ETL (ExtracПроцессы (t, Transform и Load) в хранилище данных

Что такое ETL?

ETL это процесс, которыйtracETL-процесс получает данные из различных исходных систем, затем преобразует их (например, применяет вычисления, конкатенацию и т. д.) и, наконец, загружает данные в систему хранилища данных. Полное название ETL — Ex.tract, Transform и Load.

Заманчиво думать, что создание хранилища данных сводится к простому...tracОбработка данных из множества источников и их загрузка в базу данных. Тем не менее, в реальности это требует сложного процесса ETL. Процесс ETL требует активного участия различных заинтересованных сторон, включая разработчиков, аналитиков, тестировщиков и высшее руководство, и является технически сложной задачей.

Для того чтобы система хранилища данных сохраняла свою ценность как инструмент для лиц, принимающих решения, она должна меняться в соответствии с изменениями в бизнесе. Процесс ETL (извлечение, передача, обработка и повторная обработка данных) является повторяющейся деятельностью (ежедневной, еженедельной или ежемесячной) системы хранилища данных и должен быть гибким, автоматизированным и хорошо документированным.

Зачем вам ЭТЛ?

Существует множество причин для внедрения ETL в организации:

• Это помогает компаниям анализировать свои бизнес-данные для принятия важных бизнес-решений.
• Транзакционные базы данных не могут ответить на сложные бизнес-вопросы, на которые можно ответить с помощью примера ETL.
• Хранилище данных представляет собой общее хранилище данных.
• ETL предоставляет метод перемещения данных из различных источников в хранилище данных.
• По мере изменения источников данных хранилище данных будет автоматически обновляться.
• Хорошо спроектированная и документированная система ETL практически необходима для успеха проекта по созданию хранилища данных.
• Обеспечивает возможность проверки правил преобразования, агрегирования и вычислений данных.
• Процесс ETL позволяет сравнивать выборочные данные между исходной и целевой системами.
• Процесс ETL может выполнять сложные преобразования и требует дополнительной области для хранения данных.
• ETL помогает переносить данные в хранилище данных, преобразуя различные форматы и типы в единую согласованную систему.
• ETL — это предопределенный процесс доступа к исходным данным и управления ими в целевой базе данных.
• ETL-процессы в хранилище данных обеспечивают глубокий исторический контекст для бизнеса.
• Это способствует повышению производительности, поскольку кодифицирует и повторно использует информацию без необходимости обладать техническими навыками.

Теперь, когда мы четко понимаем ценность ETL, давайте рассмотрим трехэтапный процесс, обеспечивающий его эффективную работу.

Процесс ETL в хранилищах данных

ETL — это трехэтапный процесс

Шаг 1) Примерtracпроизводство

На этом этапе архитектуры ETL данные извлекаются.tracДанные копируются из исходной системы во временную область. Преобразования, если таковые необходимы, выполняются во временной области, чтобы не снижать производительность исходной системы. Кроме того, если поврежденные данные копируются напрямую из источника в базу данных хранилища данных, откат будет затруднен. Временная область предоставляет возможность проверки исходных данных.tracДанные перед тем, как они будут перемещены в хранилище данных.

Хранилище данных должно интегрировать системы, использующие различные СУБД и оборудование. OperaСистемы связи и протоколы коммуникации. Источниками могут служить устаревшие приложения, такие как мэйнфреймы, специализированные приложения, устройства связи, такие как банкоматы, коммутаторы, текстовые файлы, электронные таблицы, ERP-системы, данные от поставщиков и партнеров, и многое другое.

Следовательно, перед тем, как данные будут использованы, необходима логическая карта данных.tracФизически проверены и загружены. Эта карта данных описывает взаимосвязь между исходными и целевыми данными.

Три образца данныхtracметоды:

1. Полный бывшийtracпроизводство
2. Частичный эксtrac- без уведомления об обновлении.
3. Частичный эксtrac- с уведомлением об обновлении

Независимо от используемого метода, напримерtracЭто не должно повлиять на производительность и время отклика исходных систем. Эти исходные системы представляют собой работающие производственные базы данных. Любое замедление или блокировка могут негативно сказаться на финансовых результатах компании.

В процессе выполнения некоторых проверок производится определенная проверка.tracТион:

• Согласовать записи с исходными данными
• Убедитесь, что не загружаются спам/ненужные данные.
• Проверка типа данных
• Удалите все типы дубликатов/фрагментированных данных.
• Проверьте, все ли ключи на месте.

Шаг 2) Трансформация

Данные extracДанные, полученные с исходного сервера, являются необработанными и непригодны для использования в исходном виде. Поэтому их необходимо очистить, сопоставить и преобразовать. Фактически, это ключевой этап, на котором процесс ETL добавляет ценность и изменяет данные таким образом, чтобы можно было создавать информативные отчеты для бизнес-аналитики.

Это одна из важных концепций ETL, в рамках которой вы применяете набор функций к исходным данным.tracДанные, не требующие преобразования. Данные, которые не требуют преобразования, называются прямой ход or сквозные данные.

На этапе преобразования можно выполнять пользовательские операции с данными. Например, если пользователю нужна сумма выручки от продаж, которой нет в базе данных. Или если имя и фамилия в таблице находятся в разных столбцах, их можно объединить перед загрузкой.

Ниже представлены данные. Integrity Проблемы:

1. Различные варианты написания имени одного и того же человека, например, Jon, John и т. д.
2. Существует несколько способов обозначения названия компании, например: Google, Google Инк
3. Использование разных названий, таких как Кливленд и Кливленд.
4. В некоторых случаях разные приложения могут генерировать разные номера счетов для одного и того же клиента.
5. В некоторых случаях файлы с необходимыми данными остаются пустыми.
6. В точке продаж был получен недействительный товар, поскольку ручной ввод данных может привести к ошибкам.

На этом этапе проводятся проверки.

• Фильтрация — выберите для загрузки только определенные столбцы.
• Использование правил и справочных таблиц для стандартизации данных
• Преобразование набора символов и обработка кодировки
• Преобразование единиц измерения, например, преобразование даты и времени, валют, числовых данных и т. д.
• Проверка соответствия пороговым значениям данных. Например, возраст не может содержать более двух цифр.
• Проверка потока данных из промежуточной области в промежуточные таблицы.
• Обязательные поля не должны оставаться пустыми.
• Очистка (например, карты)ping (NULL заменяется на 0, или пол: мужской на «M», женский на «F» и т. д.)
• Разделить столбец на несколько столбцов и объединить несколько столбцов в один.
• Транспонирование строк и столбцов,
• Используйте поиск для объединения данных
• Использование сложных методов проверки данных (например, если первые два столбца в строке пусты, строка автоматически отклоняется от обработки)

Шаг 3) Загрузка

Загрузка данных в целевую базу данных хранилища данных — это последний шаг процесса ETL. В типичном хранилище данных необходимо загрузить огромный объем данных за относительно короткий период (ночью). Следовательно, процесс загрузки должен быть оптимизирован для повышения производительности.

В случае сбоя загрузки необходимо настроить механизмы восстановления, позволяющие перезапустить процесс с места сбоя без потери целостности данных. Администраторы хранилища данных должны отслеживать, возобновлять и отменять загрузку в соответствии с текущей производительностью сервера.

Виды загрузки:

• Начальная нагрузка — заполнение всех таблиц хранилища данных
• Инкрементальная нагрузка — внесение необходимых изменений по мере необходимости и периодически.
• Полное обновление — удаление содержимого одной или нескольких таблиц и перезагрузка свежими данными.

Проверка загрузки

• Убедитесь, что данные ключевого поля не отсутствуют и не имеют значения NULL.
• Тестовые представления моделирования на основе целевых таблиц.
• Проверьте, совпадают ли суммарные значения и рассчитанные показатели.
• Проверка данных в таблице измерений, а также в таблице истории.
• Проверьте отчеты BI по загруженной таблице фактов и измерений.

Конвейерная обработка ETL и параллельная обработка

Конвейерная обработка ETL позволяет, например,tracдля осуществления трансформации, преобразования и загрузки одновременно вместо последовательного. Как только часть данных будет обработанаtracТед, данные преобразуются и загружаются, в то время как новые данные...tracЭто продолжается. параллельная обработка значительно повышает производительность, сокращает время простоя и максимизирует использование системных ресурсов.

Эта параллельная обработка необходима для аналитика в реальном временикрупномасштабная интеграция данных и облачные ETL-системы. По принципу пересечения.ping Для решения конкретных задач конвейерный ETL-процесс обеспечивает более быстрое перемещение данных, повышение эффективности и более стабильную доставку данных для современных предприятий.

Как ИИ улучшает современные ETL-конвейеры?

Искусственный интеллект revolutETL-процессы ионизируются, делая конвейеры обработки данных адаптивными, интеллектуальными и самооптимизирующимися. Алгоритмы ИИ могут автоматически сопоставлять схемы, обнаруживать аномалии и прогнозировать правила преобразования без ручной настройки. Это позволяет ETL-процессам легко обрабатывать изменяющиеся структуры данных, сохраняя при этом их качество.

Современные платформы ETL с поддержкой ИИ используют такие технологии, как AutoML для автоматического проектирования признаков и создания схем на основе обработки естественного языка.ping Он понимает семантические связи между полями, а алгоритмы обнаружения аномалий выявляют проблемы качества данных в режиме реального времени. Эти возможности значительно сокращают трудозатраты, традиционно требуемые при разработке и сопровождении ETL-процессов.

Машинное обучение Улучшает оптимизацию производительности, обеспечивая более быструю и точную интеграцию данных. Благодаря внедрению автоматизации и прогнозного интеллекта, ETL на основе ИИ предоставляет аналитические данные в режиме реального времени и повышает эффективность в облачных и гибридных экосистемах данных.

Для реализации описанных выше концепций организации используют специализированные инструменты ETL. Вот некоторые из ведущих вариантов, доступных на рынке.

Инструменты ETL

Здесь очень много Инструменты ETL Доступны на рынке. Вот некоторые из наиболее известных:

1. МаркЛогик:

MarkLogic — это решение для хранилищ данных, которое упрощает и ускоряет интеграцию данных благодаря множеству корпоративных функций. Оно может выполнять запросы к различным типам данных, таким как документы, связи и метаданные.

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

---

2. Oracle:

Oracle Это ведущая в отрасли база данных. Она предлагает широкий спектр решений для хранилищ данных как для локального развертывания, так и для облачных решений. Она помогает оптимизировать взаимодействие с клиентами за счет повышения операционной эффективности.

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

---

3. Amazon RedShift:

Amazon Redshift — это инструмент для создания хранилищ данных. Это простой и экономичный инструмент для анализа всех типов данных с использованием стандартных методов. SQL и существующие инструменты BI. Это также позволяет выполнять сложные запросы к петабайтам структурированных данных.

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

Вот полный список полезных Инструменты для хранилищ данных.

лучшие практики для процесса ETL

Ниже приведены лучшие практики для этапов процесса ETL:

• Никогда не пытайтесь очистить все данные:
  Каждая организация хотела бы иметь чистые данные, но большинство из них не готовы платить за ожидание или готовы ждать. Очистка всех данных займет слишком много времени, поэтому лучше не пытаться очистить все данные.
• Сбалансируйте процесс очищения с приоритетами бизнеса:
  Хотя следует избегать чрезмерной очистки всех данных, убедитесь, что критически важные и оказывающие наибольшее влияние поля очищены для обеспечения достоверности. Сосредоточьте усилия по очистке на тех элементах данных, которые напрямую влияют на бизнес-решения и точность отчетности.
• Определим стоимость очистки данных:
  Прежде чем очищать все «грязные» данные, вам важно определить стоимость очистки для каждого «грязного» элемента данных.
• Чтобы ускорить обработку запросов, используйте вспомогательные представления и индексы:
  Чтобы снизить затраты на хранение, храните сводные данные на дисковых лентах. Кроме того, необходим компромисс между объемом хранимых данных и их детальным использованием. Компромисс на уровне детализации данных для снижения затрат на хранение.

Часто задаваемые вопросы: