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. ETL обеспечивает консолидированное представление данных для углубленного анализа и отчетности. Управление многочисленными наборами данных требует времени и координации и может привести к неэффективности и задержкам.
Astera Centerprise это готовый к использованию на предприятии продукт без кода решение для управления данными с мощным двигателем ETL/ELT. Возможности автоматизации и оркестрации нашего инструмента могут сэкономить до 80 % времени, необходимого для управления процессами ETL. Убедитесь, что выбранный инструмент ETL плавно интегрируется с вашими существующими системами, такими как хранилища данных, инструменты BI и аналитические платформы. Совместимость с вашим стеком технологий имеет важное значение для бесперебойной экосистемы данных. Многие предприятия выбирают решение, которое обеспечивает единую комплексную экосистему данных, чтобы избежать работы с несколькими поставщиками.
Разбейте разрозненные хранилища данных и разблокируйте захваченные данные с помощью ETL
С другой стороны, денормализация предполагает намеренное введение избыточности в схему базы данных для оптимизации производительности запросов. Это может повлечь за собой объединение таблиц, дублирование данных или использование других методов, которые ускоряют извлечение данных за счет некоторой избыточности данных. Основное внимание уделяется мониторингу изменений в данных и уведомлению соответствующих сторон или систем об этих изменениях до того, как они будут изменены.
ETL — это процесс извлечения данных из нескольких источников, их преобразования для обеспечения согласованности и, наконец, загрузки в целевую систему для различных инициатив, основанных на данных. Преобразование данных происходит сразу после извлечения в промежуточной области. Одно из крупнейших преимуществ ETL перед ELT связано с преструктурированной природой хранилища данных OLAP. После структурирования/преобразования данных ETL позволяет проводить ускоренный, более эффективный и стабильный анализ данных. А вот ELT не так идеален, когда задача требует быстрого анализа. Чтобы получить значимую информацию, поддерживающую рост вашей компании, вам необходимо объединить все данные из нескольких разнородных источников в удобном формате.
НЕМНОГО ПРО ХРАНИЛИЩА И ВИТРИНЫ ДАННЫХ
Думайте об этом как о методе загрузки оптимизировать скорость и эффективность передачи данных. Организация, располагающая ресурсами для необходимой вычислительной мощности. При использовании ETL большая часть обработки происходит на этапе, пока данные еще находятся в конвейере, до того, как они попали в ваше хранилище. ELT выполняет действие после того, как данные поступили в озеро данных.
В этом контексте конвейер ETL — это тип конвейера данных, который перемещает данные, извлекая их из одной или нескольких исходных систем, преобразуя их и загружая в целевую систему. ETL и ELT (извлечение, загрузка, преобразование) — два наиболее распространенных https://deveducation.com/ подхода, используемых для перемещения и подготовки данных для анализа и составления отчетов. В ELT преобразование данных происходит только после загрузки необработанных данных непосредственно в целевое хранилище, а не в промежуточную область.
Какими качествами должен обладать ETL-разработчик
Обратите внимание, что диаграмма не отображает направление передачи данных. Только в отдельных случаях вы можете передавать данные как в одну, так и в обратную сторону, как при использовании операторов GCSToS3Operator и S3ToGCSOperator. Также возможна передача данных в рамках одной и той же системы, как, например, в GCSToGCSOperator. Таким образом, для выгрузки данных из Google Ads в Snowflake вам придется использовать GoogleAdsToGCSOperator, потом GCSToS3Operator и наконец S3ToSnowflakeOperator. Это традиционное ETL-решение, в котором логика преобразования выполняется между шагами выгрузки и загрузки данных.
- Он может автоматизировать весь процесс извлечения, преобразования, загрузки и проверки данных.
- Стать дипломированным ETL-разработчиком в российском вузе нельзя, эта профессия пока не стала отдельным направлением.
- OLAP (Online Analytical Processing) – это интерактивная аналитическая обработка, подготовка суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу.
- Этими источниками могут быть реляционные базы данных SQL, нереляционные базы данных NoSQL, платформы программного обеспечения как услуги (SaaS) или другие приложения.
- Вы можете загружать данные непосредственно в целевую систему перед их обработкой.
При извлечении данных инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) извлекают или копируют необработанные данные из различных источников и сохраняют их в зоне хранения. Промежуточная среда (или целевая зона) – это промежуточная зона хранения для временного хранения извлеченных данных. Промежуточные среды часто являются временными, то есть их содержимое стирается после завершения извлечения данных. Однако в промежуточной среде может также храниться архив данных для целей устранения неполадок. Ручные процессы ETL требуют от аналитиков данных data science и архитектуры для выполнения процесса. Здесь нет автоматизации, и каждый шаг должен включать кодирование и экспертный контроль.
Продукты и решения ETL
ETL — один из наиболее широко используемых методов сбора данных из различных источников, придания им чистоты и согласованности и загрузки в центральное хранилище данных. Это позволяет вам создавать отчеты и принимать обоснованные решения. В этом случае данные загружаются etl это практически в режиме реального времени или в режиме реального времени по мере их доступности.. Это часто используется для потоковой передачи источников данных и идеально подходит для приложений, требующих самых последних данных для анализа или принятия решений.
Вы можете сэкономить время и силы и избавиться от необходимости вручную импортировать огромное количество строк. 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.
Консолидированное представление данных
AppMaster – это программное обеспечение, которое может полностью удовлетворить ваши потребности. Простота использования, которую могут предложить инструменты no-code ETL, не поддается воображению. Они уже имеют установленный процесс извлечения неструктурированных данных, выполнения процесса преобразования и загрузки их в чистый репозиторий. Таким образом, вам не нужно делать ничего особенного, кроме указания мест для конвейеров данных. В вашей компании уже используется Airflow, поэтому вы начинаете искать ETL операторы для выгрузки, преобразования и загрузки данных среди встроенных операторов и поставляемых пакетов.
Что такое ETL и с какими задачами поможет
К этому моменту данные, которые собрал сервис, не подходят для дальнейшего использования. 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. Недостаточно просто хранить данные — их нужно перемещать и обрабатывать. ETL является связкой между дата‑сервисами, которая позволяет реализовывать сквозные аналитические сценарии. Базовые преобразования улучшают качество данных, удаляя ошибки, опустошая поля данных или упрощая их.