роста объёма данных простого «хранения всего» уже недостаточно: необходимо выбрать правильную архитектуру и определить, как ETL будет работать в этой среде , чтобы информация поступала надёжно и была готова к использованию. Среди наиболее распространённых вариантов сегодня — хранилища данных (data lakes и lakehouses) , каждое из которых имеет свои преимущества и способы интеграции ETL.
4.1. В озерах данных : централизация и предварительная обработка
Озеро данных функционирует как большое хранилище необработанных данных, способное принимать всё — от структурированных таблиц до аудио- и графических файлов. Эта свобода является мощным инструментом, но и опасным : если озеро данных заполнено низкокачественными данными, оно быстро превращается в «болото» бесполезной информации.
Поэтому во многих проектах ETL применяется до того, как данные попадают в озеро данных , фильтруя, очищая и стандартизируя информацию непосредственно на этапе загрузки. Такая предварительная обработка гарантирует, что хранилище останется надежным источником данных, снижая затраты на переработку и ускоряя будущий анализ.
4.2. В домах на берегу озера : гибкость для структурированных и неструктурированных данных
Lakehouse создан для объединения гибкости озера данных с организацией хранилища данных . Он хранит необработанные данные, но также обеспечивает высокую производительность для быстрых запросов и сложных анализов.
В такой среде ETL может быть более эффективным : часто данные загружаются быстро и преобразуются только на этапе анализа. Это полезно для проектов, которым необходимо проверять гипотезы, интегрировать новые источники или работать с постоянно меняющимися данными, не затягивая процесс на длительные подготовительные этапы.
Вкратце, ETL может выполнять разные роли в зависимости от типа архитектуры , обеспечивая качество входных данных или предлагая гибкость для последующего преобразования. С учетом этой основы вступает в игру искусственный интеллект, способный автоматизировать и ускорять каждый из этих этапов, что позволяет поднять эффективность конвейера обработки данных на
Применение ИИ превращает ETL-процесс из системы с фиксированными правилами в систему, работающую автономно и интеллектуально . Вместо простого следования запрограммированным инструкциям, конвейер обработки анализирует, интерпретирует данные и действует в соответствии с собственными потребностями. Эта трансформация происходит благодаря специальным механизмам, которые делают процесс более динамичным и предсказуемым.
Ознакомьтесь с механизмами ИИ, лежащими в основе каждой возможности ETL:
- Самонастраивающееся сопоставление данных : В традиционном процессе разработчик вручную связывает сотни полей между системами. Искусственный интеллект автоматизирует эту задачу, анализируя метаданные и содержимое данных для выявления сходств. Его алгоритмы сравнивают имена столбцов, форматы и информационные шаблоны, определяя, например, что " cod_cliente " в одной базе данных соответствует " customer_id " в другой, а затем выполняют сопоставление без участия человека.
- Конвейеры , которые прогнозируют и предотвращают собственные сбои : вместо реактивной модели «сломал и починил» ИИ внедряет проактивное обслуживание. машинного обучения обучаются на основе исторических данных о выполнении (таких как продолжительность, объем, использование ЦП), чтобы понять, что представляет собой «нормальное поведение». Обнаруживая отклонение, предшествующее сбою, например, внезапное увеличение задержки API, система может предупредить о надвигающейся проблеме или даже перераспределить ресурсы для ее предотвращения.
- Преобразование данных, понимающее смысл : ИИ выходит за рамки структуры и понимает контекст. Используя обработку естественного языка (NLP), он может интерпретировать свободный текст и классифицировать его содержание семантически. Например, комментарий клиента автоматически классифицируется как «жалоба на доставку» или «похвала продукту». Эта возможность обогащает данные уровнем бизнес-аналитики во время преобразования, чего не могут сделать с такой же точностью ручные правила.
- Выполнение задач, ориентированное на бизнес-цели, а не на время : жесткость расписаний (например, запуск каждый день в 2 часа ночи) заменяется адаптивной оркестровкой. Системы обнаружения событий отслеживают потоки данных в источнике в режиме реального времени, а модели ИИ обучаются распознавать важные бизнес-триггеры. Например, аномальный всплеск продаж может немедленно запустить цикл ETL, гарантируя, что информация об этом событии поступит, пока она еще актуальна, а не через несколько часов.
Таким образом, ИИ эффективно превращает ETL из простого пассивного канала передачи информации в настоящую «центральную нервную систему» для корпоративных данных . Он не только передает данные, но и интерпретирует их, реагирует и обучается. Именно этот переход от пассивной инфраструктуры к активной и интеллектуальной системе открывает стратегические преимущества, которые мы увидим далее!
Когда «нервная система» данных становится интеллектуальной, это оказывает влияние на всю организацию, превращая операционные недостатки в конкурентные преимущества. Поэтому автоматизация ETL с помощью ИИ — это не просто постепенное улучшение, а скачок, который переосмысливает возможности работы с информацией . Преимущества проявляются в четырех стратегических областях.
6.1. Раскрытие человеческого капитала: от «очистки данных» к инновациям
Самые ценные таланты компании не должны тратиться на задачи низкой ценности. Однако исследования показывают тревожную картину: специалисты по обработке данных по-прежнему тратят до 45% своего времени только на подготовительные задачи, такие как загрузка и очистка данных.
Эта работа, часто описываемая как «цифровая очистка», не только истощает финансовые ресурсы, но и снижает мотивацию нанятых специалистов к инновациям . Автоматизация на основе ИИ берет на себя эту нагрузку, освобождая инженерные и аналитические команды для того, чтобы они могли посвятить себя прогнозной аналитике, созданию новых продуктов на основе данных и поиску действительно важных для бизнеса идей
6.2. Использование времени в своих интересах: гибкость в использовании возможностей
На современном рынке актуальность данных имеет ограниченный срок. Поэтому способность действовать быстро является прямым конкурентным преимуществом. По данным McKinsey, гибкая трансформация, основанная на доступных данных, может сократить время выхода новых инициатив на рынок как минимум на 40% .
Автоматизированный ETL с использованием ИИ значительно сокращает « время до получения результатов решения используя возможности, которые были бы упущены в цикле анализа, занимающем дни или недели.
6.3. Доверие как ценный актив: конец решений, основанных на «интуиции»
Неправильные решения обходятся дорого, и главная причина — низкое качество данных. По оценкам Gartner , низкое качество данных обходится организациям в среднем в 12,9 миллионов долларов США в год .
Конвейер ETL на основе ИИ решает эту проблему в корне . Автономно и последовательно проверяя, стандартизируя и обогащая данные, он создает надежный «единый источник истины». Это устраняет неопределенность и споры о достоверности цифр, позволяя руководителям принимать стратегические решения на основе веских доказательств и статистической точности, представляя тенденции, отклонения и вероятности, а не интуицию или противоречивую информацию.
В качестве подтверждения стоит помнить о практическом моменте: инвестиции в автоматизацию бессмысленны, если источник данных ненадежен . Неполные электронные таблицы, записи, сделанные вручную, или неконтролируемые записи могут быть легко изменены, что ставит под угрозу весь анализ. Именно поэтому дисциплина в отношении сбора и мониторинга данных так же важна, как и технологии, применяемые в обработке.
6.4. Эффективность, приносящая доход: снижение скрытых издержек неэффективности
Ручные и неэффективные процессы представляют собой невидимые издержки, которые снижают выручку. Исследование Forbes показывает, что компании могут терять до 30% своей выручки ежегодно из-за неэффективности, многие из которых связаны с ручной обработкой данных.
Автоматизация ETL с помощью ИИ обеспечивает очевидную окупаемость инвестиций (ROI) : она снижает прямые затраты на рабочую силу для конвейера , минимизирует расходы на инфраструктуру за счет оптимизации использования ресурсов и, что наиболее важно, позволяет избежать косвенных затрат, связанных с ошибками, переделками и упущенными возможностями. И, конечно же, этот ранее потраченный впустую капитал можно реинвестировать в рост.
