빅 데이터 공간에서 ELT가 중요한 이유

데이터 웨어하우징은 분석만큼 중요합니다. 중요한 데이터 세트를 활용하여 기업 내 성장을 가속화하려면 효과적인 데이터 웨어하우스를 만드는 것이 필수적입니다. 다른 소스에서 다른 형식으로 사용할 수 있는 데이터 덩어리가 항상 유용한 것은 아닙니다.

프로세스 개발자, 비즈니스 소유자 및 마케팅 담당자는 많은 양의 데이터를 함께 사용할 수 없습니다. 데이터 세분화, 분류 및 웨어하우징은 이러한 맥락에서 가장 중요한 요소입니다. 성공적이고 표적화된 데이터 분석이 중요해 보이는 운영 지점을 식별하는 것이 중요합니다!

ETL/ELT 소개

ELT는 오늘날의 동적 데이터 환경에서 응용 프로그램을 찾는 용어입니다. 효과적인 데이터 분석이 비즈니스 전략의 중요한 부분이 되기를 원한다면 데이터를 저장하고 이동하는 것이 중요한 필수 조건이 될 것입니다. 데이터는 항상 같지 않으며 시간이 지남에 따라 업데이트해야 합니다. 불일치의 여지를 남기기 때문에 이전에 저장된 데이터에 의존할 수 없습니다. 귀하의 소중한 정보가 영향을 받아 데이터가 관련성이 없고 구식이 됩니다. 이는 잘못되고 비효율적인 결정을 내리기 때문에 벤처에 해로울 수 있습니다.

여기에서 데이터 웨어하우징 문제에 대한 완벽한 솔루션으로 개념이 등장합니다. 꽤 오랫동안 라운드를 수행해 왔으며 데이터 청크를 저장, 활용 및 재사용하는 데 활용할 수 있습니다. ELT에 대한 간략한 소개입니다!

개념 이해

기존의 정의에 따르면 ELT는 소스에서 스토리지 센터로 데이터 세트를 이동하는 프로세스를 나타냅니다. 간단히 말해서, 데이터는 거대한 데이터 센터로 보내지고 재사용을 위해 거기에 저장됩니다. 관련된 중요한 프로세스를 살펴보십시오.

1. 데이터 추출 : 소스에서 데이터 세트를 복사한 다음 준비 영역으로 이동합니다.

2. 데이터 변환 : 많은 양의 데이터가 웨어하우스용으로 다시 포맷됩니다. 비즈니스 목표, 이익 목표 및 기타 요소가 고려됩니다.

3. 데이터 로딩 : 스테이징 영역에서 저장 사이트 또는 창고로 데이터를 복사합니다.

이 프로세스의 복잡성을 이해하고 이해하는 것이 중요합니다. 그것은 우리가 ELT가 실제로 하는 일에 대한 심오한 아이디어를 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

프로세스 세분화(연관 도구 엿보기)

이 프로세스에는 몇 가지 기술이 포함됩니다. 모든 데이터 센터는 다르기 때문에 다양한 창고와 저장 장치가 필요합니다. 데이터 저장은 '스테이징 테이블'의 단일 세트에서 발생합니다. 쿼리, 마이닝 및 데이터 소싱은 프로세스의 필수적인 부분이며 데이터 웨어하우징에서 중추적인 역할을 합니다.

ETL은 '원맨쇼'가 아니다. 이 프로세스의 속도와 성능을 가속화할 수 있는 연관 도구가 필요합니다. 이러한 도구 중 일부는 다음과 같습니다.

• 인포매티카
• 데이터스테이지 서비스
• SQL 서버 통합
• SSIS 또는 서버 통합 서비스

이러한 도구를 함께 묶는 것은 기본 기능입니다. 이러한 도구를 사용하면 특정 소스에서 데이터를 식별하고 기존 구조를 변경한 다음 특정 대상에 코드를 작성할 수 있습니다. 간단히 말해서 데이터 추출, 로딩, 변환은 다양한 단계와 여러 지점에서 일어날 수 있습니다. 엔터프라이즈 데이터를 위한 강력하고 안정적인 스토리지 센터를 구축하려면 고도로 숙련된 데이터 과학자의 도움을 받아야 합니다. 그들은 데이터 웨어하우징 분야에서 다년간의 경험과 기술 전문 지식을 보유하고 있어 기업의 시간과 비용을 상당히 절약할 수 있습니다.

1. 데이터 관리

분야, 부문 또는 운영 방식에 관계없이 모든 기업은 성장 곡선에서 앞서 나가기 위해 데이터에 의존합니다. 가장 중요한 것은 데이터 마이닝 및 대상 분석을 통해 시장 동향에 대한 명확한 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 그러나 데이터를 저장, 저장 및 보호하는 것은 필수적입니다. 엄청난 양의 데이터를 수집하는 것이 항상 옳은 것은 아닙니다. 데이터를 올바른 방법으로 저장하지 않으면 관련성, 유용성 및 중요성을 잃을 수 있습니다. 기업 소유주가 데이터 세트 관리의 중요성을 느끼고 깨닫는 곳입니다. ELT 및 ETL은 이러한 일이 발생하지 않도록 데이터 공간에서 두 가지 고유한 접근 방식입니다. 풍부한 데이터 센터와 웨어하우스를 구축할 때 이러한 접근 방식은 놀라운 효과를 발휘합니다.

2. ELT 정의

ELT는 다른 접근 방식과 약간 다릅니다. 우리가 말할 수 있는 것은 이것이 데이터 웨어하우징에 대한 독특한 접근 방식이라는 것입니다. 데이터는 생성되기 전에 변환되지 않습니다. 오히려 ELT는 '대상 시스템'을 최대한 활용하여 데이터 변환을 수행합니다. 이 두 접근 방식의 적용 및 채택은 현재 시나리오에 크게 의존합니다. 대상 시스템이 Hadoop 클러스터, 데이터 어플라이언스 또는 클라우드 설치와 같은 고급 데이터 엔진인 경우 ELT의 적용은 반드시 의미가 있습니다.

3. 차이점 식별

기본 구조와 접근 방식에 차이가 있습니다. ETL은 데이터 세트가 소스에서 대상 지점으로 흐르는 '파이프라인 접근 방식'에 대해 설명합니다. 별도의 변환 엔진이 변경 사항을 처리합니다. 기존 데이터 세트의 변경 통합을 처리하는 것은 이 특정 엔진입니다. 대다수의 비즈니스 소유자가 직면하는 것은 이 두 가지 창고 접근 방식 간의 갈등입니다. 어느 것이 다른 것보다 낫다는 일반적인 평을 내릴 수는 없습니다. 모든 기업과 비즈니스는 다릅니다. 유사한 브랜딩 또는 비즈니스 목표를 공유하더라도 운영 모드와 방식은 극과 극이 될 것입니다. 당연히 데이터 개발, 생성 및 저장 요구 사항은 다른 것과 일치하지 않습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 중요한 측면입니다.

• 목표 성과 : ETL 접근 방식은 특정 조직에 적합할 수 있습니다. 운영을 획기적으로 개선하여 원활한 운영을 가능하게 합니다.
• 교육은 성능을 향상시킵니다 . ETL 접근 방식의 적절한 사용은 완벽한 교육을 통해서만 가능합니다. 그러나 이익과 이익을 평가하는 것으로 귀결되면 개발 및 교육 비용을 고려해야 합니다.

ETL, 데이터 웨어하우징 접근 방식으로서의 역할 및 효과적인 데이터 저장을 보장하는 방법에 대한 간략한 설명입니다. 그런 점에서 파이프라인 접근 방식을 이해해야 할 때입니다.

파이프라인 접근 방식 풀기

물이 파이프라인의 한 지점에서 다른 지점으로 원활하게 흐르는 것처럼 ETL 프로세스도 동일한 내용을 설명합니다. 기능은 파이프라인과 다소 유사합니다. ETL 도구에는 엄청난 양의 데이터를 확장하고 저장할 수 있는 능력이 있습니다. 그러나 항상 허용되는 한계가 있으며 일단 초과되면 파이프라인이 '파열'될 수 있습니다.

데이터 정렬은 많은 문제를 일으킬 수 있습니다. 데이터 정렬을 계획하는 동안 분석가는 정보 청크가 필요할 수 있습니다. 결과적으로 ELT 도구는 엄청난 양의 데이터를 포함해야 합니다. 이러한 도구에 포함된 데이터가 이미 정렬되어 있으면 변환 및 저장이 그 어느 때보다 쉬워집니다. 관련성을 유지할 뿐만 아니라 저장 및 작업에 적합한 채널을 찾을 수 있습니다.

무엇이 그렇게 중요합니까?

ETL 접근 방식과 도구는 데이터 웨어하우징에서 핵심적인 역할을 합니다. 전체 과정에서 그 중요성을 부인할 수 없습니다. 전 세계적으로 수많은 기업 소유주가 이 접근 방식을 채택하고 있는 이유를 살펴보겠습니다.

1. 신속한 데이터 저장

이 특정 도구는 이미 데이터를 쓰고 읽고 있기 때문에 데이터를 처리하고 저장하는 것이 더 쉬워집니다. 복잡한 계산을 수행해야 하는 경우에도 전체 프로세스가 매우 매끄럽고 원활해집니다.

2. 효과적인 창고 보관

창고 보관을 수행하는 동안 특정 측면을 염두에 두는 것이 필수적입니다. 파이프라인을 개방하고 트래픽이 없는 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 막힌 파이프라인은 물의 흐름과 자유로운 흐름을 방해할 수 있습니다. 데이터의 경우에도 마찬가지입니다. ELT 도구로 작업하는 경우 파이프라인이 불필요한 데이터로 인해 막히지 않았는지 확인할 수 있습니다. 비즈니스 소유자는 해당 데이터 센터에 저장되는 관련 데이터를 활용할 수 있는 완벽한 기회를 얻습니다.

다중 채널 생성: 파이프라인을 분기할 기회도 있습니다. 이는 빠른 데이터 흐름을 보장할 뿐만 아니라 작업 속도를 가속화합니다. 원하는 데이터 세트의 자유로운 흐름을 통해 기업은 반드시 민첩성, 민첩성 및 유연성을 개발할 것입니다. 데이터 저장 채널을 분할하는 동안 염두에 두어야 할 것은 계산 부분입니다. 전체 설정이 변경되므로 변환하면 안 됩니다!

결론

효과적이고 기능이 뛰어난 ETL 파이프라인을 개발, 개념화 및 설계하는 것은 중요한 작업입니다. 이러한 프로젝트에 필요한 전문성, 독창성 및 지식은 엄청납니다. 그러나 평판이 좋고 경험이 풍부한 데이터 과학자가 선도적인 분석 파트너의 역할을 맡아 ETL 파이프라인을 설계할 수 있습니다.

기업을 위한 스마트하고 효과적인 데이터 센터를 개발하려면 강력한 데이터 웨어하우스에서 시작해야 합니다. 바로 ELT가 완벽한 솔루션으로 등장하는 이유입니다. 데이터 웨어하우스를 로드하는 동안 사용되는 탁월하고 유용하며 전술적인 접근 방식입니다.

데이터 분석은 전 세계 조직의 필수품이 되었기 때문에 기업 소유자는 데이터 센터를 구축하는 동안 발을 들여야 합니다. 적절하고 대상이 지정된 데이터 스토리지는 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 오히려 데이터의 신뢰성과 관련성을 유지하기 위한 고유한 전략입니다. 이 개념은 빅 데이터 세계에서 혁명적인 힘이 되었습니다. 데이터 통합 ​​및 추출 전략을 그대로 유지해야 합니다. ELT와 결합하면 귀하의 조직은 승자가 될 수 있는 끝없는 기회를 얻게 될 것입니다!