///ETL это не только процесс добычи данных

ETL это не только процесс добычи данных

ETL имеет три основных процесса: добыча, преобразовать, загрузить.

Оглавление

ETL имеет три основных процесса: –

  • Добыча
  • Преобразовать
  • Загрузить

Извлечение Извлечение – это процедура сбора данных из нескольких источников, таких как социальные сайты, сайты электронной коммерции и т. Д. Мы собираем данные в необработанном виде, что не выгодно.

 

Преобразование на этапе преобразования необработанные данные, т. Е. Собранные из нескольких источников, очищаются и превращаются в полезную информацию.

 

Загрузка – на этом этапе данные загружаются в хранилище данных.

 

Хранилище данных Хранилище данных – это процедура сбора и обработки данных из нескольких внешних источников для бизнес-интуиции.

Работа ETL

Извлекайте данные из нескольких разных источников. В системе OLTP нет согласованности данных. Вам необходимо стандартизировать все поступающие данные, а затем вы должны загрузить их в хранилище данных. Обычно большинство компаний, банковского и страхового секторов используют мэйнфрейм-системы. Это устаревшие системы. Это старые системы, и по ним очень сложно отчитаться. Сейчас они пытаются перенести его в систему хранилища данных. Обычно в производственной среде файлы извлекаются, а данные берутся из мэйнфреймов. Отправьте его на сервер UNIX и сервер Windows в формате файла. Каждый файл будет иметь определенный стандартный размер, поэтому они могут также отправлять несколько файлов в зависимости от требований.

 

Пример:- Файл получен в 3 часа ночи, поэтому мы обрабатываем эти файлы с помощью инструмента ETL (некоторые из инструментов ETL – это Informatica и Talend). Мы используем любой из инструментов ETL для очистки данных. Если вы видите веб-сайт, на котором предоставлена форма входа, большинство людей не вводят свою фамилию, адрес электронной почты или они будут неправильными, а возраст будет пустым. Все эти данные нужно очистить. В именах может быть уникальный символ. Обычно это случается с именами, содержащими много специальных символов. Эти данные необходимо очистить, а нежелательные пробелы можно удалить, нежелательные символы можно удалить с помощью инструментов ETL. Затем они загружаются в область, называемую промежуточной областью. В области подготовки применяются все бизнес-правила. Предположим, существует бизнес-правило, согласно которому конкретная запись, которая поступает, всегда должна присутствовать в записи основной таблицы. Если его нет, мы не будем перемещать его дальше. Нам нужно будет взглянуть на главную таблицу, чтобы узнать, доступна ли запись.

 

Если его нет, данные остаются в промежуточной области, в противном случае вы перемещаете их на следующий уровень. Затем мы загружаем его в измерение сейчас. Планировщики также доступны для запуска заданий точно в 3 часа ночи, или вы можете запускать задания, когда файлы будут доставлены. Это может быть зависимость от времени, а также от файла. Ручные усилия при выполнении заданий намного меньше. В конце выполнения задания мы проверим, успешно ли были выполнены задания, были ли данные загружены успешно или нет.

Необходимость ETL

  • ETL – это инструмент, который извлекает, преобразовывает и загружает необработанные данные в пользовательские данные.
  • ETL помогает компаниям изучать свои бизнес-данные для принятия важных бизнес-решений.
  • Он предоставляет метод передачи данных из нескольких источников в хранилище данных.
  • Транзакционные базы данных не отвечают на сложные бизнес-вопросы, но ETL может ответить на этот вопрос.
  • ETL – это предварительно установленный процесс для доступа к источнику данных и преобразования его в полезные данные.
  • При изменении источника данных хранилище данных будет обновлено.
  • Правильно разработанное и проверенное программное обеспечение ETL необходимо для успешного управления хранилищем данных.
  • Он помогает повысить производительность, поскольку он упрощен и может использоваться без технических навыков.

Архитектура ETL

В эту эпоху мира хранилищ данных этот термин расширился до E-MPAC-TL или «Извлечь, преобразовать и загрузить». Или мы можем сказать, что ETL обеспечивает качество данных и метаданные.

Извлечь – на этом этапе данные собираются из нескольких внешних источников. Собранные данные представляют собой необработанную форму, которая поступает в виде плоского файла, JSON, базы данных Oracle и т. Д. Эти данные собираются в промежуточной области. Промежуточная область используется таким образом, чтобы производительность исходной системы не снижалась.

 

 

Промежуточная область фильтрует извлеченные данные, а затем перемещает их в хранилище данных.

 

 

Существует три типа методов извлечения данных:

  • Полное извлечение
  • Частичное извлечение – без уведомления об обновлении.
  • Частичное извлечение – с уведомлением об обновлении

Преобразование – на этом этапе мы должны применить некоторые операции к извлеченным данным для изменения данных. Основное внимание следует уделять операциям, предлагаемым инструментом ETL. В среде хранилища данных среднего и крупного масштаба необходимо стандартизировать данные, несмотря на индивидуальную настройку. ETL сокращает время обработки различных источников для целевых работ по разработке, которые составляют большую часть давно установленных усилий по ETL.

 

 

Загрузка – это последняя фаза процесса ETL. На этом этапе данные загружаются в хранилище данных. В хранилище данных большой объем данных загружается за почти ограниченный период времени.

 

 

В случае сбоя нагрузки механизмы восстановления должны быть спроектированы для перезапуска после сбоя без потери целостности данных. Администратор хранилища данных должен отслеживать, возобновлять, отменять нагрузку в соответствии с производительностью следующего сервера.

 

 

Есть три типа загрузки:

  • Начальная загрузка
  • Добавочная нагрузка
  • Полное обновление

Мониторинг – на этапе мониторинга данные должны контролироваться и обеспечивать возможность проверки данных, которые перемещаются по всему процессу ETL. Он преследует две основные цели. Во-первых, данные должны быть проверены. Существует надлежащий баланс между максимально возможной фильтрацией входящих данных и отсутствием сокращения общего ETL-процесса, когда выполняется слишком много проверок. Следует использовать подход «наизнанку», определенный в методике скрининга Ральфа Кимбалла.

 

 

Этот метод может согласованно обрабатывать все ошибки на основе заранее определенного набора бизнес-правил метаданных и позволяет создавать отчеты по ним с помощью простой звездообразной схемы и проверять качество данных с течением времени. Во-вторых, необходимо внимательно следить за производительностью процесса ETL; эта информация о необработанных данных включает время начала и окончания для операций ETL на разных уровнях.

Вы также должны собирать информацию об обработанных записях (отправленных, внесенных в список, обновленных, отброшенных или неудачных). Эти метаданные ответят на вопросы о целостности данных и производительности ETL. Информация метаданных может быть связана со всеми измерениями и таблицами фактов, такими как так называемый пост-аудит, и поэтому на них можно ссылаться как на другие измерения.

 

 

Обеспечение качества – эти процессы могут подтвердить, что значение является полным; Будет ли у нас по-прежнему одинаковое количество записей или общих показателей, определенных между различными фазами ETL? Эта информация должна быть записана как метаданные. Наконец, напряжение данных необходимо прогнозировать на протяжении всего процесса ETL, включая записи об ошибках.

 

 

Профилирование данных – профилирование данных используется для создания статистики об источнике. Его цель – сосредоточиться на источниках. Он использует аналитические процессы для определения исходного содержания, качества и структуры данных посредством декодирования и проверки шаблонов и форматов данных. Необходимо использовать правильный инструмент, который используется для автоматизации этого процесса. Он дает большой и разнообразный объем данных.

 

 

Анализ данных – анализ данных используется для анализа результатов профилированных данных. Это упрощает анализ данных для выявления проблем с качеством данных, например отсутствующих данных, недопустимых данных, несогласованных данных, избыточных данных. Необходимо зафиксировать правильный результат этой оценки. Он станет средством связи между источником и командой хранилища данных для решения всех нерешенных проблем. Кроме того, вышеупомянутые действия по преобразованию выиграют от этого анализа с точки зрения упреждающего решения проблемы качества воспринимаемых данных. Действия по присвоению от источника к месту назначения во многом зависят от качества анализа источника.

 

 

Анализ источников – в рамках анализа источников подход должен быть сосредоточен не только на источниках «как есть», но и на их окружении; получение соответствующей исходной документации, будущей дорожной карты для исходных приложений, представление о текущих проблемах источника (данных) и соответствующих моделях данных (E-схемы). Очень важно проводить частые встречи с владельцами ресурсов для обнаружения ранних изменений, которые могут повлиять на хранилище данных. и связанные с ним процессы ETL.

 

 

Очистка – на этапе очистки вы можете исправить обнаруженные ошибки на основе заранее определенного набора правил метаданных. Здесь необходимо различать полное или частичное отклонение записи. А также позволяют вручную исправить проблему или исправить данные, например, исправить неточные поля данных, настроить формат данных и т. д.

 

 

E-MPAC-TL – это расширенная концепция ETL, которая пытается правильно сбалансировать требования с реальностью систем, инструментов, метаданных, проблем, технических ограничений и, прежде всего, самих данных (качества).

Тестирование ETL

Что такое тестирование ETL? Тестирование ETL используется, чтобы убедиться, что данные, которые загружаются от источника к целевому после модификации бизнеса, полезны или нет. Тестирование ETL также включает проверку данных на разных этапах, которые используются между источником и целью.

Процесс тестирования ETL

Как и другие процессы тестирования, ETL также проходит разные фазы. Ниже представлены различные этапы процесса тестирования ETL.
Тестирование ETL состоит из пяти этапов
  • Определите источники данных и требования.
  • Получение данных.
  • Реализация бизнес-логики и размерного моделирования.
  • Постройте и дополните данные.
  • Отчет о строительстве.

Преимущества тестирования ETL

1. При тестировании ETL он извлекает или получает данные из разных источников одновременно.

 

2. ETL может одновременно хранить данные из разных источников в одной обобщенной / отдельной цели.

 

3. ETL может одновременно загружать несколько типов целей.

 

4. ETL может извлекать требуемые бизнес-данные из различных источников и, как ожидается, загрузит бизнес-данные в различные целевые объекты в желаемой форме.

 

5.ETL может выполнять любые преобразования данных в зависимости от бизнеса.

Недостатки тестирования ETL

1. Только разработчики, ориентированные на данные, или аналитики баз данных должны иметь возможность выполнять ETL-тестирование.

 

2. Тестирование ETL не оптимально для доступа в реальном времени или по требованию, потому что оно не обеспечивает быстрого ответа.

 

3. В любом случае ETL продлится несколько месяцев.

 

4. Тестирование ETL займет очень много времени, чтобы объявить результат.

Инструменты ETL

Инструменты ETL – это программное обеспечение, которое используется для выполнения процессов ETL, то есть извлечения, преобразования, загрузки. Инструменты ETL – это программное обеспечение, которое используется для выполнения процессов ETL. В наше время большой объем данных создается из множества источников, организаций, социальных сетей, сайтов электронной коммерции и т. д.

 

С помощью инструментов ETL мы можем реализовать все три процесса ETL. Данные, собранные из нескольких источников, преобразуют данные и, наконец, загружаются в хранилище данных. Эти уточненные данные используются для бизнес-аналитики.

Типы инструментов ETL

  • Talend Open Studio для интеграции данных
  • RightData
  • Проверка данных Informatica
  • QuerySurge
  • ICEDQ
  • Валидатор Datagaps ETL
  • QualiDI
  • Услуги Codoid по тестированию ETL
  • Data Centric Testing
  • SSISTester
  • Испытательный стенд
  • GTL QAceGen
  • Служба автоматизированного тестирования Zuzena
  • DbFit
  • AnyDbTest
  • 99-процентное тестирование ETL

Интеграция данных Talend

Talend Data Integration – это инструмент тестирования с открытым исходным кодом, который упрощает тестирование ETL. Он включает в себя все функции тестирования ETL и дополнительный механизм непрерывного распространения. С помощью инструмента интеграции данных Talend пользователь может выполнять задачи ETL на удаленном сервере с различными операционными системами.

 

Тестирование ETL гарантирует, что данные передаются из исходной системы в целевую без потери данных и соблюдения правил преобразования.

Правильные данные

 

Right Data – это инструмент для самостоятельного тестирования / интеграции данных ETL. Он разработан, чтобы помочь бизнесу и техническим командам в обеспечении качества данных и автоматизации процессов контроля качества данных.

 

Его интерфейс позволяет пользователям проверять и интегрировать данные между наборами данных, относящимися к типу модели данных или типу источника данных.

Правильные данные предназначены для эффективной работы в более сложной и крупномасштабной базе данных.

Informatica

 

Проверка информационных данных – это инструмент тестирования ETL на основе графического интерфейса пользователя, который используется для извлечения [Transformation and Load (ETL)]. В ходе тестирования сравниваются таблицы до и после переноса данных. Этот тип теста гарантирует целостность данных, что означает, что размер данных загружается правильно и в формате, ожидаемом в целевой системе.

Инструмент QuerySurge специально разработан для тестирования больших данных и хранилищ данных. Это гарантирует, что данные, полученные и загруженные из исходной системы в целевую, верны и соответствуют ожидаемому формату. QuerySurge быстро обнаружит любые проблемы или различия.

iCEDQ – это инструмент автоматического тестирования ETL, предназначенный для решения проблем в проекте, основанном на данных, таких как создание хранилищ данных, миграция данных и многое другое. iCEDQ проверяет и находит компромисс между исходными и целевыми настройками. Это обеспечивает целостность данных после миграции и позволяет избежать загрузки недопустимых данных в целевую систему.

Пробелы в данных ETL Validator

 

Инструмент проверки ETL разработан для тестирования ETL и значительного тестирования данных. Это решение предназначено для проектов интеграции данных. Тестирование такой программы интеграции данных включает в себя широкий спектр данных, большой объем и множество источников. Валидатор ETL помогает преодолевать такие проблемы за счет автоматизации, что помогает снизить затраты и уменьшить усилия.

QualiDI

 

QualiDi – это автоматизированная платформа тестирования, обеспечивающая сквозное тестирование и тестирование ETL. Он автоматизирует тестирование ETL и улучшает производительность тестирования ETL. Это сокращает цикл тестирования и повышает качество данных. QualiDi определяет неверные и несоответствующие данные. QualiDi сокращает цикл регрессии и проверку данных.

Услуги Codoid по тестированию ETL

 

Тестирование ETL и хранилище данных Codoid облегчают миграцию и проверку данных из источника в целевой. Тестирование ETL помогает удалить неверные данные, ошибки данных и потерю данных при передаче данных из источника в целевую систему. Он быстро определяет ошибки данных или другие распространенные ошибки, возникшие в процессе ETL.

Data-Centric Testing

 

Инструмент тестирования, ориентированный на данные, выполняет надежную проверку данных для предотвращения сбоев, таких как потеря данных или несогласованность данных во время преобразования данных. Это сравнивает данные между системами и гарантирует, что данные, загруженные в целевую систему, соответствуют исходной системе с точки зрения размера данных, типа данных и формата.

SSISTester

 

SSISTester – это платформа, которая упрощает модульное тестирование и интеграцию пакетов SSIS. Это помогает создавать процессы ETL в среде, управляемой тестированием, а также помогает выявлять ошибки в процессе разработки. При реализации процессов ETL было разработано несколько пакетов, которые необходимо протестировать во время модульного тестирования. Интеграционный тест – это «прямые тесты».

Преимущества инструментов ETL

 

Использование инструментов ETL более полезно, чем использование традиционного метода перемещения данных из исходной базы данных в целевое хранилище данных.

 

Простота в использовании –  Основное преимущество ETL является то, что она проста в использовании. Сам инструмент определяет источники данных, правила интеллектуального анализа и обработки данных, а затем выполняет процесс и загружает данные. ETL устраняет необходимость в кодировании, когда мы должны писать процессы и код.

 

Операционная гибкость –  многие хранилища данных повреждены и вызывают проблемы в работе. Инструменты ETL имеют встроенную функцию обработки ошибок. Эта функция помогает инженерам данных создавать функции инструмента ETL для разработки улучшенных и хорошо оснащенных систем.

 

Визуальный поток –  инструменты ETL полагаются на графический интерфейс пользователя (GUI) и обеспечивают визуальный поток системной логики. Графический интерфейс помогает нам определять правила с помощью интерфейса перетаскивания для описания потока данных в процессе.

 

Производительность  структура платформы ETL упрощает процесс построения высококачественной системы хранения данных. Многие инструменты ETL содержат такие методы оптимизации производительности, как распознавание блоков и симметричная многопроцессорная обработка.

 

Улучшает бизнес-аналитику  – инструменты ETL улучшают доступ к данным и упрощают извлечение, преобразование и загрузку. Это улучшает доступ к информации, которая напрямую влияет на стратегические и оперативные решения, основанные на фактах, основанных на данных. ETL также позволяет бизнес-лидерам извлекать данные с учетом конкретных потребностей и принимать соответствующие решения.

Почитать еще

middle east business4 177x142 - ETL это не только процесс добычи данных
Что такое нейронные сети (ANN)

Человеческий мозг является сложным и интеллектуальным “компьютером”. Взяв за основу принцип образования нейронных связей в

12 2 177x142 - ETL это не только процесс добычи данных
Что такое виртуализация данных?

Программное обеспечение для виртуализации данных действует как мост между множеством разнообразных источников данных, объединяя критически важные

Несколько видео о наших продуктах

085 - ETL это не только процесс добычи данных
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - ETL это не только процесс добычи данных
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - ETL это не только процесс добычи данных
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-03-09T11:21:08+02:00