ทีมส่วนใหญ่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก แต่ต้องเป็นข้อมูลที่เชื่อถือได้ ส่งคำขอได้ และใช้ได้โดยไม่ต้องยุ่งยากกับการส่งออก ช่องข้อมูลไม่ตรงกัน หรือแดชบอร์ดที่ใช้งานไม่ได้ไปกว่าครึ่ง นอกเหนือจากการเคลื่อนย้ายข้อมูลแล้ว ไปป์ไลน์การสกัด แปลง และโหลดข้อมูล (ETL) ยังทำให้ข้อมูลใช้งานได้ในปริมาณมหาศาลโดยไร้ปัญหากวนใจ ในปี 2024 ทั่วโลกมีการสร้าง บันทึก คัดลอง และใช้งานข้อมูลประมาณ149 เซตตะไบต์ ดังนั้นการมีไปป์ไลน์ที่สามารถทำให้การประมวลผลข้อมูลง่ายขึ้นจึงเป็นสิ่งสำคัญ

ด้านล่างนี้เป็นคู่มือที่จะอธิบายการทำงานของไปป์ไลน์ ETL สาเหตุที่มีประโยชน์ และวิธีออกแบบไปป์ไลน์ที่ขยายไปตามธุรกิจของคุณ

เนื้อหาหลักในบทความ

• ไปป์ไลน์ ETL คืออะไร
  
• ไปป์ไลน์ ETL ทำงานอย่างไร
  
• ทำไมธุรกิจใช้ไปป์ไลน์ ETL
  
• ความท้าทายที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ETL มีอะไรบ้างและจะแก้ไขได้อย่างไร
  
• คุณจะออกแบบไปป์ไลน์ ETL ที่พร้อมขยายได้อย่างไร
  

ไปป์ไลน์ ETL คืออะไร

ไปป์ไลน์ ETL คือระบบที่ทำให้ข้อมูลดิบสามารถใช้งานได้และเคลื่อนย้ายข้อมูลนั้นจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง โดยย่อมาจากชื่อขั้นตอนเหล่านี้

• Extract (สกัดข้อมูล): ดึงข้อมูลจากระบบที่เป็นแหล่งข้อมูล
  
• Transform (แปลง): คลีนและจัดรูปแบบข้อมูลใหม่
  
• Load (โหลด): ส่งไปยังปลายทางเดียวกันที่เป็นศูนย์กลางเดียว (เช่น คลังข้อมูล)
  

ในทางปฏิบัติ ไปป์ไลน์ ETL จะเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น แพลตฟอร์มการชำระเงิน ฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์ และเครื่องมือการวิเคราะห์เว็บ ระบบจะประมวลผลข้อมูลนั้น กล่าวคือคลีนข้อมูล ปรับรูปแบบให้ตรงกัน และรวมระบบ จากนั้นส่งผลลัพธ์สุดท้ายไปยังพื้นที่ที่สามารถนำข้อมูลนั้นไปใช้ได้ เช่น การรายงาน แดชบอร์ด หรือการสร้างโมเดล

แล้วไปป์ไลน์การสกัด โหลด และแปลงข้อมูล (ELT) คืออะไร

แรกเริ่มเดิมที ไปป์ไลน์ ETL จะแปลงข้อมูลก่อนที่จะโหลดลงในคลังข้อมูล แต่ในปัจจุบันที่การประมวลรวดเร็วขึ้นและพื้นที่จัดเก็บถูกลง หลายทีมจึงเลือกใช้ ELT แทน โดยโหลดข้อมูลดิบก่อน แล้วจึงแปลงข้อมูลภายในคลังข้อมูล

ELT มีลำดับการดำเนินงานต่างออกไป แต่มีวัตถุประสงค์เดียวกันกับ ETL คือการย้ายข้อมูลของคุณไปยังที่แห่งหนึ่งและทำให้อยู่ในสถานะที่ใช้งานได้

ไปป์ไลน์ ETL ทำงานอย่างไร

ไปป์ไลน์ ETL ทำงานโดยแบ่งเป็น 3 ขั้นตอนหลักๆ ได้แก่ การสกัดข้อมูล (Extract), การแปลง (Transform) และการโหลด (Load) แต่ก็ไม่ค่อยเป็นกระบวนการที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมานัก ไปป์ไลน์ที่สร้างมาอย่างดีจะมีความเคลื่อนไหวอย่างต่อเนื่อง เพื่อจัดการชุดข้อมูลต่างๆ ประสานการขึ้นต่อกัน และให้ข้อมูลเชิงลึกก่อนที่ประมวลผลชุดข้อมูลสุดท้ายเสร็จสิ้น

