ETL: что это за процесс и с какими задачами поможет

Традиционные локальные ETL чаще всего поставляются в комплекте с головной болью. Например, создаются собственными силами, поэтому могут быстро устареть или не иметь сложных функций и возможностей. Они дороги и требуют времени на обслуживание, а также поддерживают только пакетную обработку данных и плохо масштабируются. Исходный код либо используется для получения объектного кода, либо сразу выполняется интерпретатором. Добавьте ссылки на источники, в противном случае она может быть выставлена на удаление. Их нужно обогатить, формировать и трансформировать, прежде чем они станут значимыми.

Вам необходимо найти ETL-разработчика, который не ограничивается знаниями в области программирования и построения систем данных. Они также должны обладать четкими аналитическими навыками , чтобы создавать правильные решения для управления данными. Преобразование в различные форматы и типы, чтобы придерживаться одной последовательной системы. Функция извлечения включает в себя процесс чтения данных в базе данных. В зависимости от типа системы извлечение может происходить несколькими различными способами. Оно может заключаться в извлечении данных в виде плоского файла или просто получения его из API.

Skyvia — это облачный инструмент, который не требует программирования для интеграции, резервного копирования, управления и доступа к данным. Он предлагает решение ETL для нескольких сценариев интеграции данных, поддерживая файлы CSV, базы данных, облачные хранилища данных и облачные приложения. На этом этапе данные извлекаются из исходной системы в промежуточную область. Преобразования, если таковые имеются, выполняются в области подготовки, так что производительность исходной системы не ухудшается. Кроме того, если поврежденные данные копируются непосредственно из источника в базу данных хранилища данных, откат будет затруднен.

Вычисления либо заменят существующие столбцы, либо вы можете добавить набор данных, чтобы передать результат вычислений в целевую систему данных. Финансовые учреждения собирают большие объемы структурированных и неструктурированных данных, чтобы получить представление о поведении потребителей. Благодаря этим данным можно анализировать риски, оптимизировать финансовые услуги банков, совершенствовать онлайн-платформы и даже снабжать банкоматы наличными. Этап преобразования, безусловно, является самым сложным в процессе ETL. Improvado — это надежный маркетинговый инструмент ETL, который позволяет вам подключить маркетинговый API к любой платформе визуализации, даже если у вас нет технических навыков.

Что такое ETL

Это поможет вам сэкономить время, повысить точность и уменьшить усилия, связанные с повторным запуском процесса вручную. Важно выполнить проверку количества записей до и после передачи данных в хранилище данных. Это стоит выполнить для исключения недопустимых и избыточных данных. Со временем вашему бизнесу приходится работать с большим объемом сложных и разнообразных данных. Например, могут быть разные часовые пояса, имена клиентов, идентификаторы устройств и местоположение. Сейчас мы не уверены в правдивости этой истории, но точно знаем, что компания может использовать свои данные для получения ценной информации и принятия прибыльных решений.

А проанализировать их в совокупности можно только после их объединения. ETL позволяет сразу перенести данные в нужном формате и делает их подходящими для дальнейшего использования. Ускорение — одна из главных задач при организации этих двух процессов. Чем быстрее компания перенесет старую информацию в новые системы, тем раньше она сможет ими пользоваться. Иногда это могут быть несовместимые форматы или файлы, а ETL решает эту проблему за счёт преобразования данных. ETL — это трёхэтапный процесс управления данными, в дословном переводе значит «извлечение, преобразование, загрузка».

что такое ETL

Чтобы получить значимую информацию, поддерживающую рост вашей компании, вам необходимо объединить все данные из нескольких разнородных источников в удобном формате. Автоматизируя работу с критически важными данными и уменьшая вероятность ошибок, ETL помогает гарантировать, что данные, которые вы получаете для анализа, имеют наилучшее возможное качество. Это может показаться самым простым этапом, но на самом деле это сложно, потому что за короткий период времени необходимо загрузить большой объем данных. Проверка нагрузки выполняется перед процессом, чтобы обеспечить плавную загрузку. Разработчик ETL выполняет некоторые из самых важных задач в бизнесе.

Загрузка

После преобразования данные загружаются в целевую систему, которая в основном представляет собой инструмент бизнес-аналитики или хранилище данных. Это отправная точка для извлечения данных из исходных систем, таких как серверы SQL, электронные таблицы, текстовые файлы и т. После извлечения данные попадают в промежуточную область, где их можно проверить перед перемещением в системы хранения. Отсутствие качественной инфраструктуры хранения данных приводит к тому, что любая активность, связанная с анализом данных, либо слишком дорога, либо немасштабируема.

  • Это необходимо сделать, чтобы исключить неверные и избыточные данные.
  • Крупные предприятия собирают, хранят и обрабатывают разные типы данных из множества источников, таких как системы начисления заработной платы, записи о продажах, системы инвентаризации и других.
  • Это, например, полномасштабная платформа для работы с данными IBM InfoSphere Information Server, СУБД Microsoft SQL Server или российский Cloud Big Data от VK — облачный сервис для больших данных.
  • Оно преобразует данные для интеграции с системой структурированного реляционного хранилища данных.

Таким образом, возможность масштабирования процессов ETL очень удобна и особенно актуальна для расширенной аналитики. Автоматизируя рабочие процессы с критически важными данными и снижая вероятность ошибок, ETL гарантирует, что данные, которые вы получаете для анализа, имеют высокое качество и им можно доверять. На этом этапе обработанные данные из промежуточной области загружаются в целевую базу данных, хранилище либо локально, либо в облаке. Инструменты ETL позволяют компаниям собирать данные различных типов из нескольких источников и объединять эти данные для работы с ними в централизованном хранилище данных.

Паралельне обчислення[ред. | ред. код]

Временная зависимость – данные в хранилище считаются корректными, когда они привязаны к определенному промежутку времени. Загрузку данных с ошибками, а чтобы не загружать повторно весь пакет файлов, если в одном из них обнаружили ошибку, можно разделить пакет на файлы по исполнителям, работающим с ними. После выяснения причины оказывается, в исходных данных нарушен общий порядок “Название группы-Строка заголовка-Данные” (см. https://deveducation.com/ ниже фрагмент исходного файла). И моложе — 50 на спине” отсутствует строка заголовка, а сразу идут результатов спортсменов, поэтому название группы находится не как обычно на 2 строки выше первого места, а на одну строку. Фактически, мы будем создавать ELT (Extract-Load-Transform) а не ETL (Extract-Transform-Load) код. Другими словами, все трансформации и очистку данных мы будем делать ПОСЛЕ загрузки сырых данных в БД.

что такое ETL

Помнить об этих двух задачах бывает очень полезно, особенно если вы пишете ETL-процесс вручную, или делаете его с использованием фреймворков низкой готовности, в которых не задана готовая структура промежуточных таблиц. Обеспечить аудиторский след при преобразовании данных, чтобы после преобразования можно было понять, из каких именно исходных данных и сумм собралась каждая строчка преобразованных данных. ETL — это аббревиатура из трех слов, каждое из которых означает какой-либо процесс.

С появлением облачных технологий, SaaS и больших данных выросло число источников информации, что вызвало рост спроса на более мощную и сложную интеграцию данных. Apache Kafka — распределенная потоковая платформа, которая позволяет пользователям публиковать и подписываться на потоки записей, хранить потоки записей и обрабатывать их по мере появления. Apache Airflow — платформа с удобным веб-интерфейсом, где можно создавать, планировать и отслеживать рабочие процессы. Позволяет пользователям объединять задачи, которые нужно выполнить в строго определенной последовательности по заданному расписанию.

Робота з ключами[ред. | ред. код]

Основан ли он на пользовательском интерфейсе или же запросы создаются на каком-либо языке программирования? Сегодня все большую популярность набирает именно второй способ, поскольку что такое ETL программирование пайплайнов делает их более гибкими, позволяя изменять любую деталь. Наконец, мы загружаем обработанные данные и отправляем их в место конечного использования.

Инструменты ETL

Она меняет формат представления информации, при необходимости — кодировку, очищает данные от лишнего, приводит все к единому виду. Облачные сервера, инструменты и сервисы — замена продуктам, которые нужно держать на собственных машинах. ETL может потребоваться и при первичной миграции данных в облако, и при последующем переносе новых данных из разных источников. Любые хранилища данных так или иначе сталкиваются с миграциями, перемещениями из одного места в другое.

Поскольку преобразования происходят после загрузки по мере необходимости, а вы преобразовываете только данные, которые нужно анализировать в данный момент, преобразования происходят намного быстрее. Однако необходимость постоянного преобразования данных снижает общее время, необходимое для запросов/анализа. Платформы SaaS ELT на основе облачных вычислений, которые выставляют счет по модели ценообразования с оплатой за сеанс, предлагают гибкие планы, которые начинаются примерно с 100 долларов США, а затем постепенно растут. Ценовое преимущество ELT заключается в том, что вы можете загружать и сохранять свои данные без больших комиссий, а затем преобразовывать их по мере необходимости.

Почему ETL важен для бизнеса?

Может случиться так, что разные приложения генерируют разные номера счетов для одного и того же клиента. Разрешить проверку правил преобразования, агрегирования и расчета данных. Автор пайплайна должен задать взаимосвязи между операциями, чтобы Airflow записал спецификацию ETL джоба в отдельный файл.

Давайте перейдем к деталям, чтобы вы понимали, что лучше для вашей компании. Перед этим давайте расширим ETL и разберемся с каждым из терминов. Загрузка данных в целевую базу данных хранилища данных является последним этапом процесса ETL. В типичном хранилище данных огромный объем данных необходимо загружать за относительно короткий период (ночи). Следовательно, процесс загрузки должен быть оптимизирован для производительности. Соблазнительно думать, что создание хранилища данных — это просто извлечение данных из нескольких источников и загрузка в базу данных хранилища данных.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *