Warum ELT im Big-Data-Bereich von entscheidender Bedeutung ist

Data Warehousing ist ebenso wichtig wie Analysen. Wenn Sie wichtige Datensätze nutzen möchten, um das Wachstum innerhalb des Unternehmens zu beschleunigen, ist es unerlässlich, effektive Data Warehouses zu erstellen. Datenblöcke, die in verschiedenen Formaten aus verschiedenen Quellen verfügbar sind, sind möglicherweise nicht immer nützlich.

Prozessentwickler, Geschäftsinhaber und Vermarkter verwenden möglicherweise keine großen Datenmengen gemeinsam. Datensegmentierung, -klassifizierung und -speicherung erweisen sich in solchen Kontexten als wichtigste Voraussetzung. Es ist entscheidend, die operativen Punkte zu identifizieren, an denen eine erfolgreiche und zielgerichtete Datenanalyse wichtig erscheint!

Einführung in ETL/ELT

ELT ist zufällig ein Begriff, der in der heutigen dynamischen Datenumgebung Anwendung findet. Wenn Sie möchten, dass eine effektive Datenanalyse ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Geschäftsstrategien ist, ist das Speichern und Verschieben von Daten eine entscheidende Voraussetzung. Daten sind nicht immer gleich und müssen mit der Zeit aktualisiert werden. Sie können sich einfach nicht auf zuvor gespeicherte Daten verlassen, da dies Raum für Diskrepanzen lässt. Ihre wertvollen Informationen werden beeinträchtigt, wodurch die Daten irrelevant und veraltet werden. Das kann sich nachteilig auf Ihr Unternehmen auswirken, da Sie falsche und unwirksame Entscheidungen treffen.

Hier entsteht ein Konzept als perfekte Lösung für Data-Warehousing-Probleme. Es macht seit geraumer Zeit die Runde und kann zum Speichern, Nutzen und Wiederverwenden von Datenblöcken verwendet werden. Hier ist ein kurzer Blick auf ELT!

Das Konzept verstehen

Wenn wir uns an herkömmliche Definitionen halten, bezieht sich ELT auf den Prozess der Verschiebung von Datensätzen von Quellen zu Speicherzentren. Kurz gesagt, Daten werden an riesige Rechenzentren gesendet und dort zur Wiederverwendung gespeichert. Brechen Sie durch die entscheidenden Prozesse, die damit verbunden sind:

1. Datenextraktion : Datensätze werden aus Quellen kopiert und dann in einen Bereitstellungsbereich verschoben.

2. Datenumwandlung : Große Datenblöcke werden für die Warenhäuser neu formatiert. Geschäftsziele, Gewinnziele und andere Faktoren werden berücksichtigt.

3. Laden von Daten : Kopieren der Daten vom Bereitstellungsbereich zum Lagerort oder Lager.

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Feinheiten dieses Prozesses zu verstehen und zu verstehen. Das wird uns helfen, fundierte Vorstellungen davon zu entwickeln, was ELT tatsächlich tut.

Den Prozess aufschlüsseln (Sneak-peek in assoziative Tools)

Der Prozess beinhaltet einige technische Details. Jedes Rechenzentrum ist anders, was den Bedarf an unterschiedlichen Lagern und Lagereinheiten schafft. Die Datenspeicherung erfolgt in einem einzigen Satz von „Staging-Tabellen“. Abfragen, Mining und Datenbeschaffung sind integrale Bestandteile des Prozesses und spielen beim Data Warehousing eine zentrale Rolle.

ETL ist keine „One-Man-Show“. Es erfordert assoziative Tools, die die Geschwindigkeit und Leistung dieses Prozesses beschleunigen können. Einige dieser Tools umfassen:

• Informatik
• DataStage-Dienste
• SQL Server-Integration
• SSIS oder Server Integration Services

Was diese Tools verbindet, sind ihre grundlegenden Funktionalitäten. Diese Tools ermöglichen die Datenidentifizierung aus einer bestimmten Quelle, sorgen für Änderungen an der bestehenden Struktur und schreiben dann den Code an ein bestimmtes Ziel. Mit einfachen Worten, das Extrahieren, Laden und Transformieren von Daten kann in verschiedenen Phasen und an mehreren Stellen stattfinden. Wenn es darum geht, ein starkes und zuverlässiges Speicherzentrum für Unternehmensdaten zu schaffen, ist es unerlässlich, sich Unterstützung von hochqualifizierten Datenwissenschaftlern zu holen. Sie verfügen über jahrelange Erfahrung und technisches Know-how im Bereich Data Warehousing, wodurch Ihr Unternehmen viel Zeit und Kosten sparen kann.

1. Pflege Ihrer Daten

Unabhängig von ihren Bereichen, Sektoren oder Betriebsarten verlässt sich jedes Unternehmen auf seine Daten, um der Wachstumskurve immer einen Schritt voraus zu sein. Am wichtigsten ist, dass Data Mining und gezielte Analysen ihnen dabei helfen, kristallklare Einblicke in Markttrends zu gewinnen. Es ist jedoch unerlässlich, Daten zu speichern, zu speichern und zu schützen. Das Sammeln riesiger Datenmengen ist nicht immer das Richtige. Daten können an Relevanz, Nützlichkeit und Bedeutung verlieren, wenn sie nicht richtig gespeichert werden. Hier spüren und erkennen Unternehmensinhaber, wie wichtig es ist, sich um ihre Datensätze zu kümmern. ELT und ETL sind zwei einzigartige Ansätze im Datenbereich, die dies verhindern werden. Wenn es darum geht, umfangreiche Rechenzentren und Lagerhäuser zu bauen, wirken diese Ansätze Wunder.

2. Definition von ELT

ELT unterscheidet sich ein wenig von dem anderen Ansatz. Was wir sagen können, ist, dass es sich um einen einzigartigen Ansatz für Data Warehousing handelt. Die Daten werden nicht transformiert, bevor sie erstellt werden. Vielmehr macht ELT das Beste aus dem „Zielsystem“, um Datentransformationen durchzuführen. Die Anwendung und Übernahme dieser beiden Ansätze hängt in hohem Maße vom aktuellen Szenario ab. Wenn es sich bei dem Zielsystem um eine High-End-Daten-Engine wie Hadoop-Cluster, Daten-Appliance oder Cloud-Installation handelt, ist die Anwendung von ELT sicherlich sinnvoll.

3. Identifizieren der Unterschiede

Unterschiede bestehen in der grundsätzlichen Struktur und Vorgehensweise. ETL spricht von einem „Pipeline-Ansatz“, bei dem Datensätze von der Quelle zum Zielpunkt fließen. Eine separate Transformations-Engine kümmert sich um die Änderungen. Es ist diese spezielle Engine, die die Aufnahme von Änderungen in den vorhandenen Datensatz übernimmt. Womit die Mehrheit der Geschäftsinhaber konfrontiert ist, ist ein Gerangel zwischen diesen beiden Lagerhaltungsansätzen. Man kann einfach nicht pauschal sagen, was besser ist als das andere. Jedes Unternehmen und jeder Betrieb ist anders. Selbst wenn sie ein ähnliches Branding oder ähnliche Geschäftsziele haben, werden die Betriebsmodi und -wege Pole voneinander entfernt sein. Natürlich stimmen die Anforderungen an Datenentwicklung, -erstellung und -speicherung nicht mit anderen überein. Hier sind einige wichtige Aspekte, die Sie beachten sollten:

• Gezielte Leistungen : Der ETL-Ansatz kann für bestimmte Organisationen gut funktionieren. Es kann den Betrieb drastisch verbessern, was zu einem reibungslosen Betrieb führt.
• Training verbessert die Leistung : Die richtige Anwendung des ETL-Ansatzes ist nur mit perfektem Training möglich. Wenn es jedoch darauf hinausläuft, den Nutzen und die Gewinne zu bewerten, sollten die Entwicklungs- und Schulungskosten berücksichtigt werden.

Das ist ein kurzer Blick auf ETL, seine Rolle als Data-Warehousing-Ansatz und wie es eine effektive Datenspeicherung gewährleistet. In diesem Sinne ist es höchste Zeit, den Pipeline-Ansatz zu verstehen.

Entschlüsselung des Pipeline-Ansatzes

So wie Wasser nahtlos von einem Punkt in der Pipeline zum anderen fließt, spricht der ETL-Prozess von demselben. Die Funktionalität ähnelt in gewisser Weise der einer Pipeline. ETL-Tools können riesige Datenmengen erweitern und speichern. Aber es gibt immer eine zulässige Grenze, und sobald diese überschritten wird, kann die Pipeline „platzen“.

Das Sortieren von Daten kann viele Probleme verursachen. Bei der Planung der Datensortierung benötigen Analysten möglicherweise Informationsblöcke. Infolgedessen müssen die ELT-Tools riesige Datenmengen enthalten. Wenn die in diesen Tools enthaltenen Daten bereits sortiert sind, werden Transformationen und Speicherung einfacher als je zuvor. Sie finden die richtigen Kanäle, um sie zu speichern und zu bearbeiten und ihre Relevanz zu bewahren.

Was macht es so wichtig?

ETL-Ansätze und -Tools spielen beim Data Warehousing eine Schlüsselrolle. Ihre Bedeutung im gesamten Prozess lässt sich nicht leugnen. Werfen wir einen Blick darauf, warum zahlreiche Unternehmenseigentümer weltweit diesen Ansatz übernehmen.

1. Schnelle Datenspeicherung

Da dieses spezielle Tool die Daten bereits schreibt und liest, wird es einfacher, sie zu verarbeiten und zu speichern. Selbst wenn man komplexe Berechnungen durchführen muss, wird der gesamte Prozess ziemlich nahtlos und reibungslos.

2. Effektive Lagerhaltung

Bei der Lagerhaltung sind bestimmte Aspekte unbedingt zu beachten. Achten Sie darauf, die Pipeline offen und verkehrsfrei zu halten. Verstopfte Rohrleitungen können den Durchgang und freien Wasserfluss verhindern. Dasselbe gilt für Daten. Wenn Sie mit ELT-Tools arbeiten, können Sie sicher sein, dass Ihre Pipeline nicht mit unnötigen Daten überlastet wird. Geschäftsinhaber erhalten perfekte Möglichkeiten, relevante Daten zu nutzen, die in den jeweiligen Rechenzentren gespeichert werden.

Schaffung mehrerer Kanäle: Sie haben auch die Möglichkeit, die Pipelines zu verzweigen. Das sorgt nicht nur für einen schnellen Datenfluss, sondern beschleunigt auch die Betriebsgeschwindigkeit. Durch den freien Fluss der gewünschten Datensätze wird Ihr Unternehmen mit Sicherheit Agilität, Geschicklichkeit und Flexibilität entwickeln. Alles, was Sie beim Aufteilen von Datenspeicherkanälen beachten müssen, ist der Berechnungsteil. Das sollte nicht transformiert werden, da dies das gesamte Setup verändern wird!

Endeffekt

Die Entwicklung, Konzeption und Gestaltung einer effektiven und hochfunktionalen ETL-Pipeline ist eine entscheidende Aufgabe. Die Expertise, der Einfallsreichtum und das Wissen, die für solche Projekte erforderlich sind, sind enorm. Renommierte und erfahrene Datenwissenschaftler können jedoch die Rolle eines führenden Analysepartners übernehmen und so ETL-Pipelines entwerfen.

Wenn Sie ein intelligentes und effektives Rechenzentrum für Ihr Unternehmen entwickeln möchten, muss dies mit einem starken Data Warehouse beginnen. Hier erweist sich ELT als perfekte Lösung. Es ist ein hervorragender, nützlicher und taktischer Ansatz, der beim Laden von Data Warehouses verwendet wird.

Da Datenanalysen für Organisationen auf der ganzen Welt zu einer Notwendigkeit geworden sind, müssen Unternehmensinhaber beim Aufbau von Rechenzentren auf der Hut sein. Die richtige und zielgerichtete Datenspeicherung ist keine Wahl mehr. Vielmehr ist es eine einzigartige Strategie, die Authentizität und Relevanz von Daten zu bewahren. Das Konzept ist eine revolutionäre Kraft in der Big-Data-Welt. Sie müssen Ihre Datenintegrations- und Extraktionsstrategien intakt halten. In Verbindung mit ELT erhält Ihre Organisation endlose Möglichkeiten, als Gewinner hervorzugehen!