डेटा वेयरहाउस में ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड) प्रक्रिया

ETL क्या है?

ईटीएल यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें विभिन्न स्रोत प्रणालियों से डेटा निकाला जाता है, फिर डेटा को रूपांतरित किया जाता है (जैसे गणनाएँ लागू करना, डेटा को जोड़ना आदि), और अंत में डेटा को डेटा वेयरहाउस सिस्टम में लोड किया जाता है। ईटीएल का पूरा नाम एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड है।

यह सोचना आसान है कि डेटा वेयरहाउस बनाना केवल कई स्रोतों से डेटा निकालकर डेटाबेस में लोड करने जितना आसान है। लेकिन वास्तविकता में, इसके लिए एक जटिल ETL प्रक्रिया की आवश्यकता होती है। ETL प्रक्रिया में डेवलपर्स, विश्लेषकों, परीक्षकों और शीर्ष अधिकारियों सहित विभिन्न हितधारकों का सक्रिय सहयोग आवश्यक होता है और यह तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण है।

निर्णयकर्ताओं के लिए एक उपयोगी उपकरण के रूप में अपनी उपयोगिता बनाए रखने के लिए, डेटा वेयरहाउस सिस्टम को व्यावसायिक परिवर्तनों के साथ बदलना आवश्यक है। ईटीएल (इलेक्ट्रॉनिक, ट्रांसफॉर्मर टाइम मैनेजमेंट) डेटा वेयरहाउस सिस्टम की एक नियमित गतिविधि (दैनिक, साप्ताहिक या मासिक) है और इसे चुस्त, स्वचालित और सुव्यवस्थित होना चाहिए।

आपको ETL की आवश्यकता क्यों है?

संगठन में ETL को अपनाने के कई कारण हैं:

• यह कंपनियों को महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए अपने व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।
• ट्रांजैक्शनल डेटाबेस उन जटिल व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकते जिनका उत्तर ईटीएल उदाहरण द्वारा दिया जा सकता है।
• डेटा वेयरहाउस एक साझा डेटा भंडार प्रदान करता है।
• ETL विभिन्न स्रोतों से डेटा को डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करने की एक विधि प्रदान करता है।
• डेटा स्रोतों में बदलाव होने पर, डेटा वेयरहाउस स्वचालित रूप से अपडेट हो जाएगा।
• एक सुव्यवस्थित और दस्तावेजीकृत ईटीएल प्रणाली डेटा वेयरहाउस परियोजना की सफलता के लिए लगभग अनिवार्य है।
• डेटा रूपांतरण, एकत्रीकरण और गणना नियमों के सत्यापन की अनुमति दें।
• ईटीएल प्रक्रिया स्रोत और लक्ष्य प्रणाली के बीच नमूना डेटा की तुलना करने की अनुमति देती है।
• ईटीएल प्रक्रिया जटिल रूपांतरण कर सकती है और डेटा को संग्रहीत करने के लिए अतिरिक्त क्षेत्र की आवश्यकता होती है।
• ईटीएल डेटा को डेटा वेयरहाउस में माइग्रेट करने में मदद करता है, विभिन्न प्रारूपों और प्रकारों को एक सुसंगत प्रणाली में परिवर्तित करता है।
• ETL, लक्ष्य डाटाबेस में स्रोत डाटा तक पहुंचने और उसमें परिवर्तन करने के लिए एक पूर्वनिर्धारित प्रक्रिया है।
• डेटा वेयरहाउस में ईटीएल व्यवसाय के लिए गहन ऐतिहासिक संदर्भ प्रदान करता है।
• यह उत्पादकता बढ़ाने में मदद करता है क्योंकि यह तकनीकी कौशल की आवश्यकता के बिना डेटा को कोडित और पुन: उपयोग करता है।

ईटीएल के महत्व को स्पष्ट रूप से समझने के बाद, आइए उस तीन-चरणीय प्रक्रिया में गहराई से उतरें जो इसे कारगर बनाती है।

डेटा वेयरहाउस में ईटीएल प्रक्रिया

ETL एक 3-चरणीय प्रक्रिया है

चरण 1) निष्कर्षण

ईटीएल आर्किटेक्चर के इस चरण में, डेटा को स्रोत सिस्टम से स्टेजिंग एरिया में निकाला जाता है। यदि कोई परिवर्तन आवश्यक हो, तो वह स्टेजिंग एरिया में ही किया जाता है ताकि स्रोत सिस्टम के प्रदर्शन पर कोई नकारात्मक प्रभाव न पड़े। साथ ही, यदि दूषित डेटा को सीधे स्रोत से डेटा वेयरहाउस डेटाबेस में कॉपी किया जाता है, तो रोलबैक करना चुनौतीपूर्ण हो जाएगा। स्टेजिंग एरिया निकाले गए डेटा को डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करने से पहले उसकी जांच करने का अवसर प्रदान करता है।

डेटा वेयरहाउस को उन प्रणालियों को एकीकृत करने की आवश्यकता है जिनमें अलग-अलग डीबीएमएस, हार्डवेयर आदि हैं। Operaसंचार प्रणालियाँ और संचार प्रोटोकॉल। स्रोतों में मेनफ्रेम जैसे पुराने एप्लिकेशन, अनुकूलित एप्लिकेशन, एटीएम जैसे संपर्क उपकरण, कॉल स्विच, टेक्स्ट फाइलें, स्प्रेडशीट, ईआरपी, विक्रेताओं और भागीदारों से प्राप्त डेटा आदि शामिल हो सकते हैं।

इसलिए, डेटा को भौतिक रूप से निकालने और लोड करने से पहले एक तार्किक डेटा मानचित्र की आवश्यकता होती है। यह डेटा मानचित्र स्रोत और लक्ष्य डेटा के बीच संबंध का वर्णन करता है।

तीन डेटा निष्कर्षण विधियाँ:

1. पूर्ण निष्कर्षण
2. आंशिक निष्कर्षण - अद्यतन अधिसूचना के बिना.
3. आंशिक निष्कर्षण - अद्यतन अधिसूचना के साथ

उपयोग की जाने वाली विधि चाहे जो भी हो, निष्कर्षण से स्रोत प्रणालियों के प्रदर्शन और प्रतिक्रिया समय पर कोई प्रभाव नहीं पड़ना चाहिए। ये स्रोत प्रणालियाँ लाइव उत्पादन डेटाबेस हैं। किसी भी प्रकार की धीमी गति या रुकावट कंपनी के मुनाफे पर असर डाल सकती है।

निष्कर्षण के दौरान कुछ सत्यापन किए जाते हैं:

• स्रोत डेटा के साथ रिकॉर्ड का मिलान करें
• सुनिश्चित करें कि कोई स्पैम/अवांछित डेटा लोड न हो।
• डेटा प्रकार की जांच
• सभी प्रकार के डुप्लिकेट/खंडित डेटा को हटाएँ
• जांच लें कि सभी चाबियां सही जगह पर हैं या नहीं।

चरण 2) परिवर्तन

स्रोत सर्वर से निकाला गया डेटा कच्चा होता है और अपने मूल रूप में उपयोग करने योग्य नहीं होता। इसलिए, इसे शुद्ध करना, मैप करना और रूपांतरित करना आवश्यक है। वास्तव में, यही वह महत्वपूर्ण चरण है जहाँ ETL प्रक्रिया मूल्य जोड़ती है और डेटा को इस प्रकार परिवर्तित करती है जिससे उपयोगी BI रिपोर्ट तैयार की जा सकें।

यह ETL की महत्वपूर्ण अवधारणाओं में से एक है, जिसमें आप निकाले गए डेटा पर कार्यों का एक समूह लागू करते हैं। जिस डेटा को किसी रूपांतरण की आवश्यकता नहीं होती, उसे कहा जाता है प्रत्यक्ष चाल or पास-थ्रू डेटा.

रूपांतरण चरण में, आप डेटा पर अनुकूलित संक्रियाएँ कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि उपयोगकर्ता बिक्री राजस्व का योग चाहता है जो डेटाबेस में मौजूद नहीं है। या यदि किसी तालिका में पहला नाम और अंतिम नाम अलग-अलग कॉलम में हैं, तो उन्हें लोड करने से पहले संयोजित करना संभव है।

निम्नलिखित डेटा हैं Integrity समस्याएं:

1. एक ही व्यक्ति के नाम की अलग-अलग वर्तनी, जैसे जॉन, जॉन आदि।
2. किसी कंपनी के नाम को दर्शाने के कई तरीके हैं, जैसे Google, Google Inc.
3. क्लीवलैंड और क्लीवलैंड जैसे अलग-अलग नामों का प्रयोग।
4. ऐसा भी हो सकता है कि एक ही ग्राहक के लिए विभिन्न एप्लिकेशन द्वारा अलग-अलग खाता संख्याएँ उत्पन्न की जाएँ।
5. कुछ मामलों में, आवश्यक डेटा वाली फाइलें खाली रह जाती हैं।
6. गलत उत्पाद को पीओएस पर एकत्र किया गया, क्योंकि मैन्युअल प्रविष्टि से गलतियाँ हो सकती हैं।

इस चरण के दौरान सत्यापन किया जाता है

• फ़िल्टरिंग – लोड करने के लिए केवल कुछ कॉलम चुनें
• डेटा मानकीकरण के लिए नियमों और लुकअप तालिकाओं का उपयोग करना
• वर्ण सेट रूपांतरण और एनकोडिंग प्रबंधन
• माप की इकाइयों का रूपांतरण, जैसे दिनांक और समय का रूपांतरण, मुद्रा का रूपांतरण, संख्यात्मक रूपांतरण आदि।
• डेटा सीमा सत्यापन जांच। उदाहरण के लिए, आयु दो अंकों से अधिक नहीं हो सकती।
• स्टेजिंग क्षेत्र से मध्यवर्ती तालिकाओं तक डेटा प्रवाह सत्यापन।
• आवश्यक फ़ील्ड को रिक्त नहीं छोड़ा जाना चाहिए.
• सफाई करना (उदाहरण के लिए, NULL को 0 पर मैप करना या लिंग पुरुष को "M" और महिला को "F" पर मैप करना, आदि)
• एक कॉलम को कई कॉलम में विभाजित करें और कई कॉलम को एक कॉलम में मर्ज करें।
• पंक्तियों और स्तंभों को स्थानांतरित करना,
• डेटा मर्ज करने के लिए लुकअप का उपयोग करें
• किसी भी जटिल डेटा सत्यापन का उपयोग करना (उदाहरण के लिए, यदि किसी पंक्ति में पहले दो कॉलम खाली हैं, तो यह स्वचालित रूप से उस पंक्ति को प्रसंस्करण से अस्वीकार कर देता है)

चरण 3) लोड हो रहा है

लक्ष्य डेटा वेयरहाउस डेटाबेस में डेटा लोड करना ईटीएल प्रक्रिया का अंतिम चरण है। एक सामान्य डेटा वेयरहाउस में, अपेक्षाकृत कम समय (रातों) में भारी मात्रा में डेटा लोड करना होता है। इसलिए, प्रदर्शन के लिहाज़ से लोड प्रक्रिया को अनुकूलित किया जाना चाहिए।

लोड विफल होने की स्थिति में, डेटा अखंडता को खोए बिना विफलता के बिंदु से पुनः आरंभ करने के लिए पुनर्प्राप्ति तंत्र को कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए। डेटा वेयरहाउस प्रशासकों को सर्वर के मौजूदा प्रदर्शन के अनुसार लोड की निगरानी, ​​पुनः आरंभ और रद्द करने की आवश्यकता होती है।

लोडिंग के प्रकार:

• प्रारंभिक भार — डेटा वेयरहाउस की सभी तालिकाओं को भरना
• वृद्धिशील भार — आवश्यकतानुसार समय-समय पर निरंतर परिवर्तन लागू करना।
• पूर्ण ताज़ा करें - एक या अधिक तालिकाओं की सामग्री को मिटाना और नए डेटा के साथ पुनः लोड करना।

लोड सत्यापन

• सुनिश्चित करें कि कुंजी फ़ील्ड डेटा न तो गायब है और न ही शून्य है.
• लक्ष्य तालिकाओं के आधार पर मॉडलिंग दृश्यों का परीक्षण करें.
• संयुक्त मानों और परिकलित मापों की जाँच करें।
• डेटा की जांच डाइमेंशन टेबल के साथ-साथ हिस्ट्री टेबल में भी की जाती है।
• लोड किए गए तथ्य और आयाम तालिका पर BI रिपोर्ट की जाँच करें।

ईटीएल पाइपलाइनिंग और समानांतर प्रसंस्करण

ईटीएल पाइपलाइनिंग निष्कर्षण, रूपांतरण और लोडिंग को संभव बनाती है। एक साथ क्रमिक रूप से करने के बजाय। जैसे ही डेटा का एक हिस्सा निकाला जाता है, उसे रूपांतरित करके लोड किया जाता है जबकि नए डेटा को निकालने का काम जारी रहता है। समानांतर प्रसंस्करण इससे प्रदर्शन में काफी सुधार होता है, डाउनटाइम कम होता है और सिस्टम संसाधनों का अधिकतम उपयोग सुनिश्चित होता है।

यह समानांतर प्रसंस्करण इसके लिए आवश्यक है वास्तविक समय विश्लेषिकीबड़े पैमाने पर डेटा एकीकरण और क्लाउड-आधारित ईटीएल सिस्टम। कार्यों को ओवरलैप करके, पाइपलाइन ईटीएल आधुनिक उद्यमों के लिए तेज़ डेटा मूवमेंट, उच्च दक्षता और अधिक सुसंगत डेटा डिलीवरी सुनिश्चित करता है।

एआई आधुनिक ईटीएल पाइपलाइनों को कैसे बेहतर बनाता है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) डेटा पाइपलाइनों को अनुकूलनीय, बुद्धिमान और स्व-अनुकूलित बनाकर ETL में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है। AI एल्गोरिदम मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन के बिना स्वचालित रूप से स्कीमा मैप कर सकते हैं, विसंगतियों का पता लगा सकते हैं और रूपांतरण नियमों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। इससे ETL वर्कफ़्लो डेटा की गुणवत्ता बनाए रखते हुए, विकसित हो रही डेटा संरचनाओं को आसानी से संभालने में सक्षम हो जाते हैं।

आधुनिक एआई-संवर्धित ईटीएल प्लेटफॉर्म स्वचालित फीचर इंजीनियरिंग के लिए ऑटोएमएल जैसी तकनीकों, फ़ील्ड के बीच अर्थपूर्ण संबंधों को समझने वाली एनएलपी-आधारित स्कीमा मैपिंग और वास्तविक समय में डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं की पहचान करने वाले विसंगति पहचान एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। ये क्षमताएं ईटीएल विकास और रखरखाव में पारंपरिक रूप से आवश्यक मैन्युअल प्रयास को काफी कम कर देती हैं।

मशीन लर्निंग यह परफॉर्मेंस ट्यूनिंग को बेहतर बनाता है, जिससे तेज़ और अधिक सटीक डेटा इंटीग्रेशन सुनिश्चित होता है। ऑटोमेशन और प्रेडिक्टिव इंटेलिजेंस को शामिल करके, AI-संचालित ETL वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करता है और क्लाउड और हाइब्रिड डेटा इकोसिस्टम में अधिक दक्षता लाता है।

ऊपर बताए गए सिद्धांतों को लागू करने के लिए, संगठन विशेषीकृत ईटीएल टूल्स पर निर्भर करते हैं। बाजार में उपलब्ध कुछ प्रमुख विकल्प यहां दिए गए हैं।

ईटीएल उपकरण

कई हैं ETL उपकरण बाजार में उपलब्ध हैं। इनमें से कुछ प्रमुख हैं:

1. मार्कलॉजिक:

MarkLogic एक डेटा वेयरहाउसिंग समाधान है जो कई एंटरप्राइज़ सुविधाओं का उपयोग करके डेटा एकीकरण को आसान और तेज़ बनाता है। यह दस्तावेज़, संबंध और मेटाडेटा जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा पर क्वेरी कर सकता है।

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

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2. Oracle:

Oracle यह उद्योग जगत का अग्रणी डेटाबेस है। यह ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड दोनों के लिए डेटा वेयरहाउस समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। यह परिचालन दक्षता बढ़ाकर ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करता है।

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

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3. Amazon लालShift:

Amazon रेडशिफ्ट एक डेटा वेयरहाउस टूल है। यह मानक प्रक्रियाओं का उपयोग करके सभी प्रकार के डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक सरल और किफायती उपकरण है। एसक्यूएल और मौजूदा BI उपकरण। यह संरचित डेटा के पेटाबाइट्स के खिलाफ जटिल क्वेरी चलाने की भी अनुमति देता है।

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

यहाँ उपयोगी की एक पूरी सूची है डेटा वेयरहाउस टूल्स।

ईटीएल प्रक्रिया के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

ईटीएल प्रक्रिया के चरणों के लिए निम्नलिखित सर्वोत्तम अभ्यास हैं:

• कभी भी सारा डेटा साफ़ करने का प्रयास न करें:
  हर संगठन अपना सारा डेटा साफ-सुथरा रखना चाहता है, लेकिन उनमें से अधिकतर लोग इसके लिए भुगतान करने को तैयार नहीं होते या इंतजार करने को तैयार नहीं होते। सारा डेटा साफ करने में बहुत समय लग जाता है, इसलिए बेहतर यही है कि सारा डेटा साफ करने की कोशिश न की जाए।
• सफाई और व्यावसायिक प्राथमिकताओं के बीच संतुलन बनाए रखें:
  हालांकि आपको सभी डेटा को ज़रूरत से ज़्यादा साफ़ करने से बचना चाहिए, लेकिन विश्वसनीयता के लिए महत्वपूर्ण और उच्च प्रभाव वाले फ़ील्ड को साफ़ करना सुनिश्चित करें। डेटा को साफ़ करने के प्रयासों को उन डेटा तत्वों पर केंद्रित करें जो व्यावसायिक निर्णयों और रिपोर्टिंग की सटीकता को सीधे प्रभावित करते हैं।
• डेटा को साफ़ करने की लागत निर्धारित करें:
  सभी गंदे डेटा को साफ करने से पहले, आपके लिए प्रत्येक गंदे डेटा तत्व के लिए सफाई लागत निर्धारित करना महत्वपूर्ण है।
• क्वेरी प्रसंस्करण में तेजी लाने के लिए, सहायक दृश्य और अनुक्रमणिका रखें:
  भंडारण लागत को कम करने के लिए, डिस्क टेप में सारांशित डेटा को स्टोर करें। साथ ही, संग्रहीत किए जाने वाले डेटा की मात्रा और उसके विस्तृत उपयोग के बीच व्यापार-बंद की आवश्यकता है। भंडारण लागत को कम करने के लिए डेटा की ग्रैन्युलैरिटी के स्तर पर व्यापार-बंद।

सामान्य प्रश्नोत्तर: