Почему ELT имеет решающее значение в пространстве больших данных

Хранилище данных так же важно, как и аналитика. Если вы хотите использовать важнейшие наборы данных для ускорения роста внутри предприятия, необходимо создать эффективные хранилища данных. Куски данных, доступных в разных форматах из разных источников, не всегда могут быть полезными.

Разработчики процессов, владельцы бизнеса и маркетологи не могут совместно использовать большие объемы данных. Сегментация, классификация и хранение данных становятся главным требованием в таких контекстах. Крайне важно определить рабочие точки, в которых важен успешный и целенаправленный анализ данных!

Введение в ETL/ELT

ELT оказался термином, который находит применение в современной среде динамических данных. Если вы хотите, чтобы эффективный анализ данных стал важной частью вашей бизнес-стратегии, хранение и перемещение данных будет важнейшим условием. Данные не всегда одинаковы и должны обновляться со временем. Вы просто не можете полагаться на ранее сохраненные данные, так как это оставляет место для расхождений. Ваша ценная информация будет затронута, что сделает данные неактуальными и устаревшими. Это может нанести ущерб вашему предприятию, так как вы будете принимать неправильные и неэффективные решения.

Именно здесь появляется концепция идеального решения проблем хранения данных. Он используется уже довольно давно и может использоваться для хранения, использования и повторного использования фрагментов данных. Вот краткий обзор ELT!

Понимание концепции

Если исходить из традиционных определений, ELT относится к процессу перемещения наборов данных из источников в центры хранения. Короче говоря, данные отправляются в огромные центры обработки данных и хранятся там для повторного использования. Пройдитесь по важнейшим процессам, вовлеченным в это:

1. Извлечение данных. Наборы данных копируются из источников, а затем перемещаются в промежуточную область.

2. Преобразование данных . Большие блоки данных переформатируются для хранилищ. Учитываются бизнес-цели, цели по прибыли и другие факторы.

3. Загрузка данных : копирование данных из промежуточной области в хранилище или на склад.

Понимание и понимание тонкостей этого процесса имеет решающее значение. Это поможет нам разработать глубокие идеи о том, что на самом деле делает ELT.

Разбивка процесса (Краткий обзор ассоциативных инструментов)

Процесс включает в себя довольно много технических деталей. Каждый центр обработки данных уникален, что создает потребность в различных складах и единицах хранения. Хранение данных происходит в одном наборе «промежуточных таблиц». Запросы, интеллектуальный анализ и поиск данных являются неотъемлемыми частями процесса и играют ключевую роль в хранении данных.

ETL — это не шоу одного человека. Для этого требуются ассоциативные инструменты, которые могут ускорить скорость и производительность этого процесса. Некоторые из этих инструментов включают в себя:

• Информатика
• Службы DataStage
• Интеграция с SQL-сервером
• SSIS или службы интеграции сервера

Что связывает эти инструменты вместе, так это их основные функции. Эти инструменты позволяют идентифицировать данные из определенного источника, обеспечивают внесение изменений в существующую структуру, а затем записывают код в конкретную цель. Проще говоря, извлечение, загрузка и преобразование данных могут происходить на разных этапах и в нескольких точках. Когда дело доходит до создания мощного и надежного центра хранения корпоративных данных, становится необходимым обратиться за помощью к высококвалифицированным специалистам по данным. Они обладают многолетним опытом и техническими знаниями в области хранилищ данных, что может сэкономить вашему предприятию значительное количество времени и средств.

1. Забота о ваших данных

Независимо от своих областей, сектора или методов работы, каждое предприятие полагается на свои данные, чтобы опережать кривую роста. Самое главное, интеллектуальный анализ данных и целевая аналитика помогают им получить кристально четкое представление о тенденциях рынка. Однако крайне важно сохранять, хранить и защищать данные. Собирать огромные объемы данных не всегда правильно. Данные могут потерять актуальность, полезность и важность, если их хранить неправильно. Именно здесь владельцы предприятий чувствуют и осознают важность заботы о своих наборах данных. ELT и ETL — это два уникальных подхода в пространстве данных, которые предотвратят это. Когда дело доходит до создания мощных центров обработки данных и складов, эти подходы творят чудеса.

2. Определение ELT

ELT немного отличается от другого подхода. Что мы можем сказать, так это то, что это уникальный подход к хранению данных. Данные не преобразуются перед созданием. Скорее, ELT максимально использует «целевую систему» ​​для выполнения преобразований данных. Применение и принятие обоих этих подходов в значительной степени зависят от текущего сценария. Если целевая система представляет собой высокопроизводительный механизм данных, такой как кластер Hadoop, устройство обработки данных или облачная установка, применение ELT, безусловно, имеет смысл.

3. Выявление различий

Различия существуют в базовой структуре и подходе. ETL говорит о «конвейерном подходе», когда наборы данных передаются от источника к целевой точке. Отдельный механизм преобразования заботится об изменениях. Именно этот механизм обрабатывает включение изменений в существующий набор данных. С чем сталкивается большинство владельцев бизнеса, так это с борьбой между этими двумя подходами к складированию. Вы просто не можете дать общий вердикт о том, что лучше, чем другой. Каждое предприятие и бизнес разные. Даже если у них схожий брендинг или бизнес-цели, режимы и способы работы будут диаметрально противоположными. Вполне естественно, что требования к разработке, созданию и хранению данных не будут совпадать с другими. Вот несколько важных аспектов, о которых следует помнить:

• Целевые характеристики : подход ETL может хорошо работать для определенных организаций. Это может значительно улучшить работу, что приведет к бесперебойной работе.
• Обучение повышает производительность : правильное использование подхода ETL возможно только при идеальном обучении. Однако, когда дело доходит до оценки его преимуществ и прибыли, следует учитывать расходы на разработку и обучение.

Это краткий обзор ETL, его роли в качестве подхода к хранению данных и того, как он обеспечивает эффективное хранение данных. На этой ноте самое время понять конвейерный подход.

Разгадка конвейерного подхода

Подобно тому, как вода плавно перетекает из одной точки трубопровода в другую, процесс ETL говорит о том же. Функциональность чем-то похожа на конвейер. Инструменты ETL способны расширять и хранить огромные объемы данных. Но всегда есть допустимый предел, и как только он будет превышен, конвейер может «взорваться».

Сортировка данных может создать много проблем. При планировании сортировки данных аналитикам могут понадобиться фрагменты информации. В результате инструменты ELT должны содержать огромные объемы данных. Если данные, содержащиеся в этих инструментах, уже отсортированы, преобразование и хранение становятся проще, чем когда-либо. Вы найдете нужные каналы, чтобы хранить и работать на них, а также сохранять их актуальность.

Что делает его таким важным?

Подходы и инструменты ETL играют ключевую роль в хранении данных. Нельзя отрицать их важность во всем процессе. Давайте посмотрим, почему многие владельцы предприятий по всему миру используют этот подход.

1. Быстрое хранение данных

Поскольку этот конкретный инструмент уже записывает и читает данные, становится проще их обрабатывать и хранить. Даже если нужно выполнить сложные расчеты, весь процесс становится довольно плавным и плавным.

2. Эффективное складирование

Крайне важно помнить об определенных аспектах при выполнении складских операций. Поставьте перед собой цель держать конвейер открытым и свободным от трафика. Забитые трубопроводы могут препятствовать прохождению и свободному течению воды. То же самое справедливо и для данных. Если вы работаете с инструментами ELT, вы можете быть уверены, что ваш конвейер не забит ненужными данными. Владельцы бизнеса получают прекрасные возможности для использования соответствующих данных, которые хранятся в соответствующих центрах обработки данных.

Создание нескольких каналов: у вас также есть возможность расширить конвейеры. Это не только обеспечит быстрый поток данных, но и ускорит скорость операций. Благодаря свободному потоку нужных наборов данных ваше предприятие обязательно разовьет гибкость, ловкость и гибкость. Все, что вам нужно иметь в виду при разделении каналов хранения данных, — это вычислительная часть. Это не должно преобразовываться, так как это изменит всю настройку!

Нижняя линия

Разработка, концептуализация и проектирование эффективного и высокофункционального конвейера ETL является критически важной задачей. Опыт, изобретательность и знания, необходимые для таких проектов, огромны. Тем не менее, известные и опытные специалисты по данным могут взять на себя роль ведущего партнера по аналитике, таким образом разрабатывая конвейеры ETL.

Если вы хотите разработать интеллектуальный и эффективный центр обработки данных для своего предприятия, это должно начаться с надежного хранилища данных. Именно здесь ELT становится идеальным решением. Это выдающийся, полезный и тактический подход, используемый при загрузке хранилищ данных.

Поскольку аналитика данных стала необходимостью для организаций по всему миру, владельцы предприятий должны быть начеку при создании центров обработки данных. Надлежащее и целевое хранение данных больше не является выбором. Скорее, это уникальная стратегия сохранения подлинности и актуальности данных. Эта концепция оказалась революционной силой в мире больших данных. Вы должны сохранить свои стратегии интеграции и извлечения данных в неизменном виде. В сочетании с ELT ваша организация получит бесконечные возможности стать победителем!