Необходимые для решения бизнес-задач сведения лежат в разных местах, их необходимо собрать в одном хранилище для анализа. ETL-разработчик извлекает данные из источников и загружает в одну базу. Теперь бизнесу не нужно тратить массу времени на сбор информации для анализа.

Затем инструмент загружает данные в систему поддержки принятия решений (DSS), где аналитики могут выполнять запросы и представлять результаты анализа для составления дальнейшей бизнес-стратегии. Аббревиатура ETL расшифровывается как «Extract, Transform, Load», что в переводе на русский язык означает «Извлечение, Преобразование, Загрузка». Инструменты ETL собирают необработанные данные из разрозненных источников, преобразовывают в удобный для обработки формат и объединяют их в централизованную базу данных.

В редких случаях ручной привязки обогащение данных с помощью ETL-технологии существенно облегчает эту процедуру. 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. Поскольку преобразования происходят после загрузки по мере необходимости, а вы преобразовываете только данные, которые нужно анализировать в данный момент, преобразования происходят намного быстрее. Однако необходимость постоянного преобразования данных снижает общее время, необходимое для запросов/анализа.

Возможные Проблемы В Etl-процессах

Она позволяет работать с агрегированными данными в определенном тематическом и временном разрезе. Например, витрина данных может использоваться отделом маркетинга в компании для разработки маркетинговой стратегии и анализа аудитории. Производственные отделы могут использовать витрину данных при анализе производительности и для улучшения процесса производства. На верхнем уровне – интерфейс с использованием инструментов создания отчетов, поиска и анализа данных. На среднем – аналитический механизм для доступа к данным и их анализу. Нижний уровень – сервер базы данных, который отвечает за их загрузку и хранение.

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. Традиционные инструменты ETL извлекают и преобразовывают данные из разных источников перед их загрузкой в хранилище. С появлением облачных хранилищ больше нет необходимости очищать данные на промежуточном этапе между исходным и целевым хранилищами данных.

Проектированием, реализацией и контролем процессов извлечения, преобразования и загрузки занимаются ETL-разработчики. Цифровая трансформация приводит к повышению спроса на ETL-разработчиков. Эти специалисты помогают собирать информацию из разных источников и переходить на новые программы без потери важных сведений. Последним шагом является автоматизация процесса ETL с помощью инструментов, позволяющих сэкономить время, повысить точность и уменьшить усилия, связанные с ручным запуском процесса. С помощью инструментов автоматизации ETL можно проектировать рабочий процесс ETL и контролировать его с помощью простого графического интерфейса. Кроме того, эти инструменты зачастую обладают дополнительными функциями, такими как профилирование и очистка данных.

Проверку количества записей важно выполнить и до и после передачи данных в хранилище, чтобы исключить недопустимые и избыточные данные. Еще один пример использования инструментов ETL — когда компании переносят данные из устаревших систем в обновленную. Мощные облачные хранилища не нуждаются во внешних ресурсах (например, в промежуточном сервере) для выполнения преобразований. Нужно знать подходящий язык программирования, разбираться в архитектуре процессов, уметь применять алгоритмы для преобразования данных.

Получение Доступа

Компания, которой нужны все данные в одном месте как можно скорее. Когда дело доходит до доступности данных, ELT – более быстрый вариант. ELT позволяет всем данным немедленно поступать в систему, и оттуда пользователи могут определять точные данные, которые им необходимы для преобразования и анализа. Четко определите источники данных, которые вы хотите собирать и хранить. Этими источниками могут быть реляционные базы данных SQL, нереляционные базы данных NoSQL, платформы программного обеспечения как услуги (SaaS) или другие приложения.

Конфиденциальная информация будет более уязвима для взлома и непреднамеренного раскрытия. Вы также можете нарушить некоторые стандарты соответствия, если облачный сервер находится в другой стране. Вычисления либо заменят существующие столбцы, либо вы можете добавить набор данных, чтобы передать результат вычислений в целевую систему данных. Чтобы аналитика работала эффективно, необходимо обеспечить точную и полную трансформацию данных.

• Такой процесс включает в себя изменение извлеченных данных из их старой структуры в более денормализованный формат.
• В редких случаях ручной привязки обогащение данных с помощью ETL-технологии существенно облегчает эту процедуру.
• Не всегда доступны готовые решения, а также такие решения сложно кастомизируются под нужды бизнеса, поэтому есть ситуации, в которых требуется индивидуальная разработка.
• Основа хранилища – реляционные базы данных с жесткой структурой показателей.
• Хранилища данных для онлайн-аналитической обработки (OLAP), облачные или локальные, должны работать с реляционными структурами данных на основе SQL.
• После этого он понимает, что информацию необходимо обработать перед написанием кода.

На основе информации, полученной с помощью ETL, бизнес-аналитик делает прогнозы и выдвигает новые предложения по улучшению бизнеса. В работе с Big Data всегда будет требоваться интеграция данных между разными системами. Инструменты ETL изначально и предполагались как решения для работы с большим количеством запросов, но их функциональность вышла далеко за пределы этих возможностей.

ETL — это общий термин для процессов, которые происходят, когда данные переносят из нескольких систем в одно хранилище. Аббревиатура расшифровывается как Extract, Transform, Load, или «извлечение, преобразование, https://deveducation.com/ загрузка». Функция загрузки выполняет процесс записи преобразованных данных в новое приложение /базу данных. Это может занять несколько шагов, так как каждый этап может увеличивать данные по-разному.

ETL – это хорошо отлаженный процесс, который используется более 20 лет, и эксперты по ETL всегда под рукой. С ELT пользователям, как правило, не нужно иметь план обслуживания с высокой степенью сложности. Поскольку ELT является облачным, он использует автоматизированные решения вместо того, чтобы полагаться на пользователя, инициирующего обновления вручную.

Плюс они поддерживают массово-параллельную архитектуру (MPP), это увеличивает скорость обработки за счет распределения вычислительных ресурсов. Кроме специализированных сервисов, ETL-инструменты есть в более общем и более мощном ПО. Это, например, полномасштабная платформа для работы с данными IBM InfoSphere Information Server, СУБД Microsoft SQL Server или российский Cloud Big Data от VK — облачный сервис для больших данных.

Если сегодня компания без проблем работает с локальной базой данных и пакетной загрузкой, то через несколько лет этого может быть уже недостаточно. При этом возможности масштабирования процессов и емкости ETL могут быть бесконечными. Инженер должен понять, какие данные требуются для выполнения поставленной задачи. Следовательно, некоторую информацию нужно будет отфильтровать.

Для этого выполняются физические вставки определенных записей в виде новых строк таблицы хранилище. При этом используются SQL-команды или сценарий пакетной загрузки большого массива данных. Знания и навыки ETL-разработчиков востребованы в крупных компаниях и корпорациях, которые работают с большими объёмами данных. Специалисты нужны банкам, авиаперевозчикам, организациям по разработке высоконагруженных сервисов и продуктов для решения бизнес-проблем. Профессия ETL-разработчика предполагает знание языка запросов SQL, а также особенностей структурирования и хранения информации в цифровых системах. Специалисту нужно понимать, что такое реляционные и нереляционные базы и как устроены многомерные OLAP-кубы.

Это, например, программные продукты IBM DataStage, Informatica PowerCenter, Oracle Data Integrator или SAP Data Services. Сюда же можно отнести Sybase ETL Development и Sybase ETL Server, а также многое другое ПО для работы с бизнес-базами. Эта функция отвечает за преобразование извлеченных данных в надлежащий формат для анализа и хранения. Такой процесс включает в себя изменение извлеченных данных из их старой структуры в более денормализованный формат.

На практике ETL-процессы используются в бизнес-аналитике для актуализации информации, что позволяет проводить точную оценку компании и принимать релевантные решения. Допустим, что сведения о продажах размещены в 1С, информация о работниках компании – в Гугл-таблицах, а акции и скидки – в базе данных. При этом у каждого из этих источников есть свои ответственные etl фреймворк лица, которые могут открывать и закрывать доступ для других пользователей. Извлечение и копирование из пула источников (к примеру, баз данных SQL и NoSQL платформ ERP и CRM, приложений SaaS) является самым первым этапом перемещения любой информации. Из-за специфики работы с некоторыми системами-источниками эта стадия зачастую является очень сложной.

Чтобы проанализировать данные, их нужно заранее преобразовать. При этом трансформация должна быть выполнена с максимальной точностью и в полном объеме. Если делать все вручную, то информация может быть утеряна.

Оно не решает аналитических задач, а лишь предоставляет доступ к данным, поддерживая их хронологию и целостность. КХД представляет собой базу данных, используемую для создания отчетов и бизнес-аналитики. Основа хранилища – реляционные базы данных с жесткой структурой показателей. Это позволяет другим пользователям получать доступ к данным. При этом поток ETL-процесса включает в себя импорт информации (которая была заранее подготовлена и извлечена) из промежуточной БД в целевое хранилище данных или базу данных.

Они собирают данные из различных систем (извлечение), объединяют её с другими источниками (преобразование) и сохраняют (загружают) для последующего анализа. Онлайн-программа от университета ИТМО даст понимание азов проектирования и реализации баз данных. Курс поможет освоить навыки анализа бизнес-процессов, применения запросов SQL, моделирования и управления БД, получения из них информации. ETL может использоваться в маркетинговых стратегиях, организации бизнес-процессов, оптимизации затрат и в других видах аналитики.

Хранилища данных для онлайн-аналитической обработки (OLAP), облачные или локальные, должны работать с реляционными структурами данных на основе SQL. Следовательно, любые данные, которые вы загружаете в хранилище данных OLAP, должны преобразоваться в реляционный формат, прежде чем хранилище данных сможет их принять. Хранилище данных отличается от озера тем, что оно нуждается в доработке при добавлении новых показателей. В озере данных хранится разрозненная информация для аналитики.