Что такое ETL-процессы и как они помогают Coca-Cola зарабатывать больше

Представьте себе современную компанию. Она получает информацию из десятков источников: продажи в CRM-системе, посещения сайта в Google Analytics, отзывы клиентов в соцсетях, финансовые отчёты в Excel. Все эти данные — настоящий клад, но в сыром виде они больше похожи на цифровую свалку. Как объединить этот информационный хаос в единую картину для принятия обоснованных бизнес-решений? ETL-процессы как раз решают эту задачу.

В статье разберёмся, что скрывается за аббревиатурой ETL, как гиганты вроде Coca-Cola используют ETL-процессы и каким специалистам нужно в них разбираться. Обещаем: слишком сложно не будет, объясняем всё просто и по порядку.

Статьи по IT Статьи

319

14.10.2025

Вы узнаете:

О выгоде: зачем изучать ETL

По информации «Работа.ру» и HeadHunter, специалисты по работе с данными — одни из самых востребованных на рынке. А навык внедрения ETL-процессов открывает двери к карьере в IT и высокому доходу.

По данным «Хабр Карьеры», средние зарплаты специалистов по аналитике:

Data Scientist — 208 500 рублей в месяц.
Аналитик данных — 170 000 рублей.
Системный аналитик — 225 000 рублей.
Бизнес-аналитик — 166 500 рублей.

Важно: понимание ETL — универсальный навык для любого специалиста. ETL используют во всех отраслях: от финтеха до ритейла, от медицины до маркетинга. Это фундамент для изучения машинного обучения и искусственного интеллекта, больших данных, облачных и других продвинутых технологий.

Не знаете, в каком направлении развивать карьеру?

Запишитесь на курс «IT-специалист» от Академии Eduson. В первые 2 месяца вы попробуете себя в 7 IT-профессиях, выберете ту, что нравится больше, и продолжите обучение по ней.

Вы выполните более 20 проектов для портфолио, пройдёте уроки по нейросетям и стажировку в IT-компании, а карьерные эксперты помогут вам найти работу.

Освоить IT-профессию без рисков

Что такое ETL простыми словами

ETL — это процессы сбора и транспортировки данных из разных мест в единое хранилище.

Сам термин подразумевает готовый план действий, который включает три этапа работы с информацией. Это аббревиатура от английских слов Extract, Transform, Load, что дословно переводится на русский язык как «Извлечение, Преобразование, Загрузка».

Чтобы было проще понять этот принцип, представим, что вы решили приготовить сложное блюдо, например лазанью.

Extract (извлечение). Сначала вы собираете все необходимые ингредиенты в разных местах: фарш из холодильника, листы для лазаньи из шкафа, помидоры и сыр из пакета с покупками, а специи — с полки.
Transform (преобразование). Вы не можете просто бросить всё в кастрюлю, ингредиенты нужно подготовить: мясо обжарить, помидоры превратить в соус, лук нарезать, сыр натереть. Это и есть трансформация — вы приводите разрозненные компоненты в нужный вид.
Load (загрузка). Теперь вы выкладываете все подготовленные ингредиенты слоями в форму для запекания — в одно место, где они станут готовым блюдом.

Точно так же работают ETL-процессы, только вместо продуктов — данные, а вместо кухни — цифровая инфраструктура компании.

Основная задача ETL — объединить разрозненную информацию и подготовить её к последующему анализу и построению отчётов, чтобы принимать бизнес-решения на основе полной картины, а не отдельных фрагментов.

Если коротко: ETL = сбор данных из разных систем (Extract) + приведение их к единому стандарту (Transform) + перемещение в централизованное хранилище (Load) = качественная аналитика.

Это ваш шанс стать аналитиком данных

Освойте востребованные навыки и современные инструменты с нуля за 6 месяцев на курсе «Аналитик данных» от Академии Eduson.

Вы научитесь выявлять закономерности в данных, помогать компаниям принимать обоснованные решения и достигать целей. Всё это на практике: внутри — 32 бизнес-кейса по Power BI, статистике и A/B-тестам, 8 проектов для портфолио, тренажёры по Excel, SQL и Python.

В конце обучения вы получите диплом о профпереподготовке и помощь с трудоустройством: карьерные консультанты расскажут, как составить продающее резюме, какие вопросы задавать HR-у, чтобы ему понравиться, а ещё отправят ваши контакты в «Сбер», МТС, «М.Видео» и другие топовые компании.

Вы найдёте работу, или деньги за обучение вернут — это прописано в договоре.

Записаться на курс

Как работает ETL: разбираем по шагам

Перейдём от кулинарных аналогий к техническим деталям и посмотрим, что происходит на каждом этапе ETL-процесса. ETL работает по принципу пайплайнов (data pipeline) — автоматизированных конвейеров обработки данных. Это последовательность шагов, с помощью которой достигают конкретной цели.

Этап 1. Extract (извлечение)

На этом этапе ETL-система подключается к различным источникам (sources) и забирает оттуда сырые данные. Это могут быть:

Базы данных (БД): SQL (PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (MongoDB).
CRM- и ERP-системы: Битрикс24, 1С, SAP.
Файлы: Excel, CSV, JSON, XML.
API внешних сервисов: рекламных кабинетов, соцсетей, сервисов аналитики.
Облачные платформы: Amazon S3, Google Cloud Storage.

ETL-система проверяет, можно ли загрузить информацию без потерь в новое хранилище и соответствуют ли она определенным критериям качества.

Процедура извлечения (extraction) бывает полной, когда забираются все данные из источника, или инкрементальной, когда подгружаются только новые или изменённые данные с момента последней выгрузки. Второй способ более эффективен: он снижает нагрузку на систему и экономит ресурсы.

Этап 2. Transform (преобразование)

Это самый сложный и важный этап. Здесь сырую и разрозненную информацию трансформируют в ценный, структурированный и готовый к анализу актив.

Вот основные операции с данными:

Очистка: удаление дублей, исправление опечаток, заполнение пропусков (например, если у клиента не указан город).
Стандартизация: приведение данных к единому формату. Например, когда все даты записываются в в формате ГГГГ-ММ-ДД, а телефонные номера — как +7 (XXX) XXX-XX-XX.
Обогащение: добавление новой информации из других источников. Например, по IP-адресу пользователя можно определить его город.
Агрегация: объединение данных и выполнение вычислений. Например, когда 1000 записей о продажах за день превращаются в одну запись: «Продано 1000 единиц на сумму X».
Структурирование: изменение структуры данных. Например, объединение нескольких таблиц в одну по общему ключу (ID клиента) или, наоборот, разделение одной большой таблицы на несколько маленьких.

На практике все эти процедуры (procedures) часто автоматизируют с помощью фреймворков или orchestration-инструментов. Также популярна реализация ETL-процесса на Python с помощью Pandas — она позволяет шаг за шагом очищать, дополнять и структурировать данные.

Важно: качество преобразования напрямую влияет на бизнес-решения. Если на этом этапе допустить ошибку, все последующие отчёты и выводы будут неверными. Этот принцип известен как Garbage In, Garbage Out (GIGO) — «мусор на входе — мусор на выходе».

Этап 3. Load (загрузка)

После того как вы извлекли (extracted) и преобразовали (transformed) информацию, их нужно куда-то положить. Финальная точка — обычно централизованное хранилище Data Warehouse, DWH), специальная БД для быстрого выполнения аналитических запросов и построения отчётов.

Когда данные готовы для анализа, их загружают (loaded) в хранилище уже в готовом для обработки виде. После можно строить дашборды, искать инсайты и отвечать на вопросы бизнеса.

Когда и зачем нужен ETL

Основная цель ETL — создать «единый источник правды» (Single Source of Truth, SSOT). Потому что когда вся информация собрана, очищена и лежит в одном месте, бизнес может:

Принимать обоснованные решения: имея все данные о бизнесе, руководители видят полную картину.
Выстраивать эффективный маркетинг: изучение пути клиента от первого клика по рекламе до повторной покупки показывает, какие каналы работают лучше.
Оптимизировать операции: изучение данных о логистике, производстве и продажах помогает быстро находить узкие места и сокращать издержки.
Повышать качество аналитики: так специалист тратит время на формирование выводов, а не на ручной сбор и очистку данных из десятков разрозненных файлов.

Сохраните себе: ETL — это базовые процессы для любой компании, которая хочет выстраивать стратегию развития на основе данных.

Пример из бизнеса: как Coca-Cola использует ETL для роста продаж

Теория — это хорошо, но давайте посмотрим на реальном примере, как инструменты ETL помогают компаниям зарабатывать деньги и опережать конкурентов.

Coca-Cola активно использует ETL, чтобы собирать данные из приложений лояльности, отчётов розничных партнёров, кампаний в соцсетях и данных с торговых автоматов.

Автоматизированные процессы объединяют эту информацию и помогают компании:

отслеживать настроения клиентов и их отношение к бренду;
контролировать взаимодействие с покупателями на всех точках;
получать информацию об эффективности продуктов в разных регионах;
принимать решения на основе данных, например о запуске новых вкусов или проведении локальных акций.

От данных — к решениям для бизнеса

Пройдите курс «Бизнес-аналитик» от Академии Eduson, чтобы помогать компаниям расти и увеличивать прибыль. За 7 месяцев вы изучите всё, что требуют крупные работодатели: Excel, Power BI, SQL, Python и другие продвинутые инструменты. Учиться будете у топовых экспертов из Softline, PIX BI, EPAM, Ozon и «Сбера», отработаете навыки на реальных кейсах и 9 крупных проектах для портфолио.

Как показывает пример Coca-Cola, современный бизнес строится на данных — и вы можете стать его частью.

Стоит ли игра свеч: преимущества и недостатки ETL

Конечно, ETL — это не волшебная пилюля. Как и у любой технологии, у этих процессов есть свои сильные и слабые стороны.

Плюсы ETL

Высокое качество данных. В хранилище попадают только проверенные, очищенные и согласованные данные.
Стабильная производительность. Запросы к хранилищу не нагружают операционные системы, так как данные уже обработаны и лежат отдельно.
Удобство для аналитиков. Данные уже структурированы, аналитик может сразу строить отчёты и не тратить время на очистку.
Безопасность и соответствие нормам. Доступы и скрытие конфиденциальных данных регулируются заранее.

Минусы ETL

Сложная и дорогая разработка. Проектирование и разработка надёжных ETL-процессов — долгая и трудоёмкая работа, здесь нужны высококвалифицированные программисты.
Жёсткая структура. При появлении новых данных пайплайн нужно перестраивать.
Обслуживание. Любое изменение в источнике может «сломать» процессы, поэтому ETL приходится постоянно мониторить и поддерживать.
Риск потери данных. Во время преобразования часть информации может потеряться. Когда риски слишком высоки, используют (обратите внимание на аббревиатуру) ELT.

ETL vs ELT: в чём разница

ELT расшифровывается как Extract, Load, Transform, то есть «извлечение, загрузка и преобразование».

Как видно из названия, здесь порядок действий меняется: сначала данные извлекают затем их сразу загружают в хранилище и только потом, если нужно, преобразуют.

Если коротко: ETL — это классический, проверенный временем подход, идеальный для корпоративной отчётности. ELT — более современный и гибкий принцип, который подходит для работы с большими массивами данных в облаке.

Как внедрить ETL: краткий чек-лист

Внедрение ETL-процессов в компании — это полноценный проект, где аналитику нужно сделать пять шагов.

Шаг 1. Ставим задачу

Специалисту нужно чётко понимать требования бизнеса. Например, чтобы спроектировать ETL-пайплайн для интернет-магазина, аналитик сначала ответит на вопросы:

Какую задачу мы решаем? Например, хотим построить отчёт по сквозной аналитике, чтобы увидеть полный путь клиента от клика по рекламе до покупки и повторных заказов?
Какие данные для этого нужны? Расходы из рекламных кабинетов, поведение пользователей на сайте, информация о заказах и клиентах, данные о доставках?

Как должен выглядеть результат? Возможно, нужен интерактивный дашборд, где можно будет фильтровать данные по дате, рекламному каналу, региону — и видеть ключевые метрики?

Шаг 2. Получаем доступ к данным

Это технический этап, на котором нужно получить логины и пароли от баз данных, API-ключи от внешних сервисов, права на чтение файлов. Важно: соблюдайте политику безопасности.

Шаг 3. Проверяем полученную информацию

Прежде чем строить сложные процессы, нужно провести «разведку» — посмотреть на сырые данные, проверить их полноту, качество и формат. Так на этапе трансформации (transformation process) вы сможете заранее оценить объём работ и выявить потенциальные проблемы.

Шаг 4. Пишем код для ETL

Это основной этап разработки. Инженер пишет код или настраивает ETL-tool, который будет выполнять три главные действия: извлекать, преобразовывать и загружать данные.

Шаг 5. Запускаем автоматическое исполнение кода

Для того, чтобы ETL работали без участия человека, выстраивают его расписание. Например, скрипт может запускаться каждую ночь, чтобы к утру аналитики получали свежие данные за прошедший день. Для управления такими расписаниями используют специальные инструменты-оркестраторы, самый популярный из которых — Apache Airflow.

Практические советы по изучению ETL

Как со всем новым — начните с основ:

Изучите SQL — язык запросов к базам данных.
Освойте Python — популярный язык для обработки данных.
Познакомьтесь с облачными платформами — AWS, Google Cloud, Azure.

Получите системные знания в аналитике

Пройдите курс «Data Scientist» в Академии Eduson и освойте все необходимые инструменты для глубокого анализа больших данных: SQL, Python, машинное обучение и нейросети.

Вы обучитесь у практиков с опытом работы в Microsoft, «Сбере» и «Альфа-Банке», отработаете навыки на реальных кейсах, заданиях и в симуляторах. В конце получите удостоверение о повышении квалификации, диплом Академии Eduson, подтверждённый «Сколково», и помощь с трудоустройством: вы найдёте работу, или деньги за обучение вернут — это прописано в договоре.

Стать профи в аналитике