什么是反向ETL？

反向ETL(提取、转换和加载)是一种将业务数据操作化的数据集成技术。它从源系统(如数据仓库)提取数据，对其进行转换，然后将其加载到目标系统(如SaaS平台或业务应用程序，如营销工具或客户关系管理(CRM)系统)。

在过去十年中，全球产生的数据量、种类和速度都大幅增加。因此，现代数据堆栈等数据工程领域发生了重大变化。企业已采用一系列先进的数据集成技术来有效地存储、管理和处理业务数据。

反向ETL是如何工作的?

为了操作数据，企业可以手动提取数据并对其进行转换。构建自定义API集成或手动下载/上传CSV文件以将数据加载到第三方业务工具中。或者，更好、更安全的选择是使用反向ETL管道。

反向ETL工具提供了比制作自定义API更高效和简化的解决方案。他们更擅长执行各种数据集成操作。其中包括数据提取、转换以及将转换后的数据推回到业务应用程序或SaaS工具中。SaaS工具包括Salesforce、Marketo、Google Ads、Zendesk、Mailchimp等。让我们讨论每个组件以确定它如何激活业务数据。

提取：反向ETL过程从从源系统中提取数据开始，源系统是一个数据仓库，作为组织的单一事实来源。

转换：提取的数据经过转换以符合目标系统(即SaaS平台)的格式和结构。此转换过程包括根据目标系统的要求实施各种数据清理、格式化或丰富技术。

加载：在此阶段，将转换后的数据推送到第三方业务工具上进行运营分析。

同步：同步阶段通常涉及定期安排同步过程。或者根据特定事件或源数据或目标数据的变化触发它。

监控：必须监控管道以确保其顺利运行并产生所需的业务成果，即为操作准备就绪的准确业务数据。这涉及记录错误、跟踪性能指标或对数据执行质量检查。

反向ETL完善了现代数据堆栈。它将数据交到您的运营团队手中。这使他们能够采取有利于您的业务的数据驱动行动。

反向ETL用例

让我们在下面讨论一些重要的用例。

有效的销售运营：它可以将数据推送到CRM平台Salesforce。销售团队可以使用该数据并快速有效地做出决策。

改进的客户个性化：可以将与客户相关的业务数据推送到Mailchimp等营销自动化工具。这将使营销团队能够使用Mailchimp起草并向客户发送个性化电子邮件，并执行有针对性的电子邮件营销活动。

更好的营销策略：营销团队可以从集中式数据仓库中提取不同的广告数据，并将其推送到Google Ads平台。通过定期向营销团队更新有关用户活动状态的信息，他们可以设计出更好的策略来吸引客户。

挑战和考虑

与任何数据工程过程一样，反向ETL也有其自身的一系列挑战和注意事项。我们在下面列出了一些主要的反向ETL挑战。

数据质量和结构：确保从源系统传输到目标系统的数据的准确性和一致性是执行反向ETL时的重要考虑因素。这涉及实施各种数据清理或丰富技术，以确保数据符合所需的质量标准。此外，它可能包括在系统之间映射数据字段、数据类型转换、转换数据以匹配所需格式或根据需要修改数据模式。

数据量：传输的数据量会显着影响反向ETL过程的性能和可扩展性。大型数据集可能需要更多的资源来提取、转换和加载，并且可能需要更长的时间来处理。如果反向ETL过程需要实时运行，这可能是一个特别值得关注的问题。为了解决这个问题，业务使用各种数据加载策略，例如批量加载、增量加载或流加载。

管道性能：确保反向ETL过程高效运行涉及优化数据转换规则、实施数据质量控制或使用高效的数据传输技术。

数据安全：保护正在传输的数据免遭未经授权的访问或篡改是执行反向ETL时的一个关键考虑因素。这涉及实施安全数据传输协议、加密数据或实施身份访问控制以限制数据授权。

好处

使用反向ETL有几个好处，包括改进的数据集成、增强的数据清理、提高的效率、更好的决策制定和增加的灵活性。反向ETL的一些主要优点如下。

快速数据驱动的决策制定：在公司中，市场营销、销售、财务、支持或产品等部门或业务团队主要关注操作其相关业务工具。反向ETL使他们能够实时访问高质量和格式化的业务数据，从而使他们能够快速做出决策。他们不必等待访问数据仓库。

数据集成：反向ETL允许业务团队集成来自多个来源的数据，使他们能够获得更广泛的数据视图。例如，客户数据在Looker中可用，但销售团队在其SalesforceCRM中需要此数据。反向ETL使他们能够将此数据提取到Salesforce中以获得更好的客户报告。

提高运营效率：反向ETL可自动执行数据集成管道中涉及的许多业务任务，避免数据孤岛，从而节省时间并降低出错风险。

使用反向ETL增强数据集成管道

反向ETL反向执行数据集成。通常，数据驱动型企业执行传统的单向数据集成，方法是从不同来源提取数据，将其集成到单一存储中，然后进行转换以供分析。

它为企业提供了更广泛的业务数据视图。它通过使数据可用于业务工具来帮助他们更有效地管理和分析数据。另一个好处是每个面向客户的业务团队的决策制定和改进的业务成果。