Ручная обработка, регулярное обнаружение ошибок и перезапись SQL-запросов могут привести к ошибкам, дублированию или потере данных. Инструменты ETL избавляют аналитиков от рутины и помогают уменьшить количество ошибок. Аудит качества данных выявляет несоответствия и дубликаты, а функции мониторинга предупреждают, если вы имеете дело с несовместимыми типами данных и другими проблемами. Поскольку процесс ETL экономит ваше время, усилия и ресурсы, процесс ETL в конечном итоге помогает вам повысить рентабельность инвестиций. Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, вы увеличиваете свою прибыль.
После завершения ETL процесса компания будет иметь чистые, стандартизированные данные о покупателях, которые могут быть использованы для анализа покупок, выявления трендов и планирования маркетинговых кампаний. Вы можете разделить столбец или атрибут данных на несколько столбцов в целевой системе. Например, если источник данных сохраняет имя клиента как «Иванов Иван Иванович», вы можете разделить его на имя, отчество и фамилию. В процессе очистки данных удаляются ошибки и исходные данные приводятся к целевому формату.
Рекомендую решать хотя бы одну задачу в неделю, а лучше в день. Программисту мало просто решить задачу — важно сделать это так, чтобы в коде могли разобраться другие разработчики. Эта книга рассказывает, как писать чистый, красивый и легко поддерживаемый код.
- ETL — один из наиболее широко используемых методов сбора данных из различных источников, придания им чистоты и согласованности и загрузки в центральное хранилище данных.
- Например, вы можете загружать необработанные данные в озеро данных, а затем объединять их с данными из других источников или использовать для обучения моделей прогнозирования.
- Если же вам для интеграции двух зависимых учетных систем необходим функционал ETL, то это ошибка проектирования, которую надо исправлять доработкой этих систем.
Подходит для работы с потоковыми данными и сценариями, требующими высокой адаптивности. После определения источников разрабатываются механизмы извлечения сведений. Для этого используются инструменты ETL, такие как Apache Airflow, Apache NiFi, Pentaho. На этом этапе важно учитывать требования к актуальности данных, объемы и скорость их поступления. ETL чаще используется в традиционных сценариях, таких как построение централизованных корпоративных хранилищ данных, где требуется строгий контроль качества данных.
Шаг 2 Преобразование Данных
В некоторых процессах используется обогащение данных — получение дополнительных сведений на основе имеющейся информации. Иногда дополнительные данные можно вычислить из существующих с помощью алгоритма. 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. Объемы данных, собираемых компаниями, с каждым днем становятся все больше и будут продолжать расти. Пока достаточно работы с локальными базами данных и пакетной загрузкой, однако очень скоро это перестанет удовлетворять потребности бизнеса.
Данные, хранящиеся в промежуточной области, преобразуются в соответствии с требованиями бизнеса, поскольку извлеченные данные не стандартизированы. Степень преобразования данных зависит от таких факторов, как источники данных, типы данных и т. ЭТЛ и ELT (извлечение, загрузка, преобразование) Пользовательское программирование — два наиболее распространенных подхода, используемых для перемещения и подготовки данных для анализа и составления отчетов.
Современные Подходы
ETL — это общий термин для процессов, которые происходят, когда данные переносят из нескольких систем в одно хранилище. Аббревиатура расшифровывается как Extract, Remodel, Load, или «извлечение, преобразование, загрузка». После преобразования данные необходимо загрузить в хранилище. На этом шаге необходимо определиться с периодичностью загрузки данных. Укажите, хотите ли вы записать новые данные или обновить существующие данные.
Роль ETL в аналитике данных заключается в том, чтобы обеспечивать стабильность и точность информации, которая может быть использована для принятия важных бизнес-решений. Правильно настроенная система ETL позволяет оптимизировать процессы сбора, преобразования и загрузки данных, сокращая время и ресурсы, необходимые для аналитической работы. Кроме того, ETL-подход обеспечивает сохранность истории данных, что позволяет проводить анализ на основе прошлых изменений и тенденций. ELT означает извлечение данных, их загрузку в озеро/хранилище, а затем преобразование для использования в BI-дэшбордах и других https://deveducation.com/ прикладных системах. Недостатком этого подхода является потребность в большом объеме для хранения данных и ELT-конвейеров из последовательности приложений извлечения, загрузки и преобразования данных. Если стоимость хранения данных – не проблема, ELT – отличный вариант.
Запустить автоматическое исполнение кодаЧтобы не запускать ETL-процесс каждый раз вручную, есть специальные инструменты, например Apache Airflow или PySpark. Батчевый процесс значит, что данные берут «порциями» и запускают процесс по расписанию. ETL (извлечение, преобразование, загрузка) является традиционным подходом к анализу и хранению данных на протяжении последних нескольких десятилетий… В контексте миграции и модернизации устаревших систем ETL может сыграть важную роль, помогая 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.
Технологию часто используют при обустройстве «умных домов» и похожих автоматизированных систем. OLAP хорошо работает там, где не справляется OLTP, и наоборот, поэтому инструменты etl данные иногда требуется «перебрасывать» из одной системы в другую. Унифицируйте эти данные с помощью набора бизнес-правил (таких как агрегация, вложение, сортировка, функции слияния и так далее). Если вы работаете локально, а ваши данные предсказуемы и поступают только из нескольких источников, то традиционного ETL будет достаточно. Однако это становится все менее и менее актуальным, поскольку все больше компаний переходят на облачные или гибридные архитектуры данных.
Колоночная структура Parquet ускоряет обработку больших объемов данных благодаря возможности обращаться к отдельным столбцам. Также можно использовать формат Delta на основе Parquet, где добавлена история событий, журналы транзакций и некоторые другие функции. Все эти форматы поддерживают обработку данных в Apache Spark и хранение в AWS S3. Чем дольше работает компания, тем большее количество данных образуется, и их необходимо отслеживать и анализировать. Когда рабочих рук для этого не хватает, помогают ETL-решения. Они автоматически передают информацию в хранилище из разных источников, структурируют ее и повышают качество данных для аналитики.
В индустрии сельского хозяйства решения ETL не менее эффективны. Группа компаний «АгроТерра» использовала их для интеграции данных из ERP, ГИС, CRM и других систем (они не были синхронизированы между собой и не предполагали автоматический обмен информацией). Также ETL обеспечивает обмен мастер-данными по всей группе компаний. Мастер-данные – ключевая информация по основным бизнес-объектам компании, которая регулярно совместно используется большим количеством бизнес-процессов. Благодаря ETL качество отчетов увеличилось и принимать управленческие решения стало проще. В банковской сфере ETL широко применяется для интеграции данных о партнерах и клиентах.
Интеграция данных понадобилась, когда «ВымпелКом» завершил сделку по приобретению 100% пакета акций компании «Голден Телеком». На основе ее продуктов был создан бренд «Билайн бизнес» для обслуживания корпоративных пользователей. Процесс интеграции компании «Голден Телеком» в информационную среду «ВымпелКом» потребовал интеграции системы 1С и финансовой системы «ВымпелКом» Oracle E-Business Suite. Решения ETL справились с этой задачей, поэтому поглощение «Голден Телеком» компанией «ВымпелКом» прошло легче, а новый сервис удалось быстрее вывести на рынок.
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. 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. ETL объединяет базы данных и различные формы данных в единое, унифицированное представление.
