API как основа автоматизации ETL-процессов: опыт Modus BI

Сегодня аналитический потенциал компаний определяется не только данными, полученными из внутренних источников, но и информацией, доступной в интернете. Цены конкурентов, отзывы клиентов, рыночные тренды, данные из социальных сетей — все эти сведения, собранные и обработанные должным образом, помогают принимать более обоснованные стратегические решения.

В этой статье мы рассмотрим, как автоматизация сбора данных с интернет-ресурсов с помощью API помогает улучшить клиентский опыт и повысить эффективность бизнеса.

Что такое API и зачем он в ETL?

API (Application Programming Interface) — это набор правил и инструментов, которые помогают приложениям автоматически взаимодействовать друг с другом по установленным правилам. Он выступает в роли посредника: принимает запрос от одной системы, преобразует его в понятный формат и возвращает ответ.

Взаимодействие через API строится на основе HTTP-запросов, каждый из которых выполняет свою задачу:

• GET — получение данных, например, курса валют или списка заказов.
• POST — отправка информации (создание новой записи в CRM или загрузка файла).
• PUT/PATCH — обновление существующих сведений (изменение статуса заказа или корректировка цены).
• DELETE — удаление информации (отмена заказа или архивирование устаревших записей).

API не ограничивается простым обменом данными. Он помогает связать  разрозненные процессы, объединяя их в единый конвейер автоматизации. 

Почему API важен для ETL: 

• API запускает обработку данных не по расписанию, а в момент наступления события: новый заказ в CRM, штормовое предупреждение в логистике, скачок курса валют.  
• В отличие от парсинга сайтов, API возвращает информацию в формате JSON/XML, которая готова к аналитике без дополнительной очистки.  
• API не только собирает данные, но и передает команды: обновить прайс, отправить уведомление, скорректировать маршрут и т.п.  

API как инструмент автоматизации сбора и обработки данных

API превращает рутинный сбор данных в системный процесс. Для этого достаточно:

1. Сформировать запрос к источнику, указав URL, метод HTTP-запроса и заголовки — дополнительные параметры, такие как ключ API, язык ответа или тип данных.

Например, GET-запрос к URL:
https://api.weather.com/forecast?location=Москва&apikey=ваш_ключ&units=metric  

• location=Москва: указывает местоположение, для которого запрашиваются данные.
• apikey=ваш_ключ: уникальный ключ для доступа к API.
• units=metric: параметр, определяющий единицы измерения (в данном случае — метрическая система).

2. Получить структурированный ответ в формате JSON или XML.  

Пример ответа в формате JSON:  
{  
  "forecast": {  
    "days": [  
      {  
        "date": "2024-03-01",  
        "temp_max": 5,  
        "temp_min": -2,  
        "conditions": "снег"  
      },  
      {  
        "date": "2024-03-02",  
        "temp_max": 7,  
        "temp_min": 1,  
        "conditions": "облачно"  
      }  
    ]  
  }  
} 

• `forecast`: основной объект, содержащий данные о прогнозе.  
• `days`: массив, в котором каждый элемент представляет прогноз на конкретный день.  
• `date`: дата прогноза.  
• `temp_max` и `temp_min`: максимальная и минимальная температура.  
• `conditions`: описание погодных условий.  

3. Интегрировать полученную информацию в вашу систему. Это может быть:  

• парсинг JSON/XML — извлечение необходимых полей (например, значений температуры или даты);
• трансформация данных — приведение данных к формату, совместимому с вашей системой;
• загрузка в хранилище — сохранение обработанных данных в базе данных, витрине данных или BI-системе для последующего анализа.

Какие задачи можно решить с использованием API

Логистика

При штормовом предупреждении (conditions=шторм) система автоматически загружает данные в хранилище. На основе этих данных рассчитываются оптимальные маршруты или объекты для работы. Результаты интегрируются в BI-дашборды для анализа менеджерами или в другие автоматизированные системы.

Финансы

Компаниям, которые работают с иностранной валютой, API помогает:

• строить прогнозы валютных колебаний на основе данных ЦБ РФ;
• автоматически корректировать цены в онлайн-каталогах;
• анализировать исторические данные за 5+ лет.

Промышленность

Сбор данных из систем АСУТП, MES, ERP и CRM помогает объединить стратегическое планирование с оперативным управлением. Например, уровень износа оборудования или процент загрузки резервуаров отображается на дашбордах руководства в режиме реального времени.

Как это реализовано в Modus

Modus ETL поддерживает подключение к веб-сервисам через тип источника «WEB-сервис». Можно:

• Настроить подключение один раз и использовать данные в витринах и дашбордах по расписанию.
• Парсить сложные структуры, включая вложенные JSON.
• Направлять полученные данные в хранилище для последующей трансформации.

Пользовательский интерфейс Modus ETL

1. Укажите параметры запроса. Для подключения к источнику данных необходимо указать ссылку на ресурс (URL) и выбрать метод запроса (GET или POST). 



2. Распарсите ответ в конструкторе. После отправки запроса система получает в ответ JSON-файл с параметрами и атрибутами. В специальном конструкторе с помощью метода Drag-and-drop можно разобрать структуру данных до конечных точек (endpoints).

Используйте функцию «Выбор точки итерации», чтобы указать путь к массиву данных (например, $.data.items для JSON) и сконструировать структуру таблицы.



3. Проверьте результат. Перед сохранением сценария нужно проверить результат выгрузки, чтобы убедиться в корректности данных и избежать ошибок. После проверки сценарий сохраняется и может быть использован в составе других выгрузок.



4. Включите в состав других выгрузок и настройте расписание. Сохраненный сценарий можно интегрировать в другие процессы и настроить автоматическое выполнение по расписанию.

На каких проектах это применяется

API используется во всех проектах, где требуется сбор данных через интернет. Например:

• мониторинг изменений в законодательстве, санитарных сертификатах или статусах нормативных актов через API государственных порталов;
• сбор данных с датчиков и сенсоров для контроля состояния оборудования или окружающей среды;
• получение информации о пользователях, постах, комментариях, лайках и других взаимодействиях в соцсетях;
• автоматическая загрузка данных о новых продуктах и их характеристиках через API маркетплейсов;
• получение сведений о курсах валют и котировках акций.

API как инструмент запуска процессов

Мы рассмотрели, как API упрощает сбор данных через структурированные запросы (GET, POST) и обработку ответов (JSON/XML). Однако его роль в ETL-процессах не ограничивается извлечением информации. Он становится важным элементом для запуска сложных сценариев обработки данных, превращая пассивный сбор в событийно-управляемую систему.

Процесс работы схож с описанными выше этапами за исключением того, что инициатором выполнения команды выступает не WEB-сервис, а сама ETL-платформа.

Как это используется

Запуск ETL-процессов по событию. Например, при поступлении нового заказа через API CRM система автоматически запускает процесс обновления аналитических отчетов.

Интеграция с системами оркестрации. API помогает связывать различные системы, создавая сложные цепочки задач. Например, завершение одного процесса может автоматически инициировать начало другого.

Автоматизация уведомлений. Вебхуки дают возможность отправлять уведомления в Telegram, Slack или другие мессенджеры при завершении ETL-процессов.

Ручной запуск процессов. Пользователь может запустить процесс вручную через дашборд или с помощью кнопки в любой программе, которая имеет возможность отправлять HTTP-запросы.

Как мы используем API для запуска процессов в Modus ETL

Мы активно применяем API для запуска сценариев в системах, где много данных и обновление баз происходит по расписанию. 

Иногда нужно получать актуальную информацию быстрее, чем предусмотрено расписанием, например, при просмотре дашбордов. В таких случаях пользователь может нажать кнопку «Обновить данные» на дашборде, которая отправляет HTTP-запрос на сервер Modus ETL. Этот запрос запускает процесс загрузки данных из всех подключенных источников, их трансформацию и обновление витрин данных.

Аналогичный механизм работает при закрытии сделок. В этом случае инициатором обновления выступает CRM-система: она отправляет запрос на сервер Modus ETL, который обрабатывает информацию, что гарантирует её актуальность.

Правила безопасной работы с API

Неправильная настройка API в ETL-процессах может привести к сбоям, утечкам данных или финансовым потерям. Рассмотрим основные правила безопасной работы.

1. Тестируйте сценарии на тестовых данных перед запуском в продакшен. Это поможет избежать:

• некорректного парсинга (например, путь $.data.items отсутствует в ответе API);
• ошибок формата (даты, числа, строки), которые нарушают трансформацию данных;
• непредвиденных ответов API (пустые массивы, null-значения).

2. Мониторьте ошибки через логи и уведомления. Настройте логирование и алерты (например, в Telegram), чтобы оперативно выявлять:

• тихие сбои, например, когда API-провайдер убрал поле, и отчеты строятся с ошибками;
• превышение лимитов запросов (блокировка доступа к API);
• утечки данных (несанкционированные запросы к вашему API).

3. Обновляйте документацию при изменении API-интеграций, чтобы избежать:

• «темных» процессов (никто в команде не помнит, зачем нужен параметр &type=legacy в запросе);
• ошибок доступа (старые ключи API, которые уже отозваны);
• некорректных триггеров (например, вебхук из CRM изменил структуру payload).

4. Резервируйте критические данные. Настройте fallback-источники на случай сбоев, чтобы не было:

• простоя бизнес-процессов (например, каталог товаров не обновляется из-за отключения API);
• потери данных (сбои при работе с историческими данными);
• некорректной аналитики (пробелы в данных из-за временной недоступности API).

Заключение

Использование API в ETL-платформах, при условии внимательного отношения к информационной безопасности, помогает эффективно интегрировать данные из различных источников: CRM, ERP, IoT или облачных сервисов.

API не только связывает стратегические, тактические и оперативные уровни управления, но и расширяет аналитические возможности за счет доступа к актуальной информации.

В результате Data Driven-подход выходит на новый уровень: компании получают возможность принимать более точные решения, прогнозировать тренды и оптимизировать бизнес-процессы.

Вступайте в наше сообщество экспертов и узнавайте об интересных статьях первыми!