IT Образование

Использование Etl-процессов Для Анализа Данных Хабр

Это один из многих способов, которыми организации интегрировать данные для бизнес-аналитики (BI) и различных других нужд, таких как хранение, анализ данных, машинное обучение (ML), и т.д. В результате нескольких ETL-процессов получилась система автоматической привязки платежей, при этом основные затраты были связаны с не с разработкой программного обеспечения, а с проектированием и изучением форматов файлов. В редких случаях ручной привязки обогащение данных с помощью ETL-технологии существенно облегчает эту процедуру. Процесс ETL требует большего определения на начальном этапе. Аналитику необходимо участвовать с самого начала, чтобы определить целевые типы данных, структуры и взаимосвязи. Специалисты по работе с данными в основном используют ETL для загрузки унаследованных баз данных в хранилище, а ELT сегодня – это норма.

Помимо терминов, есть еще роли – ETL разработчик и Data Engineer. В этом видео мы попробуем разобраться, что такое ETL, как термин и как инструмент. На этом этапе данные загружаются в целевое хранилище данных. В процессе ETL загрузка данных является последним шагом, и после нее инструменты создания отчетов могут напрямую использовать сохраненные данные для создания отчетов и аналитических данных. В процессе ELT загруженные данные нуждаются в дополнительном преобразовании. Однако по мере развития технологий хранения и обработки данных, лежащих в основе хранилищ данных, стало возможным проводить преобразования внутри целевой системы.

Зачем Еще Нужны Etl-фреймворки — Примеры

Этот процесс включает в себя сравнение записей данных на основе определенных критериев, таких как уникальные идентификаторы или ключевые атрибуты, и удаление повторяющихся записей. Это помогает снизить требования к хранению данных и повысить точность данных. Это извлекает все данные из исходной системы за один присест. Например, полное извлечение будет означать извлечение всех записей клиентов, если Вы извлечение данных из ваш клиент база данных. При расширенных преобразованиях используются бизнес-правила для оптимизации данных для упрощения анализа.

• В них почти все крутится вокруг SQL и таблиц, что весьма удобно.
• Обеспечивая целостность данных на этапах извлечения, преобразования и загрузки, ETL гарантирует, что вы принимаете решения на основе надежных и безошибочных данных.
• При проектировании хранилищ и витрин данных аналитику следует ориентироваться на возможности их прикладного использования и с учетом этого разрабатывать ETL-процессы.
• Ваш конвейер ETL состоит из множества таких задач, связанных вместе.
• Например, данные могут представлять несомненную ценность для анализа, но сложность их извлечения или очистки может свести на нет все преимущества от использования [4].

Конвейеры ETL можно оптимизировать для непрерывного извлечения, преобразования и загрузки данных по мере их создания. В современном бизнесе данные часто хранятся в разных системах и форматах, что приводит к несогласованности и несоответствиям. Инструменты ETL устраняют эти различия, приводя данные в единый формат и расположение.

В некоторых процессах используется обогащение данных — получение дополнительных сведений на основе имеющейся информации. Это нужно, если у системы есть другие внутренние источники. Иногда дополнительные данные можно вычислить из существующих с помощью алгоритма.

Консолидированное Представление Данных

В конце валидации выдаются отчеты обо всех найденных ошибках. Если ты используешь ETL-систему, то можешь легко масштабировать свою базу данных и обрабатывать большие объемы данных. Инструменты ETL для работы с витринами данных должны быть удобны для использования скорее бизнес-сотрудниками компании и менеджерами данных, нежели программистами и ИТ-персоналом. Поэтому в этих инструментах должен иметься визуальный рабочий процесс, чтобы облегчить настройку конвейеров ETL. Сегодня предприятия работают в жестко регулируемой среде, что требует соблюдения таких правил, как HIPAA и GDPR.

Они извлекают данные из локальных систем, адаптируют их для совместимости с облачными платформами и беспрепятственно загружают в облако. Как стартапы, так и предприятия извлекают выгоду из ETL в своем стремлении к быстрому масштабированию, используя все преимущества облачных ресурсов без ущерба для согласованности или доступности данных. ETL служит мостом, который соединяет огромные резервуары https://deveducation.com/ данных, генерируемых организациями, с практическими знаниями. Его важность заключается не только в огромном объеме данных, которые он обрабатывает, но также в точности и эффективности, с которыми он управляет этими данными. Значимость данных с точки зрения анализа; сложность получения данных из источников; возможное нарушение целостности и достоверности данных; объем данных в источнике.

Потоки извлечения, загрузки и преобразования (ELT) имеют сразу несколько преимуществ над более старым методом извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Этап преобразования обеспечивает соответствие требованиям к структуре данных в целевой базы данных. Данные перемещаются только после полного завершения преобразования. В заключение, необходимо отметить, что ETL-процессы могут быть довольно сложными и требуют осторожного планирования и тестирования.

На нем уже созданы решения типовых задач, которые регулярно пополняются. А значит можно рассчитывать на его долговечность и улучшение. Фронтенд по интернету спрашивает etl фреймворк у нее, какие данные отрисовать в блоках на сайте, бэкенд-фреймворк ловит запрос, запрашивает данные из БД через ОРМ (Object-relational mapping) и возвращает клиенту.

