Извлечение и обработка данных: какой подход выбрать и когда использовать каждый

Как аналитик вы постоянно работаете с данными: извлекаете из источников, трансформируете, загружаете в хранилища. Но какой подход выбрать? API или веб-скрейпинг? ETL или ELT? Batch или streaming?

Неправильный выбор дорого обходится: тратите недели на построение пайплайна который ломается при каждом изменении структуры сайта, платите за инфраструктуру которая простаивает 90% времени, получаете данные с опозданием в 24 часа когда нужна актуальность в минутах.

Цифры индустрии 2026:

• Объём данных в мире достиг 181 зеттабайт к концу 2025

• 75% Kubernetes деплоев используют Prometheus для мониторинга

• ELT стал стандартом в современных облачных стеках данных

• 67% компаний используют Prometheus в продакшене

В статье: методы извлечения данных (API, веб-скрейпинг, CDC, базы), подходы к обработке (ETL vs ELT), batch vs streaming, матрица выбора подхода для каждого сценария, инструменты 2026, практические примеры и чек-лист принятия решений.

1. Методы извлечения данных: обзор

Извлечение данных это первый этап любого пайплайна. Выбор метода зависит от источника, доступности, объёма и требований к актуальности.

Четыре основных метода извлечения:

1. API (Application Programming Interface)

Официальный способ получения данных через структурированный интерфейс.

Как работает:

• Отправляете HTTP запрос к эндпоинту

• Получаете структурированные данные (JSON, XML)

• Используете аутентификацию (API ключи, OAuth)

• Соблюдаете rate limits (ограничения запросов)

Когда использовать:

• API существует и предоставляет нужные данные

• Критичная бизнес-задача требующая надёжности

• Нужны структурированные данные с метаданными

• Важна легальность и поддержка со стороны поставщика

Плюсы:

• Стабильность: структура данных не меняется без предупреждения

• Легальность: официальный способ доступа

• Надёжность: техподдержка, SLA, документация

• Чистота данных: структурированный формат сразу

Минусы:

• Ограничения: rate limits, квоты на запросы

• Неполнота: API может не предоставлять все поля

• Стоимость: платные тарифы для больших объёмов

• Зависимость: поставщик может закрыть или изменить API

Пример: Вы анализируете социальные сети. Twitter/X API предоставляет структурированные данные о твитах, но ограничивает 500K твитов в месяц на бесплатном тарифе. Для большего объёма нужен платный доступ.

2. Веб-скрейпинг

Автоматическое извлечение данных напрямую из HTML страниц.

Как работает:

• Отправляете запрос к веб-странице

• Получаете HTML код

• Парсите HTML и извлекаете нужные элементы

• Сохраняете в структурированном формате (CSV, JSON)

Когда использовать:

• API не существует или не предоставляет нужные данные

• Данные публично доступны на сайте

• Нужна гибкость в выборе данных

• Мониторинг конкурентов (цены, ассортимент)

Плюсы:

• Доступность: можно извлечь любые публичные данные

• Гибкость: выбираете что именно извлекать

• Нет ограничений API: не зависите от квот

• Бесплатно: не платите за доступ

Минусы:

• Хрупкость: изменение HTML ломает скрейпер

• Анти-бот защита: CAPTCHA, блокировки IP

• Сложность: динамический контент (JavaScript) требует headless браузеров

• Юридические риски: нужно соблюдать robots.txt и условия использования

• Обслуживание: постоянная поддержка и обновление кода

Этика скрейпинга: Всегда проверяйте robots.txt, соблюдайте rate limits (не перегружайте сервер), используйте только публичные данные, не обходите аутентификацию. Убедитесь что скрейпинг не нарушает условия использования сайта.

3. Прямой доступ к базам данных

Извлечение данных напрямую из баз через SQL запросы или коннекторы.

Когда использовать:

• Данные в вашей собственной базе или у вас есть доступ

• Нужны транзакционные данные

• Большие объёмы данных для аналитики

• Миграция между системами

Методы:

• Full dump: полная выгрузка таблицы

• Incremental: только новые/изменённые записи (по timestamp)

• CDC (Change Data Capture): отслеживание изменений в реальном времени через бинарные логи

4. Change Data Capture (CDC)

Отслеживание изменений в базе данных в реальном времени.

Как работает:

• Читает бинарные логи базы данных (binlog в MySQL, WAL в PostgreSQL)

• Отслеживает INSERT, UPDATE, DELETE операции

• Передаёт изменения в целевую систему с минимальной задержкой

Когда использовать:

• Нужна синхронизация в реальном времени

• Миграция баз данных без даунтайма

• Репликация данных между системами

• Event-driven архитектуры

Плюсы:

• Минимальная задержка (секунды)

• Низкая нагрузка на источник (читает логи, не таблицы)

• Полная история изменений

Минусы:

• Сложность настройки

• Требует доступа к бинарным логам

• Специфика для каждой СУБД

2. ETL vs ELT: фундаментальное различие

ETL и ELT это две парадигмы обработки данных. Различие кажется незначительным (поменяли местами две буквы), но подходы радикально разные.

ETL: Extract, Transform, Load

Классический подход существующий с 1970-х.

Процесс:

1. Extract: извлекаем данные из источника

2. Transform: трансформируем данные на staging сервере (вне целевой системы)

3. Load: загружаем готовые данные в хранилище

Когда использовать ETL:

• Целевая система не имеет достаточной вычислительной мощности

• Нужна приватность: сырые данные содержат PII которые нельзя загружать в хранилище

• Сложные трансформации требующие специализированных инструментов

• Compliance требования: данные должны быть очищены до загрузки

• Ограниченное хранилище: нельзя хранить сырые данные

Плюсы ETL:

• Защита конфиденциальности: PII очищаются до попадания в хранилище

• Меньше нагрузка на целевую систему

• Подходит для старых систем с ограниченными ресурсами

Минусы ETL:

• Медленнее: дополнительный этап трансформации

• Дороже: нужен staging сервер

• Сырые данные потеряны: нельзя переделать трансформации

• Менее гибко: изменение логики требует перестройки всего пайплайна

ELT: Extract, Load, Transform

Современный подход ставший стандартом в облачных средах.

Процесс:

1. Extract: извлекаем данные из источника

2. Load: сразу загружаем сырые данные в хранилище

3. Transform: трансформируем внутри хранилища используя его вычислительную мощность

Когда использовать ELT:

• Облачные хранилища с мощными вычислениями (Snowflake, BigQuery, Redshift)

• Нужна гибкость: требования к трансформациям меняются

• Важна скорость загрузки данных

• Хотите сохранить сырые данные для будущих анализов

• Команда знает SQL лучше чем ETL инструменты

Плюсы ELT:

• Быстрее: данные попадают в хранилище мгновенно

• Дешевле инфраструктура: не нужен staging сервер

• Гибкость: сырые данные всегда доступны, можно переделать трансформации

• Масштабируемость: используется мощность облачного хранилища

• Проще для аналитиков: трансформации на SQL

Минусы ELT:

• Риски приватности: сырые данные (включая PII) попадают в хранилище

• Больше хранилища: храните и сырые и обработанные данные

• Нагрузка на хранилище: трансформации расходуют compute

Современный тренд: ELT стал стандартом де-факто для облачных стеков данных в 2026. Платформы вроде dbt, Coalesce автоматизируют трансформации в хранилище, делая ELT ещё удобнее.

3. Batch vs Streaming: когда нужна свежесть данных

Ещё одно ключевое решение: как часто обновлять данные?

Batch обработка

Традиционный подход: данные извлекаются и обрабатываются порциями в определённое время.

Как работает:

• Данные накапливаются за период (час, день, неделя)

• Запускается процесс обработки по расписанию

• Вся порция обрабатывается за один запуск

• Результат загружается в хранилище

Когда использовать batch:

• Данные не требуют реального времени (отчёты, аналитика)

• Большие объёмы данных

• Сложные агрегации и вычисления

• Ограниченный бюджет (batch дешевле)

• Источник обновляется редко

Типичные интервалы:

• Ежедневно: финансовые отчёты, сводки продаж

• Ежечасно: аналитика веб-трафика

• Еженедельно: агрегированная статистика

Плюсы batch:

• Простота: легче разрабатывать и поддерживать

• Эффективность: обработка большого объёма за раз

• Дешевле: можно использовать spot instances

• Предсказуемость: чёткое расписание

Минусы batch:

• Задержка: данные устаревают до следующего запуска

• Окна обработки: нужно время на выполнение

• Сложность recovery: если batch упал, нужно перезапускать

Streaming обработка

Данные обрабатываются непрерывным потоком в реальном или почти реальном времени.

Как работает:

• Данные поступают непрерывно (события, сенсоры, клики)

• Обрабатываются сразу по мере поступления

• Результаты доступны с минимальной задержкой (секунды)

• Используются event brokers (Kafka, Redpanda)

Когда использовать streaming:

• Критична свежесть данных (фрод-детекция, мониторинг)

• Event-driven архитектура

• IoT сенсоры генерирующие данные постоянно

• Реал-тайм дашборды

• Персонализация в реальном времени

Плюсы streaming:

• Актуальность: данные свежие (секунды)

• Отзывчивость: быстрая реакция на события

• Непрерывность: нет окон обработки

Минусы streaming:

• Сложность: сложнее разрабатывать и дебажить

• Дороже: инфраструктура работает 24/7

• Управление состоянием: сложнее чем batch

• Debugging: сложнее воспроизвести проблемы

Пример выбора: Вы строите аналитику для e-commerce. Дашборд продаж руководителю можно обновлять раз в час (batch). Но фрод-детекция при оплате требует реального времени (streaming) — каждая секунда задержки это потенциальная потеря.

Гибридный подход

Многие компании используют оба подхода:

• Streaming: критичные метрики в реальном времени

• Batch: исторические агрегации и отчёты

Инструменты вроде Apache Beam позволяют использовать единый код для batch и streaming.

4. Матрица выбора подхода

Как решить какой подход использовать? Используйте эту матрицу принятия решений.

5. Инструменты 2026: что использовать

Ландшафт инструментов огромен. Вот проверенные решения для каждого подхода.

ETL/ELT платформы (облачные)

Open-source ETL фреймворки

Облачные платформы (встроенные ETL)

• AWS Glue: serverless Spark ETL, автоматический data catalog

• Azure Data Factory: интеграция с Azure, batch/CDC, 90+ коннекторов

• Google Cloud Dataflow: унифицированный batch + streaming, Apache Beam

Streaming платформы

• Apache Kafka: event streaming стандарт, высокая пропускная способность

• Apache Flink: stream processing, stateful computations

• Apache Beam: унифицированная модель для batch и streaming

Веб-скрейпинг инструменты

• Scrapy (Python): мощный фреймворк, нужен код

• Playwright/Puppeteer: headless browsers для JavaScript сайтов

• Octoparse: no-code, визуальный интерфейс

• Apify: cloud-based, marketplace готовых скрейперов

6. Практические примеры с кодом

Пример 1: Batch ETL с Airflow

Ежедневная загрузка продаж из PostgreSQL в Snowflake.

# airflow_dag.py
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

def extract_sales():
    # Подключение к PostgreSQL
    import psycopg2
    conn = psycopg2.connect("dbname=sales user=analyst")
    cursor = conn.cursor()
    
    # Инкрементальная выгрузка за вчера
    cursor.execute("""
        SELECT * FROM sales 
        WHERE sale_date = CURRENT_DATE - 1
    """)
    return cursor.fetchall()

def transform_sales(data):
    # Очистка и трансформация
    cleaned = []
    for row in data:
        # Валидация, очистка дублей, обогащение
        cleaned.append(transform_row(row))
    return cleaned

def load_to_snowflake(data):
    # Загрузка в Snowflake
    import snowflake.connector
    conn = snowflake.connector.connect(...)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.executemany("INSERT INTO sales VALUES (?)", data)

dag = DAG(
    'daily_sales_etl',
    start_date=datetime(2026, 1, 1),
    schedule_interval='0 2 * * *'  # 2 AM каждый день
)

extract_task = PythonOperator(task_id='extract', python_callable=extract_sales, dag=dag)
transform_task = PythonOperator(task_id='transform', python_callable=transform_sales, dag=dag)
load_task = PythonOperator(task_id='load', python_callable=load_to_snowflake, dag=dag)

extract_task >> transform_task >> load_task

Пример 2: ELT с dbt

Трансформация в Snowflake после загрузки сырых данных.

-- models/staging/stg_orders.sql
WITH source AS (
    SELECT * FROM raw.orders
)

SELECT
    order_id,
    customer_id,
    order_date,
    CAST(total_amount AS DECIMAL(10,2)) as total_amount,
    status,
    -- Удаляем дубли
    ROW_NUMBER() OVER (
        PARTITION BY order_id 
        ORDER BY updated_at DESC
    ) as row_num
FROM source
WHERE row_num = 1

-- models/marts/fct_daily_sales.sql
SELECT
    DATE(order_date) as sale_date,
    COUNT(DISTINCT order_id) as order_count,
    SUM(total_amount) as total_revenue,
    AVG(total_amount) as avg_order_value
FROM {{ ref('stg_orders') }}
WHERE status = 'completed'
GROUP BY 1

Пример 3: Веб-скрейпинг с Scrapy

Сбор цен с сайта конкурента.

# competitor_prices_spider.py
import scrapy

class PricesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'prices'
    start_urls = ['https://competitor.com/products']
    
    def parse(self, response):
        for product in response.css('.product-card'):
            yield {
                'name': product.css('.name::text').get(),
                'price': product.css('.price::text').get(),
                'url': product.css('a::attr(href)').get(),
                'scraped_at': datetime.now()
            }
        
        # Пагинация
        next_page = response.css('.next-page::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Запуск с расписанием через cron:

# Каждый час
0 * * * * cd /path/to/project && scrapy crawl prices -o prices.json

7. Чек-лист выбора подхода

Используйте этот чек-лист при проектировании пайплайна.

Шаг 1: Определите источник данных

• ☐ Есть ли официальный API? (если да → используйте API)

• ☐ API предоставляет все нужные поля? (если нет → рассмотрите скрейпинг как дополнение)

• ☐ У вас есть прямой доступ к БД? (если да → CDC или прямые запросы)

• ☐ Данные публичны на сайте без API? (веб-скрейпинг)

Шаг 2: Определите требования к свежести

• ☐ Нужны данные в реальном времени (секунды)? → Streaming

• ☐ Достаточно обновления раз в час/день? → Batch

• ☐ Есть критичные метрики требующие real-time? → Гибрид (streaming + batch)

Шаг 3: Выберите ETL vs ELT

• ☐ Используете облачное хранилище (Snowflake, BigQuery)? → ELT

• ☐ Есть compliance требования к PII? → ETL (очистка до загрузки)

• ☐ Нужна гибкость трансформаций? → ELT (храните сырые данные)

• ☐ Ограниченная вычислительная мощность хранилища? → ETL

Шаг 4: Оцените ресурсы команды

• ☐ Есть data engineers? → Custom решения (Airflow, Spark)

• ☐ Только аналитики со знанием SQL? → ELT с dbt, SaaS инструменты (Fivetran)

• ☐ No-code команда? → Платформы вроде Integrate.io, Octoparse

Шаг 5: Учтите бюджет

• ☐ Ограниченный бюджет? → Open-source (Airbyte, Airflow)

• ☐ Готовы платить за надёжность? → SaaS (Fivetran, Stitch)

• ☐ Большие объёмы данных? → Оцените стоимость по usage-based pricing

Шаг 6: Продумайте мониторинг

• ☐ Как узнаете что пайплайн сломался?

• ☐ Настроены алерты на failures?

• ☐ Есть data quality проверки?

• ☐ Мониторите latency/freshness данных?

8. Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Выбрали streaming когда достаточно batch

Проблема: Построили сложную streaming архитектуру для отчёта который руководитель смотрит раз в день.

Решение: Спросите себе: действительно ли нужны данные в реальном времени? Или достаточно обновления раз в час? Streaming дорог и сложен, используйте только когда критична задержка.

Ошибка 2: Потеряли сырые данные в ETL

Проблема: Загрузили только агрегированные данные. Через месяц бизнес хочет другие метрики, но сырых данных уже нет.

Решение: Храните сырые данные. Даже в ETL создайте слой raw data прежде чем трансформировать. Дисковое пространство дешевле чем повторная загрузка исторических данных.

Ошибка 3: Скрейпер без error handling

Проблема: Скрейпер падает при изменении HTML. Вы узнаёте об этом через неделю когда заметили что данные не обновляются.

Решение:

• Добавьте retry логику

• Настройте алерты на failures

• Используйте селекторы которые меньше ломаются (data attributes вместо классов)

• Сохраняйте HTML для debugging

Ошибка 4: Игнорировали rate limits API

Проблема: Превысили лимит API, получили бан на 24 часа. Пайплайн сломался.

Решение:

• Изучите документацию API по rate limits

• Добавьте exponential backoff при 429 ошибках

• Используйте кеширование когда возможно

• Оцените нужен ли вам платный тариф с большими лимитами

Ошибка 5: Нет идемпотентности

Проблема: Пайплайн упал на половине. Перезапустили, получили дубли данных.

Решение: Делайте пайплайны идемпотентными. Повторный запуск с теми же параметрами должен давать тот же результат. Используйте upsert вместо insert, проверяйте существование записей перед загрузкой.

Ошибка 6: Нет версионирования схемы

Проблема: Источник изменил структуру данных. Пайплайн сломался.

Решение:

• Используйте schema registry (Confluent Schema Registry)

• Версионируйте схемы данных

• Добавьте валидацию схемы в пайплайн

• Настройте алерты на schema changes

9. Продвинутые паттерны 2026

1. Lambda Architecture

Комбинация batch и streaming для лучшего из двух миров.

• Batch layer: точные агрегации исторических данных

• Speed layer: приближённые агрегации в реальном времени

• Serving layer: объединяет результаты обоих слоёв

Когда использовать: нужна и точность и низкая latency.

2. Change Data Capture + Event Sourcing

Вместо перезаписи данных сохраняете полную историю изменений.

• CDC отслеживает каждое изменение

• Сохраняете events в Kafka

• Можете воспроизвести любое состояние на любой момент времени

3. Reverse ETL

Обратный поток: из хранилища данных обратно в операционные системы.

Пример: Обогащённые данные из хранилища загружаются обратно в CRM для персонализации.

Инструменты: Hightouch, Census

10. Заключение: как принять решение

Выбор подхода к извлечению и обработке данных зависит от множества факторов. Нет универсального решения.

Ключевые принципы:

1. Начинайте с простого: не переусложняйте. Batch + ELT покрывает 80% задач

2. Официальные API первыми: если API существует используйте его прежде чем писать скрейпер

3. Храните сырые данные: даже если сейчас не нужны они понадобятся позже

4. Мониторинг с первого дня: алерты на failures data quality checks

5. Документируйте решения: почему выбрали этот подход какие компромиссы

6. Итеративный подход: начните с MVP масштабируйте по мере необходимости

Быстрая матрица решений:

Следующие шаги:

1. Определите ваши источники данных и требования

2. Пройдите чек-лист из раздела 7

3. Выберите инструменты из раздела 5

4. Постройте MVP пайплайна

5. Добавьте мониторинг и алерты

6. Итеративно улучшайте

Главное: правильный подход это тот который решает вашу задачу с минимальной сложностью и стоимостью. Не гонитесь за хайпом. Streaming это круто но batch может быть достаточно. Open-source дёшев но SaaS экономит время команды. Выбирайте осознанно.

А лучшие вакансии для продуктовых, системных и бизнес аналитиков ищите на hirehi.ru