Pourquoi ELT est crucial dans l'espace Big Data

L'entreposage de données est aussi important que l'analyse. Si vous souhaitez tirer parti d'ensembles de données cruciaux pour accélérer la croissance au sein de l'entreprise, il sera impératif de créer des entrepôts de données efficaces. Des blocs de données disponibles dans différents formats à partir de différentes sources peuvent ne pas toujours être utiles.

Les développeurs de processus, les propriétaires d'entreprise et les spécialistes du marketing peuvent ne pas utiliser ensemble de grandes quantités de données. La segmentation, la classification et l'entreposage des données apparaissent comme les principales conditions requises dans de tels contextes. Il est crucial d'identifier les points opérationnels où une analyse de données réussie et ciblée semble être importante !

Introduction à l'ETL/ELT

ELT se trouve être un terme qui trouve une application dans l'environnement de données dynamique d'aujourd'hui. Si vous souhaitez que l'analyse efficace des données occupe une place importante dans vos stratégies commerciales, le stockage et le déplacement des données seront une condition essentielle. Les données ne sont pas toujours les mêmes et doivent être mises à jour avec le temps. Vous ne pouvez tout simplement pas vous fier aux données précédemment stockées, car cela laisse place à des écarts. Vos précieuses informations seront affectées, rendant ainsi les données non pertinentes et obsolètes. Cela peut être préjudiciable à votre entreprise, car vous prendrez des décisions erronées et inefficaces.

C'est ici qu'un concept émerge comme la solution parfaite aux problèmes d'entreposage de données. Il fait le tour depuis un certain temps maintenant et peut être utilisé pour stocker, exploiter et réutiliser des blocs de données. Voici un aperçu rapide d'ELT!

Comprendre le concept

Si nous suivons les définitions conventionnelles, ELT fait référence au processus de déplacement des ensembles de données des sources vers les centres de stockage. En un mot, les données sont envoyées à d'énormes centres de données et y sont stockées pour être réutilisées. Parcourez les processus cruciaux qui y sont impliqués :

1. Extraction de données : les ensembles de données sont copiés à partir des sources, puis déplacés vers une zone de transit.

2. Transformation des données : De gros morceaux de données sont reformatés pour les entrepôts. Les objectifs commerciaux, les objectifs de profit et d'autres facteurs sont pris en considération.

3. Chargement des données : copie des données de la zone de stockage vers le site de stockage ou l'entrepôt.

Comprendre et comprendre les subtilités de ce processus est crucial. Cela nous aidera à développer des idées profondes sur ce que fait réellement l'ELT.

Décomposer le processus (Aperçu des outils associatifs)

Le processus implique pas mal de détails techniques. Chaque centre de données est différent, ce qui crée le besoin de divers entrepôts et unités de stockage. Le stockage des données s'effectue dans un seul ensemble de « tables intermédiaires ». L'interrogation, l'exploration et la recherche de données font partie intégrante du processus et jouent un rôle central dans l'entreposage de données.

ETL n'est pas un "one man show". Cela nécessite des outils associatifs qui peuvent accélérer la vitesse et les performances de ce processus. Certains de ces outils incluent :

• Informatique
• Services DataStage
• Intégration SQL Server
• SSIS ou services d'intégration de serveur

Ce qui lie ces outils, ce sont leurs fonctionnalités de base. Ces outils permettent d'identifier les données à partir d'une source particulière, d'assurer les modifications de la structure existante, puis d'écrire le code sur une cible spécifique. En termes simples, l'extraction, le chargement et la transformation des données peuvent avoir lieu à différentes étapes et à plusieurs moments. Lorsqu'il s'agit de créer un centre de stockage solide et fiable pour les données d'entreprise, il devient impératif de faire appel à des data scientists hautement qualifiés. Ils ont des années d'expérience et d'expertise technique dans l'entreposage de données, ce qui peut faire économiser à votre entreprise une quantité considérable de temps et d'argent.

1. Prendre soin de vos données

Quels que soient leurs domaines, secteurs ou modes de fonctionnement, chaque entreprise s'appuie sur ses données pour garder une longueur d'avance sur la courbe de croissance. Plus important encore, l'exploration de données et l'analyse ciblée les aident à obtenir des informations claires sur les tendances du marché. Cependant, il est impératif de sauvegarder, stocker et protéger les données. Collecter d'énormes quantités de données n'est pas toujours la bonne chose à faire. Les données peuvent perdre de leur pertinence, de leur utilité et de leur importance si elles ne sont pas stockées de la bonne manière. C'est là que les propriétaires d'entreprise ressentent et réalisent l'importance de prendre soin de leurs ensembles de données. ELT et ETL sont deux approches uniques dans l'espace de données qui empêcheront cela de se produire. Lorsqu'il s'agit de créer des centres de données et des entrepôts riches, ces approches font des merveilles.

2. Définir l'ELT

ELT est un peu différent de l'autre approche. Ce que nous pouvons dire, c'est qu'il s'agit d'une approche unique pour l'entreposage de données. Les données ne sont pas transformées avant d'être créées. Au lieu de cela, ELT tire le meilleur parti du «système cible» pour effectuer des transformations de données. L'application et l'adoption de ces deux approches dépendent dans une large mesure du scénario actuel. Si le système cible se trouve être un moteur de données haut de gamme, tel qu'un cluster Hadoop, un appareil de données ou une installation cloud, l'application d'ELT aura certainement du sens.

3. Identifier les différences

Il existe des différences dans la structure et l'approche de base. ETL parle d'une « approche pipeline », où les ensembles de données circulent de la source au point cible. Un moteur de transformation séparé prend en charge les modifications. C'est ce moteur particulier qui gère l'incorporation des modifications dans l'ensemble de données existant. La majorité des propriétaires d'entreprise sont confrontés à un bras de fer entre ces deux approches d'entreposage. Vous ne pouvez tout simplement pas donner un verdict général sur lequel est meilleur que l'autre. Chaque entreprise et entreprise est différente. Même s'ils partagent une image de marque ou des objectifs commerciaux similaires, les modes et les moyens opérationnels seront aux antipodes. Naturellement, les exigences de développement, de création et de stockage des données ne correspondent pas aux autres. Voici quelques aspects importants à garder à l'esprit :

• Performances ciblées : L'approche ETL peut bien fonctionner pour certaines organisations. Il peut améliorer considérablement les opérations, ce qui se traduit par des opérations fluides.
• La formation améliore les performances : Une bonne utilisation de l'approche ETL n'est possible qu'avec une formation parfaite. Cependant, lorsqu'il s'agit d'évaluer ses bénéfices et bénéfices, les dépenses de développement et de formation doivent être prises en compte.

C'est un bref aperçu de l'ETL, de son rôle en tant qu'approche d'entreposage de données et de la façon dont il assure un stockage efficace des données. Sur cette note, il est grand temps de comprendre l'approche pipeline.

Démêler l'approche du pipeline

Tout comme l'eau s'écoule de manière transparente d'un point à l'autre du pipeline, le processus ETL parle de la même chose. La fonctionnalité est quelque peu similaire à celle d'un pipeline. Les outils ETL ont le pouvoir d'étendre et de stocker d'énormes quantités de données. Mais, il y a toujours une limite permise, et une fois qu'elle est franchie, le pipeline peut « éclater ».

Le tri des données peut créer beaucoup de problèmes. Lors de la planification du tri des données, les analystes peuvent avoir besoin de blocs d'informations. Par conséquent, les outils ELT doivent contenir d'énormes volumes de données. Si les données contenues dans ces outils sont déjà triées, les transformations et le stockage deviennent plus faciles que jamais. Vous trouverez les bons canaux pour les stocker et les travailler, tout en conservant leur pertinence.

Qu'est-ce qui le rend si important ?

Les approches et outils ETL jouent un rôle clé dans l'entreposage de données. On ne peut nier leur importance dans l'ensemble du processus. Voyons pourquoi de nombreux propriétaires d'entreprise adoptent cette approche à travers le monde.

1. Stockage rapide des données

Étant donné que cet outil particulier écrit et lit déjà les données, il devient plus facile de les traiter et de les stocker. Même si l'on doit effectuer des calculs complexes, l'ensemble du processus devient assez transparent et fluide.

2. Entreposage efficace

Il est impératif de garder certains aspects à l'esprit lors de l'entreposage. Assurez-vous de garder le pipeline ouvert et sans trafic. Des conduites obstruées peuvent empêcher le passage et la libre circulation de l'eau. La même chose est vraie pour les données. Si vous utilisez des outils ELT, vous pouvez être sûr que votre pipeline n'est pas encombré de données inutiles. Les propriétaires d'entreprise ont des opportunités parfaites pour exploiter les données pertinentes, qui sont stockées dans les centres de données respectifs.

Création de plusieurs canaux : vous avez également la possibilité de diversifier les pipelines. Cela garantira non seulement un flux de données rapide, mais accélérera également la vitesse des opérations. Avec la libre circulation des ensembles de données souhaités, votre entreprise développera sûrement agilité, dextérité et flexibilité. Tout ce que vous devez garder à l'esprit lors de la division des canaux de stockage de données est la partie calcul. Cela ne devrait pas être transformé, car cela changerait toute la configuration !

En bout de ligne

Développer, conceptualiser et concevoir un pipeline ETL efficace et hautement fonctionnel est une tâche essentielle. L'expertise, l'ingéniosité et les connaissances requises pour de tels projets sont énormes. Cependant, des scientifiques de données réputés et expérimentés peuvent assumer le rôle de partenaire d'analyse de premier plan, concevant ainsi des pipelines ETL.

Si vous souhaitez développer un centre de données intelligent et efficace pour votre entreprise, vous devez commencer par un entrepôt de données solide. C'est là que l'ELT apparaît comme la solution parfaite. C'est une approche exceptionnelle, utile et tactique utilisée lors du chargement des entrepôts de données.

Étant donné que l'analyse des données est devenue une nécessité pour les organisations du monde entier, les propriétaires d'entreprise doivent être vigilants lors de la création de centres de données. Un stockage de données approprié et ciblé n'est plus un choix. Il s'agit plutôt d'une stratégie unique pour conserver l'authenticité et la pertinence des données. Le concept se trouve être une force révolutionnaire dans le monde du Big Data. Vous devez conserver vos stratégies d'intégration et d'extraction de données intactes. Lorsqu'il est associé à l'ELT, votre organisation bénéficiera d'opportunités infinies d'émerger en tant que gagnant !