Wat is ETL?
ETL staat voor Extract, Transform and Load. Het is een programmeertool die bestaat uit verschillende functies die de gegevens uit specifieke Relationele Database-bronsystemen extraheren en vervolgens de verkregen gegevens in de gewenste vorm transformeren door verschillende methoden toe te passen. Vervolgens worden de resulterende gegevens in de doeldatabase geladen of geschreven.
ETL-definitie
Het is een proces in datawarehousing dat wordt gebruikt om gegevens uit de database of bronsystemen te extraheren en na het omzetten van de gegevens in een datawarehouse. Het is een combinatie van drie databasefuncties, namelijk Extraheren, Transformeren en Laden.
- Extraheren: dit is het proces van het lezen van gegevens uit enkele of meerdere databases waarbij de bron homogeen of heterogeen kan zijn. Alle gegevens verkregen uit verschillende bronnen worden omgezet in hetzelfde datawarehouse-formaat en doorgegeven om de transformatie uit te voeren.
- Transformeren: dit is het proces waarbij de geëxtraheerde gegevens worden omgezet in de vorm die nodig is als uitvoer of in de vorm die geschikt is om in een andere database te worden geplaatst.
- Laden: dit is het proces van het schrijven van de gewenste uitvoer naar de doeldatabase.
ETL begrijpen
Er zijn veel ETL-tools op de markt beschikbaar. Maar het is moeilijk om de juiste te kiezen voor uw project. Sommige ETL-tools worden hieronder beschreven:
1. Hevo: het is een efficiënt cloud-data-integratieplatform dat gegevens uit verschillende bronnen, zoals cloudopslag, SaaS, databases in realtime naar het datawarehouse brengt. Het kan grote gegevens verwerken en ondersteunt zowel ETL als ELT.
2. QuerySurge: het is een testoplossing die wordt gebruikt om het testen van Big Data en Data Warehouses te automatiseren. Het verbetert de gegevenskwaliteit en versnelt de gegevensafleveringscycli. Het ondersteunt testen op verschillende platforms zoals Amazon, Cloudera, IBM en nog veel meer.
3. Oracle: Oracle datawarehouse is een verzameling gegevens en deze database wordt gebruikt om gegevens of informatie op te slaan en op te halen. Het helpt meerdere gebruikers om efficiënt toegang te krijgen tot dezelfde gegevens. Het ondersteunt virtualisatie en maakt verbinding met externe databases mogelijk.
4. Panoply: het is een datawarehouse dat gegevensverzameling, gegevenstransformatie en gegevensopslag automatiseert. Het kan verbinding maken met elke tool zoals Looker, Chartio, etc.
5. MarkLogic: het is een oplossing voor gegevensopslag die een reeks functies gebruikt om gegevensintegratie eenvoudiger en sneller te maken. Het specificeert complexe beveiligingsregels voor elementen in de documenten. Het helpt bij het importeren en exporteren van de configuratie-informatie. Het staat ook datareplicatie toe voor noodherstel.
6. Amazon RedShift: het is een datawarehouse-tool. Het is kosteneffectief, gemakkelijk en eenvoudig te gebruiken. Er zijn geen installatiekosten en verhoogt de betrouwbaarheid van het datawarehouse-cluster. De datacenters zijn volledig uitgerust met klimaatregeling.
7. Teradata Corporation: het is de enige commercieel beschikbare tool voor datawarehousing. Het kan een grote hoeveelheid gegevens eenvoudig en efficiënt beheren. Het is ook eenvoudig en voordelig als Amazon Redshift. Het werkt volledig op parallelle architectuur.
Werken met ETL
Wanneer gegevens toenemen, neemt de tijd om te verwerken ook toe. Soms loopt uw systeem slechts in één proces vast en denkt u dan om de prestaties van ETL te verbeteren. Hier zijn enkele tips om uw ETL-prestaties te verbeteren:
1. Correcte knelpunten: controleer het aantal bronnen dat door het zwaarste proces wordt gebruikt en herschrijf vervolgens de code geduldig waar het knelpunt zich bevindt, om de efficiëntie te verbeteren.
2. Verdeel grote tabellen: u moet uw grote tabellen opdelen in fysiek kleinere tabellen. Dit zal de toegangstijd verbeteren omdat de indexindices in dit geval ondiep zouden zijn en snelle Metadata-bewerkingen kunnen worden gebruikt voor gegevensrecords.
3. Alleen relevante gegevens: gegevens moeten in bulk worden verzameld, maar alle verzamelde gegevens mogen niet nuttig zijn. Daarom moeten relevante gegevens worden gescheiden van irrelevante of externe gegevens om de verwerkingstijd te verlengen en de ETL-prestaties te verbeteren.
4. Parallelle verwerking: u moet waar mogelijk een parallel proces uitvoeren in plaats van serieel, zodat de verwerking kan worden geoptimaliseerd en de efficiëntie kan worden verhoogd.
5. Gegevens incrementeel laden: probeer gegevens stapsgewijs te laden, dwz alleen de wijzigingen te laden en niet de volledige database. Het lijkt misschien moeilijk, maar niet onmogelijk. Het verhoogt absoluut de efficiëntie.
6. Cachegegevens: toegang tot cachegegevens is sneller en efficiënter dan toegang tot gegevens van harde schijven, dus gegevens moeten in de cache worden opgeslagen. Het cachegeheugen is kleiner, dus er wordt slechts een kleine hoeveelheid gegevens in opgeslagen.
7. Gebruik ingestelde logica: converteer de rijgebaseerde cursorlus in setgebaseerde SQL-instructies in uw ETL-code. Het zal de verwerkingssnelheid verhogen en de efficiëntie verbeteren.
Voordelen van ETL
- Makkelijk te gebruiken
- Gebaseerd op GUI (grafische gebruikersinterface) en bieden visuele stroom
- Beter voor complexe regels en transformaties.
- Ingebouwde foutafhandelingsfunctionaliteit
- Geavanceerde reinigingsfuncties
- Kosten besparen
- Genereert hogere inkomsten
- Verbetert de prestaties.
- Laad verschillende doelen tegelijkertijd.
- Voert datatransformatie uit volgens de behoefte.
Vereiste ETL-vaardigheden
- SQL
- Probleemoplossend vermogen
- Scripttaal zoals Python.
- creativiteit
- Organiseren van vaardigheden
- Weet hoe je taken kunt parametreren
- Basiskennis van ETL-tools en software.
Waarom hebben we ETL nodig?
- Helpt bij het nemen van beslissingen door gegevens te analyseren.
- Het kan complexe problemen aan die niet door traditionele databases kunnen worden behandeld.
- Het biedt een gemeenschappelijke gegevensrepository.
- Laadt gegevens uit verschillende bronnen in de doeldatabase.
- Datawarehouse wordt automatisch bijgewerkt op basis van de wijzigingen in de gegevensbron.
- Controleer datatransformatie, berekeningen en aggregatieregels.
- Vergelijkt gegevens van bron- en doelsystemen.
- Verbetert de productiviteit.
ETL Scope
ETL heeft een mooie toekomst omdat de gegevens exponentieel groeien en dus ook de vacatures voor ETL-professionals regelmatig toenemen. Een persoon kan een geweldige carrière hebben als ETL-ontwikkelaar. Top MNC's zoals Volkswagen, IBM, Deloitte en nog veel meer werken aan ETL-projecten en vereisen daarom op grote schaal ETL-professionals.
Hoe deze technologie u zal helpen bij loopbaangroei?
Het gemiddelde salaris van een ETL-ontwikkelaar is ongeveer $ 127, 135 per jaar in de Verenigde Staten. Momenteel varieert het salaris van een ETL-ontwikkelaar van $ 97.000 tot $ 134.500.
Conclusie
Als u met gegevens wilt werken, kunt u ETL-ontwikkelaar of andere profielen met betrekking tot ETL als uw beroep kiezen. De vraag neemt toe door de toename van gegevens.
Mensen die geïnteresseerd zijn in databases en data warehousing-technieken, moeten dus ETL leren.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor What is ETL ?. Hier hebben we het basisconcept, de behoeften, het toepassingsgebied, de vereiste vaardigheden en voordelen van ETL besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is Predictive Analytics?
- Voordelen van kunstmatige intelligentie
- Hoe JavaScript werkt
- Data Visualization Tools