ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) विधि और उपयोग के मामले क्या हैं?

ईटीएल का अर्थ है “एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड”। यह एक प्रक्रिया है जो विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकल रिपॉजिटरी में एकीकृत करती है ताकि इसे संसाधित किया जा सके और फिर विश्लेषण किया जा सके ताकि इसके बारे में उपयोगी जानकारी प्राप्त की जा सके। यह उपयोगी जानकारी है जो व्यवसायों को डेटा-संचालित निर्णय लेने और बढ़ने में मदद करती है।

“डेटा नया तेल है।”

क्लाइव हंबी, गणितज्ञ

वैश्विक डेटा निर्माण बढ़ गया है, इतना कि फोर्ब्स के अनुसार, वर्तमान दर से, मानव दो साल में डेटा निर्माण को दोगुना कर रहे हैं। परिणामस्वरूप, आधुनिक डेटा स्टैक विकसित हुआ है। डेटा मार्ट को डेटा वेयरहाउस में परिवर्तित कर दिया गया है, और जब यह पर्याप्त नहीं है, तो डेटा झीलें बनाई गई हैं। हालांकि इन सभी विभिन्न बुनियादी ढांचे में, एक प्रक्रिया समान रही है, ईटीएल प्रक्रिया।
इस लेख में, हम ईटीएल की विधि को देखेंगे, इसके उपयोग के मामलों, इसके लाभों को और यह प्रक्रिया कैसे आधुनिक डेटा परिदृश्य को आकार देने में मदद करती है।

ईटीएल की विधि

ईटीएल यह संभव बनाता है कि विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक स्थान पर एकीकृत किया जा सके ताकि इसे संसाधित, विश्लेषण और फिर व्यवसायों के हितधारकों के साथ साझा किया जा सके। यह डेटा की अखंडता को सुनिश्चित करता है जो रिपोर्टिंग, विश्लेषण और मशीन लर्निंग मॉडल के साथ भविष्यवाणी के लिए उपयोग किया जाना है। यह एक तीन-चरण की प्रक्रिया है जो विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालती है, इसे बदलती है और फिर व्यवसायिक बुद्धिमत्ता उपकरणों में लोड करती है। ये व्यवसायिक बुद्धिमत्ता उपकरण व्यवसायों द्वारा डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

एक्सट्रैक्ट चरण

इस चरण में, डेटा को विभिन्न स्रोतों से एसक्यूएल क्वेरी, पायथन कोड, डीबीएमएस (डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली) या ईटीएल टूल का उपयोग करके निकाला जाता है। सबसे सामान्य स्रोत हैं:

• सीआरएम (ग्राहक संबंध प्रबंधन) सॉफ्टवेयर
• विश्लेषण उपकरण
• डेटा वेयरहाउस
• डेटाबेस
• क्लाउड स्टोरेज प्लेटफ़ॉर्म
• बिक्री और विपणन उपकरण
• मोबाइल ऐप

इन स्रोतों को या तो संरचित या असंरचित किया जा सकता है, जिसके कारण इस चरण में डेटा का प्रारूप एकरूप नहीं है।

ट्रांसफॉर्म चरण

परिवर्तन चरण में, निकाले गए कच्चे डेटा को लक्ष्य प्रणाली के लिए उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित और संकलित किया जाता है। इसके लिए, कच्चे डेटा को कुछ परिवर्तन उप-प्रक्रियाओं से गुजरना पड़ता है, जैसे कि:

1. शुद्धिकरण—असंगत और लापता डेटा का ध्यान रखा जाता है।
2. मानकीकरण—पूरे में एकरूप प्रारूप लागू किया जाता है।
3. डुप्लिकेशन रिमूवल—अतिरिक्त डेटा को हटा दिया जाता है।
4. आउटलियर्स का पता लगाना—आउटलियर्स का पता लगाया जाता है और सामान्य किया जाता है।
5. सॉर्टिंग—डेटा को इस तरह से व्यवस्थित किया जाता है जो कुशलता बढ़ाता है।

डेटा को पुनर्गठन करने के अलावा, डेटा के परिवर्तन के लिए अन्य कारण भी हैं। यदि डेटा में शून्य मान हैं, तो उन्हें हटा दिया जाना चाहिए; इसके अलावा, अक्सर डेटा में आउटलियर्स होते हैं जो विश्लेषण को नकारात्मक रूप से प्रभावित करते हैं; उन्हें परिवर्तन चरण में निपटा जाना चाहिए। अक्सर हम ऐसे डेटा से मिलते हैं जो अतिरिक्त है और व्यवसाय के लिए कोई मूल्य नहीं जोड़ता है; ऐसे डेटा को परिवर्तन चरण में संग्रहण स्थान को बचाने के लिए हटा दिया जाता है। ये वे समस्याएं हैं जिन्हें परिवर्तन चरण में हल किया जाता है।

लोड चरण

एक बार कच्चे डेटा को निकाला जाता है और परिवर्तन प्रक्रियाओं के साथ तैयार किया जाता है, तो इसे लक्ष्य प्रणाली में लोड किया जाता है, जो आमतौर पर एक डेटा वेयरहाउस या डेटा झील होती है। लोड चरण को करने के दो अलग-अलग तरीके हैं।

1. पूर्ण लोडिंग: सभी डेटा को एक बार में पहली बार लक्ष्य प्रणाली में लोड किया जाता है। यह तकनीकी रूप से कम जटिल है लेकिन अधिक समय लेता है। यह तब उपयुक्त है जब डेटा का आकार बहुत बड़ा नहीं है।
2. आंशिक लोडिंग: आंशिक लोडिंग, जैसा कि नाम से पता चलता है, आंशिक रूप से की जाती है। इसके दो उप-श्रेणियां हैं।

• स्ट्रीम आंशिक लोडिंग: डेटा को अंतराल पर लोड किया जाता है, आमतौर पर दैनिक। यह प्रकार की लोडिंग तब सबसे अच्छी होती है जब डेटा छोटी मात्रा में होता है।
• बैच आंशिक लोडिंग: बैच प्रकार की आंशिक लोडिंग में, डेटा को बैच में लोड किया जाता है जिसमें दो बैच के बीच अंतराल होता है। यह तब उपयुक्त है जब डेटा बहुत बड़ा होता है। यह तेज है लेकिन तकनीकी रूप से अधिक जटिल है।

ईटीएल टूल्स के प्रकार

ईटीएल दो तरह से किया जाता है, मैनुअल ईटीएल या नो-कोड ईटीएल। मैनुअल ईटीएल में, बहुत कम स्वचालन होता है। सब कुछ डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक और डेटा इंजीनियर की टीम द्वारा कोड किया जाता है। सभी पाइपलाइनों को निकालने, परिवर्तित करने और लोड करने के लिए सभी डेटा सेटों के लिए मैनुअल रूप से डिज़ाइन किया जाता है। इससे बड़ी उत्पादकता और संसाधन की हानि होती है।

विकल्प नो-कोड ईटीएल है; इन टूल्स में आमतौर पर ड्रैग-एंड-ड्रॉप फ़ंक्शन होते हैं। ये टूल्स कोडिंग की आवश्यकता को पूरी तरह से हटा देते हैं, जिससे गैर-तकनीकी कर्मचारी भी ईटीएल कर सकते हैं। अपने इंटरैक्टिव डिज़ाइन और समावेशी दृष्टिकोण के लिए, अधिकांश व्यवसाय अपने ईटीएल संचालन के लिए इन्फोर्मेटिका, इंटीग्रेट.आईओ, आईबीएम स्टोरेज, हडोप, एज़्योर, गूगल क्लाउड डेटाफ्लो और ऑरेकल डेटा इंटीग्रेटर का उपयोग करते हैं।

डेटा उद्योग में नो-कोड ईटीएल टूल्स के चार प्रकार हैं।

1. व्यावसायिक ईटीएल टूल
2. ओपन सोर्स ईटीएल टूल
3. कस्टम ईटीएल टूल
4. क्लाउड-आधारित ईटीएल टूल

ईटीएल के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

कुछ अभ्यास और प्रोटोकॉल हैं जिन्हें ईटीएल पाइपलाइन को अनुकूलित करने के लिए अपनाया जाना चाहिए। सर्वोत्तम अभ्यास नीचे चर्चा की जाती है:

1. डेटा के संदर्भ को समझना: डेटा कैसे एकत्र किया जाता है और मीट्रिक का क्या अर्थ है, यह ठीक से समझा जाना चाहिए। यह यह पहचानने में मदद करेगा कि कौन से विशेषताएं अतिरिक्त हैं और उन्हें हटा दिया जाना चाहिए।
2. पुनर्प्राप्ति चेकपॉइंट: यदि पाइपलाइन टूट जाती है और डेटा लीक हो जाता है, तो डेटा लीक को पुनर्प्राप्त करने के लिए प्रोटोकॉल होने चाहिए।
3. ईटीएल लॉगबुक: एक ईटीएल लॉगबुक रखी जानी चाहिए जिसमें प्रत्येक और प्रत्येक प्रक्रिया का रिकॉर्ड हो जो ईटीएल चक्र से पहले, उसके दौरान और बाद में डेटा के साथ की जाती है।
4. अंकेक्षण: डेटा की जांच करना कि यह वांछित स्थिति में है या नहीं।
5. डेटा का छोटा आकार: डेटाबेस और उनकी तालिकाओं का आकार छोटा रखा जाना चाहिए ताकि डेटा अधिक क्षैतिज रूप से फैला हो। यह अभ्यास प्रसंस्करण गति में वृद्धि सुनिश्चित करता है और, परिणामस्वरूप, ईटीएल प्रक्रिया को तेज करता है।
6. कैश लेयर बनाना: कैश लेयर एक उच्च गति वाली डेटा स्टोरेज लेयर है जो हाल ही में उपयोग किए गए डेटा को एक डिस्क पर संग्रहीत करती है जहां इसे जल्दी से एक्सेस किया जा सकता है। यह अभ्यास समय बचाता है जब अनुरोधित डेटा कैश्ड डेटा होता है।
7. समांतर प्रसंस्करण: ईटीएल को एक श्रृंखला प्रक्रिया के रूप में मानना व्यवसाय के लिए समय और संसाधनों का एक बड़ा हिस्सा खा जाता है, जो पूरी प्रक्रिया को अत्यधिक अकुशल बना देता है। समाधान समांतर प्रसंस्करण और एक ही समय में कई ईटीएल एकीकरण करना है।

ईटीएल के उपयोग के मामले

ईटीएल व्यवसायों के लिए कई तरह से संचालन को चिकना और कुशल बनाता है, लेकिन हम यहां तीन सबसे लोकप्रिय उपयोग के मामलों पर चर्चा करेंगे।

क्लाउड में अपलोड करना:

स्थानीय रूप से डेटा संग्रहीत करना एक महंगा विकल्प है जिसमें व्यवसाय सervers खरीदने, रखने, चलाने और बनाए रखने पर संसाधन खर्च करते हैं। इस सभी परेशानी से बचने के लिए, व्यवसाय सीधे डेटा को क्लाउड पर अपलोड कर सकते हैं। इससे मूल्यवान संसाधन और समय की बचत होती है जिसे ईटीएल प्रक्रिया के अन्य पहलुओं में निवेश किया जा सकता है।

विभिन्न स्रोतों से डेटा को मिलाना:

डेटा अक्सर एक संगठन में विभिन्न प्रणालियों में बिखरा होता है। विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक स्थान पर मिलाना ताकि इसे संसाधित किया जा सके और बाद में हितधारकों के साथ साझा किया जा सके, ईटीएल प्रक्रिया का उपयोग करके किया जाता है। ईटीएल यह सुनिश्चित करता है कि विभिन्न स्रोतों से डेटा एकरूप रूप से प्रारूपित किया जाता है जबकि डेटा की अखंडता बनी रहती है।

पूर्वानुमान मॉडलिंग:

डेटा-संचालित निर्णय लेना एक सफल व्यवसाय रणनीति का आधार है। ईटीएल व्यवसायों को डेटा निकालने, इसे बदलने और फिर मशीन लर्निंग मॉडल से जुड़े डेटाबेस में लोड करने में मदद करता है। ये मशीन लर्निंग मॉडल ईटीएल प्रक्रिया के बाद डेटा का विश्लेषण करते हैं और फिर उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणी करते हैं।

डेटा परिदृश्य में ईटीएल का भविष्य

ईटीएल निश्चित रूप से डेटा वास्तुकला की रीढ़ की हड्डी की भूमिका निभाता है; यह देखना बाकी है कि क्या यह उसी तरह बना रहेगा या नहीं क्योंकि तकनीकी उद्योग में ज़ीरो ईटीएल की शुरुआत के साथ बड़े बदलाव आने वाले हैं। ज़ीरो ईटीएल के साथ, पारंपरिक निकालने, परिवर्तित करने और लोड करने की प्रक्रिया की आवश्यकता नहीं होगी, लेकिन डेटा को लक्ष्य प्रणाली में लगभग वास्तविक समय में स्थानांतरित किया जाएगा।

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