Вода, дані та вирішення: Розбираємось в ETL, ELT та TETL з Любов’ю
Привіт, друзі! Я – Ліла Гарт, і я завжди захоплююсь глибиною. Справа в тому, що яку ми знаходимо в, здавалося б, сухих технічних термінах. До речі, сьогодні я хочу запросити вас у захопливу мандрівку світом інтеграції даних, де ми дослідимо три основні підходи до обробки цієї цінної “води” для нашого бізнесу.
Адже дані – це справжня “вода” для компаній! Вони живлять звіти, аналітику, штучний інтелект та безліч інших важливих аспектів діяльності. І так само, як бачите, ми очищуємо воду, перш ніж вона потрапить до. Наших кранів, ми очищуємо дані, перш ніж вони стануть корисними для наших рішень.
Наш гід сьогодні – це чудова розповідь, яка порівнює інтеграцію даних зі системою фільтрації води. Щоб було ясно, уявіть собі: ваші джерела даних – це джерела “брудної. Води”, а ваші цілі – це світле майбутнє, наповнене інформацією. Але перш ніж дані досягнуть цього щасливого фіналу, вони мають пройти через певний процес “очищення”.
Очищення даних: Три кити інтеграції
Наш основний. Дивно, безумовно, загалом, герой сьогодні – це, власне, сам процес інтеграції даних. Це як будівництво водопроводу для вашого бізнесу, що збирає та. Готує інформацію з різних джерел, щоб зробити її доступною та корисною. Існують три головні маршрути, якими ми можемо “транспортувати” та “очищати” ці дані:
-
ETL: Екстракт, Трансформація, Завантаження (Extract, Transform, Load)
Уявіть собі класичну систему очищення води. Спочатку ми “видобуваємо” брудну воду з джерела (екстракт). Зрозуміло, потім ми відправляємо скажімо, її на централізовану слухайте, станцію очищення, де вона проходить через декілька етапів обробки (трансформація). Насправді, зрозуміло, і нарешті, вже чисту воду ми переправляємо. До резервуару, звідки вона потрапляє до споживачів (завантаження).
В термінах даних це виглядає так:
- Екстракт (Extract): Ми витягуємо “сирі” дані з різних джерел – наприклад, з баз даних, сховищ даних, хмарних сервісів, застосунків, якось так.
- Трансформація (Transform): Тут відбувається магія! Ми очищаємо дані, видаляючи зайве, виправляючи помилки та доповнюючи їх новою інформацією. Ми можемо об’єднувати дані з різних джерел, збагачувати їх додатковими даними, адаптувати їх до потреб нашого бізнесу.
- Завантаження (Load): Нарешті, ми завантажуємо чисті, структуровані дані до кінцевої системи – хмарного сховища даних або сховища даних – де вони стануть доступними для аналізу та використання.
ETL – це потужний інструмент для роботи з великими та комплексними обсягами даних. Очевидно, він особливо корисний, знаєте, коли потрібно обробляти конфіденційну інформацію, оскільки ми можемо видаляти та. Перетворювати особисті дані (PII) ще до того, як вони потраплять до кінцевої системи. ETL ефективно фільтрує та готує дані перед відправкою. Їх у хмару, економлячи кошти на обчислювальних ресурсах. Цей підхід чудовий для обробки даних з хмарних. Застосунків, роботи з фінансовими показниками та маркетинговими інструментами.
-
ELT: Екстракт, десь так, Завантаження, Трансформація (Extract, Load, Transform)
ELT – це трохи інший погляд на процес, типу того. Уявіть, що ви відправляєте “сиру” воду безпосередньо до міського резервуара, де її обробляють за допомогою вбудованих систем фільтрації.
У сфері даних це означає:
- Екстракт (Extract): Ми витягуємо. Дані з тих самих джерел, що й у випадку з ETL. Зрозуміло,
- Завантаження (Load): Замість дивіться, негайної трансформації, ми відразу завантажуємо дані до цільової системи – наприклад, до хмарного сховища даних чи озеро даних. Простіше кажучи,
- Трансформація (Transform): І тільки потім, використовуючи обчислювальну потужність самої системи (наприклад, SQL-двигуни), ми виконуємо перетворення даних безпосередньо в цільовому сховищі.
ELT ідеально підходить для сучасних хмарних сховищ даних, де є великі масштабовані обчислювальні ресурси, приблизно так. Ви можете делегувати завдання інтеграції даних цим сховищам, використовуючи SQL-двигуни. Очевидно, воно також ідеально підходить для аналітичних робочих навантажень. Ви завантажуєте сирі дані в хмарну платформу даних, а потім перетворюєте їх там, використовуючи масштабовані хмарні обчислення, наприклад, при впровадженні архітектури медальйонів. Це швидко та ідеально підходить для команд, що використовують SQL або DBT.
Однак варто пам’ятати, що ELT вимагає ретельного контролю над якістю. Даних та управління ними, оскільки сирі дані потрапляють безпосередньо в систему. Необхідно уявіть собі, слідкувати за оптимізацією робочих навантажень після завантаження даних.
-
TETL: Трансформація, Екстракт, Трансформація, Завантаження. (Transform, Extract, Transform, Load)
Звісно, існують і інші підходи. TETL – це щось середнє. Уявіть собі, що ви спочатку встановлюєте попередній “легкий” фільтр для води. Чесно кажучи,
Що це означає в світі даних:
- .
- Спочатку ви проводите попередню трансформацію даних на джерелі. Це може бути очищення від простих помилок, видалення непотрібних даних, стандартзація форматів.
- Потім відбувається вилучення та трансформація даних, як у ETL. Тобто ми екстрагуємо дані та їх обробляємо, виконуючи більш серйозні перетворення та збагачення.
- І нарешті, ми завантажуємо отримані готові дані в кінцеве сховище.
Це дозволяє частково зменшити навантаження на систему інтеграції, але. Вимагає ї припустимо, уваги до якості даних та управління трансформаціями на джерелі.
Вибір з серцем: Що підійде саме вам?
Як обрати правильний шлях “очищення” даних для вашого бізнесу? Це залежить від багатьох факторів:
- Ваша інфраструктура: Де ви зберігаєте та обробляєте свої дані? Чи маєте ви хмарні рішення чи віддаєте перевагу локальним системам, типу того. Більше того,
- Ваші потреби: З якими обсягами даних ви працюєте? Які типи даних ви обробляєте? Чи є у вас строгі вимоги до безпеки та відповідності нормативним вимогам? Відверто кажучи,
- Ваші вимоги до відповідності: Чи необхідно видалення або приховування конфіденційних даних? Щоб було ясно,
ETL, ELT та TETL – це просто. Різні “інструменти” у вашому наборі для роботи з даними. Хоч би який ви обрали, основне завдання залишається незмінним: доставити чисті, надійні дані потрібним людям у потрібний час.
Проаналізуйте свої потреби, подумайте про переваги та недоліки. Кожного підходу та оберіть той, що найкраще відповідає вашим пріоритетам.
Як завжди, пам’ятайте, що дані – це серце вашого бізнесу. Фактично, з турботою обробляйте їх, і вони неодмінно приведуть вас до успіху!
