ETL (nttract, teisendus ja laadimine) protsess andmelaos

Mis on ETL?

ETL on protsess, mis nttractöötleb andmeid erinevatest alliksüsteemidest, seejärel teisendab andmeid (näiteks rakendab arvutusi, liitmisi jne) ja laadib lõpuks andmed andmelao süsteemi. ETL-i täielik vorm on Extract, teisenda ja laadi.

On ahvatlev mõelda, et andmelao loomine hõlmab lihtsalt ekstracandmete kogumine mitmest allikast ja nende laadimine andmebaasi. Tegelikkuses nõuab see aga keerukat ETL-protsessi. ETL-protsess nõuab aktiivset panust erinevatelt sidusrühmadelt, sealhulgas arendajatelt, analüütikutelt, testijatelt ja tippjuhtidelt, ning on tehniliselt keeruline.

Selleks, et säilitada oma väärtus otsustajate tööriistana, peab andmelao süsteem muutuma vastavalt äritegevuse muutustele. ETL on andmelao süsteemi korduv tegevus (iga päev, nädal või kuu) ning see peab olema paindlik, automatiseeritud ja hästi dokumenteeritud.

Milleks ETL-i vaja on?

ETL-i kasutuselevõtuks organisatsioonis on palju põhjuseid:

• See aitab ettevõtetel analüüsida oma äriandmeid kriitiliste äriotsuste langetamiseks.
• Tehinguandmebaasid ei suuda vastata keerukatele äriküsimustele, millele saab vastata ETL-näite abil.
• Andmeladu pakub ühist andmehoidlat
• ETL pakub meetodit andmete teisaldamiseks erinevatest allikatest andmelattu.
• Andmeallikate muutudes uueneb andmeladu automaatselt.
• Hästi disainitud ja dokumenteeritud ETL-süsteem on andmelao projekti edukuse seisukohalt peaaegu hädavajalik.
• Luba andmete teisendamise, liitmise ja arvutusreeglite kontrollimine.
• ETL-protsess võimaldab võrrelda lähte- ja sihtsüsteemi näidisandmeid.
• ETL-protsess suudab teostada keerukaid teisendusi ja nõuab andmete salvestamiseks lisaruumi.
• ETL aitab andmeid andmelattu migreerida, teisendades erinevad vormingud ja tüübid üheks ühtseks süsteemiks.
• ETL on eelmääratletud protsess lähteandmetele juurdepääsuks ja sihtandmebaasi manipuleerimiseks.
• ETL andmelaos pakub ettevõttele sügavat ajaloolist konteksti.
• See aitab parandada tootlikkust, kuna see kodifitseerib ja taaskasutab ilma tehniliste oskusteta.

Olles ETL-i väärtusest selgelt aru saanud, sukeldume kolmeastmelisse protsessi, mis selle kõik toimima paneb.

ETL-protsess andmeladudes

ETL on 3-etapiline protsess

1. samm) Näidetracmine

Selles ETL-arhitektuuri etapis andmeid töödeldakse.traclähtekoodisüsteemist staažipiirkonda. Teisendused, kui neid on, tehakse staažipiirkonnas, et lähtekoodisüsteemi jõudlust ei halvendataks. Samuti, kui rikutud andmed kopeeritakse otse allikast andmelao andmebaasi, on tagasipööramine keeruline. Staažipiirkond annab võimaluse valideerida extracandmeid enne andmelattu kolimist.

Andmeladu peab integreerima süsteeme, millel on erinevad andmebaasihaldussüsteemid, riistvara, Operasidesüsteemid ja sideprotokollid. Allikate hulka võivad kuuluda muu hulgas pärandrakendused nagu suurarvutid, kohandatud rakendused, kontaktpunkti seadmed nagu sularahaautomaadid, kõnelülitid, tekstifailid, arvutustabelid, ERP, müüjate ja partnerite andmed.

Seega on enne andmete analüüsi vaja loogilist andmekaarti.tracfüüsiliselt laaditud. See andmekaart kirjeldab allikate ja sihtandmete vahelist seost.

Kolm andmeväljaannettracmeetodid:

1. Täielik endinetracmine
2. Osaline ekstractsioon - ilma värskendusteateta.
3. Osaline ekstracvärskendusteatega

Sõltumata kasutatud meetodist, nt.tracSee ei tohiks mõjutada alliksüsteemide jõudlust ega reageerimisaega. Need alliksüsteemid on reaalajas töötavad tootmisandmebaasid. Igasugune aeglustumine või lukustumine võib mõjutada ettevõtte lõpptulemust.

Mõned valideerimised tehakse eksami ajal.tracmine:

• Viige kirjed lähteandmetega kokku
• Veenduge, et rämpsposti/soovimatuid andmeid ei laaditaks
• Andmetüübi kontroll
• Eemaldage igat tüüpi dubleeritud/fragmenteeritud andmed
• Kontrollige, kas kõik võtmed on paigas.

2. etapp) ümberkujundamine

Andmed extracAllikaserverist pärit andmed on toored ja algsel kujul kasutuskõlbmatud. Seetõttu tuleb need puhastada, kaardistada ja teisendada. Tegelikult on see peamine samm, kus ETL-protsess lisab väärtust ja muudab andmeid nii, et saab genereerida sisukaid ärianalüütika aruandeid.

See on üks olulisi ETL-i kontseptsioone, kus rakendate funktsioonide komplekti näitekstracTed andmed. Andmeid, mis ei vaja teisendusi, nimetatakse otsene käik or läbilaskeandmed.

Teisendusetapis saate andmetega teha kohandatud toiminguid. Näiteks kui kasutaja soovib müügitulu summat, mida andmebaasis pole. Või kui tabelis on ees- ja perekonnanimi erinevates veergudes, on võimalik need enne laadimist liita.

Järgnevad on andmed Integrity Probleemid:

1. Sama isiku erinevad kirjapildid, näiteks Jon, John jne.
2. Ettevõtte nime tähistamiseks on mitu võimalust, näiteks Google, Google Inc
3. Erinevate nimede, näiteks Cleaveland ja Cleveland, kasutamine.
4. Võib esineda juhtumeid, kus erinevad rakendused genereerivad sama kliendi jaoks erinevad kontonumbrid.
5. Mõnel juhul jäävad vajalikud andmefailid tühjaks
6. Müügipunktist võeti vastu sobimatu toode, kuna käsitsi sisestamine võib põhjustada vigu.

Valideerimine tehakse selles etapis

• Filtreerimine – valige laadimiseks ainult teatud veerud
• Reeglite ja otsingutabelite kasutamine andmete standardimiseks
• Märkide komplekti teisendamine ja kodeeringu käsitlemine
• Mõõtühikute teisendamine, näiteks kuupäeva ja kellaaja teisendamine, valuuta teisendamine, numbriline teisendamine jne.
• Andmeläve valideerimise kontroll. Näiteks vanus ei tohi olla pikem kui kaks numbrit.
• Andmevoo valideerimine etapialast vahetabeliteni.
• Kohustuslikke välju ei tohi tühjaks jätta.
• Puhastamine (näiteks kaardiping NULL väärtuseks 0 või sugu (mees väärtuseks „M“ ja naine väärtuseks „N“ jne)
• Jagage veerg mitmeks veeruks ja ühendage mitu veergu üheks veeruks.
• ridade ja veergude ümberpaigutamine,
• Kasutage andmete liitmiseks otsinguid
• Kasutades mis tahes keerukat andmete valideerimist (nt kui rea kaks esimest veergu on tühjad, siis see rida automaatselt töötlemisest tagasi lükkab)

Samm 3) Laadimine

Andmete laadimine sihtandmebaasisse on ETL-protsessi viimane samm. Tüüpilises andmelaos tuleb suhteliselt lühikese aja (ööde) jooksul laadida tohutu hulk andmeid. Seega tuleks laadimisprotsessi jõudluse tagamiseks optimeerida.

Laadimisvea korral tuleks taastemehhanismid konfigureerida nii, et need taaskäivituksid rikkekohast ilma andmete terviklikkuse kadumiseta. Andmelao administraatorid peavad jälgima, jätkama ja tühistama laadimisi vastavalt serveri praegusele jõudlusele.

Laadimise tüübid:

• Esialgne koormus — kõigi andmelao tabelite täitmine
• Täiendav koormus — vajadusel perioodiliselt käimasolevate muudatuste rakendamine.
• Täielik värskendus —ühe või mitme tabeli sisu kustutamine ja värskete andmete uuesti laadimine.

Laadi kinnitus

• Veenduge, et võtmevälja andmed ei oleks puudu ega tühised.
• Testige sihttabelite põhjal modelleerimisvaateid.
• Kontrollige kombineeritud väärtusi ja arvutatud mõõtmeid.
• Andmekontrollid nii dimensioonitabelis kui ka ajalootabelis.
• Kontrollige laaditud faktide ja dimensioonide tabeli BI-aruandeid.

ETL-i torujuhtmestik ja paralleelne töötlemine

ETL-torujuhtmestik võimaldab näitekstractoimuma, muutuma ja laadima üheaegselt järjestikku. Niipea kui osa andmetest on välja võetudtracted, see teisendatakse ja laaditakse uute andmete kuvamise ajaltracjätkub. See paralleelne töötlemine parandab oluliselt jõudlust, vähendab seisakuid ja maksimeerib süsteemi ressursside kasutamist.

See paralleelne töötlemine on oluline reaalajas analüüs, ulatuslik andmete integreerimine ja pilvepõhised ETL-süsteemid. Kattuvuse tõttuping Ülesannete täitmiseks tagab konveierliinne ETL tänapäevastele ettevõtetele kiirema andmete liikumise, suurema efektiivsuse ja järjepidevama andmete edastamise.

Kuidas tehisintellekt täiustab tänapäevaseid ETL-torustikke?

Tehisintellekt revolutioniseerib ETL-i, muutes andmekanalid adaptiivseks, intelligentseks ja iseoptimeeruvaks. Tehisintellekti algoritmid suudavad skeeme automaatselt kaardistada, anomaaliaid tuvastada ja teisendusreegleid ennustada ilma käsitsi konfigureerimiseta. See võimaldab ETL-i töövoogudel vaevata hakkama saada arenevate andmestruktuuridega, säilitades samal ajal andmete kvaliteedi.

Kaasaegsed tehisintellektiga täiustatud ETL-platvormid kasutavad selliseid tehnoloogiaid nagu AutoML automaatseks funktsioonide kavandamiseks ja NLP-põhine skeemikaart.ping mis mõistab väljadevahelisi semantilisi seoseid, ja anomaaliate tuvastamise algoritme, mis tuvastavad andmete kvaliteedi probleeme reaalajas. Need võimalused vähendavad oluliselt käsitsi tehtavat tööd, mida traditsiooniliselt ETL-i arendamisel ja hooldamisel vaja läheb.

Masinõpe Täiustab jõudluse häälestamist, tagades kiirema ja täpsema andmete integreerimise. Automatiseerimise ja ennustava intelligentsuse abil pakub tehisintellektil põhinev ETL reaalajas teadmisi ja suurendab tõhusust pilve- ja hübriidandmete ökosüsteemides.

Ülaltoodud kontseptsioonide rakendamiseks toetuvad organisatsioonid spetsiaalsetele ETL-tööriistadele. Siin on mõned turul saadaolevad juhtivad valikud.

ETL-i tööriistad

On palju ETL tööriistad turul saadaval. Siin on mõned kõige silmapaistvamad neist:

1. MarkLogic:

MarkLogic on andmeladulahendus, mis muudab andmete integreerimise lihtsamaks ja kiiremaks, kasutades mitmesuguseid ettevõtte funktsioone. See saab pärida erinevat tüüpi andmeid, näiteks dokumente, seoseid ja metaandmeid.

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

---

2. Oracle:

Oracle on tööstusharu juhtiv andmebaas. See pakub laia valikut andmelao lahendusi nii kohapealseks kui ka pilvepõhiseks kasutamiseks. See aitab optimeerida kliendikogemust, suurendades tegevuse efektiivsust.

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

---

3. Amazon RedShift:

Amazon Redshift on andmelao tööriist. See on lihtne ja kulutõhus tööriist igat tüüpi andmete analüüsimiseks standardsete meetodite abil. SQL ja olemasolevad BI tööriistad. Samuti võimaldab see käivitada keerulisi päringuid petabaitide struktureeritud andmete vastu.

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

Siin on kasulike asjade täielik loetelu andmelao tööriistad.

ETL-protsessi parimad tavad

ETL-protsessi etappide parimad tavad on järgmised:

• Ärge kunagi proovige kõiki andmeid puhastada:
  Iga organisatsioon sooviks, et kõik andmed oleksid puhastatud, kuid enamik neist ei ole valmis ootamise eest maksma või ei ole üldse valmis ootama. Kõigi andmete puhastamine võtaks lihtsalt liiga kaua aega, seega on parem mitte proovida kõiki andmeid puhastada.
• Tasakaalu puhastamine äriprioriteetidega:
  Kuigi andmete üleliigset puhastamist tuleks vältida, tuleks usaldusväärsuse tagamiseks tagada kriitiliste ja suure mõjuga väljade puhastamine. Keskenduge puhastamisel andmeelementidele, mis mõjutavad otseselt äriotsuseid ja aruandluse täpsust.
• Määrake andmete puhastamise maksumus:
  Enne kõigi määrdunud andmete puhastamist on oluline määrata iga määrdunud andmeelemendi puhastamise maksumus.
• Päringu töötlemise kiirendamiseks kasutage lisavaateid ja indekseid:
  Salvestuskulude vähendamiseks salvestage kokkuvõtlikud andmed kettalintidele. Samuti on vaja kompromissi salvestatavate andmete mahu ja nende üksikasjaliku kasutamise vahel. Kompromiss andmete detailsuse tasemel salvestuskulude vähendamiseks.

KKK