Perché l'ELT è fondamentale nello spazio dei big data

Il data warehousing è importante quanto l'analisi. Se desideri sfruttare set di dati cruciali per accelerare la crescita all'interno dell'azienda, sarà fondamentale creare data warehouse efficaci. I blocchi di dati disponibili in diversi formati da diverse fonti potrebbero non essere sempre utili.

Gli sviluppatori di processi, i proprietari di aziende e gli esperti di marketing potrebbero non utilizzare grandi quantità di dati insieme. La segmentazione, la classificazione e l'archiviazione dei dati emergono come il requisito principale in tali contesti. È fondamentale identificare i punti operativi in ​​cui un'analisi dei dati di successo e mirata sembra essere importante!

Introduzione a ETL/ELT

ELT sembra essere un termine che trova applicazione nell'ambiente di dati dinamico di oggi. Se desideri che un'analisi dei dati efficace sia una parte significativa delle tue strategie aziendali, l'archiviazione e lo spostamento dei dati sarà un requisito fondamentale. I dati non sono sempre gli stessi e devono essere aggiornati nel tempo. Semplicemente non puoi fare affidamento sui dati archiviati in precedenza in quanto ciò lascia spazio a discrepanze. Le tue informazioni preziose verranno influenzate rendendo i dati irrilevanti e obsoleti. Ciò può essere dannoso per la tua impresa, poiché prenderai decisioni sbagliate e inefficaci.

È qui che emerge un concetto come la soluzione perfetta ai problemi di data warehousing. È in circolazione da un po' di tempo ormai e può essere utilizzato per archiviare, sfruttare e riutilizzare blocchi di dati. Ecco un rapido assaggio di ELT!

Comprendere il concetto

Se seguiamo definizioni convenzionali, ELT si riferisce al processo di spostamento dei set di dati dalle origini ai centri di archiviazione. In poche parole, i dati vengono inviati a enormi data center e lì archiviati per il riutilizzo. Breeze attraverso i processi cruciali coinvolti in esso:

1. Estrazione dei dati: i set di dati vengono copiati dalle origini e quindi spostati in un'area di staging.

2. Trasformazione dei dati : grandi porzioni di dati vengono riformattate per i magazzini. Vengono presi in considerazione gli obiettivi aziendali, gli obiettivi di profitto e altri fattori.

3. Caricamento dei dati : copia dei dati dall'area di sosta al sito di stoccaggio o al magazzino.

Comprendere e comprendere le complessità di questo processo è fondamentale. Questo ci aiuterà a sviluppare idee profonde su ciò che effettivamente fa ELT.

Scomposizione del processo (sbirciatina negli strumenti associativi)

Il processo comporta un bel po' di tecnicismi. Ogni data center è diverso, il che crea la necessità di diversi magazzini e unità di archiviazione. L'archiviazione dei dati avviene in un unico set di "tabelle di staging". Query, mining e data sourcing sono parti integranti del processo e svolgono un ruolo fondamentale nel data warehousing.

ETL non è un "one man show". Richiede strumenti associativi in ​​grado di accelerare la velocità e le prestazioni di questo processo. Alcuni di questi strumenti includono:

• Informatica
• Servizi DataStage
• Integrazione con SQL Server
• SSIS o Servizi di integrazione del server

Ciò che unisce questi strumenti sono le loro funzionalità di base. Questi strumenti consentono l'identificazione dei dati da un'origine particolare, garantiscono modifiche alla struttura esistente e quindi scrivono il codice su una destinazione specifica. In parole semplici, l'estrazione, il caricamento e la trasformazione dei dati possono avvenire in varie fasi e in più punti. Quando si tratta di creare un centro di archiviazione solido e affidabile per i dati aziendali, diventa indispensabile cercare l'assistenza di data scientist altamente qualificati. Hanno anni di esperienza e competenza tecnica nel data warehousing, che possono far risparmiare alla tua azienda una notevole quantità di tempo e denaro.

1. Prenditi cura dei tuoi dati

Indipendentemente dal proprio campo, settore o modalità operativa, ogni azienda fa affidamento sui propri dati per stare al passo con la curva di crescita. Ancora più importante, il data mining e l'analisi mirata li aiutano a ottenere informazioni chiare sulle tendenze del mercato. Tuttavia, è fondamentale salvare, archiviare e proteggere i dati. La raccolta di enormi quantità di dati non è sempre la cosa giusta da fare. I dati possono perdere rilevanza, utilità e importanza se non vengono archiviati nel modo corretto. È qui che i proprietari delle aziende sentono e realizzano l'importanza di prendersi cura dei propri set di dati. ELT ed ETL sono due approcci unici nello spazio dei dati che impediranno che ciò accada. Quando si tratta di costruire data center e magazzini ricchi, questi approcci fanno miracoli.

2. Definizione di ELT

ELT è un po' diverso dall'altro approccio. Quello che possiamo dire è che si tratta di un approccio unico per il data warehousing. I dati non vengono trasformati prima di essere creati. Piuttosto, ELT sfrutta al massimo il "sistema di destinazione" per eseguire le trasformazioni dei dati. L'applicazione e l'adozione di entrambi questi approcci dipendono in larga misura dallo scenario attuale. Se il sistema di destinazione è un motore dati di fascia alta, come un cluster Hadoop, un'appliance dati o un'installazione cloud, l'applicazione di ELT avrà sicuramente senso.

3. Identificare le differenze

Esistono differenze nella struttura e nell'approccio di base. ETL parla di un "approccio pipeline", in cui i set di dati fluiscono dalla sorgente al punto di destinazione. Un motore di trasformazione separato si occupa delle modifiche. È questo particolare motore che gestisce l'incorporazione del cambiamento nel set di dati esistente. Ciò che la maggior parte degli imprenditori deve affrontare è una rissa tra questi due approcci di magazzino. Non puoi dare un giudizio generale su quale sia migliore dell'altro. Ogni impresa e attività è diversa. Anche se condividono marchi o obiettivi aziendali simili, le modalità e le modalità operative saranno agli antipodi. Naturalmente, i requisiti di sviluppo, creazione e archiviazione dei dati non corrispondono ad altri. Ecco alcuni aspetti importanti da tenere a mente:

• Prestazioni mirate : l'approccio ETL può funzionare bene per alcune organizzazioni. Può migliorare drasticamente le operazioni con conseguente funzionamento regolare.
• L' allenamento migliora le prestazioni : l'uso corretto dell'approccio ETL è possibile solo con un allenamento perfetto. Tuttavia, quando si tratta di valutarne i benefici e i profitti, è necessario tenere conto delle spese di sviluppo e formazione.

Questa è una rapida occhiata a ETL, al suo ruolo come approccio di data warehousing e al modo in cui garantisce un'efficace archiviazione dei dati. In questa nota, è giunto il momento di comprendere l'approccio della pipeline.

Svelare l'approccio della pipeline

Proprio come l'acqua scorre senza soluzione di continuità da un punto all'altro della tubazione, il processo ETL parla della stessa cosa. La funzionalità è in qualche modo simile a quella di una pipeline. Gli strumenti ETL hanno il potere di espandere e archiviare enormi quantità di dati. Ma c'è sempre un limite consentito e, una volta superato, il gasdotto può "scoppiare".

L'ordinamento dei dati può creare molti problemi. Durante la pianificazione dell'ordinamento dei dati, gli analisti potrebbero aver bisogno di blocchi di informazioni. Di conseguenza, gli strumenti ELT devono contenere enormi volumi di dati. Se i dati contenuti in questi strumenti sono già ordinati, le trasformazioni e l'archiviazione diventano più facili che mai. Troverai i canali giusti per archiviarli e lavorarci, oltre a mantenerne la pertinenza.

Cosa lo rende così importante?

Gli approcci e gli strumenti ETL svolgono un ruolo chiave nel data warehousing. Non si può negare la loro importanza nell'intero processo. Diamo un'occhiata al motivo per cui numerosi proprietari di imprese stanno adottando l'approccio in tutto il mondo.

1. Memorizzazione rapida dei dati

Poiché questo particolare strumento sta già scrivendo e leggendo i dati, diventa più facile elaborarli e archiviarli. Anche se è necessario eseguire calcoli complessi, l'intero processo diventa abbastanza fluido e senza interruzioni.

2. Magazzinaggio efficace

È fondamentale tenere presenti alcuni aspetti durante l'esecuzione del magazzino. Impegnati a mantenere la pipeline aperta e priva di traffico. Le tubazioni ostruite possono impedire il passaggio e il libero flusso dell'acqua. La stessa cosa vale per i dati. Se stai operando con strumenti ELT, puoi essere sicuro che la tua pipeline non è inceppata con dati non necessari. Gli imprenditori hanno l'opportunità perfetta per sfruttare i dati rilevanti, che vengono archiviati nei rispettivi data center.

Creazione di più canali: hai anche la possibilità di diramare le pipeline. Ciò non solo garantirà un rapido flusso di dati, ma accelererà anche la velocità delle operazioni. Con il libero flusso dei set di dati desiderati, la tua azienda svilupperà sicuramente agilità, destrezza e flessibilità. Tutto ciò che devi tenere a mente durante la divisione dei canali di archiviazione dei dati è la parte di calcolo. Questo non dovrebbe essere trasformato, poiché cambierà l'intera configurazione!

Linea di fondo

Lo sviluppo, la concettualizzazione e la progettazione di una pipeline ETL efficace e altamente funzionale è un compito fondamentale. L'esperienza, l'ingegnosità e le conoscenze richieste per tali progetti sono enormi. Tuttavia, data scientist rinomati ed esperti possono assumere il ruolo di partner di analisi leader, progettando così pipeline ETL.

Se vuoi sviluppare un data center intelligente ed efficace per la tua azienda, devi iniziare con un forte data warehouse. È qui che ELT emerge come la soluzione perfetta. È un approccio eccezionale, utile e tattico utilizzato durante il caricamento dei data warehouse.

Dal momento che l'analisi dei dati è diventata una necessità per le organizzazioni di tutto il mondo, i proprietari di aziende devono essere all'erta durante la creazione di data center. L'archiviazione dei dati corretta e mirata non è più una scelta. Piuttosto, è una strategia unica per mantenere l'autenticità e la pertinenza dei dati. Il concetto sembra essere una forza rivoluzionaria nel mondo dei Big Data. Devi mantenere intatte le tue strategie di integrazione ed estrazione dei dati. Se abbinata a ELT, la tua organizzazione riceverà infinite opportunità per emergere come vincitrice!