Рост самообслуживаемой аналитики является значительным коммерческим аргументом в мире бизнес-аналитики. Частью создания такой аналитики является легкий доступ к данным вашей организации.

Вопрос в том, как получить данные из внешних источников данных приложения в удобном для использования формате?

Ответ - ETL.

В наши дни ETL (извлечение, преобразование, загрузка) являются жизненно важным аспектом бизнес-аналитики (BI). С помощью ETL данные из разных источников могут быть сгруппированы в одном месте, чтобы аналитические программы могли действовать и реализовывать ключевые бизнес-идеи. 

Что такое ETL (извлечение, преобразование, загрузка)?

Данные являются основой современного делового мира. Данные сами по себе не очень полезны. Кроме того, данные часто хранятся в какой-либо форме базы данных приложения, которую нелегко использовать для аналитики.

Вот почему необходимы инструменты ETL. ETL получает данные из нескольких систем и объединяют их в единую базу данных (часто называемую хранилищем данных) для аналитики или хранения.

ETL подразумевают миграцию данных из одного приложения/базы данных в аналитическую базу данных. ETL выполняет три шага для передачи данных из базы данных A в базу данных B. Это:

• Извлечение (Extract)
• Преобразование (Transform)
• Загрузка (Load)

Извлечение

Функция извлечения включает в себя процесс чтения данных в базе данных. Этот этап также включает сбор и извлечение данных. В зависимости от типа системы извлечение может происходить несколькими различными способами. Оно может заключаться в извлечении данных в виде плоского файла или просто получения его из API. Это зависит от риска взаимодействия с системой приложений, требований к срокам и ряда других технических ограничений.

Преобразование

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. Этот шаг зависит от конечной базы данных. Например, хранилища данных имеют очень специфический шаблон проектирования, который требует изменения данных и реализации медленно меняющихся измерений.

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. Стандартная настройка - иметь сырые, промежуточные и производственные базы данных. Существуют и другие конфигурации в зависимости от потребностей проекта.

Основной вариант использования ETL

ETL готовят данные и делают их доступными и значимыми для анализа. Иногда ETL могут быть использованы для нескольких других задач.

Вот три основных задачи, для которых можно использовать ETL:

• Интеграция данных
• Размещение данных в хранилищах
• Перенос данных

Интеграция данных

Интеграция данных является более регулярным явлением в современном деловом мире. Подключенные системы могут знать об обновлениях, сделанных в смежных базах данных. Это может не напрямую связываться с конкретным приложением, но может быть очень ценным - оно может помочь обеспечить новые функции и функциональность приложений, а также новые идеи, создав мост между продуктами.

Размещение данных в хранилищах

Хранилища данных являются ключевым компонентом в создании информационных панелей и других функций бизнес-аналитики. Они представляют собой центральное место для данных о финансах, маркетинге, цепочке поставок и сотрудниках из нескольких приложений. Это позволяет бизнес-менеджерам задавать вопросы по всем отделам и получать ключевые идеи.

Перенос данных

Миграция данных - неизбежное зло. Если вы планируете обновить или переключить системы, вам придется перенести данные. Это часто может потребовать много изменений, так как базы данных и системы на 100% похожи. В свою очередь, это приводит к необходимости преобразования данных и изменения функциональности в соответствии с новой системой. После создания данные могут быть легко перенесены. Хотя миграция данных не всегда увлекательна, она идеально подходит для ETL. 

Почему важны ETL?

Независимо от размера компании, уровня сложности и количества источников данных, компании всегда получат выгоду от лучшего доступа к своим данным. ETL предоставляют доступ к тому, что происходит в их процессах. Они также предоставляют возможность создавать отчеты и метрики, которые могут определять стратегию.

Эти отчеты и показатели являются важной частью конкуренции с другими аналогичными организациями.

Итак, следующий вопрос: какой тип ETL-инструмента следует выбрать вашей компании?

Инструменты ETL

Существует много различных типов инструментов ETL для выбора организацией. Выбор стандартного набора инструментов ETL является важным шагом, поскольку он повлияет на способность вашей команды развиваться в будущем. Выбор очень нишевой среды ETL затрудняет поиск разработчиков, которые также могут развивать вашу инфраструктуру. Вот два ключевых типа инструментов ETL.

• Сторонние инструменты
• Библиотечные фреймворки

Сторонние инструменты

Сторонние инструменты ETL, вероятно, являются наиболее часто используемыми инструментами ETL, на которые полагаются крупные корпорации. Это потому, что эти инструменты часто создаются для масштабирования и имеют сильный пул разработчиков, которые могут опираться на них. Эти инструменты включают Informatica, SSIS и Alooma. Они все в значительной степени снабжены функцией перетаскивания и позволяют даже непрограммистам извлекать данные из приложений.

Инструменты библиотеки программирования

Есть много новых библиотек, особенно в Python, которые используются в качестве ETL. Возможно, вы слышали о Airflow, Luigi или bonobo. Это все библиотеки, созданные в python для ETL. Это здорово, потому что они предоставляют вам гораздо больше гибкости, чем сторонние инструменты перетаскивания. Вы можете легко написать свои собственные пользовательские функции и сценарии в рамках.

Заключение

Современные корпорации требуют простого и быстрого доступа к данным. Это привело к увеличению спроса на преобразование данных в самообслуживаемые системы.

ETLs играют жизненно важную роль в этой системе. Они обеспечивают аналитикам и ученым доступ к данным из нескольких систем приложений. Это имеет огромное значение и позволяет компаниям получить новое понимание.

No Comments