Профессия ETL-разработчик

Помогаем освоить востребованную профессию с нуля

Принять участие

Что такое ETL-процессы

ETL (это аббревиатура означает Extract, Transform, Load) — это процесс извлечения данных и обработки данных из разных источников. Он включает три этапа:

• Extract — извлечение или выгрузка данных из различных источников;
• Transform — анализ, трансформация и очистка данных;
• Load — загрузка преобразованных данных в целевую систему или хранилище (DWH — Data Warehouse). 

ETL-инструментами пользуются для обработки и хранения данных, которые есть в различных источниках на ibm pc, например, в хранилище данных, файлах, веб-сайтах. Затем объем данных трансформируется. Их преобразуют и загружают в целевую систему или базу данных для дальнейшего анализа и отчетности.

Где используется ETL

ETL-инструменты позволяют автоматизировать обработку, преобразование и извлечение данных из систем хранения данных. Они являются неотъемлемой частью работы аналитиков и инженеров данных в IT-компаниях и применяются для решения двух основных проблем:

• Объем и полнота данных растет, из-за чего аналитические запросы долго выполняются, а для избыточных данных нужно дополнительное хранилище.
  
  Например, отдел компании A хранит данные в базе класса OLTP (Online transaction Processing), которую используют для анализа единицы информации. Аналитики компании работают с базой запросов клиентов на сайте, смотрят, сколько человек посетило страницу в день. Чем больше пользователей появляется, тем больше нужно вычислительных мощностей. Тогда появляются проблемы: запрос долго выполняется или программа вовсе выдает ошибку.
  
  В таком случае используют базу класса OLAP (англ. Online Analytical Processing). Такие колоночные базы раскладывают всю информацию по колонкам, в таблицу из строк и столбцов с отдельным свойством. Расчеты становятся быстрее, потому что можно выбрать колонку с нужным свойством и проанализировать только ее. Количество посетителей, средний чек — все это можно аналитически рассчитать. А если нужно перенести все данные в единую базу поможет ETL.
  

Данные хранятся в различных источниках, поэтому их сложно анализировать.

Например, вы зарегистрировались в почте в 2009 году: создали аккаунт, указали ник, имя и возраст. А в 2023 году вы прошли курс от проекта Содействие занятости и указали свою почту, созданную в 2009. Ваши данные проходят в базу проекта и аналитические таблицы. Исследователь аудитории приходит к аналитику и спрашивает: Какой процент людей старше 25 прошли наш курс? Чтобы бизнес-аналитики смогли дать ответ, им нужно соединить данные из двух разных баз в едином хранилище и оттуда их проанализировать.

Кто работает с ETL-системами и какие задачи они решают

С ETL-системами работаю специалисты по обработке и анализу данных, аналитики, BI-разработчики, инженеры по машинному обучению.

В каких случаях нужны ETL-разработчики:

1. Слишком много данных в рабочей базе. Запросы, которые позволяют работать с данными, проходят слишком долго из-за того, что системам не хватает вычислительных ресурсов. Тогда разработчик извлекает и осуществляет перенос нужных сведений на сервер или облачный диск, где они могут храниться, и с ними можно отдельно работать.
2. Устарело ПО. Например, организация перешла на новую программу или сервер, теперь нужно все нужные данные сохранить в новом ПО. Для этого разработчик извлекает данные на промежуточную область, анализирует их, отбирает актуальные и переносит в новую программу. Также он выбирает решения для хранения данных.
3. Нужно собрать сведения о данных компании из разных мест в едином пространстве и привести к единому формату. ETL-разработчик собирает все данные в одном месте и бизнесу не нужно тратить время на долгий поиск.

ETL-разработчики решают следующие задачи.

— Проектирование, программирование (кодирование) и разработка ETL-процессов. Разработчики, которые делаю сервисы и сложные приложения, создают и оптимизируют процессы извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников в целевые системы для анализа и отчетности. Все это создают под требования бизнеса или заказчика.

— Реализация процесса интеграции данных. ETL специалисты интегрируют данные, которые загружаются из различных систем, баз данных и файлов в единую среду для последующего анализа.

— Настройка и управление ETL инструментами. Разработчики выбирают и настраивают инструменты ETL, такие как Apache Airflow, Talend, Informatica PowerCenter, Spark, Microsoft SSIS, Microsoft SQL Server, чтобы автоматизировать обработку и преобразование данных.

— Обработка, очистка и преобразование данных. Специалисты создают алгоритм и скрипты, чтобы очищать и приводить к стандарту данные перед их загрузкой в целевую систему.

— Управление качеством данных. Программист проверяет качество данных, выявляет и устраняет проблем с ними, разрабатывает меры по улучшению качества данных.

— Мониторинг и оптимизация ETL-процессов. Разработчики следят за производительностью ETL систем, выявляют и устраняют проблемы, а также оптимизируют процессы для повышения их эффективности. Это важно для работы с данными в будущем.

— Взаимодействие с командой. Разработчикам необходимо работать в тесном контакте с аналитиками, менеджерами проектов и другими специалистами для понимания требований и успешного выполнения задач.