Таким образом, очевидно, что преимущества интеллектуального ETL выходят далеко за рамки технологии. Они выражаются в более целенаправленном использовании человеческого капитала, гибкости для конкуренции, более безопасных решениях и более финансово эффективной работе. Вопрос, следовательно, перестает быть вопросом о том, выгодна ли автоматизация с помощью ИИ, и становится вопросом о том, как эффективно ее внедрить. Именно здесь опыт специализированного партнера, такого как Skyone, играет решающую роль.
В Skyone мы придерживаемся философии, согласно которой технологии обработки данных должны быть мостом, а не препятствием в основе нашей стратегии лежит платформа Skyone Studio
Вместо длительного, монолитного проекта наш подход сосредоточен на упрощении и ускорении процесса обработки данных.
Первоначальная проблема любого проекта, связанного с данными, — это «хаос коннекторов»: десятки систем, API и баз данных, которые не взаимодействуют друг с другом. Skyone Studio была создана именно для решения этой проблемы. Она выступает в качестве интеграционной платформы, хранилища данных и ИИ, централизуя и упрощая извлечение данных . Благодаря каталогу коннекторов для основных ERP-систем и систем, представленных на рынке, отпадает необходимость в разработке пользовательских интеграций с нуля, что само по себе значительно сокращает время и стоимость проекта, а также обеспечивает гибкость в создании новых, настраиваемых и адаптивных коннекторов.
После того, как Skyone Studio наладит непрерывный поток данных, наша команда экспертов применяет слой интеллекта. Именно здесь обсуждаемые нами концепции становятся реальностью: мы настраиваем и обучаем алгоритмы ИИ для работы с данными, проходящими через платформу, выполняя такие задачи, как:
- Проверка и стандартизация : обеспечение соответствия таких данных, как CNPJ (бразильские налоговые идентификаторы компаний), адреса и коды продукции, единому стандарту, автоматическое исправление несоответствий;
- Обогащение данных : сопоставление информации из различных источников для получения более полных данных. Например, объединение истории покупок (из ERP) с записями взаимодействий (из CRM) для создания полного представления о клиенте;
- Обнаружение аномалий : Мониторинг потоков для выявления необычных закономерностей, которые могут указывать либо на проблему (сбой системы), либо на возможность (резкий рост продаж).
Благодаря грамотной интеграции данных с помощью Skyone Studio и обогащению их искусственным интеллектом, мы предоставляем готовые к использованию решения в наиболее подходящем для клиента месте — будь то хранилище данных для структурированной аналитики, озеро данных для анализа необработанных данных или прямая интеграция в инструменты бизнес-аналитики, такие как Power BI .
Таким образом, наше конкурентное преимущество заключается не просто в продаже «ETL-решения». Мы используем Skyone Studio для решения самых сложных задач, связанных с подключением данных , и на этом прочном фундаменте создаем интеллектуальный слой, который преобразует необработанные данные в надежный и стратегически важный актив.
Если ваша компания стремится превратить хаос данных в интеллектуальные решения, первый шаг — понять возможности! Поговорите с одним из наших специалистов и узнайте, как мы можем разработать решение для работы с данными, адаптированное под ваш бизнес.
Сами по себе данные могут быть обузой. Без правильной структуры они накапливаются, как якорь, замедляя процессы, порождая скрытые издержки и загоняя сотрудников компании в цикл реактивного обслуживания. В этой статье мы рассмотрели, как традиционный ETL-процесс начал возводить этот якорь, и как искусственный интеллект превратил его в двигатель.
Объединение этих двух сил представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы. Он превращает интеграцию данных из инженерной задачи, выполняемой в фоновом режиме, в функцию бизнес-аналитики , работающую в режиме реального времени. Конвейер данных перестает быть простым каналом и становится системой, которая учится, прогнозирует и адаптируется, предоставляя не только данные, но и доверие .
В современных условиях скорость обучения компании является ее главным конкурентным преимуществом. Продолжение работы с ручным и подверженным ошибкам потоком данных равносильно участию в автомобильной гонке по бумажной карте. Автоматизация на основе ИИ — это не просто улучшенная карта: это GPS, бортовой компьютер и инженер по производительности — все в одном месте.
Заложив этот прочный фундамент, следующим шагом станет специализация предоставления этих аналитических данных . Как обеспечить, например, чтобы команда маркетинга получала только те данные, которые имеют отношение к их кампаниям, тем самым максимизируя эффективность?
Чтобы узнать больше об этой специализированной доставке, прочтите нашу статью «Что хранилище данных и почему оно важно» и узнайте, как внедрить аналитику данных непосредственно в те области, которые в ней больше всего нуждаются.
Мир инженерии данных полон технических терминов и сложных процессов. Если вы хотите лучше понять, как ETL и ИИ (искусственный интеллект) взаимодействуют, преобразуя данные в результаты, вы попали по адресу.
Здесь мы собрали прямые ответы на самые распространенные вопросы по этой теме .
1) Что означает ELT и чем он отличается от ETL?
Аббревиатура ELT расшифровывается как Extract (извлечение ), Load (загрузка) , Transform (преобразование) . Основное различие между ними заключается в порядке выполнения шагов:
- ETL ( Extract , Transform , Load ): данные извлекаются, преобразуются (очищаются и стандартизируются) на промежуточном сервере, и только затем загружаются в конечное место назначения (например, в хранилище данных ). Приоритет отдается доставке уже готовых и согласованных данных.
- ELT ( Extract , Load , Transform ): Исходные данные извлекаются и немедленно загружаются в целевую среду (обычно это хранилище данных или хранилище ). Преобразование происходит позже, используя вычислительную мощность самой целевой среды. Приоритет отдается скорости загрузки и гибкости для обработки больших объемов разнообразных данных.
В итоге, выбор зависит от архитектуры: ETL — это классический подход для локальных со структурированными данными, а ELT — современный стандарт для облачных вычислений и больших данных .
2) К каким типам источников данных может обращаться процесс ETL?
Современный ETL-процесс не зависит от источника данных, то есть он может подключаться практически к любому источнику данных. Список таких источников обширен и включает в себя:
- Базы данных: как традиционные ( SQL Server , Oracle , PostgreSQL ), так и более современные ( NoSQL, такие как MongoDB );
- Системы управления (такие как ERP и CRM): данные с платформ, таких как SAP , Totvs , Salesforce и т. д.;
- электронные таблицы Excel , файлы CSV, JSON и XML;
- API веб- : информация из социальных сетей, маркетинговые платформы электронной коммерции и другие облачные сервисы;
- Неструктурированные данные: содержимое документов (PDF-файлов), электронных писем и текстовых сообщений, которые могут быть обработаны с помощью ИИ (искусственного интеллекта).
3) Возможно ли начать автоматизацию ETL даже без 100% структурированных данных?
Да, и это один из сценариев, где сочетание ETL и ИИ (искусственного интеллекта) наиболее эффективно. Неструктурированные данные (такие как тексты, комментарии, электронные письма ) или полуструктурированные данные (например, JSON-файлы с переменными полями) представляют собой проблему для ручных процессов.
ИИ, особенно с использованием методов обработки естественного языка (NLP) и развитием больших языковых моделей (LLM), может «читать» и интерпретировать эти данные. Он может извлекать ключевую информацию, классифицировать тональность текста или стандартизировать информацию, содержащуюся в открытых полях. Таким образом, ИИ не только обеспечивает автоматизацию, но и обогащает эти данные, делая их структурированными и готовыми к анализу, что было бы непрактично в человеческом масштабе.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.