Что Такое Etl: Польное Руководство Аналитика Плюс

ETL (с англ. Extract, Transform, Load можно перевести как «извлечение, преобразование, загрузка») представляет собой процесс управления информацией, состоящий из трех этапов. На первой стадии данные извлекаются из структурированных и неструктурированных источников, после этого они трансформируются в требуемый формат и загружаются в место назначения. Специалисты по ETL-процессам обеспечивают правильную и эффективную обработку данных в организации. Их помощь особенно нужна, когда бизнес работает с большими объёмами данных и сложными системами их хранения. ETL-разработчики приводят выборку из разных учётных программ к единой системе значений, проверяют достоверность и полноту сведений, очищают их от багов. Первым шагом является четкое определение источников данных, которые нужно будет интегрировать в будущее хранилище.

• Специалисты по ETL-процессам обеспечивают правильную и эффективную обработку данных в организации.
• Вычисления либо заменят существующие столбцы, либо вы можете добавить набор данных, чтобы передать результат вычислений в целевую систему данных.
• «Облака» используются для хранения данных множества компаний.
• Чтобы бизнес-процессы и внутренняя аналитика работали корректно, нужно объединить информацию в одном месте.
• Кроме того, улучшая бизнес-аналитику, вы увеличиваете свою прибыль.

Стандартная настройка - иметь сырые, промежуточные и производственные базы данных. Существуют и другие конфигурации в зависимости от потребностей проекта. Начиная с версии four.9 в Staffcop Enterprise реализован новый механизм загрузки данных(ETL), который позволяет существенно снизить нагрузку на процессор и дисковую подсистему, а также ускорить работу системы. Данные извлекаются, а затем загружаются в целевую систему данных. Только после этого некоторые данные преобразуются «по мере необходимости» для аналитических целей. ETL преобразует и загружает только те данные, которые (по вашему мнению) будут необходимы при создании хранилища данных и процесса ETL.

В некоторых случаях компании иногда нужно работать с большим количеством источников и разными форматами данных. Например, с полностью и частично структурированной информацией, потоковыми данными в онлайн-режиме, плоскими файлами. Существует множество инструментов для работы с ETL-процессами. При их выборе необходимо учитывать задачи, стоящие перед компанией, объем обрабатываемой информации и метод их использования. Перечислим самые часто встречаемые проблемы, которые возникают при настройке процесса ETL.

Что Делают Etl-системы

Благодаря ETL качество отчетов увеличилось и принимать управленческие решения стало проще. Поскольку этап преобразования не происходит до тех пор, пока данные не поступят в хранилище, это сокращает время, необходимое для загрузки данных в их финальное место хранения. Нет необходимости ждать, пока данные очистятся или иным образом будут изменены, и им нужно только один раз войти в целевую систему.

Если вы работаете локально, а ваши данные предсказуемы и поступают только из нескольких источников, то традиционного ETL будет достаточно. Однако это становится все менее и менее актуальным, поскольку все больше компаний переходят на облачные или гибридные архитектуры данных. ELT (Extract, Load, Transform) — это, по сути, современный взгляд на знакомый процесс ETL, в котором данные преобразуются после их загрузки в хранилище. Поскольку процесс ETL экономит ваше время, усилия и ресурсы, процесс ETL в конечном итоге помогает вам повысить рентабельность инвестиций.

По опыту компаний, внедривших решения ETL, они способны значительно увеличить прибыль бизнеса и повысить рентабельность инвестиций. Чтобы эффективно работать с ETL-процессами, нужно разбираться в теории. Вам помогут учебники, туториалы или профессиональные курсы — под контролем менторов вы получите структурированную и актуальную информацию. Схема преобразования может быть более или менее масштабной в зависимости от поставленной задачи.

Создание Etl-процесса

В нем инструмент ETL преобразовывает данные, объединяет их и оптимизирует для анализа. До конца XX века хранение и преобразование информации осуществлялось в основном только на локальных хранилищах. Но объем данных рос, их обработка становилась сложнее и запутаннее. Традиционной инфраструктуре не хватало скорости и возможности масштабирования.

ETL-пайплайн – это набор задач, которые выполняются в определенной последовательности. К примеру, батчевый процесс в Apache Airflow (данные собираются частями, после чего запускается процесс по расписанию). Существуют специальные фреймворки, которые позволяют настроить автоматическое исполнение кода.

ELT – это решение для загрузки неструктурированных данных в озеро данных и предоставления неструктурированных данных системам бизнес-аналитики. Основное преимущество ELT перед ETL связано с гибкостью и простотой хранения новых неструктурированных данных. Кроме того, вам не нужно разрабатывать сложные процессы ETL перед загрузкой данных, что экономит время разработчиков и аналитиков данных при работе с новой информацией. «Озера данных» – это особые виды хранилищ данных, которые, в отличие от хранилищ OLAP, принимают любые структурированные или неструктурированные данные. Озера данных не требуют преобразования данных перед их загрузкой.

ETL-разработчики нужны крупным компаниям, которые работают с большими объёмами данных. Специалисты востребованы в сфере финансов, IT-технологий и логистики. Следующий шаг — преобразовать эти данные, чтобы сделать их однородными. Это выполняют операции для обработки информации, такие как агрегация, объединение, сортировка, функции объединения и т.

Автоматизированные облачные решения ETL, не требуют значительного обслуживания. Однако локальное решение ETL, использующее физический сервер, потребует частого обслуживания. ETL лучше всего подходит для работы https://deveducation.com/ с небольшими наборами данных, требующими сложных преобразований. ELT может сразу загрузить все данные, а пользователи смогут позже определить, какие данные из них преобразовать и проанализировать.

ETL — это непрерывно изменяющийся процесс, и ваша система аналитики должна быть гибкой, автоматизированной и хорошо документированной. Если компания переходит на этап принятия решения на основе полученной информации, ей нужно быстро продумать некоторые нюансы. Благодаря этому организация сможет быстро и экономично обрабатывать большие массивы данных. Затем специалист формирует новую структуру хранения данных.

В том время организации начали работать с несколькими репозиториями и базами данных, что потребовало эффективной интеграции всей этой информации. Существуют инструменты, с помощью которых можно в автоматическом режиме запускать ETL-процесс. Пользователь может отслеживать ход работы в интерфейсе или логах.

Какие Etl-системы Являются Самыми Популярными?

К примеру, компания решает, что тестовые аккаунты продавцов необходимо отсеять. Еще одна часто встречающаяся ситуация – бонусы начисляются в копейках, а в хранилище они должны быть отправлены в рублях. OLTP (Online Transaction Processing) – это транзакционные системы, предназначенные для обработки беспрерывного потока небольших транзакций. К примеру, ERP-, MES-, банковские и биржевые приложения помогают компании автоматизировать структурированные задачи обработки данных, которые часто повторяются.

Иногда это разовый перенос, но часто компании работают так, что данные поступают в базу из разных источников все время. При работе с базами данных ETL будет отвечать за то, чтобы все было однородно и грамотно. Загрузка данных происходит быстрее, потому что нет ожидания преобразований, и данные загружаются в целевую систему данных только один раз. Оно преобразует данные для интеграции с системой структурированного реляционного хранилища данных.

Таким образом, возможность масштабирования процессов ETL очень удобна и особенно актуальна для расширенной аналитики. Одна компания может работать с сотнями источников с разными форматами данных. Это могут быть структурированные и частично структурированные etl фреймворк данные, потоковые данные в реальном времени, плоские файлы, файлы CSV, S3, источники потоковой передачи и многое другое. Некоторые из этих данных лучше конвертировать batch режиме, тогда как для других лучше работает потоковое преобразование данных.

Сотрудники могут отслеживать процесс выполнения задач в интерфейсе и логах. ETL является промежуточным слоем между OLTP и OLAP-системами. К примеру, если в систему попали данные, которые с ней несовместимы. ETL-пайплайн представляет собой список задач, которые выполняются в заранее установленной последовательности. Яркий пример – батчевый процесс в Apache Airflow, где информация берется частями, а затем запускается процесс по определенному расписанию. Если информацию нужно предобработать, то это необходимо учесть в процессе написания кода.

Прием нового сотрудника на работу, когда требуется завести учетную карточку во множестве корпоративных систем. В реальности в средних и крупных организациях этим занимаются специалисты разных подразделений, не скоординировав задачу между собой. ETL поможет быстро наладить взаимодействие между всеми корпоративными информационными системами. Например, группировка продуктов по городам, производителям, потребителям и другие сложные запросы, которые могут понадобиться аналитику. 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].

Данные, собранные из многих источников, могут иметь разные форматы. Поэтому важно не только определиться с целевыми данными, но и составить логическую карту, которая определяет взаимосвязь этих данных с источником. На этом этапе проверяют, соответствует ли извлеченная информация исходной, есть ли нежелательные данные, соответствует ли информация требованиям целевого хранилища. ETL часто рассматривают как средство переноса данных из различных источников в централизованное КХД.

В результате агрегации информация «склеивается» в новую таблицу — в ней все представлено так, как требует новое хранилище. Специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению оперируют огромными массивами данных — датасетами. Данные нужно обрабатывать, загружать в машины, использовать для обучения или анализа. ETL используется для миграции данных в единое хранилище, например при создании датасета. Учет офлайн-клиентов ведется в одном формате, онлайн-покупателей — в другом. Если магазину потребуется вести общую базу, сначала данные нужно выгрузить и привести к единому формату.

Система  ETL помогла быстро осуществить миграцию данных из СУБД, NoSQL в целевые хранилища Vertica и Yandex Clickhouse. В результате работы унифицированы процессы загрузки и преобразования данных, создана единая система мониторинга процесса загрузки данных в хранилища, что повысило прозрачность получения данных. Это позволило бизнесу своевременно получать необходимые данные для подготовки финансовой отчетности, а также снизить затраты на техподдержку. Чем больше данных из различных источников собирает компания, тем больше у нее возможностей в аналитике.