反向 ETL 是將數據從資料倉儲或數據湖移回到作業系統、應用程式或其他資料來源的過程。「反向 ETL」一詞可能看起來令人困惑，因為傳統的 ETL（提取、轉換、載入）涉及從源系統提取數據、出於分析目的對其進行轉換，然後將其載入到資料倉儲或數據湖中。
傳統 ETL 與反向 ETL
| 傳統ETL | 反向ETL |
| 提取：從各種操作源系統(如資料庫、CRM、ERP等)提取數據。 | 從已經在資料倉儲或數據湖中的數據開始(通常是在清理轉換和豐富之後)。 |
| 變換: 然後將這些數據進行轉換 (清理、豐富、重組)，使其適合於分析。 | 然後將這些數據推(或「載入」)回作業系統、SaaS應用程式或其他資料來源。 |
| 載入：轉換後的數據被載入到資料倉儲或數據湖中，用於分析查詢和報告 | 其目的通常是使用在資料倉儲中執行的高級分析、轉換或聚合來增強或更新作業系統。 |
傳統的 ETL 包括：
從資料庫、CRM 和 ERP 等營運源系統中提取數據。
轉換這些數據以進行分析，使其更清晰、更有條理。
將最佳化的數據載入到資料倉儲或數據湖中，以進行高級分析查詢和報告。
與傳統的 ETL 不同，在傳統 ETL 中，數據從源系統中提取、轉換並載入到資料倉儲中，而反向 ETL 的執行方式不同。它從資料倉儲或數據湖中已存在的轉換數據開始。從這裏開始，該過程將這些增強的數據推播回各種作業系統、SaaS 應用程式或其他資料來源。反向 ETL 的主要目標是利用來自資料倉儲的見解來更新或增強這些作業系統。
為什麽要反向 ETL？
一些關鍵趨勢正在推動反向 ETL 的采用：
現代資料倉儲： Snowflake、BigQuery 和 Redshift 等平台可以更輕松地集中數據。
營運分析：
一旦數據集中並收集到見解，下一步就是將這些見解付諸實施，將它們推回套用和系統中。
SaaS 熱潮：
SaaS 工具的爆炸式增長意味著跨應用程式的數據同步比以往任何時候都更加重要。
反向 ETL 的套用
反向 ETL 不僅僅是一個花哨的概念，它還具有可以改變業務營運的實際套用。以下是三個有效的用例：
1. 客戶數據同步： 想象一下，一個組織使用 Salesforce （CRM）、HubSpot（行銷）和 Zendesk（支持）等多個平台。每個平台都在孤島中收集數據。借助反向 ETL，可以將統一的客戶檔案從資料倉儲推播到每個平台，從而確保所有部門對客戶都有一致的了解。
2. 操作機器學習模型： 電子商務企業經常使用 ML 模型來預測客戶流失等趨勢。借助反向 ETL，在集中式數據環境中做出的預測可以直接推播到行銷工具。這樣就可以在沒有手動數據傳輸的情況下進行有針對性的行銷工作。
3. 庫存和供應鏈管理： 對於制造商來說，庫存水平、銷售預測和銷售數據等關鍵數據可以集中在資料倉儲中。分析後，可以使用反向 ETL 將這些數據推播回 ERP 系統，確保營運決策有數據支持。
需要考慮的挑戰
反向 ETL 無疑是有價值的，但它也帶來了一定的挑戰。倉庫中的數據重新整理率不一致，有些表每天更新一次，有些表可能每年更新一次。此外，某些行程偶爾會執行，並且可能會在數據管理中進行手動幹預。因此，在開始反向 ETL 之旅之前，必須深入了解源數據的特征和性質。
總結
反向 ETL 方法已經使用了一段時間，但直到最近才獲得正式認可。Census、Hightouch 和 Grouparoo 等專用反向 ETL 工具的日益普及表明了其日益增長的重要性。如果實施得當，它可以顯著改善營運並提供有價值的數據見解。對於希望簡化流程並從數據中獲得更深入見解的企業來說，這使其成為遊戲規則的改變者。
來源丨公眾號：大數據技術體系（ID：BigDataTechStack）
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