Однако это не станет причиной беспокойства для вашей организации, если вы выберете решения no-code ETL. Для обслуживания этих инструментов не требуется, чтобы вы или ваша команда были экспертом в области компьютерных наук; это может сделать любой. Чем больше данных из различных источников собирает компания, тем больше у нее возможностей в аналитике. Но вместе с возможностями появляются и задачи, связанные с обработкой данных.
Такой подход — использование промежуточного хранилища вместо прямой загрузки данных в конечный пункт — позволяет быстро откатить данные, если вдруг что-то пойдет не так. Извлечение В процессе извлечения ETL идентифицирует данные и копирует их из источников, чтобы перенести их в целевое хранилище данных. Данные могут поступать из структурированных и неструктурированных источников, включая документы, электронную почту, бизнес-приложения, базы данных, оборудование, датчики, третьи лица и многие другие.
советов для успешного внедрения ETL
Бизнес-аналитика — процесс анализа данных, позволяющий руководителям, менеджерам и другим заинтересованным сторонам принимать обоснованные бизнес-решения. ETL можно использовать для переноса нужных данных в одно место, чтобы их можно было использовать. 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. Таким образом, возможность масштабирования процессов ETL очень удобна и особенно актуальна для расширенной аналитики. Важно проверить количество записей до и после передачи данных в хранилище.
Nifi может легко обрабатывать большие объемы данных, а его графический интерфейс предоставляет очень удобный, интуитивно понятный интерфейс для определения преобразований данных. Он также позволяет автоматически масштабировать обработку данных и имеет множество различных источников данных, включая базы данных, файлы и даже API. Apache NiFi — распределенная система для быстрой параллельной загрузки и обработки etl это данных с большим числом плагинов для источников и преобразований, широкими возможностями работы с данными. Пользовательский веб-интерфейс NiFi позволяет переключаться между дизайном, управлением, обратной связью и мониторингом. Четко определите источники данных, которые вы хотите собирать и хранить. После подключения источников данных определите конкретные поля данных, которые вы хотите извлечь.
Основные функции ETL-систем
Инструмент поставляется с предварительно созданным набором инструментов интеграции и позволяет пользователям повторно использовать ранее созданные схемы сопоставления. Stitch — это облачная служба интеграции данных, которая обеспечивает процессы ETL. Он предоставляет платформу для извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников в выбранное место назначения. Это инструмент с открытым исходным кодом, поэтому компании могут расширять его возможности.
К тому же у операторов передачи разнятся интерфейсы, режимы синхронизации называются по-разному, и также разнятся подходы к маппингу данных из источника в приемники. В идеале в ETL-инструменте вы бы хотели только выбрать источник, приемник, режим синхронизации и набор необходимых колонок. Представьте, что ваше приложение хранит данные в БД на Postgres. А Маркетинг, Продажники и Продуктовые команды хранят свои данные в сторонних системах вроде Google Ads, Salesforce и Segment. И вы скорее всего захотите централизовать все ваши данные в едином хранилище, например, на Google BigQuery.
ETL
Это приводит к тому, что эти данные будут отображаться в журналах, где системные администраторы могут получить к ним доступ. Кроме того, использование ELT для преобразования данных может непреднамеренно нарушить стандарты соответствия GDPR ЕС, если при загрузке в озеро данных, некоторые из них покидают территорию ЕС. В конечном итоге ETL снижает риск нарушения нормативных требований, поскольку несоответствующие данные никогда случайно не попадут в хранилище данных или отчеты за пределами ЕС. Hevo Data помогает предприятиям извлекать данные из многочисленных источников (таких как базы данных, поток событий и облачные приложения) в хранилище данных.
- Промежуточная среда (или целевая зона) – это промежуточная зона хранения для временного хранения извлеченных данных.
- Такие хранилища данных разрабатывались для использования в качестве надежного источника истины обо всем, что происходит на предприятии по всем видам деятельности.
- Oracle GoldenGate — комплексный программный пакет для интеграции и репликации данных в режиме реального времени в разнородных IT-средах.
- «Современные бизнес-данные подобны огромной библиотеке с бесконечными полками книг.
- Многие предприятия выбирают решение, которое обеспечивает единую комплексную экосистему данных, чтобы избежать работы с несколькими поставщиками.
- При деривации применяются бизнес-правила к данным для вычисления новых значений на основе существующих.
Если вам надо реализовать сложную логику преобразований, включающую данные из разных dbt-моделей, вам лучше использовать dbt в Airflow. Эти инструменты высвобождают человеческие ресурсы и позволяют сосредоточиться на более важных задачах за счет автоматизации трудоемких процессов интеграции и преобразования данных. Сотрудники могут направить свои усилия на анализ данных, интерпретацию и формулирование стратегии, а не тратить лишние часы на ручную работу. Такое смещение акцентов повышает производительность, способствует инновациям и стимулирует рост бизнеса. Сегодня предприятия работают в жестко регулируемой среде, что требует соблюдения таких правил, как HIPAA и GDPR. Эта возможность снижает юридические и репутационные риски, защищая положение вашей организации на рынке.
Инструменты ETL ускоряют создание конвейеров данных
Будет ли он эффективно обрабатывать текущие объемы данных и сможет ли масштабироваться по мере роста ваших данных? Ищите такие функции, как параллельная обработка, распределенные вычисления и обработка в памяти, которые могут повысить производительность ETL. «Современные бизнес-данные подобны огромной библиотеке с бесконечными полками книг. Каждая книга содержит ценные идеи, но они разбросаны и перемешаны. ETL, как прилежный библиотекарь, тщательно систематизирует, классифицирует и расставляет эти книги на полках. Эта трансформация превращает хаос в ясность, позволяя предприятиям извлекать знания из библиотеки данных».
Ищите инструменты ETL, которые предлагают необходимые функции и возможности преобразования, отвечающие вашим потребностям. Оцените поддержку инструмента для обработки качества данных, очистки данных и обработки ошибок, чтобы обеспечить надежность преобразованных данных. Интеграция https://deveducation.com/ источников данныхВам нужно будет просто интегрировать различные структуры данных, которые использует ваша организация, в ручную ETL и позволить инструменту выполнять свои операции. Результатом интеграции данных будет информация, необходимая вам для принятия важных решений.
КАК УСТРОЕНА ETL-СИСТЕМА: АРХИТЕКТУРА И ПРИНЦИП РАБОТЫ
В Airflow можно преобразовывать данные локально (PythonOperator, BashOperator, …), удаленно (SparkSubmitOperator…) или на стороне хранилища (PostgresOperator, BigQueryInsertJobOperator, …). В современном бизнесе данные часто хранятся в разных системах и форматах, что приводит к несогласованности и несоответствиям. Инструменты ETL устраняют эти различия, приводя данные в единый формат и расположение. Этот единственный источник правды служит надежной основой для принятия решений, обеспечивая доступ всех заинтересованных сторон к последовательной и точной информации. Хотя местом назначения может быть любая система хранения данных, организации часто используют ETL для своих целей. Это один из многих способов, с помощью которых организации интегрируют свои данные для бизнес-аналитики (BI) и различных других нужд, таких как хранение, анализ данных, машинное обучение (ML), и т.д.
Какую пользу приносит ETL для бизнес-аналитики?
Вам необходимо специализированное программное обеспечение для создания конвейеров, которые извлекают данные и переводят ручную ETL в автоматизированную архитектуру данных. Вы, безусловно, можете начать свой путь по извлечению данных и интеграции данных в организации с помощью инструментов с открытым исходным кодом ETL. Тем не менее, вам потребуется специализированное программное обеспечение, содержащее все необходимые функции для создания бесперебойного конвейера данных, который в конечном итоге поможет в подготовке и анализе данных.