Данные без информации — это просто цифры. Чтобы они «заговорили», их нужно извлечь и преобразовать. Для этого существуют ETL‑системы, а для анализа данных и визуализации — BI и Data Science.
Сегодня бизнес выбирает между тремя классами ETL-решений:
Code-Based ETL — все процессы извлечения, преобразования и загрузки данных описываются кодом вручную;
No-Code ETL — полностью визуальный конструктор, программирование не нужно;
Low-Code ETL — гибридный подход, базовые операции выполняются через интерфейс, а для сложных преобразований можно подключать собственные скрипты.
Проще говоря, классические Code-решения говорят на языке программистов, а Low/No-Code инструменты переводят технические задачи на язык бизнеса, оставляя возможность «перейти на программистский» при необходимости.
Краткая характеристика ETL‑систем
Каждый подход к построению ETL‑процессов имеет свои сильные и слабые стороны. Чтобы понять, какой вариант подойдёт именно вашей компании, достаточно описать их в двух словах.
Code‑Based ETL: долго, дорого, но максимально гибко.
Low‑Code ETL: быстрее, дешевле, достаточно для большинства задач.
No‑Code ETL: быстро, просто, подходит для ограниченного набора сценариев.
По сути, нерешаемых задач для Code-Based ETL нет. Low-Code инструменты сегодня закрывают почти все потребности среднего бизнеса. No-Code ETL ограничен функционалом платформы, но если он покрывает ваши задачи — этого достаточно.
Хороший пример развития Low-Code инструментов — работа с базами 1С. Раньше для интеграции данных из 1С в аналитическое хранилище требовался отдельный код, что увеличивало сроки и стоимость проектов. С появлением прямой поддержки 1С в решениях, таких как Modus ETL, данные извлекаются напрямую, без дополнительных прослоек.
В итоге информация из учётных систем загружается в аналитическое хранилище быстрее, а Low‑Code становится альтернативой ручному написанию ETL‑скриптов.
Code‑Based ETL инструменты
Code-Based ETL — это создание процессов обработки данных вручную с помощью программирования. Такой подход даёт полный контроль на каждом этапе — от извлечения данных до их загрузки в хранилище, но требует много времени, денег и команды опытных специалистов.
Преимущества:
Можно реализовать любую бизнес-логику и адаптировать систему под уникальные, нестандартные задачи.
Есть возможность тонко настраивать производительность под конкретные объемы данных и инфраструктуру.
Естественная интеграция с системами контроля версий (Git), автоматического тестирования и CI/CD повышает надежность и упрощает командную работу.
Часть задач можно отдавать на аутсорс, если есть чёткое техническое задание.
Логика работы полностью прозрачна и не привязана к конкретному вендору.
Недостатки:
Разработка занимает много времени и стоит дорого.
Для работы нужны квалифицированные разработчики и дата‑инженеры.
Необходимы собственные процессы DevOps и постоянная поддержка инфраструктуры.
Решения создаются под конкретное предприятие и редко подходят кому‑то ещё.
Code‑Based ETL можно сравнить с разработкой собственного приложения. Оно идеально под ваши задачи, но только под ваши. Такой путь выбирают крупные корпорации и госструктуры, где требования уникальны, а цена ошибки слишком высока, чтобы полагаться на готовые инструменты.
Modus ETL часто выбирают крупные компании и государственные организации, так как, несмотря на наличие визуального конструктора, мы оставляем возможность дорабатывать сценарии обработки данных с помощью кода.
Low‑Code и No‑Code ETL инструменты
В Low/No-Code ETL основная настройка операций идёт через визуальный интерфейс. В No‑Code всё строится без единой строчки кода. В Low-Code решениях (таких, как Modus ETL) для базовых задач хватает графических блоков, а для сложных преобразований и расширения возможностей работы с данными всегда можно подключить SQL, Python или другой язык создания расширений. Такой подход делает работу с данными доступной не только инженерам, но и аналитикам или даже менеджерам.
Преимущества:
Первые работающие сценарии собираются за часы, а не за месяцы. ETL-процессы разрабатываются до 90% быстрее по сравнению с ручным кодированием.
Систему может освоить мотивированный сотрудник без опыта программирования, что разгружает технических специалистов от рутинных запросов.
Данные становятся доступнее. Сотрудники могут быстро выгружать нужные сведения и сразу работать с ними в Excel, не дожидаясь загрузки в DWH или BI-систему. Простые отчёты и витрины создаются за считанные часы.
Процессы становятся прозрачными и понятными для инженеров, аналитиков и руководителей, улучшая взаимопонимание в команде.
Если при анализе данных выясняется, что изначальные предположения о нужных полях, формулах или источниках не оправдываются, можно за пару кликов убрать или скорректировать соответствующие шаги в конвейере и сразу получить новый результат без недельных доработок.
Недостатки:
Функционал No‑Code ограничен рамками, заданными разработчиками платформы, хотя большинству компаний его хватает с запасом.
Есть риск привязки к вендору, и переход на другую платформу может оказаться сложным.
Поиск корня ошибки в сложном визуальном пайплайне может быть неудобным.
В некоторых решениях нет подсветки кода, и это усложняет работу разработчиков. В Modus ETL эта задача уже в бэклоге и постепенно решается.
В части систем нельзя переиспользовать готовые сценарии. В Modus ETL такая функция есть, и мы сами активно ей пользуемся.
Пользователь может случайно запустить сложный процесс обработки данных, затрагивающий как небольшие таблицы с тысячами записей, так и огромные базы с сотнями миллионов строк. В результате несколько систем могут перестать откликаться, а данные в таблицах изменятся неожиданным образом. В Modus ETL мы контролируем этот момент с помощью многопользовательского режима с возможностью разграничения прав доступа и контроля пользователей: всегда можно отследить, кто что запустил внутри системы.
Контроль версий и командная работа в Low/No‑Code обычно ограничены. В Modus ETL эти возможности встроены и постоянно улучшаются.
Low/No‑Code ETL можно сравнить с готовым программным сервисом. Когда нужен мессенджер, инструмент для работы с документами или таск-менеджер, вы не пишете свою программу с нуля, а выбираете готовое решение. Точно так же в ETL вы берёте инструмент, который закрывает не менее 80 % типовых задач (а иногда и все 100%), и сразу начинаете работу. Если функционала не хватает, добавляете собственный код или привлекаете разработчика.
Роль дата‑инженеров
Low/No-Code системы не заменяют дата-инженеров, а перераспределяют их усилия с рутины на решение задач, связанных с проектированием архитектуры ETL-конвейеров, DWH и внедрением сложных алгоритмов обработки. До 80% стандартного ETL‑проекта — это однотипные операции: SELECT с несколькими формулами, несколько JOIN’ов, валидация, дедупликация и загрузка в простую витрину. В Low‑Code эти шаги выполняются автоматически.
При этом в системе остаётся место для программистов. Если стандартных инструментов недостаточно, инженер может встроить Python-модуль или сложный SQL-скрипт. Аналитики собирают простые сценарии сами, а инженеры подключаются для решения нетривиальных задач.
Например, раньше дата‑инженеру приходилось вручную писать запрос на сотни полей с последующим Pivot/Unpivot и агрегацией. В Modus ETL тот же результат он может собрать в визуальном конструкторе, почти как сводную таблицу в Excel. Инженер тратит время не на перечисление полей в запросах, а на проектирование архитектуры и оптимизацию производительности.
Менеджер, которому срочно нужна таблица к совещанию, раньше шёл к инженерам и отвлекал их от работы. Теперь в Modus ETL он может сам, потратив немного времени на обучение, собрать нужную витрину данных и проверить свои гипотезы. Это разгружает команду и ускоряет принятие решений.
Одним словом, с внедрением хорошей ETL-системы, подходящей под задачи конкретной компании, каждый начинает заниматься своим делом: Аналитик разрабатывает и уточняет методики расчётов, инженер добивается того, чтобы данные удобно хранились и быстро обрабатывались, сотрудники коммерческого блока начинают самостоятельно решать большинство аналитических задач.
Часто компании выбирают гибридный подход. Критичные по скорости и точности области DWH можно собирать с помощью кода, а все on‑premise запросы и витрины отдавать аналитикам, вооружив их Low‑/No‑Code инструментами. Это удобно в том числе и там, где 1С — основной источник данных: система умеет напрямую работать с этой платформой, поэтому во многих случаях можно обойтись без классических Code‑Based решений.
Заключение
Раньше инструменты Low-Code и No-Code ETL использовали в основном технические энтузиасты — аналитики или инженеры, которым было интересно попробовать новый подход для себя или в рамках пилотных проектов. Связано это было с тем, что стабильность и возможности ETL-решений были невелики, как и степень доверия к разработкам. Поэтому их использование было скорее точечной инициативой, чем массовой практикой.
Сейчас же Low‑/No‑Code ETL стал полноценным корпоративным инструментом, который внедряют на уровне всей компании.
Важно понимать: ETL-системы не принимают решения за бизнес и не заменяют задачу построения хорошего DWH, а готовят качественные и актуальные данные для анализа. На их основе компании строят выводы и стратегии. Это делает бизнес более гибким и помогает клиентам получать надежные и удобные продукты и сервисы.
P.S. Присоединяйтесь к нашему BI-сообществу в Telegram и будьте в курсе последних новостей!
