С увеличением обьема поступающей информации (Google BigQuery, Snowflake) наблюдается тенденция к переходу от традиционного ETL к ELT. В ELT преобразование информации происходит уже в инструменты etl хранилище, что снижает нагрузку на предварительные этапы и позволяет работать с большими объемами данных быстрее. Начните с идентифицирующий все источники данных, из которых вам нужно извлечь данные. Эти источники могут включать базы данных, файлы, API, веб-сервисы и многое другое.
Главная цель этой системы заключается в автоматизации процесса извлечения данных из различных источников, их преобразования и загрузки в целевую базу данных или хранилище. Извлечение, трансформация и загрузка – три ключевых шага процесса ETL. На первом этапе данные извлекаются из различных источников, будь то база данных, файлы или внешние системы. Затем эти данные проходят через процесс трансформации, где они подвергаются различным операциям, например, фильтрации, агрегации или преобразованию форматов. Наконец, преобразованные данные загружаются в целевую систему или хранилище данных, готовые для дальнейшего анализа и использования. С появлением больших данных (Big Data) и ростом интернета вещей (IoT) роль систем ETL стала еще более значимой.
Например, данные могут быть случайно продублированы в целевой системе или ручной ввод может содержать ошибку. Исключая влияние человека, инструмент ETL помогает избежать таких проблем. С каждым годом появляется всё больше сложных и разнообразных данных. Если нужно управлять многими атрибутами, собирать информацию из нескольких источников, то ETL упростит задачи по очистке от лишних данных. Точно так же инструменты ETL берут информацию из разных систем (извлекают), объединяют её с другими источниками (преобразовывают) и сохраняют (загружают) для дальнейшего анализа.
Что Такое Etl Процесс?
Она оставляет основную часть преобразований для этапа аналитики и фокусируется на загрузке минимально обработанных сырых данных в хранилище данных. При загрузке данных инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) перемещают преобразованные данные из зоны хранения в целевое хранилище данных. Для большинства организаций, использующих ETL, этот процесс автоматизирован, четко определен, непрерывен и управляем пакетами.
Надежность и контроль позволяют гарантировать правильность данных и избежать ошибок в процессе. Извлечение может осуществляться из различных источников, таких как базы данных, файлы, веб-сервисы и т.д. Загрузка данных в систему ETL происходит после их извлечения.
Цель И Задачи
Например, у пищевой компании могут быть разные базы данных рецептов с ингредиентами, измеряемыми в килограммах и фунтах. Некоторые источники данных не могут предоставлять уведомления об обновлении, но могут идентифицировать и извлекать данные, которые были изменены за определенный Язык программирования период времени. В этом случае система проверяет изменения через периодические промежутки времени, например, раз в неделю, раз в месяц или в конце кампании. ETL обеспечивает глубокий исторический контекст данных организации. Предприятие может объединить устаревшие данные с данными из новых платформ и приложений. Вы можете просматривать более старые наборы данных наряду с более свежей информацией, что позволяет получить долгосрочное представление о данных.
ELT (Extract, Load, Transform) — это, по сути, современный взгляд на знакомый процесс ETL, в котором данные преобразуются после их загрузки в хранилище. Это обеспечивает удобный доступ к бизнес-данным для различных групп внутри компании. Этот шаг может быть выполнен либо вручную аналитиками, либо автоматически. Однако извлечение данных вручную занимает много времени и может привести к ошибкам. Мы подготовили гайд «Как делать аналитические проекты в облаке», где подробно рассказали про эти и другие инструменты для работы с данными.
- Гибкость и настраиваемость системы также являются важными критериями, позволяющими адаптировать решение под специфические требования бизнеса.
- Чтобы преодолеть эту проблему, инструменты ETL автоматически преобразовывали эти транзакционные данные в реляционные данные с взаимосвязанными таблицами.
- Это новый формат обучения, который сочетает в себе менторство, коучинг, онлайн-обучение и воркшопы.
- Для работы с ними требуются инструменты, поддерживающие распределенные системы, например Apache Hadoop и Apache Spark.
Это связано с тем, что компании полагаются на процесс ETL для получения консолидированных данных и принятия более эффективных бизнес-решений. Некоторые системы вообще не могут определить, какие данные были изменены; в этом случае возможна только полная выгрузка. Для этого вам понадобится копия последней загрузки в том же формате, чтобы вы могли найти и внести изменения. Частичное извлечение без уведомления — не все источники данных предоставляют уведомление об обновлении, однако они могут указать на записи, которые изменились, и предоставить выдержку из таких записей. ETL стал популярным в 1970-х годах, когда компании начали работать с несколькими репозиториями или базами данных. В результате возникла необходимость эффективно интегрировать все эти данные.
После подключения источников данных определите конкретные поля данных, которые вы хотите извлечь. Затем примите или получите эти данные из различных источников в необработанном виде. Автоматизируя рабочие процессы с критически важными данными и снижая вероятность ошибок, ETL гарантирует, что данные, которые вы получаете для анализа, имеют высокое качество и им можно доверять. А качественные данные имеют основополагающее значение для принятия более эффективных корпоративных решений.
Хранение необработанных данных позволяет аналитикам расширить свои возможности. Этот подход быстр, потому что он использует мощь современных механизмов обработки данных и уменьшает ненужное перемещение данных. На финальном этапе преобразованная информация из промежуточной области отправляется в целевую базу данных, озеро данных или хранилище данных. https://deveducation.com/ При этом её можно загружать всю сразу (полная загрузка) или с запланированными интервалами (добавочная или инкрементальная загрузка).
Поскольку этот подход предполагает большие объемы передачи данных, мы рекомендуем использовать его только для небольших таблиц. Хранилище данных – это центральное хранилище, в котором может храниться множество баз данных. Внутри каждой базы данных вы можете организовать данные в таблицы и столбцы, которые описывают типы данных в таблице. В редких случаях ручной привязки обогащение данных с помощью ETL-технологии существенно облегчает эту процедуру. Например, вы можете загружать необработанные данные в озеро данных, а затем объединять их с данными из других источников или использовать для обучения моделей прогнозирования.