สิ่งที่เกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอนมีดังนี้

สกัดข้อมูล

วิธีสกัดจะต่างกันไป โดยขึ้นอยู่กับระบบ ขีดจำกัดอัตราและเวลาหน่วงจะเป็นตัวกำหนดความเร็วสำหรับอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) เมื่อนำฐานข้อมูลไปใช้จริงแล้ว ทีมมักจะใช้สกัดข้อมูลแบบสะสม โดยเฉพาะดึงข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปตั้งแต่การทำงานครั้งล่าสุดเพื่อลดภาระงานให้น้อยที่สุด ไปป์ไลน์เริ่มต้นด้วยการดึงข้อมูลจากทุกที่

โดยอาจมาจากแหล่งข้อมูลต่อไปนี้

• ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (เช่น PostgreSQL, MySQL)
  
• แพลตฟอร์มการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS) ผ่าน API จากเครื่องมือต่างๆ เช่น ระบบการจัดการความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM), ซอฟต์แวร์ การสนับสนุน และผู้ให้บริการชำระเงิน
  
• แฟลตไฟล์ บันทึก กลุ่มคลาวด์ หรือเซิร์ฟเวอร์โปรโตคอลการถ่ายโอนไฟล์ (FTP)
  

แปลงข้อมูล

ขั้นตอนนี้คือหัวใจของไปป์ไลน์และมักเป็นส่วนที่ซับซ้อนมากที่สุด หลังจากดึงข้อมูลแล้ว ข้อมูลจะเข้าสู่สภาพแวดล้อมการ Staging เพื่อประมวลผล ระยะการแปลงข้อมูลอาจประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้

• คลีนข้อมูล: นำแถวที่เสียหายออก นำบันทึกข้อมูลที่ซ้ำซ้อนออก และเติมค่าที่ขาดหายไป
  
• ทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานเดียวกัน: การปรับรูปแบบและหน่วยให้สอดคล้องกัน (เช่น การแปลงประทับเวลา จับคู่รหัสสกุลเงินให้ตรงกัน)
  
• รวมข้อมูล: การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (เช่น การจับคู่บันทึกข้อมูลของผู้ใช้จากระบบ CRM กับประวัติธุรกรรมจากระบบการชำระเงิน)
  
• อนุมานช่องข้อมูล: คำนวณเมตริกใหม่ๆ หรือใช้ตรรกะธุรกิจ (เช่น การติดแท็กลูกค้าที่ "เสี่ยงจะเลิกใช้บริการ" โดยอิงจากรูปแบบพฤติกรรม)
  

คุณสามารถดำเนินขั้นตอนเหล่านี้ได้ในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Structured Query Language (SQL) และ Python หรือผ่านเครื่องมือแปลงข้อมูล เช่น Apache Spark ตามความเหมาะสมกับขนาดและขอบเขตของข้อมูล ผลลัพธ์คือชุดข้อมูลที่เป็นระเบียบและมีโครงสร้าง ซึ่งเหมาะกับโมเดลข้อมูลและเป้าหมายการวิเคราะห์ของธุรกิจ

โหลดข้อมูล

เมื่อแปลงข้อมูลแล้ว ข้อมูลจะพร้อมที่จะไปยังปลายทางสุดท้าย ซึ่งอาจเป็นพื้นที่เหล่านี้

• คลังข้อมูลระบบคลาวด์ (เช่น Amazon, BigQuery)
  
• ดาต้าเลก
  
• ฐานข้อมูลการรายงาน
  

วิธีโหลดข้อมูลจะขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ บางทีมจะผนวกบันทึกข้อมูลใหม่อย่างต่อเนื่อง ในขณะที่บางทีมจะแทรกหรืออัปเดตแถวเพื่อให้ตารางเป็นปัจจุบัน มักมีการสลับทั้งตารางหรือการเขียนทับบางส่วนสำหรับการตรวจสอบข้อมูล

ไปป์ไลน์ที่มีประสิทธิภาพจะแบ่งโหลดข้อมูลเป็นชุดๆ หรือคราวละมากๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีปริมาณมหาศาล วิธีนี้จะช่วยลดความขัดแย้งในการเขียน หลีกเลี่ยงปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ และช่วยให้ระบบปลายสายมีข้อมูลที่ใช้ได้ในรูปแบบที่สม่ำเสมอ

การประมวลผลแบบขนาน

ในไปป์ไลน์ที่สมบูรณ์ ระยะเหล่านี้จะดำเนินไปทีละขั้นตายตัว แต่จะเกิดขึ้นทับซ้อนและคู่ขนานกันไป เช่น ในขณะที่กำลังแปลงข้อมูลที่สกัดมาจากวันจันทร์ ก็สามารถเริ่มสกัดข้อมูลวันอังคารไปด้วยได้เลย

ไปป์ไลน์นี้ช่วยให้มีปริมาณงานที่ทำได้มาก แต่ก็อาจก่อให้เกิดปัญหาซับซ้อน เช่น หากบางอย่างล้มเหลวระหว่างกระบวนการ คุณต้องมองเห็นว่าเกิดความขัดข้องที่ขั้นตอนใดและจะกลับมาดำเนินการต่อได้อย่างไรโดยไม่กระทบต่อกระแสข้อมูลของคุณ

การประสาน

โปรแกรมประสานระบบ เช่น Apache Airflow, Prefect และบริการแบบเนทีฟคลาวด์ (เช่น AWS Glue) จะจัดการขั้นตอนเหล่านี้ โดยประสานงานการทำงานต่อไปนี้

• การขึ้นต่อกันของงาน: กำหนดว่าสิ่งใดจะทำงานใดก่อนและหลัง
  
• การกำหนดเวลา: กำหนดเวลาที่แต่ละขั้นตอนเริ่มต้น (เช่น ทุกชั่วโมง ทุกวัน หรือเกิดขึ้นตามเหตุการณ์ที่เป็นตัวกระตุ้น)
  
• การจัดการความล้มเหลว: การจัดการความล้มเหลวจะระบุขั้นตอนถัดไปเมื่องานถูกระงับหรือหยุดลง
  
• การจัดการทรัพยากร: กำหนดว่างานประมวลผลไหนจะเกิดขึ้นที่ใด และในปริมาณเท่าใดในคราวหนึ่งๆ
  

หากไม่มีการประสานระบบ ETL จะมีความเปราะบางและต้องใช้แรงคนในการดำเนินการ แต่เมื่อประสานระบบแล้ว โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของคุณจะสม่ำเสมอและเชื่อถือได้มากขึ้น

ทำไมธุรกิจใช้ไปป์ไลน์ ETL

ธุรกิจหลายแห่งบอกว่าตนขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่ความท้าทายที่แท้จริงคือการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องมาไว้ในที่เดียวให้ได้และต้องอยู่ในสถานะที่ธุรกิจสามารถใช้ได้ ไปป์ไลน์ ETL ช่วยให้ทีมต่างๆ มีวิธีที่วางใจได้ในการเก็บ คลีน และรวมข้อมูลจากทั้งธุรกิจ จึงใช้ได้สำหรับการวิเคราะห์, การรายงาน, การคาดการณ์, AI, การตรวจสอบ หรือการอัปเดตสำหรับนักลงทุน

เหตุผลที่หลายธุรกิจเลือกลงทุนกับไปป์ไลน์ ETL มีดังนี้

สร้างมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวกันในทุกระบบ

ข้อมูลถูกแยกเป็นส่วนๆ ตามค่าเริ่มต้น ข้อมูลการขายอาจแสดงในระบบ CRM ของคุณ ธุรกรรมจะดำเนินการผ่านแพลตฟอร์มการชำระเงินของคุณ ส่วนการใช้งานผลิตภัณฑ์อยู่ในไฟล์บันทึก แต่ละระบบเหล่านี้เล่าเรื่องราวแค่บางส่วน

ไปป์ไลน์ ETL จะดึงข้อมูลดิบออกจากแหล่งข้อมูลเหล่านั้น ปรับช่องข้อมูลที่ทับซ้อนกันให้ใช้ร่วมกันได้หมด (เช่น ID ลูกค้า) และนำเวอร์ชันผสานรวมที่คลีนแล้วลงในคลังข้อมูลกลาง ตัวอย่างเช่น ธุรกิจ SaaS อาจใช้ไปป์ไลน์ ETL เพื่อรวมการใช้งานผลิตภัณฑ์ คำขอการสนับสนุน และข้อมูลการเรียกเก็บเงินให้สามารถตรวจสอบสถานะบัญชีได้ในที่เดียว

มุมมองแบบรวมนี้ช่วยให้ตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น และมักเป็นวิธีเดียวในการตอบคำถามที่ต้องใช้แหล่งข้อมูลหลายแหล่ง เช่น "แคมเปญการตลาดใดที่นำลูกค้าที่มีมูลค่ามากที่สุดมาให้เรา"

ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

ข้อมูลดิบอาจดูยุ่งเหยิง ระบบต่างๆ ใช้รูปแบบที่แตกต่างกัน ใช้ป้ายกำกับที่ไม่สอดคล้องกัน หรือมีข้อมูลซ้ำและขาดหายไป

ไปป์ไลน์ ETL จะสร้างมาตรฐานขั้นต่ำสำหรับคุณภาพ โดยคลีนบันทึกข้อมูลที่ไม่เรียบร้อย ปรับหมวดหมู่และรูปแบบให้ตรงกัน และใช้กฎของธุรกิจก่อนที่จะส่งข้อมูลไปยังซอฟต์แวร์ที่นักวิเคราะห์หรือผู้บริหารใช้ ซึ่งอาจส่งผลให้ต้องแก้ไขเฉพาะกรณีน้อยลง แก้ปัญหาเกี่ยวกับช่องข้อมูลที่ไม่ตรงกันน้อยลง และมีความมั่นใจมากขึ้นในตีความข้อมูล

เปลี่ยนขั้นตอนการทำงานที่ต้องทำเองเป็นระบบอัตโนมัติ

หากไม่มี ETL ทีมมักจะพึ่งพาการส่งออก สเปรดชีต และสคริปต์ที่อาจทำงานขัดข้องเมื่อมีคนอัปเดตชื่อช่องข้อมูล วิธีนี้ช้าและขยายการรองรับไม่ได้

ไปป์ไลน์ ETL จะทำขั้นตอนเหล่าโดยอัตโนมัติ โดยดำเนินขั้นตอนไปตามกำหนดเวลาหรือเหตุการณ์ เคลื่อนย้ายข้อมูลในลักษณะที่สามารถทำซ้ำได้ และขจัดความจำเป็นที่ต้องมีคนคอยเฝ้าดูตลอดกระบวนการ

รองรับการขยายและความซับซ้อน

เมื่อธุรกิจของคุณใหญ่ขึ้น ขนาดข้อมูลของคุณก็เช่นกัน ซึ่งหมายถึงมีลูกค้า กิจกรรม และระบบมากขึ้น จึงไม่อาจใช้กำลังคนแต่เพียงอย่างเดียวในการนำข้อมูลมารวมกันได้

ไปป์ไลน์ ETL สร้างมาเพื่อขยายไปตามธุรกิจ โดยสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ทำงานไปพร้อมๆ กัน รวมถึงปรับตัวตามแหล่งข้อมูลใหม่ๆ และกรณีการใช้งานที่เกิดขึ้น

ขับเคลื่อนการวิเคราะห์และการตัดสินใจที่ดีขึ้น

แดชบอร์ดและโมเดล AI มีประสิทธิภาพมากน้อยเพียงใดก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่นำมาใช้ หากไปป์ไลน์ของคุณบกพร่อง การวิเคราะห์ของคุณก็เช่นกัน

ไปป์ไลน์ ETL ช่วยให้ผู้ที่ต้องตัดสินใจมีข้อมูลที่เชื่อถือได้และเหมาะสมกับเวลา ข้อมูลเหล่านี้ รวมถึง

• รายรับรายสัปดาห์
  
• แนวโน้มการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• ประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ในกลุ่มต่างๆ
  
• สัญญาณการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์
  

Stripe Data Pipeline ช่วยให้ธุรกิจส่งข้อมูลการชำระเงินและการเงินไปยังแพลตฟอร์มได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องสร้างและดูแลระบบเหล่านั้นเอง

จัดการความเสี่ยงและปฏิบัติตามข้อกำหนด

เมื่อข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เคลื่อนย้ายไปในระบบต่างๆ ความเสี่ยงย่อมเกิดขึ้น เช่น การเจาะระบบรักษาความปลอดภัย การละเมิดระเบียบข้อบังคับ และการควบคุมการเข้าถึงที่ไม่สม่ำเสมอ

ธุรกิจจะควบคุมได้มากขึ้นเมื่อใช้ไปป์ไลน์ ETL โดยสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ได้

• ปกปิดหรือเข้ารหัสช่องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนระหว่างการประมวลผล
  
• บันทึกข้อมูลการเข้าถึงและการแปลงไว้ตรวจสอบ
  
• รวมข้อมูลไว้ที่เดียวในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมความปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้น
  

งานเหล่านี้ช่วยให้ปฏิบัติตามกฎการคุ้มครองข้อมูลได้ง่ายขึ้น เช่น กฎระเบียบว่าด้วยการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล (GDPR) และกฎหมายว่าด้วยการโอนย้ายและความรับผิดชอบในประกันสุขภาพ (HIPAA) และทำให้สูญเสียข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ยากขึ้น

ความท้าทายที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ETL มีอะไรบ้างและจะแก้ไขได้อย่างไร

ไปป์ไลน์ ETL เป็นสิ่งสำคัญ แต่น้อยมากที่จะสร้างได้ง่าย ความซับซ้อนของไปป์ไลน์นี้มาจากข้อมูลจริง ระบบ และตรรกะธุรกิจที่เกี่ยวข้อง แต่คุณสามารถแก้ไขปัญหาส่วนใหญ่ได้ด้วยสถาปัตยกรรมและพฤติกรรมที่เหมาะสม

ด้านล่างนี้คือปัญหาที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับ ETL และวิธีแก้ไข

ปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล

แม้จะทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ ไปป์ไลน์ก็ยังคงให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพต่ำได้ หากข้อมูลจากแหล่งไม่สอดคล้องกันหรือมีข้อผิดพลาด

ทำไมปัญหานี้จึงเกิดขึ้น

• รูปแบบหรือรหัสในแต่ละระบบไม่ตรงกัน (เช่น "CA" กับ “แคลิฟอร์เนีย”)
  
• มีข้อมูลซ้ำ ค่าที่ขาดหายไป หรือข้อมูลที่ผิดรูปแบบ
  
• ช่องข้อมูลปลายทางคำนวณจากข้อมูลที่ผิดพลาดมาตั้งแต่ต้นทาง
  

สิ่งที่ช่วยได้

• สร้างระบบการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลไว้ในไปป์ไลน์ของคุณ (แต่ไม่ใช่ขั้นตอนสุดท้าย)
  
• กำหนดเกณฑ์และการแจ้งเตือนค่าที่ผิดปกติหรือค่าที่ไม่ได้คาดไว้ว่าจะเป็นค่าว่าง
  
• กำหนดกฎสำหรับสิ่งที่ถือว่าเป็นข้อมูล "สะอาด" และบันทึกไว้
  
• กักแถวที่ไม่ดีไว้แทนที่จะทิ้งไปเลย
  

การแปลงที่ซับซ้อน

การแปลงข้อมูลบางกรณีนั้นง่ายเหมือนปอกกล้วย แต่กรณีก็อาจซับซ้อนขึ้นมาได้เฉยๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการรวมแหล่งข้อมูลหรือใช้ตรรกะแบบหลายขั้นตอน

ทำไมปัญหานี้จึงเกิดขึ้น

• กฎธุรกิจมีการเปลี่ยนแปลง แบ่งเป็นหลายชั้น หรือบันทึกไว้ไม่ดีพอ
  
• เมื่อรวมข้อมูลระหว่างระบบ มีกรณีพิเศษจำนวนมากให้ต้องจัดการ
  
• ประสิทธิภาพลดลงเมื่อปรับแต่งการแปลงข้อมูลไม่ดีพอ
  

สิ่งที่ช่วยได้

• แบ่งการแปลงข้อมูลให้เป็นขั้นตอนแยกส่วนกัน ให้คุณสามารถทดสอบ แก้ไขข้อบกพร่อง และนำมาใช้ซ้ำได้
  
• ใช้การควบคุมเวอร์ชันเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงตรรกะเมื่อเวลาผ่านไป
  
• ย้ายการประมวลผลหนักๆ ไปยังเครื่องมือที่กระจายงาน หรือส่งไปยังคลังข้อมูลของคุณ หากเป็นไปได้
  
• ทำกับโค้ดการแปลงข้อมูลเหมือนกับโค้ดใช้งานจริงในระบบ กล่าวคือให้คนอื่นๆ ช่วยตรวจสอบ ทดสอบ และเฝ้าสังเกต
  

ปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการขยาย

ไปป์ไลน์ที่ทำงานได้ปกติดีเมื่อประมวลผลบันทึกข้อมูล 1 ล้านรายการอาจหยุดชะงักที่ 10 ล้านรายการ หรือเริ่มใช้เวลานานเกินไปกว่างานจะเสร็จสิ้น

ทำไมปัญหานี้จึงเกิดขึ้น

• กระบวนการทำงานไปตามลำดับทั้งที่สามารถทำงานคู่ขนานกันไปได้
  
• ระบบมีปริมาณอินพุต/เอาต์พุต (I/O) หรือใช้หน่วยประมวลผลส่วนกลาง (CPU) หรือหน่วยความจำถึงขีดจำกัด
  
• โค้ดประมวลผลข้อมูลไปทีละแถว แทนที่จะเป็นกลุ่ม
  
• การสกัดข้อมูลทั้งหมดซ้ำๆ สร้างภาระงานให้ระบบแหล่งข้อมูลเกินควร
  

สิ่งที่ช่วยได้

• การออกแบบเพื่อประมวลผลแบบขนานที่สมเหตุสมผลสำหรับคุณ: การแบ่งส่วนตามวันที่ ภูมิภาค และ ID ลูกค้า
  
• ใช้การโหลดแบบเพิ่มขึ้นสะสม แทนที่จะรีเฟรชใหม่ทั้งหมด หากเป็นไปได้
  
• การถ่ายเทงานหนักไปยังระบบที่มีความยืดหยุ่น (เช่น การประมวลผลแบบกระจาย คลังสินค้าแบบขยายอัตโนมัติ)
  
• วิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับไปป์ไลน์ของคุณเป็นประจำ และปรับปรุงขั้นตอนที่ช้าที่สุด
  

ระบบแหล่งข้อมูลมากเกินไปและการขาดมาตรฐาน

แหล่งข้อมูลใหม่แต่ละแหล่งจะเพิ่มความยุ่งยาก เพราะต้องใช้ API แตกต่างกัน ชื่อช่องข้อมูลอาจขัดแย้งกัน และแหล่งข้อมูลบางแหล่งจะส่งข้อมูลทุกนาที ในขณะที่แหล่งอื่นๆ จะส่งข้อมูลเป็นรายสัปดาห์

ทำไมปัญหานี้จึงเกิดขึ้น

• หลายระบบธุรกิจไม่ได้ออกแบบมาเพื่อการผสานการทำงาน
  
• รูปแบบข้อมูลจากแหล่งข้อมูลไม่สอดคล้องกัน (เช่น การส่งออก CSV, API, ฐานข้อมูลเดิม)
  
• ทีมต่างๆ ดึงข้อมูลด้วยวิธีที่แตกต่างกันโดยไม่มีการประสานงานกัน
  

สิ่งที่ช่วยได้

• สร้างมาตรฐานการดึงข้อมูลหากทำได้ โดยใช้ตัวเชื่อมต่อร่วมกันหรือเครื่องมือการนำข้อมูลเข้าระบบแบบรวมศูนย์
  
• แยกตรรกะสำหรับแต่ละแหล่งข้อมูล (โมดูลหรือสคริปต์แยกต่างหาก) เพื่อให้ดูแลได้ง่ายขึ้น
  
• ตั้งชื่อช่องข้อมูลให้และวิธีใส่ข้อมูลเมตาให้ตรงกันตั้งแต่เนิ่นๆ
  
• ใช้ระบบระบุบันทึกข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป (CDC) เมื่อเป็นไปได้เพื่อซิงค์เฉพาะข้อมูลที่มีการอัปเดตเท่านั้น
  

ความเสี่ยงด้านการรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การเคลื่อนย้ายข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลทางการเงิน เปิดช่องให้เกิดความเสี่ยง ไปป์ไลน์ของคุณต้องมีการเข้ารหัส กฎความเป็นส่วนตัว และเส้นทางการตรวจสอบ

ทำไมปัญหานี้จึงเกิดขึ้น

• ระบบจะดึงข้อมูลในช่องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่จำเป็น
  
• พื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราวไม่มีการรักษาความปลอดภัย
  
• ไม่มีบันทึกว่าใครเข้าถึงข้อมูลใด เวลาไหน
  

สิ่งที่ช่วยได้

• ปกปิดหรือเข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อนระหว่างการแปลง
  
• จำกัดการเข้าถึงพื้นที่ Staging และใช้การควบคุมตามบทบาท
  
• ใช้โปรโตคอลที่ปลอดภัยสำหรับการสกัดและถ่ายโอนข้อมูล
  
• จัดทำบันทึกการตรวจสอบ และสนับสนุนการลบหรือการปรับแก้ตามคำขอ
  

หนี้ในการดูแลและไปป์ไลน์เบี่ยงเบนไปจากเดิม

ไปป์ไลน์ต้องได้รับการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากสกีมาของแหล่งข้อมูลและนิยามในธุรกิจมีการเปลี่ยนแปลง และมีงานจะล้มเหลวโดยไม่มีใครทราบ

ทำไมปัญหานี้จึงเกิดขึ้น

• ไปป์ไลน์ไม่เปิดให้สังเกตได้ ดังนั้นจึงไม่ทันเห็นปัญหา
  
• ไม่มีใครคอยรับผิดชอบไปป์ไลน์อย่างสม่ำเสมอ
  
• เขียนโค้ดตรรกะแบบฮาร์ดโค้ดและไม่มีเอกสารประกอบ
  

สิ่งที่ช่วยได้

• ปฏิบัติต่อไปป์ไลน์ต่างๆ เหมือนกับโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้งานจริง ไม่ว่าจะเป็นการทำเวอร์ชัน รวมถึงเปิดให้ตรวจสอบและทดสอบได้
  
• เพิ่มระบบการบันทึก เมตริก และการตรวจสอบประสิทธิภาพ
  
• ใช้ซอฟต์แวร์การประสานระบบเพื่อติดตามการขึ้นต่อกันและการลองซ้ำ
  
• สร้างคู่มือทำงานเพื่อจดบันทึกความล้มเหลวที่พบบ่อย อย่าอาศัยการจำเพียงอย่างเดียว
  

แนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมสามารถลดความท้าทายเหล่านี้และป้องกันไม่ให้กลายเป็นสถานการณ์ฉุกเฉินที่เกิดขึ้นซ้ำได้ ทั้งยังช่วยให้ไปป์ไลน์ที่คุณสร้างมีความโปร่งใส ดูแลง่าย และยืดหยุ่นพอที่จะเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณ

คุณจะออกแบบไปป์ไลน์ ETL ที่พร้อมขยายได้อย่างไร

สิ่งที่ใช้ทดสอบไปป์ไลน์ ETL ได้อย่างแท้จริงคือดูว่าไปป์ไลน์นั้นทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อข้อมูลของคุณเพิ่มขึ้นในหลัก 10 เท่า โมเดลธุรกิจของคุณเปลี่ยนแปลงไป หรือมีระบบใหม่ 3 ระบบเข้ามาทำงานเพิ่มเติม ไปป์ไลน์ที่ยืดหยุ่นสามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่หยุดทำงาน ชะลอตัว หรือซับซ้อนมากขึ้นจนเกินรับมือ

วิธีสร้างความสามารถในการขยายในไปป์ไลน์ของคุณ ได้แก่

คำนึงถึงการเติบโตตั้งแต่เริ่มสร้าง

ความสามารถในการขยายคือการพร้อมรับมือเมื่อสิ่งเหล่านี้เพิ่มขึ้น

• แหล่งข้อมูล
  
• ปริมาณ
  
• ทีมที่ต้องการสิทธิ์เข้าถึง
  
• ค่าใช้จ่ายตามระเบียบข้อบังคับ
  

พิจารณาว่าจุดใดที่อาจขัดข้องก่อน หากไปป์ไลน์นี้ต้องรองรับข้อมูลมากขึ้น 10 เท่าหรือจ่ายข้อมูลเข้าสู่แดชบอร์ดใหม่ 5 แดชบอร์ด สร้างไปป์ไลน์ให้มีขีดความสามารถเพียงพอจนคุณไม่จำเป็นต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมากเพื่อสร้างขึ้นมาใหม่ในอีก 6 เดือนข้างหน้า

ใช้สถาปัตยกรรมที่พร้อมรองรับการขยาย

ไปป์ไลน์บางไปป์ไลน์อาจติดกระดุมตั้งแต่เม็ดแรก เพราะใช้ระบบหรือไปป์ไลน์ที่ไม่สามารถขยายในแนวนอนได้ วิธีหลีกเลี่ยงปัญหานี้:

• เลือกกลไกการประมวลผลที่สามารถทำงานไปพร้อมๆ กันบนหลายเครื่องได้
  
• ใช้ฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูลที่สามารถเก็บข้อมูลและประมวลผลแยกกันได้ แล้วขยายฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูลเหล่านี้แยกกัน
  
• ทำการโหลดเป็นกลุ่มหรือการเขียนข้อมูลแบบแบ่งส่วนแทนที่จะดำเนินการแบบแถวต่อแถว
  

หากส่วนใดส่วนหนึ่งของไปป์ไลน์ใช้เครื่องเดียวที่มีจนเต็มขีดความสามารถแล้ว จะส่งผลให้เกิดปัญหาคอขวด

การออกแบบเพื่อประมวลผลแบบขนาน

การประมวลผลแบบขนานเป็นวิธีที่จะช่วยลดระยะเวลาการทำงานและเพิ่มขีดความสามารถ ไปป์ไลน์ที่ประมวลผลไปตามลำดับอาจดูปลอดภัย แต่ช้า หากคุณประมวลผลไฟล์ ลูกค้า หรือภูมิภาคไปทีละรายการ ปริมาณงานที่ทำได้จะถูกจำกัด ไม่ว่าโครงสร้างพื้นฐานของคุณจะทรงประสิทธิภาพเพียงใด สิ่งที่คุณควรทำ ได้แก่

• แบ่งข้อมูลตามหน่วยตรรกะ (เช่น วันที่, ภูมิภาค, ID ลูกค้า)
  
• ดำเนินขั้นตอนการสกัด การแปลง และการโหลดข้อมูลพร้อมกันหากไม่ถูกจำกัดด้วยการขึ้นต่อกัน
  
• ทำให้แต่ละขั้นตอนเป็นแบบไม่มีสถานะ เพื่อให้หลายอินสแตนซ์ทำงานไปพร้อมๆ กันได้
  

ใช้ความยืดหยุ่นของระบบคลาวด์

โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ช่วยให้การ ขยายไปป์ไลน์ ETL ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรมากเกินไป สิ่งที่คุณจะทำได้:

• ขยายการประมวลผลโดยอัตโนมัติเมื่อความต้องการสูง
  
• ใช้บริการจัดเก็บอ็อบเจกต์สำหรับทำ Staging โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับขีดความสามารถ
  
• ให้บริการ ETL ที่ได้รับการจัดการทำงานหนักอย่างจัดสรรทรัพยากร
  

ปรับปรุงปัญหาเล็กๆ ก่อนที่จะกลายเป็นเรื่องเร่งด่วน

ในการขยายระบบ ตัวเลือกเล็กๆ น้อยๆ จะส่งผลอย่างมาก ตัวอย่างการดำเนินการที่ช่วยได้ ได้แก่

• ใช้รูปแบบไฟล์เป็นคอลัมน์ (เช่น Parquet) สำหรับการทำ Staging เพื่อให้อ่านและเขียนได้เร็วขึ้น
  
• บีบอัดไฟล์ขนาดใหญ่เพื่อลดเวลา I/O
  
• เขียนคำขอ SQL ที่มีประสิทธิภาพและหลีกเลี่ยงการแปลงข้อมูลโดยไม่จำเป็น
  
• วิเคราะห์รายละเอียดเกี่ยวกับงานของคุณเพื่อค้นหาปัญหาคอขวดตั้งแต่เนิ่นๆ
  

ออกแบบไปป์ไลน์ให้ทำงานแบบแยกส่วนเสมอ

ไปป์ไลน์แบบแยกส่วนจะขยาย ทดสอบ และแก้ไขปัญหาได้ง่ายกว่า ไปป์ไลน์ลักษณะนี้ไม่เพียงแต่จะพร้อมรองรับการขยายทางเทคนิค แต่ยังรวมถึงการขยายองค์กรด้วย เมื่อจะเพิ่มแหล่งข้อมูลใหม่หรือเปลี่ยนกฎการแปลง คงไม่มีใครอยากรื้อระบบอันซับซ้อนหนึ่งเดียวที่มีโค้ด 2,000 บรรทัด สิ่งที่คุณควรทำ ได้แก่

• แบ่งไปป์ไลน์ออกเป็นขั้นตอนต่างๆ ตามตรรกะ (เช่น การนำข้อมูลเข้าระบบ การประมวลผล การโหลด)
  
• ผสานรวมการแปลงไว้ในหน่วยหนึ่งๆ เพื่อให้สามารถอัปเดตหรือนำมาใช้ซ้ำได้โดยอิสระ
  
• บันทึกข้อมูลอินพุต เอาต์พุต และการขึ้นต่อกันอย่างชัดเจน
  

สร้างเพื่อการมองเห็นข้อมูล

เมื่อไปป์ไลน์ขยายตัวขึ้น ก็ยิ่งจำเป็นต้องเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นภายในไปป์ไลน์มากขึ้น คุณไม่สามารถแก้ไขหรือขยายสิ่งที่คุณมองไม่เห็นได้ สิ่งที่ต้องทำ:

• คอยตรวจสอบระยะเวลาการทำงาน จำนวนแถว อัตราข้อผิดพลาด และความสดใหม่ของงาน
  
• กำหนดให้แจ้งเตือนเมื่อเกิดความล้มเหลวและถึงเกณฑ์ใดๆ
  
• ติดตามเส้นทางของข้อมูลเพื่อให้ทีมทราบว่าข้อมูลมาจากไหนและเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร
  
• บันทึกเหตุการณ์ในทุกขั้นตอนพร้อมบริบทเพียงพอที่จะแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
  

หากมองเห็นข้อมูลได้ดี คุณจะขยายไปป์ไลน์ได้ด้วยความมั่นใจ