อีทีแอล (เช่น)tracกระบวนการ (การแปลงและการโหลด) ในคลังข้อมูล

ETL คืออะไร

ETL เป็นกระบวนการที่tracกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) คือกระบวนการที่รวบรวมข้อมูลจากระบบต้นทางต่างๆ จากนั้นแปลงข้อมูล (เช่น การคำนวณ การเชื่อมต่อข้อมูล ฯลฯ) และสุดท้ายโหลดข้อมูลเข้าสู่ระบบคลังข้อมูลtract, แปลง และโหลด

อาจฟังดูน่าคิดว่าการสร้างคลังข้อมูลนั้นทำได้ง่ายๆ เพียงแค่ใช้...tracการดึงข้อมูลจากหลายแหล่งและโหลดลงในฐานข้อมูลนั้น แท้จริงแล้วต้องใช้กระบวนการ ETL ที่ซับซ้อน กระบวนการ ETL ต้องการการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย รวมถึงนักพัฒนา นักวิเคราะห์ ผู้ทดสอบ และผู้บริหารระดับสูง และเป็นกระบวนการที่ท้าทายทางเทคนิค

เพื่อให้ระบบคลังข้อมูลยังคงมีคุณค่าในฐานะเครื่องมือสำหรับการตัดสินใจ ระบบจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงไปตามการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ กระบวนการ ETL เป็นกิจกรรมที่เกิดขึ้นซ้ำๆ (รายวัน รายสัปดาห์ หรือรายเดือน) ในระบบคลังข้อมูล และจำเป็นต้องมีความคล่องตัว เป็นระบบอัตโนมัติ และมีการจัดทำเอกสารอย่างดี

ทำไมคุณถึงต้องการ ETL

มีเหตุผลหลายประการในการนำ ETL มาใช้ในองค์กร:

• ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญได้
• ฐานข้อมูลธุรกรรมไม่สามารถตอบคำถามทางธุรกิจที่ซับซ้อนซึ่งสามารถตอบได้ด้วยตัวอย่าง ETL
• คลังข้อมูลทำหน้าที่เป็นแหล่งเก็บข้อมูลส่วนกลาง
• ETL จัดให้มีวิธีการย้ายข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ไปยังคลังข้อมูล
• เมื่อแหล่งข้อมูลเปลี่ยนแปลง คลังข้อมูลจะอัปเดตโดยอัตโนมัติ
• ระบบ ETL ที่ได้รับการออกแบบและจัดทำเอกสารอย่างดีนั้นแทบจะเป็นสิ่งจำเป็นต่อความสำเร็จของโครงการคลังข้อมูล
• อนุญาตให้ตรวจสอบความถูกต้องของกฎการแปลงข้อมูล การรวมข้อมูล และการคำนวณ
• กระบวนการ ETL ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบข้อมูลตัวอย่างระหว่างระบบต้นทางและระบบปลายทางได้
• กระบวนการ ETL สามารถดำเนินการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนและต้องการพื้นที่เพิ่มเติมในการจัดเก็บข้อมูล
• ETL ช่วยในการย้ายข้อมูลเข้าสู่คลังข้อมูล โดยแปลงรูปแบบและประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันให้เข้าสู่ระบบที่สอดคล้องกัน
• ETL เป็นกระบวนการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการเข้าถึงและจัดการข้อมูลต้นฉบับลงในฐานข้อมูลเป้าหมาย
• กระบวนการ ETL ในคลังข้อมูลช่วยให้ธุรกิจได้รับบริบททางประวัติศาสตร์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพราะเป็นการกำหนดรูปแบบและนำกลับมาใช้ใหม่ได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ทักษะทางเทคนิค

เมื่อเข้าใจคุณค่าของ ETL อย่างชัดเจนแล้ว เรามาเจาะลึกกระบวนการสามขั้นตอนที่ทำให้ทุกอย่างทำงานได้เลย

กระบวนการ ETL ในคลังข้อมูล

ETL เป็นกระบวนการ 3 ขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1) ตัวอย่างเช่นtracการ

ในขั้นตอนนี้ของสถาปัตยกรรม ETL ข้อมูลจะถูกดึงออกมาtracข้อมูลจากระบบต้นทางจะถูกคัดลอกไปยังพื้นที่จัดเก็บชั่วคราว การแปลงข้อมูลใดๆ ก็ตาม จะทำในพื้นที่จัดเก็บชั่วคราว เพื่อไม่ให้ประสิทธิภาพของระบบต้นทางลดลง นอกจากนี้ หากข้อมูลที่เสียหายถูกคัดลอกโดยตรงจากระบบต้นทางไปยังฐานข้อมูลคลังข้อมูล การย้อนกลับจะเป็นเรื่องยาก พื้นที่จัดเก็บชั่วคราวเปิดโอกาสให้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้tracประมวลผลข้อมูลก่อนที่จะย้ายไปยังคลังข้อมูล

คลังข้อมูลจำเป็นต้องบูรณาการระบบที่มีระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) และฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน Operaระบบการประมวลผลและโปรโตคอลการสื่อสาร แหล่งข้อมูลอาจรวมถึงแอปพลิเคชันดั้งเดิม เช่น เมนเฟรม แอปพลิเคชันที่ปรับแต่งเอง อุปกรณ์ ณ จุดติดต่อ เช่น ตู้เอทีเอ็ม สวิตช์การโทร ไฟล์ข้อความ สเปรดชีต ERP ข้อมูลจากผู้ขายและพันธมิตร และอื่นๆ

ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีแผนผังข้อมูลเชิงตรรกะก่อนที่จะดึงข้อมูลออกมาtracถูกจัดเก็บและโหลดทางกายภาพ แผนผังข้อมูลนี้อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างแหล่งข้อมูลและข้อมูลเป้าหมาย

สามข้อมูลเอ็กซ์tracวิธีการประมวลผล:

1. เต็มรูปแบบtracการ
2. บางส่วนtraction - โดยไม่มีการแจ้งเตือนการอัปเดต
3. บางส่วนtraction- พร้อมการแจ้งเตือนการอัปเดต

ไม่ว่าจะใช้วิธีใดก็ตาม เช่นtracการดำเนินการนี้ไม่ควรส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพและเวลาตอบสนองของระบบต้นทาง ระบบต้นทางเหล่านี้เป็นฐานข้อมูลที่ใช้งานจริง การทำงานที่ช้าลงหรือการติดขัดใดๆ อาจส่งผลกระทบต่อผลกำไรของบริษัทได้

มีการตรวจสอบความถูกต้องบางส่วนในระหว่างการทดสอบtracชั่น:

• กระทบยอดบันทึกกับแหล่งข้อมูล
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีสแปม/ข้อมูลที่ไม่ต้องการถูกโหลดเข้าไป
• การตรวจสอบชนิดข้อมูล
• ลบข้อมูลที่ซ้ำกัน/กระจัดกระจายทุกประเภท
• ตรวจสอบว่ากุญแจทั้งหมดอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องหรือไม่

ขั้นตอนที่ 2) การแปลงร่าง

ข้อมูล extracข้อมูลที่ได้จากเซิร์ฟเวอร์ต้นทางเป็นข้อมูลดิบและไม่สามารถใช้งานได้ในรูปแบบเดิม ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการทำความสะอาด จัดทำแผนที่ และแปลงข้อมูล อันที่จริง นี่คือขั้นตอนสำคัญที่กระบวนการ ETL เพิ่มมูลค่าและเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพื่อให้สามารถสร้างรายงาน BI ที่มีประโยชน์ได้

นี่เป็นหนึ่งในแนวคิดสำคัญของ ETL ที่คุณใช้ชุดฟังก์ชันกับข้อมูลตัวอย่างtracข้อมูลที่ไม่ต้องแปลงสภาพเรียกว่า ข้อมูลที่ผ่านการแปลงสภาพแล้ว ข้อมูลที่ไม่ต้องแปลงสภาพใดๆ เรียกว่า ข้อมูลที่ผ่านการแปลงสภาพแล้ว ย้ายโดยตรง or ข้อมูลที่ส่งผ่าน.

ในขั้นตอนการแปลงข้อมูล คุณสามารถดำเนินการปรับแต่งข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ต้องการผลรวมของรายได้จากการขายซึ่งไม่มีอยู่ในฐานข้อมูล หรือหากชื่อและนามสกุลในตารางอยู่ในคอลัมน์ที่แตกต่างกัน คุณสามารถรวมคอลัมน์เหล่านั้นเข้าด้วยกันก่อนโหลดได้

ข้อมูลต่อไปนี้เป็นข้อมูล Integrity ปัญหา:

1. การสะกดชื่อบุคคลเดียวกันที่แตกต่างกัน เช่น Jon, John เป็นต้น
2. มีหลายวิธีในการระบุชื่อบริษัท เช่น Google, Google อิงค์
3. การใช้ชื่อที่แตกต่างกัน เช่น Cleaveland และ Cleveland
4. อาจมีกรณีที่แอปพลิเคชันต่างๆ สร้างหมายเลขบัญชีที่แตกต่างกันสำหรับลูกค้ารายเดียวกัน
5. ในบางกรณี ไฟล์ข้อมูลที่ต้องการอาจว่างเปล่า
6. สินค้าไม่ถูกต้อง ถูกบันทึก ณ จุดขาย เนื่องจากอาจเกิดข้อผิดพลาดหากป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

การตรวจสอบความถูกต้องเสร็จสิ้นในระหว่างขั้นตอนนี้

• การกรอง – เลือกเฉพาะบางคอลัมน์ที่จะโหลด
• การใช้กฎและตารางการค้นหาสำหรับการกำหนดมาตรฐานข้อมูล
• การแปลงชุดอักขระและการจัดการการเข้ารหัส
• การแปลงหน่วยวัด เช่น การแปลงวันที่และเวลา การแปลงสกุลเงิน การแปลงตัวเลข เป็นต้น
• การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลตามเกณฑ์ที่กำหนด ตัวอย่างเช่น อายุต้องมีตัวเลขไม่เกินสองหลัก
• การตรวจสอบการไหลของข้อมูลจากพื้นที่จัดเตรียมไปยังตารางระดับกลาง
• ช่องที่ต้องกรอกไม่ควรเว้นว่าง
• การทำความสะอาด (ตัวอย่างเช่น แผนที่)ping (แปลงค่า NULL เป็น 0 หรือแปลงเพศชายเป็น “M” และเพศหญิงเป็น “F” เป็นต้น)
• แยกคอลัมน์ออกเป็นหลายคอลัมน์ และรวมหลายคอลัมน์เข้าเป็นคอลัมน์เดียว
• การย้ายแถวและคอลัมน์
• ใช้การค้นหาเพื่อรวมข้อมูล
• โดยไม่ต้องใช้การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ซับซ้อนใดๆ (เช่น หากสองคอลัมน์แรกในแถวว่างเปล่า ระบบจะปฏิเสธแถวนั้นจากการประมวลผลโดยอัตโนมัติ)

ขั้นตอนที่ 3) กำลังโหลด

การโหลดข้อมูลลงในฐานข้อมูลคลังข้อมูลเป้าหมายเป็นขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการ ETL ในคลังข้อมูลทั่วไป ข้อมูลจำนวนมหาศาลจำเป็นต้องถูกโหลดภายในระยะเวลาอันสั้น (เช่น กลางคืน) ดังนั้น กระบวนการโหลดจึงควรได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

ในกรณีที่การโหลดล้มเหลว กลไกการกู้คืนควรได้รับการกำหนดค่าให้เริ่มต้นใหม่จากจุดที่เกิดความล้มเหลวโดยไม่สูญเสียความสมบูรณ์ของข้อมูล ผู้ดูแลระบบคลังข้อมูลจำเป็นต้องตรวจสอบ ดำเนินการต่อ และยกเลิกการโหลดตามประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์ในขณะนั้น

ประเภทของการโหลด:

• โหลดเริ่มต้น — การเติมข้อมูลลงในตารางคลังข้อมูลทั้งหมด
• โหลดที่เพิ่มขึ้น — ดำเนินการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องตามความจำเป็นเป็นระยะๆ
• รีเฟรชเต็ม —ลบเนื้อหาของตารางตั้งแต่หนึ่งตารางขึ้นไปและโหลดข้อมูลใหม่อีกครั้ง

โหลดการตรวจสอบ

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลฟิลด์คีย์ไม่สูญหายหรือเป็นโมฆะ
• ทดสอบมุมมองการสร้างแบบจำลองตามตารางเป้าหมาย
• ตรวจสอบค่ารวมและค่าที่คำนวณได้
• มีการตรวจสอบข้อมูลในตารางมิติและตารางประวัติ
• ตรวจสอบรายงาน BI ในตารางข้อเท็จจริงและมิติที่โหลด

การสร้างไปป์ไลน์ ETL และการประมวลผลแบบขนาน

การทำไปป์ไลน์ ETL ช่วยให้สามารถ...tracการเปลี่ยนแปลง การแปลงสภาพ และการโหลดจะเกิดขึ้น พร้อมกัน แทนที่จะเป็นแบบเรียงลำดับ ทันทีที่ข้อมูลส่วนหนึ่งถูกส่งออกtracเท็ด มันถูกแปลงและโหลดในขณะที่ข้อมูลใหม่กำลังส่งออกtracการดำเนินการยังคงดำเนินต่อไป การประมวลผลแบบขนาน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดเวลาหยุดทำงาน และเพิ่มการใช้ทรัพยากรระบบให้สูงสุด

การประมวลผลแบบขนานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับ การวิเคราะห์ตามเวลาจริงการบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่ และระบบ ETL บนคลาวด์ โดยการทับซ้อนกันping สำหรับงานต่างๆ การประมวลผล ETL แบบไปป์ไลน์ช่วยให้การเคลื่อนย้ายข้อมูลรวดเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และส่งมอบข้อมูลได้สม่ำเสมอยิ่งขึ้นสำหรับองค์กรสมัยใหม่

AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกระบวนการ ETL สมัยใหม่ได้อย่างไร?

ปัญญาประดิษฐ์ revolutIonizes ETL ด้วยการทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลปรับตัวได้ ชาญฉลาด และเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเอง อัลกอริธึม AI สามารถแมปสคีมา ตรวจจับความผิดปกติ และคาดการณ์กฎการแปลงโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องกำหนดค่าด้วยตนเอง ซึ่งช่วยให้เวิร์กโฟลว์ ETL สามารถจัดการกับโครงสร้างข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างง่ายดาย ในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพของข้อมูลไว้ได้

แพลตฟอร์ม ETL ที่ทันสมัยซึ่งใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีต่างๆ เช่น AutoML สำหรับการสร้างคุณลักษณะอัตโนมัติ และแผนผังโครงสร้างข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย NLPping ที่เข้าใจความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างฟิลด์ต่างๆ และอัลกอริธึมตรวจจับความผิดปกติที่ระบุปัญหาคุณภาพข้อมูลแบบเรียลไทม์ ความสามารถเหล่านี้ช่วยลดความพยายามในการทำงานด้วยตนเองที่จำเป็นในกระบวนการพัฒนาและบำรุงรักษา ETL ได้อย่างมาก

การเรียนรู้เครื่อง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปรับแต่ง ทำให้การผสานรวมข้อมูลรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการนำระบบอัตโนมัติและระบบอัจฉริยะเชิงคาดการณ์มาใช้ ETL ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะมอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในระบบนิเวศข้อมูลบนคลาวด์และแบบไฮบริดให้ดียิ่งขึ้น

ในการนำแนวคิดที่กล่าวถึงข้างต้นไปใช้ องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องใช้เครื่องมือ ETL เฉพาะทาง ต่อไปนี้คือตัวเลือกชั้นนำบางส่วนที่มีอยู่ในตลาด

เครื่องมือ ETL

มีมากมาย เครื่องมือ ETL มีวางจำหน่ายในตลาดแล้ว นี่คือตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดบางส่วน:

1. มาร์คลอจิก:

MarkLogic เป็นโซลูชันคลังข้อมูลที่ทำให้การผสานรวมข้อมูลง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น โดยใช้คุณสมบัติระดับองค์กรมากมาย สามารถสืบค้นข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น เอกสาร ความสัมพันธ์ และเมตาเดต้าได้

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

---

2. Oracle:

Oracle เป็นฐานข้อมูลชั้นนำของอุตสาหกรรม มีโซลูชันคลังข้อมูลที่หลากหลายสำหรับทั้งระบบภายในองค์กรและบนคลาวด์ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

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

---

3. Amazon สีแดงShift:

Amazon Redshift เป็นเครื่องมือคลังข้อมูล เป็นเครื่องมือที่ใช้งานง่ายและคุ้มค่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภทโดยใช้มาตรฐาน SQL และเครื่องมือ BI ที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถรันแบบสอบถามที่ซับซ้อนกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นเพตาไบต์ได้อีกด้วย

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

นี่คือรายการที่มีประโยชน์ทั้งหมด เครื่องมือคลังข้อมูล

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับกระบวนการ ETL

ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับขั้นตอนกระบวนการ ETL:

• อย่าพยายามล้างข้อมูลทั้งหมด:
  ทุกองค์กรย่อมต้องการให้ข้อมูลทั้งหมดสะอาด แต่ส่วนใหญ่ไม่พร้อมที่จะจ่ายเงินเพื่อรอ หรือไม่พร้อมที่จะรอ การทำความสะอาดข้อมูลทั้งหมดนั้นใช้เวลานานเกินไป ดังนั้นจึงเป็นการดีกว่าที่จะไม่พยายามทำความสะอาดข้อมูลทั้งหมด
• สร้างสมดุลระหว่างการทำความสะอาดกับลำดับความสำคัญทางธุรกิจ:
  แม้ว่าคุณควรหลีกเลี่ยงการทำความสะอาดข้อมูลทั้งหมดมากเกินไป แต่ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ทำความสะอาดข้อมูลที่สำคัญและมีผลกระทบสูงเพื่อความน่าเชื่อถือ ควรเน้นการทำความสะอาดเฉพาะข้อมูลที่ส่งผลโดยตรงต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและความถูกต้องของการรายงาน
• กำหนดค่าใช้จ่ายในการล้างข้อมูล:
  ก่อนที่จะล้างข้อมูลสกปรกทั้งหมด สิ่งสำคัญคือคุณต้องกำหนดค่าใช้จ่ายในการล้างข้อมูลสำหรับองค์ประกอบข้อมูลสกปรกทุกรายการ
• เพื่อเพิ่มความเร็วในการประมวลผลแบบสอบถาม มีมุมมองและดัชนีเสริม:
  เพื่อลดต้นทุนการจัดเก็บ ให้จัดเก็บข้อมูลสรุปไว้ในเทปดิสก์ นอกจากนี้ จำเป็นต้องแลกเปลี่ยนระหว่างปริมาณข้อมูลที่ต้องจัดเก็บและการใช้งานโดยละเอียด แลกเปลี่ยนที่ระดับความละเอียดของข้อมูลเพื่อลดต้นทุนการจัดเก็บ

คำถามที่พบบ่อย: