UA 101
Çfarë është ETL? (Nxjerrja, transformimi, ngarkimi) Metodologjia dhe rastet e përdorimit
ETL qëndron për "ekstrakt, transformim, ngarkesë". Është një proces që integron të dhënat nga burime të ndryshme në një depo të vetme në mënyrë që të mund të përpunohen dhe më pas të analizohen në mënyrë që të nxirren informacione të dobishme prej tij. Ky informacion i dobishëm është ai që i ndihmon bizneset të marrin vendime të bazuara në të dhëna dhe të rriten.
"Të dhënat janë vaji i ri."
Clive Humby, matematikan
Krijimi i të dhënave globale është rritur në mënyrë eksponenciale, aq sa, sipas Forbes, me ritmin aktual, njerëzit po dyfishojnë krijimin e të dhënave çdo dy vjet. Si rezultat, grumbulli modern i të dhënave ka evoluar. Martet e të dhënave janë shndërruar në depo të dhënash dhe kur kjo nuk ka mjaftuar, janë krijuar liqene të dhënash. Megjithëse në të gjitha këto infrastruktura të ndryshme, një proces mbeti i njëjtë, procesi ETL.
Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë metodologjinë e ETL, rastet e përdorimit të tij, përfitimet e tij dhe se si ky proces ka ndihmuar në formimin e peizazhit modern të të dhënave.
Metodologjia e ETL
ETL bën të mundur integrimin e të dhënave nga burime të ndryshme në një vend, në mënyrë që ato të mund të përpunohen, analizohen dhe më pas të ndahen me palët e interesuara të bizneseve. Siguron integritetin e të dhënave që do të përdoren për raportim, analizë dhe parashikim me modelet e mësimit të makinerive. Është një proces me tre hapa që nxjerr të dhëna nga burime të shumta, i transformon ato dhe më pas i ngarkon në mjetet e inteligjencës së biznesit. Këto mjete të inteligjencës së biznesit përdoren më pas nga bizneset për të marrë vendime të bazuara në të dhëna.
Faza e Ekstraktit
Në këtë fazë, të dhënat nxirren nga burime të shumta duke përdorur pyetjet SQL, kodet Python, DBMS (sistemet e menaxhimit të bazës së të dhënave) ose mjetet ETL. Burimet më të zakonshme janë:
- Software CRM (Customer Relationship Management).
- Mjeti i analitikës
- Magazina e të dhënave
- Baza e të dhënave
- Platformat e ruajtjes në renë kompjuterike
- Mjetet e shitjes dhe marketingut
- Aplikacione celulare
Këto burime janë ose të strukturuara ose të pastrukturuara, prandaj formati i të dhënave nuk është uniform në këtë fazë.
Faza e transformimit
Në fazën e transformimit, të dhënat e papërpunuara të nxjerra transformohen dhe përpilohen në një format që është i përshtatshëm për sistemin e synuar. Për këtë, të dhënat e papërpunuara i nënshtrohen disa nën-proceseve të transformimit, të tilla si:
- Pastrimi - kujdesen për të dhënat e paqëndrueshme dhe të munguara.
- Standardizimi - formatimi i njëtrajtshëm zbatohet në të gjithë.
- Heqja e dyfishimit - hiqen të dhënat e tepërta.
- Njohuri të jashtme - pikat e jashtme dallohen dhe normalizohen.
- Renditja - të dhënat organizohen në një mënyrë që rrit efikasitetin.
Përveç riformatimit të të dhënave, ka edhe arsye të tjera për nevojën e transformimit të të dhënave. Vlerat null, nëse janë të pranishme në të dhëna, duhet të hiqen; përveç kësaj, në të dhëna shpesh janë të pranishme edhe ekstra, të cilat ndikojnë negativisht në analizë; ato duhet të trajtohen në fazën e transformimit. Shpeshherë hasim të dhëna që janë të tepërta dhe nuk sjellin asnjë vlerë për biznesin; të dhëna të tilla hidhen në fazën e transformimit për të kursyer hapësirën e ruajtjes së sistemit. Këto janë problemet që zgjidhen në fazën e transformimit.
Faza e Ngarkesës
Pasi të dhënat e papërpunuara nxirren dhe përshtaten me proceset e transformimit, ato ngarkohen në sistemin e synuar, i cili zakonisht është ose një depo të dhënash ose një liqen të dhënash. Ekzistojnë dy mënyra të ndryshme për të kryer fazën e ngarkesës.
- Ngarkimi i plotë: Të gjitha të dhënat ngarkohen menjëherë për herë të parë në sistemin e synuar. Është teknikisht më pak kompleks, por kërkon më shumë kohë. Është ideale në rastin kur madhësia e të dhënave nuk është shumë e madhe.
- Ngarkimi në rritje: Ngarkimi në rritje, siç sugjeron emri, kryhet në rritje. Ka dy nën-kategori.
- Ngarkimi në rritje i transmetimit: Të dhënat ngarkohen në intervale, zakonisht çdo ditë. Ky lloj ngarkimi është më i mirë kur të dhënat janë në sasi të vogla.
- Ngarkimi në rritje i grupit: Në llojin e ngarkimit në rritje të grupit, të dhënat ngarkohen në grupe me një interval midis dy grupeve. Është ideale kur të dhënat janë shumë të mëdha. Është i shpejtë, por teknikisht më kompleks.
Llojet e mjeteve ETL
ETL kryhet në dy mënyra, ETL manuale ose ETL pa kod. Në ETL manuale, ka pak ose aspak automatizim. Gjithçka është e koduar nga një ekip që përfshin shkencëtarin e të dhënave, analistin e të dhënave dhe inxhinierin e të dhënave. Të gjitha tubacionet e nxjerrjes, transformimit dhe ngarkesës janë projektuar për të gjitha grupet e të dhënave me dorë. E gjithë kjo shkakton rendiment të madh dhe humbje të burimeve.
Alternativa është ETL pa kod; këto mjete zakonisht kanë funksione zvarritje dhe lëshimi në to. Këto mjete heqin plotësisht nevojën për kodim, duke lejuar kështu edhe punëtorët joteknikë të kryejnë ETL. Për dizajnin e tyre interaktiv dhe qasjen gjithëpërfshirëse, shumica e bizneseve përdorin Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow dhe Oracle Data Integrator për operacionet e tyre ETL.
Ekzistojnë katër lloje të mjeteve ETL pa kod në industrinë e të dhënave.
- Mjete ETL komerciale
- Mjetet ETL me burim të hapur
- Mjete të personalizuara ETL
- Mjetet ETL të bazuara në renë kompjuterike
Praktikat më të mira për ETL
Ka disa praktika dhe protokolle që duhen ndjekur për të siguruar një tubacion të optimizuar ETL. Praktikat më të mira diskutohen më poshtë:
- Kuptimi i kontekstit të të dhënave: Si mblidhen të dhënat dhe çfarë nënkuptojnë metrikat duhet të kuptohen siç duhet. Do të ndihmonte në identifikimin e atributeve të tepërta dhe që duhen hequr.
- Pikat e kontrollit të rikuperimit: Në rast se tubacioni është i prishur dhe ka një rrjedhje të dhënash, duhet të ketë protokolle në vend për të rikuperuar të dhënat e rrjedhura.
- Libri i ditarit ETL: Duhet të mbahet një ditar ETL që ka një regjistër të secilit proces që është kryer me të dhënat para, gjatë dhe pas një cikli ETL.
- Auditimi: Mbajtja e një kontrolli të të dhënave pas një intervali vetëm për t'u siguruar që të dhënat janë në gjendjen që dëshironi të ishin.
- Madhësia e vogël e të dhënave: Madhësia e bazave të të dhënave dhe tabelave të tyre duhet të mbahen të vogla në mënyrë që të dhënat të shpërndahen më shumë horizontalisht sesa vertikalisht. Kjo praktikë siguron një rritje në shpejtësinë e përpunimit dhe, si rrjedhojë, përshpejton procesin ETL.
- Krijimi i një shtrese memorie të fshehtë: Shtresa e memories së memories është një shtresë e ruajtjes së të dhënave me shpejtësi të lartë që ruan të dhënat e përdorura së fundmi në një disk ku mund të aksesohen shpejt. Kjo praktikë ndihmon në kursimin e kohës kur të dhënat e ruajtura janë ato të kërkuara nga sistemi.
- Përpunimi paralel: Trajtimi i ETL si një proces serik ha një pjesë të madhe të kohës dhe burimeve të biznesit, gjë që e bën të gjithë procesin jashtëzakonisht joefikas. Zgjidhja është të bëni përpunim paralel dhe integrime të shumta ETL në të njëjtën kohë.
Rastet e përdorimit të ETL
ETL i bën operacionet të qetë dhe efikase për bizneset në një sërë mënyrash, por ne do të diskutojmë këtu tre rastet më të njohura të përdorimit.
Ngarkimi në renë kompjuterike:
Ruajtja e të dhënave në nivel lokal është një opsion i shtrenjtë që i detyron bizneset të shpenzojnë burime për blerjen, mbajtjen, funksionimin dhe mirëmbajtjen e serverëve. Për të shmangur gjithë këtë sherr, bizneset mund të ngarkojnë drejtpërdrejt të dhënat në cloud. Kjo kursen burime dhe kohë të vlefshme, të cilat më pas mund të investohen për të përmirësuar aspektet e tjera të procesit ETL.
Bashkimi i të dhënave nga burime të ndryshme:
Të dhënat shpesh shpërndahen nëpër sisteme të ndryshme në një organizatë. Bashkimi i të dhënave nga burime të ndryshme në një vend në mënyrë që ato të mund të përpunohen dhe më pas të analizohen për t'u ndarë me palët e interesuara më vonë, bëhet duke përdorur procesin ETL. ETL sigurohet që të dhënat nga burime të ndryshme të formatohen në mënyrë uniforme ndërsa integriteti i të dhënave mbetet i paprekur.
Modelimi parashikues:
Vendimmarrja e drejtuar nga të dhënat është themeli i një strategjie të suksesshme biznesi. ETL ndihmon bizneset duke nxjerrë të dhëna, duke i transformuar ato dhe më pas duke i ngarkuar në bazat e të dhënave që janë të lidhura me modelet e mësimit të makinerive. Këto modele të mësimit të makinerive analizojnë të dhënat pasi të kenë kaluar një proces ETL dhe më pas bëjnë parashikime bazuar në ato të dhëna.
E ardhmja e ETL në Peizazhin e të Dhënave
ETL sigurisht luan rolin e shtyllës kurrizore për arkitekturën e të dhënave; nëse do të qëndronte kështu apo jo, ende për t'u parë, sepse, me futjen e Zero ETL në industrinë e teknologjisë, ndryshime të mëdha janë të pashmangshme. Me Zero ETL, nuk do të kishte nevojë për proceset tradicionale të ekstraktit, transformimit dhe ngarkimit, por të dhënat do të transferoheshin drejtpërdrejt në sistemin e synuar pothuajse në kohë reale.
Ka tendenca të shumta në zhvillim në ekosistemin e të dhënave. Shikoni bashkohen.ai për të zgjeruar njohuritë tuaja rreth tendencave të teknologjisë.
