Data merge jako element ETL/ELT – gdzie powinien odbywać się proces łączenia?

Wprowadzenie do procesów ETL i ELT

Współczesne organizacje coraz częściej opierają swoje decyzje biznesowe na analizie dużych zbiorów danych. Aby jednak dane te mogły zostać skutecznie przetworzone i zinterpretowane, muszą zostać odpowiednio przygotowane. Do tego celu najczęściej wykorzystuje się procesy ETL (Extract, Transform, Load) oraz ELT (Extract, Load, Transform), które stanowią podstawę nowoczesnych przepływów danych w środowiskach analitycznych i hurtowniach danych.

ETL to klasyczne podejście, w którym dane są najpierw wyciągane (Extract) z różnych źródeł, następnie przekształcane (Transform) zgodnie z wymaganiami analitycznymi lub biznesowymi, a na końcu ładowane (Load) do docelowego systemu, np. hurtowni danych. Proces ten często realizowany jest poza docelowym systemem analitycznym, przy użyciu dedykowanych narzędzi ETL.

ELT, w przeciwieństwie do ETL, zmienia kolejność przetwarzania: dane są najpierw wyciągane i ładowane do systemu docelowego, a dopiero potem przekształcane. Takie podejście wykorzystuje możliwości obliczeniowe nowoczesnych hurtowni danych, zwłaszcza tych działających w chmurze, do realizacji transformacji już po załadowaniu danych.

Wybór pomiędzy ETL a ELT zależy od wielu czynników, takich jak architektura systemu, wolumen danych, wymagania biznesowe czy dostępne narzędzia. Niezależnie jednak od wybranej metody, oba podejścia mają na celu zapewnienie spójnych, kompletnych i gotowych do analizy danych w jak najefektywniejszy sposób.

Czym jest łączenie danych i dlaczego jest istotne

Łączenie danych (ang. data merge) to proces integrowania informacji pochodzących z różnych źródeł w spójną, jednolitą strukturę. Może polegać na scalaniu danych z różnych systemów operacyjnych, baz danych, plików czy strumieni danych, które zawierają powiązane lub komplementarne informacje. Celem tego procesu jest uzyskanie pełniejszego kontekstu biznesowego, umożliwiającego skuteczniejszą analizę, raportowanie czy podejmowanie decyzji.

Proces łączenia może przyjmować różne formy – od prostego łączenia tabel z tymi samymi kluczami, przez bardziej złożone operacje typu join, union czy mapowania, po zaawansowaną normalizację i dopasowywanie nieustrukturyzowanych danych. Kluczowym wyzwaniem jest zapewnienie spójności, kompletności oraz eliminacja duplikatów i sprzecznych informacji.

Znaczenie łączenia danych rośnie wraz z dynamiką rozwoju systemów IT i eksplozją różnorodnych źródeł informacji. W świecie, w którym dane są rozproszone między aplikacjami, chmurą, systemami lokalnymi i zewnętrznymi dostawcami, umiejętne scalanie danych staje się niezbędne dla uzyskania wartościowych wniosków. W praktyce, jakość decyzji biznesowych zależy od tego, jak dobrze i jak dokładnie potrafimy połączyć dane z wielu miejsc w spójną całość.

Łączenie danych może odbywać się na różnych etapach procesu ETL lub ELT – podczas ekstrakcji, transformacji lub ładowania. Wybór odpowiedniego momentu ma istotny wpływ na wydajność, jakość danych oraz łatwość utrzymania całego procesu integracji. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Łączenie danych w fazie Extract – zalety i wady

Faza Extract w procesach ETL i ELT odpowiada za pobieranie danych z różnych źródeł – baz danych, plików płaskich, API czy strumieni danych w czasie rzeczywistym. W niektórych przypadkach już na tym etapie podejmuje się decyzję o łączeniu danych pochodzących z wielu źródeł, co może przynieść określone korzyści, ale również wiązać się z ograniczeniami. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak skutecznie wykorzystywać takie podejście w praktyce, sprawdź nasz Kurs Python i Snowflake – Data Engineering w chmurze: od zapytań do automatyzacji.

Zalety łączenia danych w fazie Extract

• Redukcja objętości danych do dalszego przetwarzania: Łącząc dane już przy ekstrakcji, możemy ograniczyć ilość przesyłanych i przechowywanych informacji – trafiają one do dalszych etapów w postaci już zestawionych rekordów.
• Wczesna integracja danych: Szybkie zestawienie danych z różnych źródeł może ułatwić wczesne wykrycie niespójności lub braków w danych.
• Optymalizacja transferów sieciowych: Jeżeli systemy źródłowe znajdują się blisko siebie (np. fizycznie lub w tej samej chmurze), połączenie danych lokalnie może zredukować koszty i czas przesyłu.

Wady łączenia danych w fazie Extract

• Złożoność integracji na poziomie źródeł: Źródła danych mogą mieć różne struktury, formaty i protokoły dostępu, co utrudnia bezpośrednie łączenie danych już na etapie ekstrakcji.
• Brak zaawansowanej logiki transformacyjnej: Etap Extract zazwyczaj nie oferuje rozbudowanych mechanizmów czyszczenia, wzbogacania czy walidacji danych, co może skutkować niepełną jakością danych po połączeniu.
• Trudność w utrzymaniu i skalowaniu: Logika łączenia danych na poziomie źródeł często wymaga ścisłego powiązania z konkretnymi systemami, co może ograniczyć elastyczność i utrudnić rozwój rozwiązania.

Przykład techniczny (SQL)

Prosty przykład łączenia danych z dwóch tabel w systemie źródłowym (np. PostgreSQL):

SELECT 
    c.customer_id,
    c.name,
    o.order_id,
    o.total_amount
FROM 
    source_db.customers c
JOIN 
    source_db.orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE 
    o.order_date > CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';

W tym przykładzie dane klientów i ich zamówień są łączone już na poziomie bazy źródłowej, co może prowadzić do znaczącego zmniejszenia rozmiaru zbioru danych wysyłanego do dalszego przetwarzania.

Podsumowanie

Łączenie danych w fazie Transform – zalety i wady

Faza Transform w procesach ETL/ELT to etap, w którym surowe dane są przekształcane w celu nadania im docelowej struktury, formatu i jakości. Jednym z kluczowych działań w tej fazie może być łączenie danych (data merge), polegające na scalaniu wielu źródeł danych w spójną całość. Podejście to ma szereg charakterystycznych cech, zarówno pozytywnych, jak i negatywnych. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Zalety łączenia danych w fazie Transform

• Elastyczność przekształceń: Możliwość zastosowania złożonej logiki biznesowej do dopasowania i uzgadniania danych z różnych systemów.
• Większa kontrola nad jakością danych: Dane są najpierw wyodrębniane w oryginalnej postaci, a następnie oczyszczane i łączone, co pozwala na lepsze zarządzanie błędami i rozbieżnościami.
• Lepsze dopasowanie do hurtowni danych: Dane są agregowane i dostosowywane do struktury docelowej przed załadowaniem, co upraszcza późniejsze analizy.
• Możliwość użycia dedykowanych narzędzi: Etap transformacji często odbywa się w wyspecjalizowanych środowiskach (np. Spark, dbt, Airflow), co pozwala na optymalizację i automatyzację procesu.

Wady łączenia danych w fazie Transform

• Wydłużony czas przetwarzania: W przypadku dużych wolumenów danych, transformacje mogą znacząco obciążyć systemy i wpłynąć na czas przetwarzania.
• Wymagana infrastruktura: Potrzeba odpowiedniej mocy obliczeniowej i zasobów do realizacji transformacji, szczególnie przy pracy z dużymi zbiorami danych.
• Złożoność zarządzania logiką biznesową: Im więcej operacji transformacyjnych, tym większe ryzyko błędów i trudniejszy proces debugowania.
• Potencjalna utrata kontekstu źródłowego: Transformując dane przed ich załadowaniem do systemu docelowego, można utracić część informacji przydatnych podczas późniejszych analiz.

Przykład łączenia danych w fazie Transform

Przykładowy kod SQL łączący dane z dwóch tabel po wspólnym kluczu w ramach transformacji:

SELECT o.order_id, o.customer_id, c.customer_name, o.total_amount
FROM staging_orders o
JOIN staging_customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

W powyższym przykładzie dane są już załadowane do obszaru przejściowego (staging), a łączenie odbywa się w ramach procesu transformacji przed ich finalnym zapisaniem do hurtowni danych.

Łączenie danych w fazie Load – zalety i wady

Faza Load w procesach ETL/ELT to moment, w którym dane zostają załadowane do docelowego repozytorium, takiego jak hurtownia danych, jezioro danych lub system analityczny. Przeprowadzanie procesu łączenia danych (ang. data merge) właśnie na tym etapie jest popularnym podejściem, szczególnie w architekturach typu ELT, gdzie transformacje – w tym scalanie danych – realizowane są po załadunku, z wykorzystaniem mocy obliczeniowej systemu docelowego. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak skutecznie wykorzystywać możliwości nowoczesnych hurtowni danych w tym zakresie, sprawdź nasz Kurs Snowflake Essentials.

Zalety łączenia danych w fazie Load:

• Wykorzystanie mocy obliczeniowej systemu docelowego: Nowoczesne hurtownie danych (np. BigQuery, Snowflake) są zoptymalizowane do przetwarzania dużych zbiorów danych i wspierają operacje łączenia na poziomie SQL.
• Elastyczność transformacji: Dane są ładowane w surowej postaci, co pozwala na późniejsze, kontekstowe łączenie ich w zależności od potrzeb biznesowych.
• Lepsza kontrola wersjonowania danych: Możliwość śledzenia historii zmian oraz replikowania stanu danych na różnych etapach przetwarzania.
• Uproszczenie procesu Extract: Ograniczenie obciążenia systemów źródłowych, które nie muszą brać udziału w logice łączenia danych.

Wady łączenia danych w fazie Load:

• Większy wolumen danych do załadowania: Brak wcześniejszego filtrowania i scalania może prowadzić do przenoszenia dużych ilości danych, co zwiększa koszty i czas transferu.
• Złożoność logiki w hurtowni danych: Zarządzanie regułami łączenia i ich utrzymanie może obciążać zespół analityczny lub inżynierów danych.
• Potencjalne problemy z jakością danych: Jeśli dane trafiają do systemu docelowego w surowej, niescalonej formie, mogą się pojawić niespójności wymagające dodatkowej walidacji.
• Opóźniona dostępność danych końcowych: Użytkownicy biznesowi mogą mieć dostęp do scalonych danych dopiero po wykonaniu dodatkowych transformacji w systemie docelowym.

Przykładowe podejście w SQL:

MERGE INTO sales_summary AS target
USING daily_sales AS source
ON target.customer_id = source.customer_id
AND target.sale_date = source.sale_date
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET target.amount = target.amount + source.amount
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT (customer_id, sale_date, amount)
  VALUES (source.customer_id, source.sale_date, source.amount);

Powyższy przykład pokazuje prostą operację MERGE, która może być częścią procesu łączenia danych w hurtowni po ich załadowaniu.

Podsumowanie zalet i wad:

Porównanie podejść: jakość danych, wydajność i łatwość utrzymania

Wybór etapu, na którym odbywa się łączenie danych w procesie ETL lub ELT, ma istotny wpływ na jakość danych, wydajność całego procesu oraz łatwość jego utrzymania. Każde z podejść – łączenie w fazie Extract, Transform lub Load – niesie ze sobą konkretne korzyści i ograniczenia, które warto zestawić w formie porównania.

Poniższy przykład ilustruje różnice w podejściu na etapie Load, gdzie łączenie odbywa się bezpośrednio w hurtowni danych przy użyciu SQL:

MERGE INTO target_table AS t
USING staging_table AS s
ON t.id = s.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET t.value = s.value
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (id, value) VALUES (s.id, s.value);

Decyzja o tym, na którym etapie zrealizować łączenie danych, powinna być uzależniona od kontekstu technicznego, wymagań biznesowych oraz dostępnych zasobów. Powyższe porównanie stanowi punkt wyjścia do świadomego wyboru strategii integracji danych.

Rekomendacje dotyczące wyboru etapu łączenia danych

Wybór odpowiedniego momentu na łączenie danych w procesie ETL lub ELT zależy od wielu czynników, takich jak charakter danych źródłowych, wymagania dotyczące jakości danych, architektura systemu oraz dostępne zasoby obliczeniowe. Każda z faz — Extract, Transform i Load — ma swoje zalety i ograniczenia, a decyzja o umiejscowieniu operacji merge powinna uwzględniać zarówno kontekst techniczny, jak i potrzeby biznesowe.

Poniżej przedstawiamy ogólne rekomendacje, które mogą pomóc w dokonaniu wyboru odpowiedniego etapu:

• Łączenie danych podczas ekstrakcji warto rozważyć, gdy dostęp do danych źródłowych jest ograniczony, a zestaw danych do pobrania można znacząco zredukować poprzez wcześniejszy merge.
• Łączenie danych w trakcie transformacji jest często optymalne, gdy potrzebne są zaawansowane reguły biznesowe, mapowania oraz czyszczenie danych przed scaleniem.
• Łączenie danych w fazie ładowania sprawdza się w architekturach opartych na ELT, gdzie moc obliczeniowa i logika przetwarzania przeniesione są do bazy docelowej, np. w środowiskach typu data lakehouse czy cloud DWH.

W praktyce decyzja ta powinna być podyktowana równowagą między efektywnością, jakością danych oraz łatwością utrzymania całego procesu integracyjnego. Warto także uwzględnić skalowalność rozwiązania i możliwości jego dalszego rozwoju.

Podsumowanie i wnioski

Procesy ETL (Extract, Transform, Load) i ELT (Extract, Load, Transform) stanowią podstawę nowoczesnych architektur przetwarzania danych. Różnią się one przede wszystkim kolejnością i miejscem wykonywania poszczególnych operacji, co wpływa na wybór etapów, w których realizowane są konkretne zadania – w tym łączenie danych (data merge).

Łączenie danych to kluczowy element integracji informacji pochodzących z różnych źródeł. Niezależnie od tego, czy odbywa się ono na etapie ekstrakcji, transformacji czy ładowania, jego celem jest uzyskanie spójnego, wartościowego zbioru danych, który będzie wykorzystywany do dalszej analizy i raportowania.

Wybór odpowiedniego momentu na wykonanie operacji merge zależy od takich czynników jak:

• dostępność i struktura danych źródłowych,
• wydajność środowiska przetwarzania danych,
• potrzeba zapewnienia jakości i integralności danych,
• charakterystyka systemów docelowych (np. hurtowni danych, jezior danych),
• łatwość utrzymania i skalowania całego procesu.

Rozumienie konsekwencji wyboru miejsca łączenia danych w kontekście ETL/ELT pozwala na podejmowanie świadomych decyzji projektowych, które przekładają się na efektywność działania całej infrastruktury danych. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Tworzenie aplikacji webowych w Flask – najnowsze narzędzia i biblioteki 13 lipca 2025

Automatyzacja procesów biznesowych oparta na danych 11 lipca 2025