ETL (π.χ.tract, Μετασχηματισμός και Φόρτωση) Διεργασία σε μια Αποθήκη Δεδομένων

Τι είναι η ETL;

ETL είναι μια διαδικασία πουtracΕπεξεργάζεται τα δεδομένα από διαφορετικά συστήματα προέλευσης, στη συνέχεια μετασχηματίζει τα δεδομένα (όπως εφαρμόζοντας υπολογισμούς, συνενώσεις κ.λπ.) και τέλος φορτώνει τα δεδομένα στο σύστημα αποθήκης δεδομένων. Η πλήρης μορφή του ETL είναι Ex.tract, Μετασχηματισμός και Φόρτωση.

Είναι δελεαστικό να σκεφτεί κανείς ότι η δημιουργία μιας Αποθήκης Δεδομένων περιλαμβάνει απλώς πρώηνtracσυλλογή δεδομένων από πολλαπλές πηγές και φόρτωσή τους σε μια βάση δεδομένων. Ωστόσο, στην πραγματικότητα, απαιτεί μια πολύπλοκη διαδικασία ETL. Η διαδικασία ETL απαιτεί ενεργή συμβολή από διάφορα ενδιαφερόμενα μέρη, συμπεριλαμβανομένων προγραμματιστών, αναλυτών, υπευθύνων δοκιμών και κορυφαίων στελεχών, και είναι τεχνικά δύσκολη.

Προκειμένου να διατηρήσει την αξία του ως εργαλείο για τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων, το σύστημα αποθήκης δεδομένων πρέπει να αλλάζει με τις επιχειρηματικές αλλαγές. Η ETL είναι μια επαναλαμβανόμενη δραστηριότητα (ημερήσια, εβδομαδιαία ή μηνιαία) ενός συστήματος αποθήκης δεδομένων και πρέπει να είναι ευέλικτη, αυτοματοποιημένη και καλά τεκμηριωμένη.

Γιατί χρειάζεστε το ETL;

Υπάρχουν πολλοί λόγοι για την υιοθέτηση του ETL στον οργανισμό:

• Βοηθά τις εταιρείες να αναλύουν τα επιχειρηματικά τους δεδομένα για τη λήψη κρίσιμων επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Οι συναλλακτικές βάσεις δεδομένων δεν μπορούν να απαντήσουν σε σύνθετα επιχειρηματικά ερωτήματα που μπορούν να απαντηθούν από ένα παράδειγμα ETL.
• Μια αποθήκη δεδομένων παρέχει ένα κοινό αποθετήριο δεδομένων
• Το ETL παρέχει μια μέθοδο μεταφοράς των δεδομένων από διάφορες πηγές σε μια αποθήκη δεδομένων.
• Καθώς οι πηγές δεδομένων αλλάζουν, η αποθήκη δεδομένων θα ενημερώνεται αυτόματα.
• Ένα καλά σχεδιασμένο και τεκμηριωμένο σύστημα ETL είναι σχεδόν απαραίτητο για την επιτυχία ενός έργου αποθήκης δεδομένων.
• Επιτρέψτε την επαλήθευση των κανόνων μετασχηματισμού, συνάθροισης και υπολογισμού δεδομένων.
• Η διαδικασία ETL επιτρέπει τη σύγκριση δειγματοληπτικών δεδομένων μεταξύ του συστήματος πηγής και του συστήματος-στόχου.
• Η διεργασία ETL μπορεί να εκτελέσει πολύπλοκους μετασχηματισμούς και απαιτεί μια επιπλέον περιοχή για την αποθήκευση των δεδομένων.
• Το ETL βοηθά στη μετεγκατάσταση δεδομένων σε μια Αποθήκη Δεδομένων, μετατρέποντας διαφορετικές μορφές και τύπους σε ένα ενιαίο σύστημα.
• Το ETL είναι μια προκαθορισμένη διαδικασία για την πρόσβαση και το χειρισμό των δεδομένων πηγής στη βάση δεδομένων προορισμού.
• Η ETL σε μια αποθήκη δεδομένων προσφέρει ένα βαθύ ιστορικό πλαίσιο για την επιχείρηση.
• Βοηθά στη βελτίωση της παραγωγικότητας επειδή κωδικοποιεί και επαναχρησιμοποιεί χωρίς την ανάγκη τεχνικών δεξιοτήτων.

Έχοντας μια σαφή κατανόηση της αξίας του ETL, ας εμβαθύνουμε στη διαδικασία τριών βημάτων που το κάνει να λειτουργήσει.

Διαδικασία ETL σε αποθήκες δεδομένων

Το ETL είναι μια διαδικασία 3 βημάτων

Βήμα 1) Π.χ.tracσμού

Σε αυτό το βήμα της αρχιτεκτονικής ETL, τα δεδομένα εξηγούνταιtracαπό το σύστημα προέλευσης στην περιοχή σταδιοποίησης. Οι μετασχηματισμοί, εάν υπάρχουν, γίνονται στην περιοχή σταδιοποίησης, έτσι ώστε να μην υποβαθμίζεται η απόδοση του συστήματος προέλευσης. Επίσης, εάν τα κατεστραμμένα δεδομένα αντιγραφούν απευθείας από την πηγή στη βάση δεδομένων της αποθήκης δεδομένων, η επαναφορά θα αποτελέσει πρόκληση. Η περιοχή σταδιοποίησης δίνει την ευκαιρία για επικύρωση πρώηνtracεπεξεργασμένα δεδομένα πριν μετακινηθούν στην αποθήκη δεδομένων.

Η αποθήκη δεδομένων πρέπει να ενσωματώνει συστήματα που έχουν διαφορετικά ΣΔΒΔ, Υλικό, OperaΣυστήματα ting και Πρωτόκολλα επικοινωνίας. Οι πηγές θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν παλαιότερες εφαρμογές όπως Mainframes, προσαρμοσμένες εφαρμογές, συσκευές σημείου επαφής όπως ATM, διακόπτες κλήσεων, αρχεία κειμένου, υπολογιστικά φύλλα, ERP, δεδομένα από προμηθευτές και συνεργάτες, μεταξύ άλλων.

Επομένως, χρειάζεται ένας λογικός χάρτης δεδομένων προτού τα δεδομένα διαγραφούν.tracφορτώνονται και φορτώνονται φυσικά. Αυτός ο χάρτης δεδομένων περιγράφει τη σχέση μεταξύ των πηγών και των δεδομένων-στόχων.

Τρία δεδομένα Extracμέθοδοι εφαρμογής:

1. Πλήρης Εξαίρεσηtracσμού
2. Μερική Εξαίρεσηtracση - χωρίς ειδοποίηση ενημέρωσης.
3. Μερική Εξαίρεσηtracση - με ειδοποίηση ενημέρωσης

Ανεξάρτητα από τη μέθοδο που χρησιμοποιείται, π.χ.tracΗ λειτουργία δεν θα πρέπει να επηρεάζει την απόδοση και τον χρόνο απόκρισης των συστημάτων πηγής. Αυτά τα συστήματα πηγής είναι βάσεις δεδομένων παραγωγής σε πραγματικό χρόνο. Οποιαδήποτε επιβράδυνση ή κλείδωμα θα μπορούσε να επηρεάσει τα κέρδη της εταιρείας.

Ορισμένες επικυρώσεις γίνονται κατά τη διάρκεια της Ex.traction:

• Συμφωνία εγγραφών με τα δεδομένα πηγής
• Βεβαιωθείτε ότι δεν έχουν φορτωθεί ανεπιθύμητα/ανεπιθύμητα δεδομένα
• Έλεγχος τύπου δεδομένων
• Καταργήστε όλους τους τύπους διπλότυπων/κατακερματισμένων δεδομένων
• Ελέγξτε αν όλα τα κλειδιά είναι στη θέση τους.

Βήμα 2) Μεταμόρφωση

Δεδομένα extracΤα δεδομένα που προέρχονται από τον διακομιστή προέλευσης είναι ακατέργαστα και δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην αρχική τους μορφή. Επομένως, πρέπει να καθαριστούν, να αντιστοιχιστούν και να μετασχηματιστούν. Στην πραγματικότητα, αυτό είναι το βασικό βήμα όπου η διαδικασία ETL προσθέτει αξία και αλλάζει τα δεδομένα έτσι ώστε να μπορούν να δημιουργηθούν διορατικές αναφορές BI.

Είναι μια από τις σημαντικές έννοιες ETL όπου εφαρμόζετε ένα σύνολο συναρτήσεων σε π.χ.tracδεδομένα που δεν απαιτούν κανένα μετασχηματισμό ονομάζονται άμεση κίνηση or δεδομένα διέλευσης.

Στο βήμα μετασχηματισμού, μπορείτε να εκτελέσετε προσαρμοσμένες λειτουργίες σε δεδομένα. Για παράδειγμα, εάν ο χρήστης θέλει το άθροισμα των εσόδων από πωλήσεις που δεν υπάρχει στη βάση δεδομένων. Ή εάν το όνομα και το επώνυμο σε έναν πίνακα βρίσκονται σε διαφορετικές στήλες. Είναι δυνατή η συνένωσή τους πριν από τη φόρτωση.

Τα ακόλουθα είναι Δεδομένα Integrity Προβλήματα:

1. Διαφορετικές ορθογραφίες του ίδιου ατόμου, όπως Jon, John, κ.λπ.
2. Υπάρχουν πολλοί τρόποι για να δηλώσετε ένα όνομα εταιρείας, όπως Google, Google Inc.
3. Χρήση διαφορετικών ονομάτων όπως Cleaveland και Cleveland.
4. Μπορεί να υπάρξει περίπτωση όπου διαφορετικές εφαρμογές δημιουργούν διαφορετικούς αριθμούς λογαριασμού για τον ίδιο πελάτη.
5. Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα απαιτούμενα αρχεία δεδομένων παραμένουν κενά
6. Μη έγκυρο προϊόν που συλλέχθηκε στο POS, καθώς η χειροκίνητη καταχώρηση μπορεί να οδηγήσει σε λάθη.

Οι επικυρώσεις γίνονται σε αυτό το στάδιο

• Φιλτράρισμα – Επιλέξτε μόνο ορισμένες στήλες για φόρτωση
• Χρήση κανόνων και πινάκων αναζήτησης για την τυποποίηση δεδομένων
• Μετατροπή συνόλου χαρακτήρων και χειρισμός κωδικοποίησης
• Μετατροπή Μονάδων Μέτρησης, όπως μετατροπές Ημερομηνίας και Ώρας, μετατροπές Νομισμάτων, αριθμητικές μετατροπές κ.λπ.
• Έλεγχος επικύρωσης ορίου δεδομένων. Για παράδειγμα, η ηλικία δεν μπορεί να είναι μεγαλύτερη από δύο ψηφία.
• Επικύρωση ροής δεδομένων από την περιοχή σταδιοποίησης στους ενδιάμεσους πίνακες.
• Τα υποχρεωτικά πεδία δεν πρέπει να μείνουν κενά.
• Καθαρισμός (για παράδειγμα, χάρτηςping NULL σε 0 ή Φύλο Άνδρας σε «M» και Γυναίκα σε «F», κ.λπ.)
• Διαχωρίστε μια στήλη σε πολλές στήλες και συγχωνεύστε πολλές στήλες σε μία μόνο στήλη.
• Μεταφορά σειρών και στηλών,
• Χρησιμοποιήστε αναζητήσεις για συγχώνευση δεδομένων
• Χρήση οποιασδήποτε σύνθετης επικύρωσης δεδομένων (π.χ., εάν οι δύο πρώτες στήλες σε μια σειρά είναι κενές, τότε απορρίπτει αυτόματα τη σειρά από την επεξεργασία)

Βήμα 3) Φόρτωση

Η φόρτωση δεδομένων στη βάση δεδομένων της αποθήκης δεδομένων-στόχου είναι το τελευταίο βήμα της διαδικασίας ETL. Σε μια τυπική αποθήκη δεδομένων, ένας τεράστιος όγκος δεδομένων πρέπει να φορτωθεί σε σχετικά σύντομο χρονικό διάστημα (νύχτες). Ως εκ τούτου, η διαδικασία φόρτωσης θα πρέπει να βελτιστοποιηθεί για απόδοση.

Σε περίπτωση αποτυχίας φόρτωσης, οι μηχανισμοί αποκατάστασης θα πρέπει να ρυθμιστούν ώστε να επανεκκινούνται από το σημείο της αποτυχίας χωρίς απώλεια ακεραιότητας δεδομένων. Οι διαχειριστές αποθήκης δεδομένων πρέπει να παρακολουθούν, να συνεχίζουν και να ακυρώνουν τις φορτώσεις σύμφωνα με την επικρατούσα απόδοση του διακομιστή.

Τύποι φόρτωσης:

• Αρχικό φορτίο — συμπλήρωση όλων των πινάκων της αποθήκης δεδομένων
• Αυξητικό Φορτίο — εφαρμογή συνεχών αλλαγών, όπως απαιτείται, περιοδικά.
• Πλήρης ανανέωση — διαγραφή των περιεχομένων ενός ή περισσότερων πινάκων και επαναφόρτωση με νέα δεδομένα.

Φόρτωση επαλήθευσης

• Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα πεδίου κλειδιού δεν λείπουν ούτε είναι μηδενικά.
• Δοκιμή προβολών μοντελοποίησης με βάση τους πίνακες προορισμού.
• Ελέγξτε ότι οι συνδυασμένες τιμές και οι υπολογισμένες μετρήσεις.
• Έλεγχοι δεδομένων στον πίνακα διαστάσεων καθώς και στον πίνακα ιστορικού.
• Ελέγξτε τις αναφορές BI στον φορτωμένο πίνακα γεγονότων και διαστάσεων.

ETL Pipelining και Παράλληλη Επεξεργασία

Η αγωγοποίηση ETL επιτρέπει τηνtracση, μετασχηματισμός και φόρτωση ταυτοχρόνως αντί για διαδοχικά. Μόλις ένα μέρος των δεδομένων εξέλθειtracted, μετασχηματίζεται και φορτώνεται ενώ εμφανίζονται νέα δεδομέναtracη διαδικασία συνεχίζεται. Αυτό παράλληλη επεξεργασία βελτιώνει σημαντικά την απόδοση, μειώνει τον χρόνο διακοπής λειτουργίας και μεγιστοποιεί την αξιοποίηση των πόρων του συστήματος.

Αυτή η παράλληλη επεξεργασία είναι απαραίτητη για αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο, ενσωμάτωση δεδομένων μεγάλης κλίμακας και συστήματα ETL που βασίζονται στο cloud. Με επικάλυψηping εργασίες, το ETL μέσω αγωγών εξασφαλίζει ταχύτερη μετακίνηση δεδομένων, υψηλότερη απόδοση και πιο συνεπή παροχή δεδομένων για τις σύγχρονες επιχειρήσεις.

Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιώνει τους σύγχρονους αγωγούς ETL;

Τεχνητή νοημοσύνη revolutΙονίζει το ETL καθιστώντας τους αγωγούς δεδομένων προσαρμοστικούς, έξυπνους και αυτοβελτιστοποιημένους. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χαρτογραφήσουν αυτόματα σχήματα, να ανιχνεύσουν ανωμαλίες και να προβλέψουν κανόνες μετασχηματισμού χωρίς χειροκίνητη διαμόρφωση. Αυτό επιτρέπει στις ροές εργασίας ETL να χειρίζονται αβίαστα τις εξελισσόμενες δομές δεδομένων, διατηρώντας παράλληλα την ποιότητα των δεδομένων.

Οι σύγχρονες πλατφόρμες ETL με βελτιωμένη τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιούν τεχνολογίες όπως το AutoML για αυτόματη μηχανική χαρακτηριστικών και χάρτη σχήματος που βασίζεται σε NLP.ping που κατανοεί τις σημασιολογικές σχέσεις μεταξύ πεδίων και αλγόριθμους ανίχνευσης ανωμαλιών που εντοπίζουν προβλήματα ποιότητας δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτές οι δυνατότητες μειώνουν σημαντικά την χειροκίνητη προσπάθεια που παραδοσιακά απαιτείται στην ανάπτυξη και συντήρηση ETL.

Εκμάθηση μηχανών Βελτιώνει τη ρύθμιση της απόδοσης, εξασφαλίζοντας ταχύτερη και ακριβέστερη ενσωμάτωση δεδομένων. Με την εισαγωγή αυτοματισμού και προγνωστικής νοημοσύνης, η τεχνολογία ETL με τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης παρέχει πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο και αυξάνει την αποδοτικότητα σε όλα τα οικοσυστήματα δεδομένων cloud και υβριδικών δεδομένων.

Για την εφαρμογή των παραπάνω εννοιών, οι οργανισμοί βασίζονται σε εξειδικευμένα εργαλεία ETL. Ακολουθούν ορισμένες από τις κορυφαίες επιλογές που διατίθενται στην αγορά.

Εργαλεία ETL

Υπάρχουν πολλά Εργαλεία ETL διαθέσιμα στην αγορά. Ακολουθούν μερικά από τα πιο σημαντικά:

1. MarkLogic:

Το MarkLogic είναι μια λύση αποθήκευσης δεδομένων που κάνει την ενοποίηση δεδομένων ευκολότερη και ταχύτερη χρησιμοποιώντας μια σειρά από εταιρικές λειτουργίες. Μπορεί να υποβάλει ερωτήματα σε διαφορετικούς τύπους δεδομένων, όπως έγγραφα, σχέσεις και μεταδεδομένα.

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

---

2. Oracle:

Oracle είναι η κορυφαία βάση δεδομένων στον κλάδο. Προσφέρει ένα ευρύ φάσμα λύσεων αποθήκης δεδομένων τόσο για εσωτερικές εγκαταστάσεις όσο και για cloud. Βοηθά στη βελτιστοποίηση των εμπειριών των πελατών αυξάνοντας την επιχειρησιακή αποδοτικότητα.

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

---

3. Amazon ΚόκκινοShift:

Amazon Το Redshift είναι ένα εργαλείο αποθήκης δεδομένων. Είναι ένα απλό και οικονομικό εργαλείο για την ανάλυση όλων των τύπων δεδομένων χρησιμοποιώντας τυπικά SQL και υπάρχοντα εργαλεία BI. Επιτρέπει επίσης την εκτέλεση σύνθετων ερωτημάτων σε petabyte δομημένων δεδομένων.

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

Εδώ είναι μια πλήρης λίστα χρήσιμων Εργαλεία αποθήκης δεδομένων.

καλυτερα πρακτικες για τη διαδικασια ETL

Οι ακόλουθες είναι οι βέλτιστες πρακτικές για τα βήματα της διαδικασίας ETL:

• Μην προσπαθήσετε ποτέ να καθαρίσετε όλα τα δεδομένα:
  Κάθε οργανισμός θα ήθελε να έχει όλα τα δεδομένα καθαρά, αλλά οι περισσότεροι από αυτούς δεν είναι έτοιμοι να πληρώσουν για να περιμένουν ή δεν είναι έτοιμοι να περιμένουν. Ο καθαρισμός όλων θα διαρκούσε απλώς πολύ χρόνο, επομένως είναι καλύτερο να μην προσπαθήσετε να καθαρίσετε όλα τα δεδομένα.
• Ισορροπήστε τον καθαρισμό με τις επιχειρηματικές προτεραιότητες:
  Ενώ θα πρέπει να αποφεύγετε τον υπερβολικό καθαρισμό όλων των δεδομένων, βεβαιωθείτε ότι τα κρίσιμα και τα πεδία με υψηλό αντίκτυπο καθαρίζονται για λόγους αξιοπιστίας. Εστιάστε τις προσπάθειες καθαρισμού σε στοιχεία δεδομένων που επηρεάζουν άμεσα τις επιχειρηματικές αποφάσεις και την ακρίβεια των αναφορών.
• Προσδιορίστε το κόστος καθαρισμού των δεδομένων:
  Πριν καθαρίσετε όλα τα βρώμικα δεδομένα, είναι σημαντικό να προσδιορίσετε το κόστος καθαρισμού για κάθε ακάθαρτο στοιχείο δεδομένων.
• Για να επιταχύνετε την επεξεργασία ερωτημάτων, έχετε βοηθητικές προβολές και ευρετήρια:
  Για να μειώσετε το κόστος αποθήκευσης, αποθηκεύστε συνοπτικά δεδομένα σε κασέτες δίσκου. Επίσης, απαιτείται η αντιστάθμιση μεταξύ του όγκου των δεδομένων που θα αποθηκευτούν και της λεπτομερούς χρήσης τους. Ανταλλαγή σε επίπεδο ευκρίνειας των δεδομένων για μείωση του κόστους αποθήκευσης.

Συχνές ερωτήσεις: