數據分析儼然已經成為企業下一個待開發的寶藏之地，能夠將繁瑣與四散各地的資料整合併產出多樣態的分析資料，讓企業從中獲取重要資訊，更是首要目標。然而在進行分析前，執行資料清洗整理，以及價值轉換等相關的過程將會是最複雜繁瑣的。博弘雲端藉由「ETL是什麼」的介紹，帶您一覽資料分析前的重要過程。
ETL是什麼?
ETL是Extract、Transform、Load (ETL) 的縮寫，簡單來說，ETL能夠將數據從一個資料庫抽取到另一個資料庫的過程。在ETL過程中，數據會從源系統中抽取出來，藉由轉換的過程進行清洗、轉換和整理，最後載入到目的地資料庫中。假使企業若有設計完善的ETL系統，能夠完善執行資料驗證標準，並且確保在資料結構上符合目的地資料庫的需求，就能達到事半功倍的成效。未來在資料處理上即可有效滿足商業智慧分析的需求。
ETL 的應用場景
舉例來說，假設一家零售業公司有多個實體店面，每個店面都有自己的銷售系統和數據資料庫，以記錄每天的銷售交易和庫存情況。公司希望綜合所有店面的數據進行分析，了解銷售趨勢、庫存狀況和客戶行為。此時，透過ETL的步驟就能夠達到目的：
Extract： 首先從每個店面的銷售系統中抽取數據，包括銷售交易記錄、庫存資料與客戶訂單等。然而每個店面的數據可能存儲在不同的數據庫中，格式和結構也有所不同，因此需要下個階段「轉換」的協助。
Transform：抽取的數據隨後進行轉換，以確保數據的一致性和準確性。最常見的手法包含資料清洗與處理（如處理缺失值或錯誤值）、格式轉換（將日期格式統一）、數據整併（將來自不同店面的數據合併為一個統一的數據集）等。
Load：最後，轉換後的數據被載入到目的地，像是資料倉儲或商業智慧平台，提供企業進行分析和報告，以生成可視化報表。
如何使用AWS雲端執行ETL？
而企業可以使用什麼工具讓ETL可以執行的更加順利？AWS雲端提供一站式整合的ETL工具，協助企業有效處理數據資料：
AWS Glue： AWS Glue是一項完全託管的ETL服務，可自動挖掘、分類、轉換和載入數據。Glue 最大的特色是支援用Python或Scala等程式語言來撰寫ETL腳本，並提供了一個可視化的界面來設置ETL作業。
Amazon S3：資料在經過AWS Glue 的處理後，可以運用 Amazon S3儲存ETL過程中的數據。它提供了高可靠性和安全性，並且能夠與其他AWS服務無縫集成。
Amazon Redshift： Amazon Redshift是一個快速、可擴展的資料倉儲服務，可用於載入和分析大規模數據。它與AWS Glue集成緊密，可以輕鬆地將轉換後的數據載入到Redshift中進行分析。
AWS Data Pipeline： AWS Data Pipeline可以用來安排和自動化數據處理工作流程，並且跨多項AWS服務執行ETL作業，提供高度可靠的作業調度和錯誤處理功能。
ETL對企業來說有什麼樣的好處？
對於企業來說，掌握數據分析前的ETL重要步驟，不僅能夠取得數據分析的洞察，更可以加速繁瑣資料處理的流程。先前台灣經貿網攜手與博弘雲端合作，運用AWS資料湖與資料倉儲數據處理服務，解決招商資料繁雜且維護不易的問題，省下近30%分析時間，更有效提升招商媒合率，助台灣中小型廠商數位轉型走向國際。
除此之外，ETL的功用在於整合數據資料達成一致性，以確保資料的品質。 透過處理好的資料，企業可以有更多元的洞察來支持其未來商業發展的方向，幫助企業更好地理解其業務和客戶的需求。
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