Was ist ETL? Wie funktioniert ETL und warum ELT benutzt?

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ETL (Extrakt, Transformation, Last) wurde im Bereich Big Data sowie Data Warehouse weit verbreitet, um Daten aus vielen verschiedenen Quellen in ein Zieldatenlager zu integrieren. ETL besser zu verstehen, wie es funktioniert und sein Zweck im heutigen Leben, lasst uns herausfindenTippsim Artikel unten.

Was ist ETL?

ETLsteht für Extrakt - Transformation - Last. Beim Berechnen von Extrakt - Transformation - Last (ETL) ist der allgemeine Prozess des Kopierens von Daten aus einer oder mehreren Quellen in ein Zielsystem, das die Daten unterschiedlich von der Quelle darstellt. Der ETL -Prozess wurde in den 1970er Jahren zu einem beliebten Konzept und wird häufig bei Data Warehousing verwendet.

Extraktist der Prozess des Lesens von Daten aus einer Datenbank. In dieser Phase werden Daten gesammelt, normalerweise aus einer Vielzahl von Quellen.

Transformationist der Prozess der Konvertierung von Daten, die aus einem vorherigen Formular extrahiert werden, in die Form, die erforderlich ist, um in eine andere Datenbank aufgebracht zu werden. Die Transformation erfolgt anhand von Regeln oder Suchtabellen oder durch Kombination dieser Daten mit anderen Daten.

Ladenist der Prozess des Schreibens von Daten in die Zieldatenbank.

Ein ordnungsgemäß gestaltetes ETL -System extrahiert Daten aus Quellsystemen, setzt Datenqualitäts- und Konsistenzstandards durch, enthält die Daten, damit separate Quellen zusammen verwendet werden können, und schließlich die Daten in einem Format bereitzustellen, das für Anwendungsentwickler bereit ist, Anwendungen zu erstellen und zu beenden Benutzer, um Entscheidungen zu treffen.

Da die Datenextraktion Zeit in Anspruch nimmt, werden normalerweise drei Stufen parallel durchgeführt. Während Daten extrahiert werden, wird eine andere Transformation ausgeführt, während die empfangenen Daten verarbeitet und auf das Laden vorbereitet werden, während die Datenbelastung beginnt, ohne auf die vorherigen Stufen zu warten.

Um ETL besser zu visualisieren, möchten wir Ihnen ein visuelles Beispiel für ETL bei der Verwaltung von Verkaufsdaten in einem Einkaufszentrum geben.

Wenn der Benutzer sowohl historische als auch aktuelle Daten im Einkaufszentrum anzeigen möchte, besteht der erste Schritt immer darin, dass der Benutzer dem ETL -Prozess folgt. Dann werden diese Daten für Berichtszwecke verwendet.

Wie ETL funktioniert

In diesem Abschnitt werden wir uns jeden der drei Schritte des ETL-Prozesses eingehend ansehen.

Bild zeigt, wie ETL funktioniert

Extraktionsphase - Extrakt

Dies ist der erste Teil des ETL -Prozesses, bei dem Daten aus Quellsystemen extrahiert werden.

Nur sehr wenige Unternehmen verwenden nur eine Art von Daten oder Systemen. Die meisten Unternehmen verwalten Daten aus mehreren Quellen und verwenden eine Reihe von Datenanalyse -Tools, um das Management zu optimieren. Damit Daten in ein neues Ziel übertragen werden können, muss sie zunächst aus den Quellen extrahiert werden.

Im ersten Schritt des ETL -Prozesses werden strukturierte und unstrukturierte Daten in ein einzelnes Repository importiert und konsolidiert. Rohdaten können aus einer Vielzahl von Quellen extrahiert werden, darunter:

1. Vorhandene Datenbank
2. Verkaufs- und Marketinganwendungen
3. Mobile Apps und Geräte
4. CRM -Kundenmanagementsystem
5. Datenspeicherplattform
6. Data Warehouse
7. Analysewerkzeuge

Während diese Daten manuell verarbeitet werden können, kann das manuelle Extrahieren verschlüsselter Daten zeitaufwändig und fehleranfällig sein. ETL -Tools automatisieren den Extraktionsprozess und erstellen einen effizienteren und zuverlässigeren Workflow.

Transformationsphase

Während dieser Phase des ETL -Prozesses können Regeln und Vorschriften angewendet werden, um die Datenqualität und -kontralierbarkeit sicherzustellen. Der Datentransformationsprozess enthält mehrere Unterprozesse:

Datenreinigung: Ziel ist es, nur die "korrekten" Daten an das Ziel zu übermitteln

Standardisierung- Formatierungsregeln, die auf den Datensatz angewendet werden.

D-Duplikationsdaten- Identische Daten werden ausgeschlossen oder beseitigt.

Überprüfung- Unbrauchbare Daten werden gelöscht und anomale Daten werden gekennzeichnet.

Sortieren- Die Daten werden nach Typ angeordnet.

Andere Aktionen- Alle zusätzlichen Regeln/Optionen, die angewendet werden können, um die Datenqualität zu verbessern.

Die Transformation wird oft als der wichtigste Teil des ETL -Prozesses angesehen. Die Datenumwandlung verbessert die Datenintegrität und stellt sicher, dass die am neuen Ziel ankommenden Daten vollständig kompatibel und verwendet werden.

Lastphase

Der letzte Schritt im ETL -Prozess besteht darin, die neu transformierten Daten in ein neues Ziel zu laden. Die Daten können alle auf einmal (Volllast) oder in geplanten Intervallen (inkrementelle Last) geladen werden.

Volllast- Während der Full ETL werden die Daten in neue, eindeutige Datensätze im Data Warehouse eingegeben. Dies ist zwar für Forschungszwecke nützlich, aber Volllast erzeugt exponentiell wachsende Datensätze und kann schnell schwer zu pflegen.

Inkrementelle Belastung- Ein weniger umfassender, aber überschaubarerer Ansatz ist die inkrementelle Belastung. Inkrementelles Laden vergleicht eingehende Daten mit dem, was zuvor verfügbar war, und erstellt nur zusätzliche Datensätze, wenn neue und eindeutige Informationen gefunden werden. Diese Art des Ladens ist weniger kostspielig und hilft bei Business Intelligence.

Die Bedeutung von ETL im Geschäft

Unternehmen haben sich seit Jahren auf ETL -Prozesse verlassen, um eine ganzheitliche Sichtweise von Daten zu erhalten, die bessere Geschäftsentscheidungen vorantreiben.

Durch die Bereitstellung einer konsolidierten Sichtweise erleichtert ETL den Unternehmensnutzern die Analyse und Berichterstattung über Daten, die für ihre Initiativen relevant sind.

ETL kann die Produktivität von Datenfachleuten verbessern, da sie Datenbewegungsprozesse kodifiziert und wiederverwendet, ohne dass technische Fähigkeiten zum Schreiben von Code oder Skripten erforderlich sind.

Organisationen benötigen sowohl ETL als auch ELT, um Daten miteinander zu verbinden und die Datengenauigkeit für die Berichterstattung sicherzustellen.

Kurz gesagt, ETL -Tools sind der wesentliche erste Schritt im Data Warehousing -Prozess, sodass Sie in kürzerer Zeit bessere Entscheidungen treffen können.

Arten von ETL -Tools, die heute verfügbar sind:

1. Handcodierung
2. Batch -Verarbeitungstools
3. Open Source -Tools
4. Cloud-basierte Tools
5. Echtzeit-Tools
6. Welches ETL -Tool ist für Ihre Organisation geeignet?

Verschiedene Arten von ETL -Tools sind für unterschiedliche Anforderungen geeignet. Abhängig von den Bedürfnissen

- Batch -Verarbeitungs -ETL -Tools:

Wenn die Echtzeit-Datenverarbeitung keine hohe Priorität hat, kann die ETL-Stapeldatenverarbeitung sowohl schnell als auch effizient sein.

- Open Source -Tools:

Als kostengünstiges Alternative zu kommerziellen Softwarepaketen eignet sich Open Source ETL gut für Organisationen, die Software betreiben und pflegen, proprietäre Software vermeiden möchten und müssen keine komplexen Datenumwandlungen durchführen.

- Cloud-basierte ELT-Tools:

Wenn Ihr Unternehmen Cloud-basierte Management-Tools bevorzugt, sollten Sie sich für Cloud ETL entscheiden. Cloud-basierte Tools können in der Cloud als SaaS gehostet oder direkt in Ihrer eigenen Cloud-Infrastruktur bereitgestellt werden.

- Echtzeit-Tools:

Wenn Sie Big Data oder Stream-Daten in Echtzeit transformieren und verwalten müssen, ist ein Echtzeit-ETL-Tool für Sie. Beachten Sie jedoch, dass nicht alle Daten in Echtzeit verarbeitet werden müssen.

Vorteile von ETL für Unternehmen

ETL hilft Unternehmen, eine breitere und tiefere Übersicht über historische Daten zu haben, aus denen Unternehmen alte und neue Daten aus modernen Plattformen und Anwendungen kombinieren können, um eine langfristige und umfassende Sicht auf Informationen zu haben.

Datenkonsolidierung

Das Datenmanagement ist zeitaufwändig und erfordert eine Koordination zwischen mehreren Abteilungen innerhalb eines Unternehmens, was zu einer ineffizienten Datenverarbeitung führt. ETL kombiniert verschiedene Datenbanken und Datenformate zu einer einheitlichen Ansicht. Dies hilft, die Datenqualität zu verbessern und die Zeit zu verkürzen, die die Daten aufgewendet, sortiert und standardisiert werden. Unternehmen können Daten problemlos analysieren und detaillierte Berichte erstellen.

Genaue Datenanalyse

Da ETL Daten genau analysieren und Standards und Vorschriften erfüllt, können Unternehmen bei der Integration von ETL in die Daten zur Datenqualitätskontrolle Aufzeichnungen erstellen, Daten prüfen und reinigen und sicherstellen, dass die Daten authentifiziert wurden.

Aufgabenautomatisierung

ETL hilft Unternehmen, sich wiederholende Datenverarbeitungsaufgaben zu automatisieren, wodurch die Effizienz der Analyse erhöht wird. ETL kann die Datenmigration automatisieren. Wenn Sie nicht möchten, dass ETL Daten automatisch verschiebt, können Unternehmen planen, Datenänderungen regelmäßig oder während des Laufs zu integrieren. Die Mitarbeiter haben mehr Zeit für die Datenanalyse, weniger Zeit für die Datenmigration oder Standardisierung.

Wie hat sich ELT entwickelt?

ETL stammte aus relationalen Datenbanken. Der ursprüngliche Zweck von ETL bestand darin, Daten von der Transaktion in das relationale Format zu transformieren, um eine einfachere Analyse zu erzielen.

Traditionelle ETL

Traditionell wurden Rohdaten in Transaktionsdatenbanken gespeichert, die für die Analyse gelesen und geschrieben wurden, aber nicht sehr bequem. Diese Daten waren ähnlich wie in Tabellenkalkulationen wie in E-Commerce-Systemen, die Informationen zu Transaktionen, Kunden und Bestellungen speichern, was zu doppelten Daten führte. Dies machte es schwierig, beliebte Artikel und Kauftrends zu analysieren.

Um dies zu überwinden, konvertieren ETL -Tools Transaktionsdaten in relationaler Form, sodass Analysten Beziehungen identifizieren und Trends leichter analysieren können.

Moderne Etl

Mit der Entwicklung der ETL -Technologie nahm das Maßstab der Daten- und Datenquellen zu. Die Cloud -Technologie wurde geboren und ermöglichte die Erstellung großer Datenlager, die in der Lage waren, Daten aus vielen Quellen zu empfangen und die Hardware im Laufe der Zeit zu erweitern. Moderne ETL -Tools sind auch immer anspruchsvoller und können Daten von klassischen bis modernen Formaten verändern. Im Folgenden finden Sie Beispiele für moderne Data -Warehousing -Systeme.

Ein Data Warehouse ist ein Speicherzentrum, in dem mehrere Datenbanken aufgenommen werden können, wobei Daten in Tabellen und Spalten organisiert sind. Die Data Warehouse -Software ist mit einer Vielzahl von Speicherhardware wie SSDs, Festplatten und Cloud -Speicher kompatibel, um die Datenverarbeitung zu optimieren.

Ein Datensee ermöglicht das Speichern aller Daten, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, an einem zentralisierten Ort und im Maßstab. Benutzer können Daten in ihrem RAW-Form ohne vorherige Strukturierung speichern, was die Flexibilität bietet, Daten mit verschiedenen Methoden wie SQL-Abfragen, Big-Data-Analysen, Volltextsuche, Echtzeitanalytics und maschinellem Lernen (ML) zu ermitteln und zu analysieren. .

Was ist Datenextraktion?

Während der Datenextraktion sammelt das ETL -Tool (Extrakt, Transformation, Last) Rohdaten aus mehreren Quellen und speichert es vorübergehend in einem Bereich, der als Puffer bezeichnet wird. Der Puffer enthält diese Daten, bis der Prozess abgeschlossen ist, kann aber auch als Sicherungsquelle verwendet werden.

Die Übertragung von Daten von Quelle zu Repository hängt davon ab, wie Änderungen erfasst und verfolgt werden. Die Extraktion kann auf drei Hauptarten auftreten:

1. Benachrichtigung über Aktualisieren: Das Quellsystem benachrichtigt über Datensatzänderungen und ermöglicht es, Daten nur aus diesen Änderungen zu extrahieren.
2. Inkrementelle Extraktion: Einige Datenquellen können Daten identifizieren, die über einen bestimmten Zeitraum geändert wurden, um die cyclische Extraktion zu unterstützen.
3. Vollständige Extraktion: Wenn das System die Änderung nicht erkennen kann, müssen die gesamten Daten neu geladen werden. Diese Methode gilt normalerweise nur für kleine Datentabellen aufgrund der vollständigen Übertragung.

Was ist die Datenumwandlung?

Während der Datentransformation führen ETL -Tools die Transformation und Konsolidierung von Rohdaten aus dem Puffer durch, um sie für das Zieldatenlager vorzubereiten. Dieser Prozess kann viele verschiedene Arten von Datentransformationen enthalten.

Grundlegende Datenkonvertierung

1. Datenreinigung: Beinhaltet das Entfernen von Fehlern und die Sicherstellung, dass die Daten dem Zielformat übereinstimmen. Beispielsweise kann ein leeres Datenfeld in einen Wert von 0 konvertiert werden, oder Wörter wie "Eltern" und "Kind" könnten auf "P" und "C" zugeordnet werden.
2. Datendeduplizierung: Konzentriert sich auf die Identifizierung und Entfernung von doppelten Datensätzen, um die Genauigkeit zu verbessern.
3. Datenformate ändern: Messeinheiten und Datum/Monat/Jahr ändern, um konsistent zu sein. Konvertieren Sie beispielsweise Einheiten von Kilogramm in Pfund.

Erweiterte Datenkonvertierung

1. Abgeben: Wenden Sie Geschäftsregeln an, um einen neuen Wert aus vorhandenen Informationen zu schaffen, z. B. die Berechnung des Gewinns durch Subtrahieren von Kosten vom Umsatz.
2. Aggregation: Schließen Sie ähnliche Daten aus verschiedenen Quellen an, um die Gesamtkosten von Lieferanten zu berechnen und ein einziges Ergebnis zu speichern.
3. Split: Teilen Sie eine Spalte in mehrere Spalten im Zielsystem auf. Teilen Sie beispielsweise den vollständigen Namen "Jane John Doe" in Spalten für Nachnamen, den zweiten Vornamen und den Vornamen auf.
4. Aggregation: Verbessern Sie die Datenqualität, indem Sie mehrere Werte in einen kleineren Datensatz kombinieren, z. B. die Summierung von Kundenrechnungen zum Aufbau von CLV -Metriken (Lebenszeitwert).
5. Verschlüsselung: Schützen Sie sensible Daten, bevor sie an das Zieldatenlager übertragen werden, um die Vorschriften für Informationssicherheit zu erfüllen.

Dieser Datentransformationsprozess hilft bei der Optimierung und Vorbereitung von Daten für eine effizientere Analyse.

Einige andere nützliche Informationen über ETL

Geschichte der ETL -Entwicklung

ETL wurde in den 1970er Jahren beliebt, als Organisationen mehrere Data Warehouses oder Datenbanken verwenden, um verschiedene Arten von Geschäftsinformationen zu speichern. Die Notwendigkeit, Daten in diesen Datenbanken zu integrieren, stieg schnell. ETL wurde zur Standardmethode zum Aufnehmen von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Transformation vor dem Laden in die Zielquelle.

In den späten 1980er und frühen 1990er Jahren entstanden Data Warehouses. Data Warehouses für Datenbank bietet einen integrierten Zugriff auf Daten aus mehreren Systemen - Mainframes, Minicomputer, PCs und Tabellenkalkulationen. Verschiedene Abteilungen wählten jedoch häufig verschiedene ETL -Tools aus, die mit verschiedenen Data Warehouses verwendet werden sollen. Mit Fusionen und Übernahmen hatten viele Organisationen mehrere verschiedene, nicht integrierte ETL-Lösungen.

Im Laufe der Zeit hat sich die Anzahl der Datenformate, Quellen und Systeme dramatisch erweitert. Extrakt, Transformation und Last sind jetzt nur einige der Methoden, die Organisationen zum Sammeln, Einnehmen und Verarbeiten von Daten verwenden. ETL und ELT sind beide wichtige Teile der breiteren Datenintegrationsstrategie eines Unternehmens.

ETL und ELT sind jedoch zwei Konzepte, die leicht verwirrt sind. Lassen Sie uns die folgenden Informationen mit Tips -Make finden, um sie zu unterscheiden.

Vergleichen Sie den Unterschied zwischen ETL und ELT

1. ETList der Prozess des Extrahierens, Transformierens und Ladens von Daten. ELT ist der Prozess des Extrahierens, Ladens und Transformierens von Daten.
2. InETLDie Daten bewegt sich von der Datenquelle zum Data Warehouse.
3. ELT nutzt das Data Warehouse, um grundlegende Transformationen durchzuführen. Keine Datenstagage erforderlich.
4. ETLKann bei der Datensicherheit und -konformität helfen, indem sensible und sichere Daten vor dem Laden in das Data Warehouse gereinigt werden.
5. ETLKann ausgefeilte Datentransformationen durchführen und kostengünstiger sein als ELT.
6. ETLKann bei der Datensicherheit und -konformität helfen, schlechte Daten vor dem Laden in Datenziele reinigen, während ELT für Unternehmen mit kleinen Datenbedürfnissen einfacher und beabsichtigt ist.

Ich hoffe, die Informationen über ETL, die TipsMake bietet, sind für Sie nützlich.

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