ETL (f.eks.tract, Transformer og Indlæs) Process i et datalager

Hvad er ETL?

ETL er en proces, der f.eks.tracbehandler data fra forskellige kildesystemer, transformerer derefter dataene (f.eks. ved at anvende beregninger, sammenkædninger osv.) og indlæser til sidst dataene i datalagersystemet. Den fulde form for ETL er Ex.tract, Transformer og Indlæs.

Det er fristende at tro, at oprettelsen af ​​et datalager blot involverer f.eks.tracat hente data fra flere kilder og indlæse dem i en database. I virkeligheden kræver det dog en kompleks ETL-proces. ETL-processen kræver aktive input fra forskellige interessenter, herunder udviklere, analytikere, testere og topledere, og er teknisk udfordrende.

For at bevare sin værdi som et værktøj for beslutningstagere, skal data warehouse-systemet ændre sig i takt med forretningsændringer. ETL er en tilbagevendende aktivitet (dagligt, ugentligt eller månedligt) i et data warehouse-system og skal være agilt, automatiseret og veldokumenteret.

Hvorfor har du brug for ETL?

Der er mange grunde til at indføre ETL i organisationen:

• Det hjælper virksomheder med at analysere deres forretningsdata for at træffe kritiske forretningsbeslutninger.
• Transaktionsdatabaser kan ikke besvare komplekse forretningsspørgsmål, der kan besvares med et ETL-eksempel.
• Et datalager tilbyder et fælles datalager
• ETL giver en metode til at flytte data fra forskellige kilder til et datavarehus.
• Efterhånden som datakilderne ændres, opdateres datalageret automatisk.
• Et veldesignet og dokumenteret ETL-system er næsten afgørende for et datawarehouse-projekts succes.
• Tillad verifikation af regler for datatransformation, aggregering og beregning.
• ETL-processen muliggør sammenligning af eksempeldata mellem kilde- og målsystemet.
• ETL-processen kan udføre komplekse transformationer og kræver et ekstra område til at lagre dataene.
• ETL hjælper med at migrere data til et datalager og konvertere forskellige formater og typer til ét ensartet system.
• ETL er en foruddefineret proces til at få adgang til og manipulere kildedata til måldatabasen.
• ETL i et datawarehouse tilbyder en dybdegående historisk kontekst for virksomheden.
• Det hjælper med at forbedre produktiviteten, fordi det kodificerer og genbruger uden behov for tekniske færdigheder.

Med en klar forståelse af ETL's værdi, lad os dykke ned i den tretrinsproces, der får det hele til at fungere.

ETL-proces i datalagre

ETL er en 3-trins proces

Trin 1) F.eks.traction

I dette trin af ETL-arkitekturen eksponeres datatracfra kildesystemet til staging-området. Eventuelle transformationer udføres i staging-området, så kildesystemets ydeevne ikke forringes. Hvis beskadigede data kopieres direkte fra kilden til datalagerets database, vil rollback også være en udfordring. Staging-området giver mulighed for at validere tidligere data.tracdata, før de flyttes til datalageret.

Datalageret skal integrere systemer med forskellige DBMS'er, hardware, Operasystemer og kommunikationsprotokoller. Kilder kan omfatte ældre applikationer som mainframes, brugerdefinerede applikationer, kontaktpunkter som hæveautomater, opkaldsomstillinger, tekstfiler, regneark, ERP, data fra leverandører og partnere, blandt andre.

Derfor har man brug for et logisk datakort, før data eks.tracteret og fysisk indlæst. Dette datakort beskriver forholdet mellem kilder og måldata.

Tre dataeksemplertracmetoder:

1. Fuld Extraction
2. Delvis eks.traction - uden opdateringsmeddelelse.
3. Delvis eks.traction- med opdateringsnotifikation

Uanset hvilken metode der anvendes, f.eks.tracbør ikke påvirke kildesystemernes ydeevne og svartid. Disse kildesystemer er live produktionsdatabaser. Enhver afmatning eller låsning kan påvirke virksomhedens bundlinje.

Nogle valideringer udføres under Extraction:

• Afstem poster med kildedata
• Sørg for, at der ikke er indlæst spam/uønskede data
• Datatypekontrol
• Fjern alle typer duplikerede/fragmenterede data
• Tjek om alle nøglerne er på plads.

Trin 2) Transformation

Dataekskl.tracData, der er hentet fra kildeserveren, er rå og ikke brugbar i sin oprindelige form. Derfor skal den renses, kortlægges og transformeres. Faktisk er dette det afgørende trin, hvor ETL-processen tilføjer værdi og ændrer data, så der kan genereres indsigtsfulde BI-rapporter.

Det er et af de vigtige ETL-koncepter, hvor man anvender et sæt funktioner på f.eks.tracdata. Data, der ikke kræver nogen transformation, kaldes direkte bevægelse or gennemgangsdata.

I transformationstrinnet kan du udføre brugerdefinerede operationer på data. For eksempel hvis brugeren ønsker summen af ​​salgsindtægter, der ikke findes i databasen. Eller hvis fornavnet og efternavnet i en tabel er i forskellige kolonner. Det er muligt at sammenkæde dem før indlæsning.

Følgende er data Integrity Problemer:

1. Forskellige stavemåder af den samme person, som Jon, John osv.
2. Der er flere måder at betegne et firmanavn på, f.eks. Google, Google Inc.
3. Brug af forskellige navne som Cleaveland og Cleveland.
4. Der kan være tilfælde, hvor forskellige kontonumre genereres af forskellige applikationer for den samme kunde.
5. I nogle tilfælde forbliver de nødvendige datafiler tomme
6. Ugyldigt produkt afhentet ved POS, da manuel indtastning kan føre til fejl.

Valideringer udføres i denne fase

• Filtrering – Vælg kun bestemte kolonner, der skal indlæses
• Brug af regler og opslagstabeller til datastandardisering
• Tegnsætkonvertering og kodningshåndtering
• Konvertering af måleenheder, f.eks. dato- og tidskonverteringer, valutakonverteringer, numeriske konverteringer osv.
• Valideringskontrol af datatærskel. For eksempel må alder ikke være mere end to cifre.
• Validering af dataflow fra iscenesættelsesområdet til de mellemliggende tabeller.
• Påkrævede felter må ikke efterlades tomme.
• Rengøring (for eksempel kortping NULL til 0 eller Køn Mand til "M" og Kvinde til "K" osv.)
• Opdel en kolonne i flere kolonner og flet flere kolonner sammen til én kolonne.
• Transponering af rækker og kolonner,
• Brug opslag til at flette data
• Brug af enhver kompleks datavalidering (f.eks. hvis de første to kolonner i en række er tomme, afvises rækken automatisk fra behandling)

Trin 3) Indlæsning

Indlæsning af data i måldatabasen er det sidste trin i ETL-processen. I et typisk datalager skal en enorm mængde data indlæses på relativt kort tid (nætter). Derfor bør indlæsningsprocessen optimeres med hensyn til ydeevne.

I tilfælde af indlæsningsfejl bør gendannelsesmekanismer konfigureres til at genstarte fra fejlstedet uden tab af dataintegritet. Datavarehusadministratorer skal overvåge, genoptage og annullere indlæsninger i henhold til den aktuelle serverydeevne.

Typer af indlæsning:

• Indledende belastning — udfyldning af alle data warehouse-tabellerne
• Inkrementel belastning — anvende løbende ændringer efter behov med jævne mellemrum.
• Fuld opdatering —sletning af indholdet af en eller flere tabeller og genindlæsning med nye data.

Indlæs bekræftelse

• Sørg for, at nøglefeltdataene hverken mangler eller er null.
• Test modelleringsvisninger baseret på måltabellerne.
• Kontroller de kombinerede værdier og beregnede målinger.
• Datakontroller i dimensionstabellen såvel som historiktabellen.
• Tjek BI-rapporterne på den indlæste fakta- og dimensionstabel.

ETL-pipelining og parallel behandling

ETL-pipelining tillader f.eks.traction, transformation og belastning, der skal forekomme samtidigt i stedet for sekventielt. Så snart en del af dataene ertracted, den transformeres og indlæses, mens nye data ekstracfortsætter. Dette parallel bearbejdning forbedrer ydeevnen betydeligt, reducerer nedetid og maksimerer udnyttelsen af ​​systemressourcer.

Denne parallelle behandling er afgørende for realtidsanalyse, storstilet dataintegration og cloudbaserede ETL-systemer. Ved overlapningping opgaver, pipelined ETL sikrer hurtigere dataflytning, højere effektivitet og mere ensartet datalevering for moderne virksomheder.

Hvordan forbedrer AI moderne ETL-pipelines?

Kunstig intelligens revolutioniserer ETL ved at gøre datapipelines adaptive, intelligente og selvoptimerende. AI-algoritmer kan automatisk kortlægge skemaer, registrere anomalier og forudsige transformationsregler uden manuel konfiguration. Dette gør det muligt for ETL-arbejdsgange at håndtere udviklende datastrukturer ubesværet, samtidig med at datakvaliteten opretholdes.

Moderne AI-forbedrede ETL-platforme udnytter teknologier som AutoML til automatisk funktionsudvikling og NLP-drevet skemakort.ping der forstår semantiske relationer mellem felter, og algoritmer til anomalidetektering, der identificerer problemer med datakvaliteten i realtid. Disse funktioner reducerer betydeligt den manuelle indsats, der traditionelt kræves i forbindelse med ETL-udvikling og -vedligeholdelse.

Maskinelæring forbedrer ydeevnejusteringen og sikrer hurtigere og mere præcis dataintegration. Ved at introducere automatisering og prædiktiv intelligens leverer AI-drevet ETL realtidsindsigt og driver større effektivitet på tværs af cloud- og hybride dataøkosystemer.

For at implementere de ovenfor omtalte koncepter er organisationer afhængige af specialiserede ETL-værktøjer. Her er nogle af de førende muligheder, der er tilgængelige på markedet.

ETL værktøjer

Der er mange ETL værktøjer tilgængelige på markedet. Her er nogle af de mest fremtrædende:

1. MarkLogic:

MarkLogic er en data warehousing-løsning, der gør dataintegration nemmere og hurtigere ved hjælp af en række virksomhedsfunktioner. Den kan forespørge på forskellige typer data, såsom dokumenter, relationer og metadata.

https://www.marklogic.com/product/getting-started/

---

2. Oracle:

Oracle er den brancheførende database. Den tilbyder en bred vifte af data warehouse-løsninger til både lokal drift og skyen. Den hjælper med at optimere kundeoplevelser ved at øge driftseffektiviteten.

https://www.oracle.com/index.html

---

3. Amazon RødShift:

Amazon Redshift er et data warehouse-værktøj. Det er et simpelt og omkostningseffektivt værktøj til at analysere alle typer data ved hjælp af standard SQL og eksisterende BI-værktøjer. Det tillader også at køre komplekse forespørgsler mod petabytes af strukturerede data.

https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1

Her er en komplet liste over nyttige data warehouse værktøjer.

Bedste praksis for ETL-processen

Følgende er de bedste fremgangsmåder for ETL-procestrin:

• Forsøg aldrig at rense alle data:
  Alle organisationer vil gerne have alle data rene, men de fleste af dem er ikke villige til at betale for at vente, eller er ikke villige til at vente. At rense det hele ville simpelthen tage for lang tid, så det er bedre ikke at forsøge at rense alle data.
• Balancer rengøring med forretningsprioriteter:
  Selvom du bør undgå at overoprydde alle data, skal du sørge for, at kritiske felter og felter med stor indflydelse renses for pålidelighed. Fokuser oprydningsindsatsen på dataelementer, der direkte påvirker forretningsbeslutninger og rapporteringsnøjagtighed.
• Bestem omkostningerne ved at rense dataene:
  Før du renser alle de beskidte data, er det vigtigt for dig at bestemme rengøringsomkostningerne for hvert beskidte dataelement.
• For at fremskynde forespørgselsbehandlingen skal du have ekstra visninger og indekser:
  For at reducere lageromkostningerne skal du gemme opsummerede data på diskbånd. Også afvejningen mellem mængden af ​​data, der skal lagres, og dens detaljerede brug er påkrævet. Afvejning på niveauet af detaljeret data for at reducere lageromkostningerne.

Ofte stillede spørgsmål: