ETL (Örnek)tracVeri Ambarında (Dönüştürme ve Yükleme) Süreci

ETL nedir?

ETL Bu, bir süreçtir kitracETL, farklı kaynak sistemlerinden verileri alır, ardından verileri dönüştürür (hesaplamalar, birleştirmeler vb. uygulayarak) ve son olarak verileri veri ambarı sistemine yükler. ETL'nin tam açılımı Ex'tir.tract, Dönüştür ve Yükle.

Veri ambarı oluşturmanın sadece bir dizi işlemden ibaret olduğunu düşünmek cazip gelebilir.tracBirden fazla kaynaktan veri alıp bir veritabanına yüklemek. Ancak gerçekte bu, karmaşık bir ETL süreci gerektirir. ETL süreci, geliştiriciler, analistler, test uzmanları ve üst düzey yöneticiler de dahil olmak üzere çeşitli paydaşlardan aktif girdiler gerektirir ve teknik olarak zordur.

Karar vericiler için bir araç olarak değerini koruyabilmesi için, veri ambarı sisteminin iş değişikliklerine paralel olarak değişmesi gerekir. ETL, veri ambarı sisteminin tekrarlayan (günlük, haftalık veya aylık) bir faaliyetidir ve çevik, otomatikleştirilmiş ve iyi belgelenmiş olması gerekir.

Neden ETL'ye ihtiyacınız var?

Kuruluşta ETL'yi benimsemenin birçok nedeni vardır:

• Şirketlerin kritik iş kararları alabilmek için işletme verilerini analiz etmelerine yardımcı olur.
• İşlemsel veritabanları, ETL örneğiyle yanıtlanabilecek karmaşık iş sorularına cevap veremez.
• Veri ambarı, ortak bir veri deposu sağlar.
• ETL, verilerin çeşitli kaynaklardan veri ambarına taşınmasına yönelik bir yöntem sağlar.
• Veri kaynakları değiştikçe, veri ambarı otomatik olarak güncellenecektir.
• İyi tasarlanmış ve belgelendirilmiş bir ETL sistemi, veri ambarı projesinin başarısı için neredeyse olmazsa olmazdır.
• Veri dönüştürme, toplama ve hesaplama kurallarının doğrulanmasına izin verin.
• ETL süreci, kaynak ve hedef sistem arasında örnek verilerin karşılaştırılmasına olanak tanır.
• ETL süreci karmaşık dönüşümler gerçekleştirebilir ve verileri depolamak için ek bir alana ihtiyaç duyar.
• ETL, farklı format ve türdeki verileri tutarlı bir sisteme dönüştürerek, verilerin Veri Ambarına taşınmasına yardımcı olur.
• ETL, kaynak verilere erişmek ve hedef veritabanında bunları değiştirmek için önceden tanımlanmış bir işlemdir.
• Veri ambarındaki ETL işlemleri, işletme için derinlemesine tarihsel bağlam sunar.
• Teknik beceri gerektirmeden kodlama ve yeniden kullanım sağladığı için verimliliğin artmasına yardımcı olur.

ETL'nin değerini net bir şekilde anladıktan sonra, tüm bunların çalışmasını sağlayan üç adımlı sürece dalalım.

Veri ambarlarında ETL süreci

ETL 3 adımlı bir süreçtir

Adım 1) Örnektracyon

ETL mimarisinin bu aşamasında veriler dışa aktarılır.tracKaynak sistemden geçici alana aktarılan verilerde, varsa dönüşümler geçici alanda yapılır, böylece kaynak sistemin performansı düşmez. Ayrıca, bozuk veriler doğrudan kaynaktan veri ambarı veritabanına kopyalanırsa, geri alma işlemi zorlaşacaktır. Geçici alan, hatalı verilerin doğrulanması için bir fırsat sunar.tracVeri ambarına taşınmadan önce işlenmiş veriler.

Veri ambarının, farklı Veritabanı Yönetim Sistemlerine (DBMS), donanımlara sahip sistemleri entegre etmesi gerekir. OperaSistemler ve iletişim protokolleri. Kaynaklar arasında ana bilgisayarlar gibi eski uygulamalar, özelleştirilmiş uygulamalar, ATM gibi temas noktası cihazları, çağrı merkezleri, metin dosyaları, elektronik tablolar, ERP, tedarikçilerden ve ortaklardan gelen veriler ve diğerleri yer alabilir.

Dolayısıyla, verilerin işlenmesinden önce mantıksal bir veri haritasına ihtiyaç duyulmaktadır.tracVeriler fiziksel olarak derlenip yüklenmiştir. Bu veri haritası, kaynak ve hedef veriler arasındaki ilişkiyi tanımlar.

Üç Veri Örneğitraction yöntemleri:

1. Tam Eskitracyon
2. Kısmi ExtracGüncelleme bildirimi olmadan.
3. Kısmi Extracgüncelleme bildirimi ile

Kullanılan yöntem ne olursa olsun, örneğintracBu durum, kaynak sistemlerin performansını ve yanıt süresini etkilememelidir. Bu kaynak sistemler, canlı üretim veritabanlarıdır. Herhangi bir yavaşlama veya kilitlenme, şirketin karlılığını etkileyebilir.

Ex sırasında bazı doğrulama işlemleri yapılır.traction:

• Kayıtları kaynak verilerle uzlaştırma
• Spam/istenmeyen verilerin yüklenmediğinden emin olun.
• Veri türü kontrolü
• Her türlü yinelenen/parçalanmış veriyi kaldırın
• Tüm anahtarların yerinde olup olmadığını kontrol edin.

Adım 2) Dönüşüm

Veri eskitracKaynak sunucudan alınan veriler hamdır ve orijinal haliyle kullanılamaz. Bu nedenle, temizlenmesi, eşleştirilmesi ve dönüştürülmesi gerekir. Aslında, ETL sürecinin değer kattığı ve verileri değiştirerek anlamlı BI raporlarının oluşturulmasını sağladığı kilit adım burasıdır.

Bu, bir dizi işlevi örneğin bir veri setine uyguladığınız önemli ETL kavramlarından biridir.tracDönüştürülmüş veri. Herhangi bir dönüştürme gerektirmeyen verilere dönüştürülmüş veri denir. doğrudan hareket or geçiş verileri.

Dönüştürme adımında, veriler üzerinde özelleştirilmiş işlemler gerçekleştirebilirsiniz. Örneğin, kullanıcı veritabanında bulunmayan satış gelirlerinin toplamını istiyorsa veya bir tablodaki ad ve soyad farklı sütunlardaysa, yüklemeden önce bunları birleştirmek mümkündür.

Aşağıdakiler verilerdir. Integrity Sorunları:

1. Aynı kişinin farklı yazılış biçimleri, örneğin Jon, John, vb.
2. Şirket adını belirtmenin birden fazla yolu vardır, örneğin Google, Google A.Ş.
3. Cleveland ve Cleveland gibi farklı isimlerin kullanılması.
4. Bazen aynı müşteri için farklı uygulamalar tarafından farklı hesap numaraları oluşturulabilir.
5. Bazı durumlarda, gerekli veriler içeren dosyalar boş kalır.
6. Geçersiz ürün, manuel giriş nedeniyle hatalara yol açabileceğinden, satış noktasında (POS) teslim alınmıştır.

Doğrulamalar bu aşamada yapılır

• Filtreleme – Yüklenecek yalnızca belirli sütunları seçin
• Veri standardizasyonu için kuralları ve arama tablolarını kullanma
• Karakter Seti Dönüştürme ve kodlama yönetimi
• Ölçü birimlerinin dönüştürülmesi, örneğin tarih ve saat dönüştürme, para birimi dönüştürme, sayısal dönüştürme vb.
• Veri eşik doğrulama kontrolü. Örneğin, yaş iki basamaktan fazla olamaz.
• Aşama alanından ara tablolara veri akışı doğrulaması.
• Zorunlu alanlar boş bırakılmamalıdır.
• Temizlik (örneğin, harita)ping (NULL değerini 0'a veya Cinsiyeti Erkek olarak "M" ve Kadın olarak "F" vb. olarak değiştirin)
• Bir sütunu birden fazla sütuna bölme ve birden fazla sütunu tek bir sütunda birleştirme.
• Satır ve sütunların yer değiştirmesi,
• Verileri birleştirmek için aramaları kullanma
• Karmaşık veri doğrulama yöntemleri kullanmak (örneğin, bir satırdaki ilk iki sütun boşsa, satırın işlenmesini otomatik olarak reddetmek)

Adım 3) Yükleme

Verilerin hedef veri ambarı veritabanına yüklenmesi, ETL sürecinin son adımıdır. Tipik bir veri ambarında, nispeten kısa bir süre içinde (geceler içinde) çok büyük miktarda verinin yüklenmesi gerekir. Bu nedenle, yükleme süreci performans açısından optimize edilmelidir.

Yükleme hatası durumunda, veri bütünlüğü kaybı olmadan hata noktasından yeniden başlatmayı sağlayacak kurtarma mekanizmaları yapılandırılmalıdır. Veri ambarı yöneticileri, mevcut sunucu performansına göre yüklemeleri izlemeli, devam ettirmeli ve iptal etmelidir.

Yükleme Türleri:

• İlk Yük — Veri ambarındaki tüm tabloları doldurma
• artan yük — periyodik olarak ihtiyaç duyuldukça sürekli değişiklikler uygulamak.
• Tam Yenileme —bir veya daha fazla tablonun içeriğinin silinmesi ve yeni verilerle yeniden yüklenmesi.

Yük doğrulaması

• Anahtar alan verilerinin eksik veya boş olmadığından emin olun.
• Hedef tablolara göre modelleme görünümlerini test edin.
• Birleştirilmiş değerleri ve hesaplanan ölçümleri kontrol edin.
• Hem boyut tablosunda hem de geçmiş tablosunda veri kontrolleri yapılır.
• Yüklenen olgu ve boyut tablosundaki BI raporlarını kontrol edin.

ETL Boru Hattı ve Paralel İşleme

ETL ardışık işlem hattı, örneğintracdönüştürme, dönüştürme ve yükleme işlemlerinin gerçekleşmesi aynı anda Sıralı olarak değil, hemen hemen. Verilerin bir kısmı çıkarıldıktan hemen sonra.tracTed, dönüştürülüp yüklenirken yeni veriler de eklenir.tracBu devam ediyor. paralel işleme Performansı önemli ölçüde artırır, arıza sürelerini azaltır ve sistem kaynaklarının kullanımını en üst düzeye çıkarır.

Bu paralel işlemleme, aşağıdakiler için hayati önem taşımaktadır: gerçek zamanlı analizBüyük ölçekli veri entegrasyonu ve bulut tabanlı ETL sistemleri. Örtüşme yoluylaping İşlemler, ardışık ETL süreçleri sayesinde daha hızlı veri aktarımı, daha yüksek verimlilik ve modern işletmeler için daha tutarlı veri teslimi sağlar.

Yapay Zeka Modern ETL İşlem Hatlarını Nasıl Geliştiriyor?

Yapay Zeka revolutVeri işlem hatlarını uyarlanabilir, akıllı ve kendi kendini optimize eden hale getirerek ETL'yi iyonize eder. Yapay zeka algoritmaları, şemaları otomatik olarak eşleştirebilir, anormallikleri tespit edebilir ve manuel yapılandırmaya gerek kalmadan dönüşüm kurallarını tahmin edebilir. Bu, ETL iş akışlarının veri kalitesini korurken gelişen veri yapılarını zahmetsizce ele almasını sağlar.

Modern yapay zeka destekli ETL platformları, otomatik özellik mühendisliği için AutoML ve doğal dil işleme tabanlı şema eşleme gibi teknolojilerden yararlanmaktadır.ping Alanlar arasındaki anlamsal ilişkileri anlayan ve veri kalitesi sorunlarını gerçek zamanlı olarak belirleyen anormallik tespit algoritmalarına sahip olan bu özellikler, ETL geliştirme ve bakımında geleneksel olarak gereken manuel çabayı önemli ölçüde azaltır.

Makine öğrenme Performans optimizasyonunu geliştirerek daha hızlı ve doğru veri entegrasyonu sağlar. Otomasyon ve tahmine dayalı zekayı devreye sokarak, yapay zeka destekli ETL, gerçek zamanlı içgörüler sunar ve bulut ve hibrit veri ekosistemlerinde daha yüksek verimlilik sağlar.

Yukarıda tartışılan kavramları uygulamak için kuruluşlar özel ETL araçlarına güvenirler. İşte piyasada bulunan önde gelen seçeneklerden bazıları.

ETL Araçları

Çok var ETL araçları Piyasada mevcut olanlardan bazıları şunlardır:

1. MarkLogic:

MarkLogic, bir dizi kurumsal özellik kullanarak veri entegrasyonunu daha kolay ve hızlı hale getiren bir veri ambarı çözümüdür. Belgeler, ilişkiler ve meta veriler gibi farklı veri türlerini sorgulayabilir.

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

---

2. Oracle:

Oracle Sektör lideri veritabanıdır. Hem şirket içi hem de bulutta geniş bir yelpazede veri ambarı çözümleri sunar. Operasyonel verimliliği artırarak müşteri deneyimlerini optimize etmeye yardımcı olur.

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

---

3. Amazon KırmızıShift:

Amazon Redshift bir veri ambarı aracıdır. Standart yöntemler kullanarak her tür veriyi analiz etmek için basit ve uygun maliyetli bir araçtır. SQL ve mevcut BI araçları. Ayrıca petabaytlarca yapılandırılmış veri üzerinde karmaşık sorgular çalıştırmaya da olanak tanır.

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

İşte yararlı olanların tam listesi Veri ambarı araçları.

ETL süreci için en iyi uygulamalar

Aşağıda ETL işlem adımları için en iyi uygulamalar yer almaktadır:

• Hiçbir zaman tüm verileri temizlemeye çalışmayın:
  Her kuruluş tüm verilerinin temizlenmesini ister, ancak çoğu bunun için para ödemeye veya beklemeye hazır değildir. Tüm verileri temizlemek çok uzun zaman alacağından, tüm verileri temizlemeye çalışmamak daha iyidir.
• Temizlik işlerini iş önceliklerinizle dengeleyin:
  Tüm verileri aşırı temizlemekten kaçınmalısınız, ancak güvenilirlik için kritik ve yüksek etkili alanların temizlendiğinden emin olun. Temizleme çalışmalarını, iş kararlarını ve raporlama doğruluğunu doğrudan etkileyen veri öğelerine odaklayın.
• Verileri temizlemenin maliyetini belirleyin:
  Tüm kirli verileri temizlemeden önce, her kirli veri unsurunun temizleme maliyetini belirlemeniz önemlidir.
• Sorgu işlemeyi hızlandırmak için yardımcı görünümlere ve dizinlere sahip olun:
  Depolama maliyetlerini azaltmak için özetlenen verileri disk bantlarında saklayın. Ayrıca depolanacak verinin hacmi ile ayrıntılı kullanımı arasındaki denge de gereklidir. Depolama maliyetlerini azaltmak için verilerin ayrıntı düzeyi düzeyinde ödünleşim.

SSS: