ETL (eks.tract, Transformer og Last inn)-prosess i et datalager

Hva er ETL?

ETL er en prosess som eks.tracbehandler dataene fra forskjellige kildesystemer, transformerer deretter dataene (som å bruke beregninger, sammenkoblinger osv.), og laster til slutt dataene inn i datavarehuset. Den fulle formen for ETL er Extract, Transformer og Last inn.

Det er fristende å tro at det å lage et datavarehus bare innebærer eks.trachente data fra flere kilder og laste dem inn i en database. Likevel krever det i realiteten en kompleks ETL-prosess. ETL-prosessen krever aktive innspill fra ulike interessenter, inkludert utviklere, analytikere, testere og toppledere, og er teknisk utfordrende.

For å opprettholde verdien som et verktøy for beslutningstakere, må datavarehussystemet endres i takt med endringer i virksomheten. ETL er en tilbakevendende aktivitet (daglig, ukentlig eller månedlig) i et datavarehussystem og må være smidig, automatisert og godt dokumentert.

Hvorfor trenger du ETL?

Det er mange grunner til å ta i bruk ETL i organisasjonen:

• Det hjelper bedrifter med å analysere forretningsdataene sine for å ta kritiske forretningsbeslutninger.
• Transaksjonsdatabaser kan ikke svare på komplekse forretningsspørsmål som kan besvares med et ETL-eksempel.
• Et datalager tilbyr et felles datalager
• ETL gir en metode for å flytte data fra ulike kilder til et datavarehus.
• Etter hvert som datakildene endres, vil datalageret automatisk oppdateres.
• Et godt designet og dokumentert ETL-system er nesten avgjørende for at et datavarehusprosjekt skal lykkes.
• Tillat verifisering av regler for datatransformasjon, aggregering og beregning.
• ETL-prosessen tillater sammenligning av eksempeldata mellom kilde- og målsystemet.
• ETL-prosessen kan utføre komplekse transformasjoner og krever et ekstra område for å lagre dataene.
• ETL hjelper med å migrere data til et datalager, og konverterer forskjellige formater og typer til ett konsistent system.
• ETL er en forhåndsdefinert prosess for å få tilgang til og manipulere kildedata inn i måldatabasen.
• ETL i et datavarehus tilbyr dyp historisk kontekst for virksomheten.
• Det bidrar til å forbedre produktiviteten fordi det kodifiserer og gjenbruker uten behov for tekniske ferdigheter.

Med en klar forståelse av ETLs verdi, la oss dykke ned i tretrinnsprosessen som får alt til å fungere.

ETL-prosess i datavarehus

ETL er en 3-trinns prosess

Trinn 1) Eks.tracsjon

I dette trinnet av ETL-arkitekturen ekskluderes datatracted fra kildesystemet til oppsamlingsområdet. Transformasjoner, om noen, gjøres i oppsamlingsområdet slik at ytelsen til kildesystemet ikke forringes. Hvis ødelagte data kopieres direkte fra kilden til datavarehusets database, vil tilbakerulling være en utfordring. Oppsamlingsområdet gir en mulighet til å validere ekstraclagrede data før de flyttes til datalageret.

Datavarehuset må integrere systemer som har forskjellige DBMS-er, maskinvare, Operasystemer og kommunikasjonsprotokoller. Kilder kan blant annet omfatte eldre applikasjoner som stormaskiner, tilpassede applikasjoner, kontaktpunkter som minibanker, anropssvitsjer, tekstfiler, regneark, ERP, data fra leverandører og partnere.

Derfor trenger man et logisk datakart før data eks.tractet og fysisk lastet. Dette datakartet beskriver forholdet mellom kilder og måldata.

Tre dataeksemplertracsjonsmetoder:

1. Fullstendig eks.tracsjon
2. Delvis eks.tracsjon - uten oppdateringsvarsling.
3. Delvis eks.tracsjon- med oppdateringsvarsling

Uavhengig av hvilken metode som brukes, f.eks.tracDette skal ikke påvirke ytelsen og responstiden til kildesystemene. Disse kildesystemene er databaser i direkte produksjon. Enhver nedbremsing eller låsing kan påvirke selskapets bunnlinje.

Noen valideringer gjøres under Extracsjon:

• Avstem poster med kildedata
• Sørg for at det ikke lastes inn spam/uønsket data
• Datatypekontroll
• Fjern alle typer dupliserte/fragmenterte data
• Sjekk om alle nøklene er på plass.

Trinn 2) Transformasjon

DataekstracDataene som er lagret fra kildeserveren er råe og ikke brukbare i sin opprinnelige form. Derfor må de renses, kartlegges og transformeres. Dette er faktisk det viktigste trinnet der ETL-prosessen tilfører verdi og endrer data slik at innsiktsfulle BI-rapporter kan genereres.

Det er et av de viktige ETL-konseptene der du bruker et sett med funksjoner på f.eks.tracted data. Data som ikke krever noen transformasjon kalles direkte trekk or gjennomgangsdata.

I transformasjonstrinnet kan du utføre tilpassede operasjoner på data. For eksempel, hvis brukeren ønsker summen av salgsinntekter som ikke finnes i databasen. Eller hvis fornavnet og etternavnet i en tabell er i forskjellige kolonner, er det mulig å sammenkoble dem før lasting.

Følgende er data Integrity Problemer:

1. Ulike stavemåter av samme person, som Jon, John, osv.
2. Det finnes flere måter å betegne et firmanavn på, som for eksempel Google, Google Inc.
3. Bruk av forskjellige navn som Cleaveland og Cleveland.
4. Det kan være tilfeller der forskjellige kontonumre genereres av forskjellige applikasjoner for samme kunde.
5. I noen tilfeller forblir de nødvendige datafilene tomme
6. Ugyldig produkt hentet på POS, da manuell registrering kan føre til feil.

Valideringer gjøres i løpet av dette stadiet

• Filtrering – Velg kun enkelte kolonner som skal lastes
• Bruk av regler og oppslagstabeller for datastandardisering
• Tegnsettkonvertering og håndtering av koding
• Konvertering av måleenheter, som dato- og klokkeslettkonverteringer, valutakonverteringer, numeriske konverteringer osv.
• Valideringskontroll av dataterskel. For eksempel kan ikke alder være mer enn to sifre.
• Dataflytvalidering fra oppsamlingsområdet til mellomtabellene.
• Obligatoriske felter skal ikke stå tomme.
• Rengjøring (for eksempel kartping NULL til 0 eller Kjønn Mann til «M» og Kvinne til «K», osv.)
• Del en kolonne i flere kolonner og slå sammen flere kolonner til én enkelt kolonne.
• Transponering av rader og kolonner,
• Bruk oppslag for å slå sammen data
• Bruk av kompleks datavalidering (f.eks. hvis de to første kolonnene på en rad er tomme, avvises raden automatisk fra behandling)

Trinn 3) Lasting

Å laste inn data i måldatabasen for datavarehuset er det siste trinnet i ETL-prosessen. I et typisk datavarehus må en stor mengde data lastes inn i løpet av en relativt kort periode (netter). Derfor bør lasteprosessen optimaliseres for ytelse.

Ved lastfeil bør gjenopprettingsmekanismer konfigureres til å starte på nytt fra feilpunktet uten tap av dataintegritet. Datavarehusadministratorer må overvåke, gjenoppta og avbryte laster i henhold til gjeldende serverytelse.

Typer lasting:

• Innledende belastning — fylle ut alle datavarehustabellene
• Inkrementell belastning — implementere løpende endringer etter behov med jevne mellomrom.
• Full oppdatering – sletting av innholdet i en eller flere tabeller og lasting på nytt med ferske data.

Last bekreftelse

• Sørg for at nøkkelfeltdataene verken mangler eller er null.
• Test modelleringsvisninger basert på måltabellene.
• Sjekk de kombinerte verdiene og beregnede målene.
• Datakontroller i dimensjonstabellen så vel som historikktabellen.
• Sjekk BI-rapportene på den innlastede fakta- og dimensjonstabellen.

ETL-pipelining og parallell prosessering

ETL-rørledninger tillater ekstracsjon, transformasjon og lasting som skal skje samtidig i stedet for sekvensielt. Så snart en del av dataene er eks.tracted, den transformeres og lastes inn mens nye data ekstracsjonen fortsetter. Dette parallell behandling forbedrer ytelsen betraktelig, reduserer nedetid og maksimerer systemressursutnyttelsen.

Denne parallelle prosesseringen er viktig for sanntidsanalyse, storskala dataintegrasjon og skybaserte ETL-systemer. Ved overlappingping oppgaver, pipelined ETL sikrer raskere dataflyt, høyere effektivitet og mer konsistent datalevering for moderne bedrifter.

Hvordan forbedrer AI moderne ETL-rørledninger?

Kunstig intelligens revolutioniserer ETL ved å gjøre datapipelines adaptive, intelligente og selvoptimaliserende. AI-algoritmer kan automatisk kartlegge skjemaer, oppdage avvik og forutsi transformasjonsregler uten manuell konfigurasjon. Dette gjør det mulig for ETL-arbeidsflyter å håndtere utviklende datastrukturer uanstrengt samtidig som datakvaliteten opprettholdes.

Moderne AI-forbedrede ETL-plattformer utnytter teknologier som AutoML for automatisk funksjonsutvikling og NLP-drevet skjemakart.ping som forstår semantiske forhold mellom felt, og algoritmer for avviksdeteksjon som identifiserer problemer med datakvaliteten i sanntid. Disse funksjonene reduserer den manuelle innsatsen som tradisjonelt kreves i ETL-utvikling og -vedlikehold betydelig.

Maskinlæring forbedrer ytelsesjusteringen, noe som sikrer raskere og mer nøyaktig dataintegrasjon. Ved å introdusere automatisering og prediktiv intelligens leverer AI-drevet ETL sanntidsinnsikt og driver større effektivitet på tvers av sky- og hybride dataøkosystemer.

For å implementere konseptene som er omtalt ovenfor, er organisasjoner avhengige av spesialiserte ETL-verktøy. Her er noen av de ledende alternativene som er tilgjengelige på markedet.

ETL-verktøy

Det finnes mange ETL-verktøy tilgjengelig på markedet. Her er noen av de mest fremtredende:

1. MarkLogic:

MarkLogic er en datavarehusløsning som gjør dataintegrasjon enklere og raskere ved hjelp av en rekke bedriftsfunksjoner. Den kan spørre om ulike typer data, som dokumenter, relasjoner og metadata.

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

---

2. Oracle:

Oracle er den bransjeledende databasen. Den tilbyr et bredt spekter av datavarehusløsninger for både lokal drift og skydrift. Den bidrar til å optimalisere kundeopplevelsene ved å øke driftseffektiviteten.

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

---

3. Amazon RødShift:

Amazon Redshift er et datavarehusverktøy. Det er et enkelt og kostnadseffektivt verktøy for å analysere alle typer data ved hjelp av standard SQL og eksisterende BI-verktøy. Den tillater også å kjøre komplekse søk mot petabyte med strukturerte data.

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

Her er en komplett liste over nyttige verktøy for datalager.

Beste praksis for ETL-prosessen

Følgende er beste fremgangsmåter for ETL-prosesstrinn:

• Prøv aldri å rense alle dataene:
  Alle organisasjoner ønsker å ha alle dataene rene, men de fleste er ikke villige til å betale for å vente, eller er ikke villige til å vente. Å rense alt ville rett og slett ta for lang tid, så det er bedre å ikke prøve å rense alle dataene.
• Balanse mellom renhold og forretningsprioriteringer:
  Selv om du bør unngå å overrense alle data, må du sørge for at kritiske felt og felt med stor innvirkning renses for pålitelighet. Fokuser rensearbeidet på dataelementer som direkte påvirker forretningsbeslutninger og rapporteringsnøyaktighet.
• Bestem kostnadene for å rense dataene:
  Før du renser alle de skitne dataene, er det viktig for deg å bestemme rensekostnaden for hvert skitne dataelement.
• For å øke hastigheten på spørringsbehandlingen, ha tilleggsvisninger og indekser:
  For å redusere lagringskostnadene, lagre oppsummerte data på diskbånd. Det er også nødvendig med en avveining mellom mengden data som skal lagres og den detaljerte bruken. Avveining på nivået av detaljerte data for å redusere lagringskostnadene.

Vanlige spørsmål: