Что такое ETL? Описание извлечения, преобразования и загрузки ETL

Оказал глубокое влияние на Практики ETL, которые были разработаны для обработки больших объемов данных, распределенных по кластерам. Появление современных Инструменты ETL— теперь на основе автоматизации и искусственного интеллекта — означает большую эффективность и масштабируемость для Интеграция данных процессы. Сложные функции для организации, планирования, мониторинга и управления рабочими процессами стали незаменимыми для организаций, поскольку они значительно сокращают необходимость ручного вмешательства. Он является одним из лидеров среди инструментов что такое etl потоковой обработки данных.

Etl: Что Такое И Зачем Нужно, Преимущество Использования Etl Систем

Эта составляющая ETL-процесса представляет собой последовательность действий, которые нацелены на подготовку информации для изменения под характеристики другой системы или выполнения иных задач. Json успешно заменяет формат xml, особенно в части обмена данными между отдельными модулями посредством REST API. В большинстве случаев эти структуры данных предназначены для разработчиков и их сложная нефиксированная древовидная структура доставляет много мучений аналитикам данных.

Инструменты ETL с открытым исходным кодом

Процесс, в ходе которого система видоизменяет данные под требования нового хранилища. Она меняет формат представления информации, при необходимости — кодировку, очищает данные от лишнего, приводит все к единому виду. При подготовке данных в процессе объединения связываются одни и те же данные из разных источников данных. Например, вы можете найти общую стоимость покупки одного товара, сложив стоимость покупки у разных поставщиков и сохранив в целевой системе только итоговую сумму. В контексте миграции и модернизации устаревших систем ETL может помочь вашему бизнесу перейти от устаревших систем к современным платформам. Он может извлекать данные из устаревших баз данных, преобразовывать их в формат, совместимый с современными системами, и легко интегрировать.

Инструмент ETL может легко обрабатывать сложные данные

Далеко не все корпоративные финансовые системы имеют функцию автоматической привязки платежей. Витрина данных (Data Mart) представляет собой срез КХД в виде массива тематической, узконаправленной информации, ориентированного, например, на пользователей одной рабочей группы или департамента. OLAP (Online Analytical Processing) – это интерактивная аналитическая обработка, подготовка суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. При этом строится сложная структура данных – OLAP-куб, включающий таблицу фактов, по которым делаются ключевые запросы и таблицы агрегатов (измерений), показывающие, как могут анализироваться агрегированные данные. Например, группировка продуктов по городам, производителям, потребителям и другие сложные запросы, которые могут понадобиться аналитику. Куб потенциально содержит всю информацию, нужную для ответов на любые количественные и пространственно-временные вопросы.

• После загрузки данных у Вас есть несколько стратегий для обеспечения их синхронизации между исходным и целевым хранилищами данных.
• При преобразовании данных инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) преобразуют и консолидируют исходные данные в зоне хранения, чтобы подготовить их для целевого хранилища данных.
• Инженеры ЭТЛ являются ценными специалистами, которые помогают компаниям извлекать ценную информацию и принимать обоснованные решения на основе данных.
• Такие решения автоматизируют процесс и экономят ресурсы, потому что вам не придётся создавать собственные конвейеры данных.
• Этот метод извлечения требует, чтобы вы сохранили копию последнего извлечения, чтобы проверить, какие записи являются новыми.

Ускоряют процесс бизнес‑аналитикиУскоряют процесс бизнес‑аналитики

ETL — это непрерывно изменяющийся процесс, и ваша система аналитики должна быть гибкой, автоматизированной и хорошо документированной. 3) Данные загружаются в хранилище, озеро данных или систему бизнес-аналитики. Этап соответствует процессу Extract в аббревиатуре ETL, но сейчас мы смотрим на происходящее «изнутри» системы, и с этой точки зрения происходит загрузка, а не извлечение. Данные, которые загружаются в ETL-систему, называются сырыми — они пока не обработаны и даже не проверены, их качество может быть любым.

Используйте инструменты ETL для автоматизации процесса

В DW 2.zero было признано несколько важных аспектов среды хранилища данных. Одним из них был жизненный цикл данных в среде хранилища данных. Со временем данные начали доживать свой собственный жизненный цикл после того, как были введены в хранилище данных.

Возможности автоматизации и оркестрации нашего инструмента могут сэкономить до 80 % времени, необходимого для управления процессами ETL. Убедитесь, что выбранный вами инструмент ETL может подключаться к этим источникам и получать данные из них, будь то базы данных, облачные службы, веб-службы или неструктурированные файлы. Убедитесь, что инструмент поддерживает форматы данных, обычно используемые в вашей организации, такие как CSV, JSON, XML или собственные форматы. Talend предоставляет платформу интеграции и преобразования данных, которая помогает организациям перемещать, очищать и преобразовывать данные из различных источников в места назначения. Платформа совместима с локальными и облачными источниками данных и включает в себя ряд готовых интеграций.

Итак, можно сказать, что профессия инженера ETL предоставляет перспективы для абитуриентов ВУЗов. Большой объем данных и необходимость в их обработке и анализе делают эту профессию востребованной и открывают возможности для карьерного роста. Кроме того, гибкий график работы и возможность удаленной работы делают ее привлекательной для тех, кто ищет комфорт и свободу в трудовой деятельности.

Начальным этапом процесса ETL является процедура извлечения записи из источников данных и подготовка их к процессу преобразования. Перемещение данных от источника к получателю называют потоком данных. Требования к организации потока данных описываются аналитиком. ETL следует рассматривать не только как процесс переноса данных из одного приложения в другое, но и как инструмент подготовки данных к анализу.

Поэтому ETL их готовит к выгрузке, например, преобразовывает строковые значения в числовые, нормализует даты, разделяет составные значения на несколько полей — ниже приводим несколько подробных примеров. Частичное извлечение данных — источник уведомляет вас о последних изменениях данных. Чтобы эффективно работать с ETL-процессами, нужно разбираться в теории. Вам помогут учебники, туториалы или профессиональные курсы — под контролем менторов вы получите структурированную и актуальную информацию. Информация с разных устройств различается и форматом, и особенностями. Пример — дашборд в «умном доме», который выводит информацию со всех датчиков и сведения о состоянии всех IoT-приборов.

Инженер ETL отвечает за создание, поддержку и оптимизацию процесса извлечения, преобразования и загрузки данных для хранения и анализа. Эта профессия связана с обработкой больших объемов информации и требует использования специальных инструментов и навыков. Аббревиатуру можно расшифровать как Data Warehouse или «корпоративное хранилище данных», склад информации. Так называются специальные базы данных для организационных целей, внутреннего анализа и подготовки отчетов.

Для хранения и обработки данных используйте управляемые сервисы баз данных Yandex Managed Service for PostgreSQL или Yandex Managed Service for ClickHouse. Многие компании выбирают Yandex Managed Service for Greenplum® в качестве ядра корпоративного хранилища данных. Когда собраны данные и настроены аналитические витрины, всё готово для визуализации и построения дашбордов в Yandex DataLens. Преобразование Поскольку извлеченные данные в исходном виде являются необработанными, их необходимо отобразить и преобразовать, чтобы подготовить их для конечного хранилища данных. В процессе преобразования ETL выполняет проверку достоверности, аутентификацию, дедупликацию и (или) агрегирует данные таким образом, чтобы полученные в результате данные были надежными и доступными для запроса.

Вы можете интегрировать инструменты ETL с инструментами обеспечения качества данных для профилирования, аудита и очистки данных, обеспечивая их достоверность. 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. Важно отметить, что хотя полная загрузка подходит для первоначальной настройки данных, она нецелесообразна для постоянного обновления данных в режиме реального времени или частого обновления. В таких случаях следует использовать дополнительную загрузку или другие стратегии для оптимизации использования ресурсов.

На финальном этапе преобразованная информация из промежуточной области отправляется в целевую базу данных, озеро данных или хранилище данных. При этом её можно загружать всю сразу (полная загрузка) или с запланированными интервалами (добавочная или инкрементальная загрузка). В озерах данных используется другая модель, чем в хранилищах данных и витринах данных. Последний шаг — автоматизировать процесс ETL с помощью специальных инструментов.

При огромном количестве агрегатов зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию» [6]. Инженеры ЭТЛ могут работать в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю, производство, телекоммуникации и многое другое. Все компании, которые имеют большие объемы данных и нуждаются в их эффективной обработке, могут быть потенциальными работодателями для этих специалистов. — Загрузка данных в целевые хранилища данных, такие как базы данных или data lake. Помните, что профессия инженера ЭТЛ требует не только технического знания, но и умения анализировать и понимать бизнес-процессы. Важно быть готовым к постоянному обучению и развитию, так как область анализа данных и ETL постоянно развивается и меняется.

Оттуда можете распространить преобразованные данные в привычный инструмент бизнес-аналитики. Pentaho Data Integration позволяет извлекать и загружать данные из разных источников, очищать и преобразовывать их, а также повышать их качество. В графическом пользовательском интерфейсе можно создавать конвейеры и мониторить потоки данных. Мощный ресурс с открытым исходным кодом помогает организациям управлять данными из разных источников. Hevo Data — это платформа ETL, которая поддерживает интеграцию, перемещение и обработку данных. Он поддерживает широкий спектр источников данных и предлагает репликацию данных в реальном времени.

GoldenGate Цифровая трансформация часто требует перемещения данных из мест их сбора в места, где они необходимы. Oracle GoldenGate — это решение для высокоскоростной репликации данных с целью интеграции в режиме реального времени между гетерогенными базами данных, расположенными локально, в облаке или в автономной базе данных. GoldenGate повышает доступность данных без ущерба для производительности системы, обеспечивая доступ к данным в режиме реального времени и оперативную отчетность. Витрины данных — это меньшие по размеру и более сфокусированные по сравнению с корпоративными хранилищами данных целевые хранилища данных.