В фазу преобразования входит последовательность действий, нацеленных на подготовку данных для изменения их под параметры другой системы или для достижения нужного результата. В этом посте мы подробно рассмотрим процессы ETL и ELT, а также сравним их по важным критериям, чтобы вы могли понять, какой лучше подходит для вашего конвейера данных. ETL представляет собой общий термин, описывающий процессы миграции данных из одного источника в другой. В общем семантическом ядре, прямо или косвенно связанном с ETL, находятся и такие понятия, как импорт/экспорт/конвертация данных, web-scrapping, парсинг файлов и т.
Инжиниринг данных включает в себя создание и обслуживание инфраструктуры данных, ETL/ELT, конвейеров данных, а наука о данных включает преобразование сырых данных во что-то полезное (insights, знания из данных и т.д.). Artificial Intelligence (AI / Искусственный интеллект / ИИ) — это широкий термин, используемый для описания спроектированных систем, которые были обучены выполнять задачу, которая обычно требует человеческого интеллекта. Облачные платформы — AWS, вероятно, является наиболее распространенным набором облачных навыков для инженеров по обработке данных.
Существуют системы, предназначенные для интеграции данных, их перемещения, объединения и трансформации. В них может входить реализация не только ETL, но и других процессов, связанных с передачей информации. Это, например, программные продукты IBM DataStage, Informatica PowerCenter, Oracle Data Integrator или SAP Data Services. Сюда же можно отнести Sybase ETL Development и Sybase ETL Server, а также многое другое ПО для работы с бизнес-базами. Правильный подход в реализации процессов ETL позволят существенно оптимизировать затраты при построении современного аналитического информационного комплекса и повысить его эффективность.
Как Jaguar Land Rover оптимизировали бизнес процессы в Qlik благодаря ELT
При увеличении количества источников данных или появлении новых вариантов их использования, нужно заново модернизировать систему. Главной задачей ETL и ELT-систем является структурирование, обогащение, оптимизация и передача исходных данных компании из нескольких программных оболочек в единую централизованную базу хранения для дальнейшей обработки. Существует лимит данных, извлекаемых из различных источников инструментом ETL и передаваемых в хранилища данных. Таким образом, с увеличением объема данных работа с инструментом ETL и хранилищами данных становится громоздкой. Этот шаг относится к загрузке преобразованных данных в хранилище данных, откуда они могут использоваться для генерации многих аналитических решений, а также для составления отчетов. Облачные хранилища данных открыли новые горизонты для интеграции данных, однако выбор между ETL и ELT в первую очередь зависит от потребностей компании.
Помогает обрабатывать структурированные и неструктурированные данные из разных источников, в том числе в режиме реального времени. Развернуть кластер интеграции и обработки данных в облаках можно за несколько минут, управление осуществляется через веб-интерфейс, командную строку или API. Этот шаг относится к извлечению требуемых данных из различных источников, которые представлены в разных форматах, таких как XML, файлы Hadoop, плоские файлы, JSON и т. Извлеченные данные хранятся в промежуточной области, где выполняются дальнейшие преобразования.
Что такое аналитика данных?
Например, значения счета-фактуры по заказу клиента могут иметь множество различных небольших сумм. Вы можете обобщить данные за определенный период, сложив их, чтобы построить показатель пожизненной ценности клиента . В процессе очистки данных удаляются ошибки и исходные данные приводятся к целевому формату.
Созданные схемы витрин данных затем объединяются в схему глобального хранилища. Выбор между подходом «сверху вниз» и «снизу вверх» зависит от многих факторов. Извлечение, преобразование etl это и загрузка – это расширение извлечения, преобразования и загрузки , которое меняет порядок операций. Вы можете загружать данные непосредственно в целевую систему перед их обработкой.
советов для успешного внедрения ETL
Например, Redshift от AWS, BigQuery от Google Cloud Platform и Snowflake. Также набирает популярность недавняя архитектура Lakehouse, которая объединяет озеро данных и хранилища . Примером реализации этого подхода является Delta Lake от Databricks, о котором мы писали здесь, здесь и здесь. Читайте далее, когда ELT лучше ETL и наоборот, чем хорош Apache Spark в конвейерах обработки Big Data, зачем нужен AirFlow, какие форматы файлов, а также виды озер и хранилищ данных более эффективны.
- Вам нужно интегрировать в Data Vault совершенно новые бизнес-объекты?
- Загрузка обработанной информации в корпоративное хранилище данных (КХД).
- Напоследок хочу дать небольшой совет начинающим дата-аналитикам, которые прямо сейчас ищут первую работу.
- Современная обработка данных перешла от устаревшей пакетной обработки данных к работе с потоками данных в реальном времени.
- Как следует из названия, это место для исследования данных специалистами по данным и продвинутыми аналитиками.
Odo работает под капотом, соединяя разные типы данных через путь/сеть преобразований (hodos означает «путь» по-гречески), поэтому, если один путь не работает, может быть другой способ выполнить преобразование. Одним из потенциальных недостатков является то, что эта библиотека существует уже более десяти лет, но еще не приобрела широкой популярности. Однако pygrametl работает как в CPython, так и в Jython, поэтому он может быть хорошим выбором, если у вас есть существующий код Java и/или драйверы JDBC в конвейере обработки ETL.
ELT и ETL: подробное сравнение
Хотя на сегодня ETL еще не является окончательно устаревшим и ненужным подходом, стоит обратить внимание на ELT, позволяющее получить больше конкурентных преимуществ. В эпоху постоянного увеличения количества источников информации и объема данных, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа, бизнес нуждается в ускорении процессов их подготовки и передачи. Скорость становится важным конкурентным преимуществом, поэтому внедрение систем ELT является все более актуальным вопросом. Data Lakehouse — это новая открытая архитектура, сочетающая в себе лучшие элементы озер данных и хранилищ данных.
Этот инструмент помогает вам проектировать, развертывать и управлять интеграциями данных на месте или в облаке. Singer обеспечивает извлечение и консолидацию данных в вашей организации. Инструмент передает данные между базами данных, веб-API, файлами, очередями и т. Это комплексная платформа https://deveducation.com/ для решения всех задач интеграции данных. IRI Voracity – это высокопроизводительное, универсальное программное обеспечение ETL для управления данными. Этот инструмент помогает вам контролировать ваши данные на каждом этапе жизненного цикла и извлекать из них максимальную выгоду.
Data enrichment (Обогащение данных) — общий термин, который относится к процессам, используемым для улучшения, уточнения или иного улучшения необработанных данных. Цель обогащения данных — сделать их более ценным активом — получить от них больше ценности, упростить доступ к ним и увеличить их использование — и все это без заметного увеличения затрат или рисков. Data Lake (Озеро данных) — это хранилище, в котором хранится огромное количество необработанных данных в собственном формате, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Структура данных и требования не определены, пока данные не потребуются.
Подход Bill Inmon основывается на том, что Data Warehouse является централизованным хранилищем всех корпоративных данных. При использовании этого подхода организация сначала создает нормализованную модель хранилища данных. Затем на основе единого хранилища данных создаются витрины размерных данных. MapReduce — это компонент фреймворка Hadoop, который используется для доступа к большим данным, хранящимся в файловой системе Hadoop.
Что такое ETL: полное руководство
Хотя пакет регулярно обновляется, он не так активно развивается, как Airflow, а документация устарела, так как она завалена кодом Python 2. Если вы справитесь с этим, Luigi может стать вашим инструментом ETL, если у вас есть большие, длительные задания с данными, которые просто нужно выполнить. В этом уроке мы рассмотрим все 34 ETL подсистемы и при необходимости вы можете изучить их более детально.
Это идеальный инструмент для подготовки сложных данных для создания информационных панелей с разнообразными визуализациями. Это позволяет автоматизировать большинство типичных административных задач для мониторинга, управления и масштабирования хранилища данных. Xplenty – это облачное решение ETL, предоставляющее простые визуализированные конвейеры данных для автоматизированных потоков данных через широкий спектр источников и мест назначения. Мощные платформенные инструменты преобразования компании позволяют своим клиентам очищать, нормализовать и преобразовывать свои данные, а также придерживаться передового опыта соответствия.
Загрузка данных — запись преобразованных данных, включая информацию о структуре их представления (метаданные) в необходимую систему хранения (КХД) или витрину данных. Самый короткий путь для человека, уже имеющего небольшой опыт работы в ИТ — это обучение на курсах, которые проводят крупные ИТ-компании, например, в Академии больших данных MADE. Если вы просто хотите синхронизировать, хранить и легко получать доступ к своим данным, Panoply для вас. Вместо того, чтобы тратить недели на кодирование конвейера ETL на Python, сделать это за несколько минут и щелкнуть мышью с Panoply. Это единственный инструмент конвейера данных, который легко помещает все ваши бизнес-данные в одно место, предоставляет всем сотрудникам неограниченный доступ, который им нужен, и не требует обслуживания. Кроме того, у Panoply есть встроенное хранилище, поэтому вам не нужно манипулировать несколькими поставщиками, чтобы обеспечить поток данных.
Непосредственно, сама операция обновления может выполняться запросом UPDATE, или парой запросов DELETE и INSERT. Благодаря тому, что данные распределены по потокам вставки и обновления, загрузка данных в ХД проходит для всех таблиц обоих потоков простыми запросами, без дополнительной фильтрации. Результат всех преобразований поступает в таблицы области STCF, структура которых повторяет структуру целевых таблиц ХД, за исключением служебных полей, существование которых оправдано только в ХД.