Фронтенд – это про разнообразие, интуитивно понятную структуру и удобство пользовательского интерфейса. Они отвечают за внутреннюю конфигурацию разрабатываемых веб-приложений. Необходимы для формирования выходных данных и защиты от атак. Используя готовые решения для своего продукта, программист пользуется одинаковым исходным кодом вместе с тысячами других пользователей популярного фреймворка. Открытый код безопаснее закрытого (очевидно, ведь там ты не знаешь, что найдешь внутри), но порождает некоторые проблемы. Чтобы ограничить доступ к продукту (ведь код известен), программисту нужно самостоятельно написать оригинальную защиту, закрывая пробелы в безопасности.

Далеко не все корпоративные финансовые системы имеют функцию автоматической привязки платежей. ETL и ELT можно использовать вместе для комплексной аналитики, использующей данные в нескольких форматах из разных источников. Специалисты по обработке данных могут создавать конвейеры ETL для некоторых источников и использовать ELT для остальных. Это повышает эффективность аналитики, а иногда и производительность приложений. В процессе ELT используется меньше систем, чем в ETL, поскольку все преобразования происходят уже в целевом хранилище данных.

Модернизация Устаревшей Системы

Затем вы можете запустить процесс извлечения для этого изменения. Большинство баз данных и веб-приложений предоставляют механизмы обновления для поддержки этого метода интеграции данных. Pygrametl предоставляет объектно-ориентированные абстракции для часто используемых операций, таких как взаимодействие между различными источниками данных, запуск параллельной обработки данных или создание схем снежинок. Поскольку это фреймворк, вы можете легко интегрировать его с другим кодом Python.

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. ETL (извлечение, преобразование и загрузка) и ELT (извлечение, загрузка и преобразование) обозначают разные последовательности задач, выполняемых с данными для подготовки к анализу. Spark — это быстрый и мощный инструмент обработки данных, который может использоваться для решения многих задач, включая ETL. Spark поддерживает работу с данными в режиме реального времени и потоковой обработки данных, что делает его отличным выбором для большинства проектов обработки данных.

Она меняет формат представления информации, при необходимости — кодировку, очищает данные от лишнего, приводит все к единому виду. Более того, odo использует собственные возможности загрузки CSV баз данных на основе SQL, которые значительно быстрее, чем при использовании чистого Python. Документация показывает, что Odo в eleven раз быстрее, чем чтение вашего CSV-файла в pandas, а затем его отправка в базу данных. Если вы обнаружите, что загружаете много данных из CSV в базы данных SQL, odo может стать для вас инструментом ETL.

Хранилище данных – это центральное хранилище, в котором может храниться множество баз данных. Внутри каждой базы данных вы можете организовать данные в таблицы и столбцы, которые описывают типы данных в таблице. Программное обеспечение для хранилища данных работает с различными типами оборудования для хранения данных, такими как твердотельные накопители (SSD), жесткие диски и другие облачные хранилища, чтобы оптимизировать обработку данных.

Для этого продвинутого процесса инструменты ETL должны понимать семантику транзакций исходных баз данных и правильно передавать эти транзакции в целевое хранилище данных. В отличие от инструмента ETL, в ELT область технологической подготовки находится в хранилище данных, а преобразования выполняет движок базы данных, на котором работает СУБД. Поэтому одним из первых результатов использования ELT является потеря функций подготовки и очистки данных, которые предоставляют инструменты ETL для помощи в процессе преобразования данных. Предприятия используют ETL для улучшения управления качеством данных.

Куб потенциально содержит всю информацию, нужную для ответов на любые количественные и пространственно-временные вопросы. При огромном количестве агрегатов зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию» [6]. Требования к организации потока данных описывает аналитик. Поэтому ETL – это не только процесс переноса данных из одного приложения в другое, но и инструмент подготовки данных к анализу. Понятие ETL возникло в результате появления множества корпоративных информационных систем, которые необходимо интегрировать друг с другом с целью унификации и анализа хранимых в них данных.

На сегодняшний день это базовая модель того, как сырые данные сделать готовыми для анализа. Она позволяет, игнорируя человеческий фактор (ошибку или забывчивость), сделать за несколько дней или часов то, что обычные сотрудники будут делать в течение месяца. Получаемая информация всегда будет содержать какие-то ошибки. Поэтому постоянно перезагружать пакет из a hundred гигабайт будет очень неэкономично. Рекомендуется делить этот пакет на небольшие части и проводить постепенную загрузку с постоянным обновлением.

Чем меньше систем, тем проще процессы обслуживания, меньше стек данных и ниже затраты на настройку. Этот этап реализует процесс Load, когда преобразованные и очищенные данные выгружаются из ETL-системы и отправляются в новое хранилище. Для этого используются коннекторы и различные части интерфейса ETL-системы и хранилища.

После загрузки данных у Вас есть несколько стратегий для обеспечения их синхронизации между исходным и целевым хранилищами данных. Вы можете периодически перезагружать полный набор данных, планировать периодические обновления последних данных или поддерживать полную синхронность между источником и целевым хранилищем данных. Такая интеграция в реальном времени называется регистрацией измененных данных (CDC).

При загрузке данных инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) перемещают преобразованные данные из зоны хранения в целевое хранилище данных. Для большинства организаций, использующих ETL, этот процесс автоматизирован, четко определен, непрерывен и управляем пакетами. В эпоху мгновенного удовлетворения и быстрого принятия решений компаниям необходим доступ к самой последней информации, чтобы оставаться конкурентоспособными. Современные инструменты ETL предлагают возможность интеграции потоков данных в реальном времени, что позволяет вам быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства и тенденции.