ビッグデータ空間で ELT が重要な理由

データ ウェアハウジングは、分析と同じくらい重要です。 重要なデータ セットを活用して企業内の成長を加速させたい場合は、効果的なデータ ウェアハウスを作成することが不可欠です。 さまざまなソースからさまざまな形式で入手できるデータのチャンクは、必ずしも役立つとは限りません。

プロセス開発者、ビジネス オーナー、およびマーケティング担当者は、大量のデータを一緒に使用することはできません。 このような状況では、データのセグメンテーション、分類、およびウェアハウジングが最も重要な要件として浮上しています。 的を絞ったデータ分析を成功させることが重要と思われる運用ポイントを特定することが重要です。

ETL/ELT の概要

ELT は、たまたま、今日の動的なデータ環境に適用される用語です。 効果的なデータ分析をビジネス戦略の重要な部分にしたい場合は、データの保存と移動が重要な要件になります。 データは常に同じとは限らず、時間とともに更新する必要があります。 不一致の余地があるため、以前に保存されたデータに頼ることはできません。 あなたの貴重な情報が影響を受けるため、データが無関係で時代遅れになります。 間違った効果のない決定を下すことになるため、それはあなたの冒険に有害である可能性があります。

ここで、データ ウェアハウジングの問題に対する完璧なソリューションとして概念が生まれます。 かなり前からラウンドを行っており、データのチャンクを保存、活用、および再利用するために利用できます。 ここで、ELT について簡単に説明します。

コンセプトを理解する

従来の定義によれば、ELT はソースからストレージ センターにデータ セットをシフトするプロセスを指します。 簡単に言えば、データは巨大なデータセンターに送信され、再利用のためにそこに保管されます。 それに関連する重要なプロセスを簡単に説明します。

1. データ抽出: データ セットがソースからコピーされ、ステージング領域に移動されます。

2. データ変換: 大量のデータがウェアハウス用に再フォーマットされます。 ビジネス目標、利益目標、およびその他の要因が考慮されます。

3. データのロード: ステージング エリアからストレージ サイトまたは倉庫にデータをコピーします。

このプロセスの複雑さを理解し、理解することは非常に重要です。 これは、ELT が実際に何をするかについての深いアイデアを開発するのに役立ちます。

プロセスの内訳 (連想ツールをこっそり覗いてみる)

このプロセスには、かなりの専門性が含まれます。 データセンターはそれぞれ異なるため、多様な倉庫と保管ユニットが必要になります。 データ ストレージは、単一セットの「ステージング テーブル」で行われます。 クエリ、マイニング、およびデータ ソーシングは、プロセスの不可欠な部分であり、データ ウェアハウジングにおいて極めて重要な役割を果たします。

ETL は「ワンマンショー」ではありません。 このプロセスの速度とパフォーマンスを加速できる連想ツールが必要です。 これらのツールには次のものがあります。

• インフォマティカ
• DataStage サービス
• SQL Server の統合
• SSIS またはサーバー統合サービス

これらのツールを結び付けているのは、基本的な機能です。 これらのツールを使用すると、特定のソースからのデータを識別し、既存の構造を確実に変更してから、特定のターゲットにコードを書き込むことができます。 簡単に言えば、データの抽出、ロード、および変換は、さまざまな段階および複数のポイントで実行できます。 エンタープライズ データ用の強力で信頼性の高いストレージ センターを作成する場合、高度なスキルを持つデータ サイエンティストの支援を求めることが不可欠になります。 彼らは、データ ウェアハウジングに関する長年の経験と技術的な専門知識を備えているため、企業の時間とコストを大幅に節約できます。

1. データの取り扱い

分野、セクター、または運用モードに関係なく、すべての企業は成長曲線を先取りするためにデータに依存しています。 最も重要なことは、データ マイニングと対象を絞った分析により、市場の動向に対する非常に明確な洞察を得ることができるということです。 ただし、データを保存、保管、保護することは不可欠です。 膨大な量のデータを収集することは、必ずしも正しいことではありません。 データは、適切な方法で保存されていないと、関連性、有用性、および重要性を失う可能性があります。 企業の所有者がデータセットを大切にすることの重要性を感じ、認識するのはここです。 ELT と ETL は、データ空間でこれを防ぐ 2 つのユニークなアプローチです。 充実したデータセンターやウェアハウスを構築する場合、これらのアプローチは驚異的に機能します。

2. ELT の定義

ELT は他のアプローチとは少し異なります。 私たちが言えることは、これはデータ ウェアハウジングに対する独自のアプローチであるということです。 データは、作成される前に変換されません。 むしろ、ELT は「ターゲット システム」を最大限に活用してデータ変換を実行します。 これら両方のアプローチの適用と採用は、現在のシナリオに大きく依存しています。 ターゲット システムが、Hadoop クラスター、データ アプライアンス、またはクラウド インストールなどのハイエンド データ エンジンである場合、ELT の適用は確かに理にかなっています。

3. 違いの特定

基本的な構造とアプローチに違いがあります。 ETL では、データ セットがソースからターゲット ポイントに流れる「パイプライン アプローチ」について説明しています。 個別の変換エンジンが変更を処理します。 既存のデータ セットへの変更の組み込みを処理するのは、この特定のエンジンです。 大多数の事業主が直面しているのは、これら 2 つの倉庫管理アプローチの間の争いです。 どちらが他のものより優れているかについて、一般的な評決を下すことはできません。 すべての企業とビジネスは異なります。 同じようなブランディングやビジネス目標を共有していても、運用モードと方法は極点で異なります。 当然のことながら、データの開発、作成、およびストレージの要件は、他の要件と一致しません。 留意すべきいくつかの重要な側面を次に示します。

• 目標とするパフォーマンス: ETL アプローチは、特定の組織に適しています。 運用を大幅に改善し、スムーズな運用を実現します。
• トレーニングによるパフォーマンスの向上: ETL アプローチの適切な使用は、完璧なトレーニングによってのみ可能になります。 ただし、その利点と利益を評価することになると、開発とトレーニングの費用を考慮する必要があります。

これは、ETL、データ ウェアハウジング アプローチとしてのその役割、および ETL が効果的なデータ ストレージを確保する方法を簡単に説明したものです。 その点で、パイプラインのアプローチを理解する時が来ました。

パイプライン アプローチの解明

水がパイプラインのあるポイントから別のポイントにシームレスに流れるのと同じように、ETL プロセスも同じことを話します。 機能は、パイプラインの機能にいくらか似ています。 ETL ツールには、膨大な量のデータを拡張して保存する力があります。 ただし、常に許容限界があり、それを超えると、パイプラインが「バースト」する可能性があります。

データの並べ替えは、多くの問題を引き起こす可能性があります。 データの並べ替えを計画している間、アナリストは大量の情報を必要とする場合があります。 その結果、ELT ツールには膨大な量のデータを含める必要があります。 これらのツールに含まれるデータが既にソートされている場合、変換と保存はこれまで以上に簡単になります。 それらを保存して作業するだけでなく、それらの関連性を維持するための適切なチャネルを見つけることができます.

何がそんなに重要なのですか？

ETL のアプローチとツールは、データ ウェアハウジングで重要な役割を果たします。 プロセス全体でそれらの重要性を否定することはできません。 世界中の多くの企業所有者がこのアプローチを採用している理由を見てみましょう。

1.迅速なデータストレージ

この特定のツールは既にデータの書き込みと読み取りを行っているため、データの処理と保存が容易になります。 複雑な計算を実行する必要がある場合でも、プロセス全体が非常にシームレスでスムーズになります。

2. 効率的な倉庫保管

倉庫保管を行う際には、特定の側面に留意することが不可欠です。 パイプラインを開いた状態に保ち、トラフィックをなくすようにしてください。 詰まったパイプラインは、水の通過と自由な流れを妨げる可能性があります。 同じことがデータにも当てはまります。 ELT ツールを使用している場合、パイプラインが不要なデータで詰まっていないことを確認できます。 ビジネス オーナーは、それぞれのデータ センターに保存されている関連データを活用する絶好の機会を得ることができます。

複数のチャネルの作成: パイプラインを分岐する機会もあります。 これにより、高速なデータ フローが保証されるだけでなく、操作の速度も向上します。 必要なデータ セットが自由に流れることで、企業は俊敏性、器用さ、柔軟性を確実に向上させることができます。 データ ストレージ チャネルを分割する際に留意する必要があるのは、計算部分だけです。 設定全体が変更されるため、変換しないでください。

結論

効果的で高機能な ETL パイプラインを開発、概念化、および設計することは、重要なタスクです。 このようなプロジェクトに必要な専門知識、創意工夫、知識は膨大です。 ただし、評判が高く経験豊富なデータ サイエンティストは、主要な分析パートナーの役割を担い、ETL パイプラインを設計することができます。

企業向けのスマートで効果的なデータ センターを開発する場合は、強力なデータ ウェアハウスから始める必要があります。 そこで、ELT が完璧なソリューションとして登場します。 これは、データ ウェアハウスをロードする際に使用される、優れた便利で戦術的なアプローチです。

世界中の組織にとってデータ分析が必要になっているため、企業の所有者はデータセンターを構築する際に注意を払う必要があります。 適切で対象を絞ったデータ ストレージは、もはや選択の余地がありません。 むしろ、データの信頼性と関連性を維持するための独自の戦略です。 この概念は、たまたまビッグデータの世界で革命的な力となっています。 データの統合と抽出の戦略をそのまま維持する必要があります。 ELT と組み合わせると、あなたの組織は勝者として浮上する無限の機会を得ることができます!