Какие знания и навыки нужны ETL-разработчику

Разберем важные для etl-разработчика навыки и знания. Чтобы корректно выполнять работу специалисту важно разобраться в основных понятиях. ETL разработчик должен знать, что такое концепция реляционных и нереляционных баз данных, что такое многомерные OLAP-кубы.

Реляционная база данных — хранилище данных, где информация хранится в виде таблиц, каждая из которых содержит отдельную сущность или тип данных, такие как пользователи, заказы и т.д.

Нереляционная база данных не использует табличную схему со строками и столбцами, а применяет специальную модель хранения, которая оптимизирована для конкретных требований типа данных. Например, данные могут быть представлены в формате JavaScript (JSON).

Многомерный OLAP-куб — структура данных для анализа информации и создания отчетов в системах. Это таблица с характеристиками данных: местоположение, время, продукт.

Для работы разработчику нужны следующие знания и навыки.

— Знание основ программирования. Разработчик etl должен обладать базовыми знаниями в области программирования, такими как синтаксис языка, структуры данных, циклы, условные операторы, функции и библиотеки. 

— Знание языков программирования. Разработчик часто использует языки программирования, например, Python, Java, Scala или .NET, чтобы написать скрипты или процедуры, которые обрабатывают данные.

— Знание SQL. Специалист должен быть знаком с языком запросов SQL, включая его различные диалекты (например, SQL, PL/SQL, T-SQL).

— Опыт работы с ETL инструментами. Разработчик должен уметь работать с Talend, Informatica, Pentaho, SSIS и др. Это включает знание их основных функций, возможностей и ограничений.

— Навыки анализа данных и проектирования. Специалист должен уметь анализировать и проектировать схемы баз данных, а также понимать, какие изменения в структуре больших данных могут потребоваться.

— Умение работать в команде и общаться с коллегами. Разработка ETL может требовать работы с другими командами или отделами, поэтому коммуникативные навыки являются важными.

Также необходим аналитический склад ума, умение работать с разными базами данных, например, Oracle.

Сколько зарабатывает разработчик ETL

По данным сайта Zarplan, средняя зарплата ETL разработчика составляет 229 000 руб. Ставка зависит от квалификации сотрудника и платежеспособности работодателя.

Специалистам с опытом 1–3 года платят 100-130 тысяч рублей, а если стаж 3-6 лет, то можно рассчитывать на зарплату от 200 000 рублей.

При просмотре вакансий вы можете натолкнуться на то, что работодатель не описывает зарплату в описании, но готов обсудить этот вопрос с соискателем лично на собеседовании.

ETL разработчик: как им стать

В ETL-разработку часто приходят люди из маркетинга, Python-программирования или из других областей Data Science. 

Это молодая профессия. Чтобы ее освоить придется много практиковаться и изучать актуальные знания, новые статьи по этой теме и инструменты ETL, например, Talend, Informatica, AWS Glue, Stitch Data и др. Для работы etl специалистом также советуем присоединиться к сообществам разработчиков ETL или форумам, где можно задавать вопросы и получать обратную связь от других разработчиков.

Бесплатно получить знания и навыки и освоить новую профессию вы можете на курсах от федерального проекта «Содействие занятости». Если вы интересуетесь разработкой и ИТ, предлагаем выбрать из нескольких программ направления «Аналитик данных».

Вы научитесь собирать, обрабатывать информацию из разных источников и визуализировать данные, а также приобретете навыки проверки гипотез и формирования комплексных заключений по результатам проверки, а также узнаете о процессе хранения данных. Кроме этого вы научитесь:

• Выполнять современный скрапинг открытых источников с помощью Python;
• Подготавливать, преобразовывать, извлекать и загружать данные из различных источников с помощью языка SQL;
• Проверять гипотезы, искать закономерности и аномалии в данных;
• Использовать язык программирования Python для исследовательского анализа данных;
• Работать с данными с помощью библиотеки Pandas;
• Использовать системы хранения данных и применять возможности библиотек matplotlib, searbon, plotly для анализа и визуализации данных, манипуляций с данными и изучения бизнес-процессов.

Курсы проходят в онлайн-формате на образовательной платформе Odin. После зачисления ваши данные загружаются в систему и вы сможете начать учиться. Во время учебы вы будете получать подробную обратную связь и поддержку от преподавателей и студентов в чате платформы или по видеозвонку.

Как только вы закончите обучение и защитите финальный проект, вы получите документ установленного образца и возможность пройти оплачиваемую стажировку в компаниях-партнерах проекта. 

Чтобы помочь вам найти работу, поддержать и ответить на все вопросы, работает Центр карьеры. Специалисты проекта проводят персональные карьерные консультации с каждым выпускников, на которых профессионально помогают: сориентироваться в сферах, где вам стоит искать работу по своей специальности, написать сопроводительное письмо, резюме и создать портфолио, которые работают и показывают ваши сильные стороны при отклике на вакансии.

Оставить заявку на бесплатный курс «Аналитик данных».