ETL-työkalujen ymmärtäminen datakeskeisenä organisaationa

- ETL prosessi määritellään tietojen siirtämiseksi sen lähteestä kohdetallennustilaan (tyypillisesti Data Warehouse) tulevaa käyttöä varten raporteissa ja analyyseissä. Tiedot kerätään aluksi monista lähteistä, ennen kuin ne muunnetaan ja muunnetaan tiettyyn muotoon liiketoiminnan vaatimusten perusteella.

ETL on yksi olennaisimmista prosesseista, joita Business Intelligence ja Analytics -käyttötapaukset edellyttävät, koska se luottaa raporttien ja visualisointien luomiseen Data Warehousesiin tallennettuihin tietoihin. Tämä auttaa rakentamaan tehokkaita strategioita, jotka voivat tarjota käytännöllisiä ja toiminnallisia näkemyksiä. 

ETL -prosessin ymmärtäminen

Ennen kuin ymmärrät mikä on ETL -työkalu, sinun on ensin ymmärrettävä ETL -prosessi.

• Ote: Tässä vaiheessa dataa kerätään laajasta joukosta lähteitä, jotka ovat eri muodoissa, kuten Flat Files, Hadoop Files, XML, JSON jne. Poimitut tiedot tallennetaan sitten pysähdysalueelle, jossa suoritetaan lisämuunnoksia. Siksi tiedot tarkistetaan perusteellisesti ennen niiden lataamista Data Warehouseen. Tarvitset tietolähteen lähteen ja kohteen välille, koska ETL -prosessin on oltava vuorovaikutuksessa eri järjestelmien kanssa matkan varrella. 
• Muuttaa: Tätä vaihetta pidetään ETL -prosessin tärkeimpänä vaiheena. Tietoihin voidaan tehdä kahdenlaisia ​​muunnoksia: perusmuunnoksia, kuten konsolidointi, suodatus, tietojen puhdistus ja standardointi tai edistyneet muunnokset, kuten päällekkäisyys, avainten uudelleenjärjestely ja tietojen yhdistäminen hauilla.
• Ladata: Tässä vaiheessa lataat muunnetut tiedot Data Warehouseen, jossa niitä voidaan hyödyntää erilaisten raporttien luomiseen ja tärkeiden analyyttisten päätösten tekemiseen.

ETL -työkalujen tyypit

Tässä on erilaisia ​​ETL -työkaluja, joita voit hyödyntää yrityksellesi:

Avoimen lähdekoodin ETL -työkalut

Viimeisen vuosikymmenen aikana ohjelmistokehittäjät ovat keksineet erilaisia ​​avoimen lähdekoodin ETL-tuotteita. Nämä tuotteet ovat ilmaisia ​​ja niiden lähdekoodi on vapaasti saatavilla. Näin voit parantaa tai laajentaa heidän kykyjään. Avoimen lähdekoodin työkalut voivat vaihdella huomattavasti integraatioissa, laadussa, käyttöönotossa, helppokäyttöisyydessä ja tuen saatavuudessa. Monissa avoimen lähdekoodin ETL-työkaluissa on graafinen käyttöliittymä dataputkien suorittamiseen ja suunnitteluun.

Tässä muutamia parhaita Open-Source ETL -työkalut markkinoilla:

• Hadoop: Hadoop erottuu yleiskäyttöiseksi hajautetuksi tietokonealustaksi. Sitä voidaan käyttää minkä tahansa rakenteen tietojen käsittelyyn, tallentamiseen ja analysointiin. Hadoop on monimutkainen ekosysteemi avoimen lähdekoodin projekteista, joka sisältää yli 20 erilaista tekniikkaa. Hankkeita, kuten MapReduce, Pig ja Spark, käytetään tärkeimpien ETL -tehtävien suorittamiseen.  
• Talend Open Studio: Talend Open Studio on yksi markkinoiden suosituimmista avoimen lähdekoodin ETL-työkaluista. Se luo Java -koodin dataputkistoille sen sijaan, että ajaisi Pipeline -kokoonpanoja ETL -moottorin kautta. Tämä ainutlaatuinen lähestymistapa antaa sille pari suorituskykyetua.
• Pentaho Data Integration (PDI): Pentaho Data Integration tunnetaan markkinoilla graafisesta käyttöliittymästään Spoon. PDI voi luoda XML -tiedostoja edustamaan putkilinjoja ja suorittaa nämä putkilinjat ETL -moottorinsa kautta.

Yritysohjelmiston ETL -työkalut

On olemassa lukuisia ohjelmistoyrityksiä, jotka tukevat ja myyvät kaupallisia ETL -ohjelmistotuotteita. Nämä tuotteet ovat olleet olemassa jo pitkään ja ovat yleensä kypsiä toiminnallisuudessaan ja käyttöönotossaan. Kaikki tuotteet tarjoavat graafisia rajapintoja ETL -putkilinjojen suorittamiseen ja suunnitteluun ja muodostavat yhteyden relaatiotietokantoihin.

Tässä on muutamia markkinoiden parhaita yritysohjelmistojen ETL -työkaluja:

• IBM Infosphere DataStage: DataStage on kypsä ETL -tuote, joka kuvaa vahvoja valmiuksia työskennellä keskuskoneiden kanssa. Sitä pidetään ”monimutkaisena lisenssinä ja kalliina työkaluna”, joka usein on päällekkäistä muiden tämän luokan tuotteiden kanssa.
• Oracle Data Integrator: Oraclen ETL -tuote on ollut markkinoilla jo useita vuosia. Se hyödyntää pohjimmiltaan ainutlaatuista arkkitehtuuria muista ETL -tuotteista. Toisin kuin muunnosten suorittaminen itse ETL -työkalussa laitteistoresursseja ja erillistä prosessia käyttäen, Oracle Data Integrator siirtää tiedot ensin kohteeseen. Sitten se suorittaa muunnoksia käyttämällä Hadoop -klusteria tai tietokannan ominaisuuksia. 
• Informatica PowerCenter: Informatica PowerCenteriä hyödyntävät useat suuret yritykset, ja alan analyytikot arvostavat sitä. Se on osa suurempaa tuotevalikoimaa, joka on yhdistetty Informatica -alustana. Nämä tuotteet ovat IT-keskeisiä, mutta melko kalliita. Informaticaa pidetään vähemmän kypsänä kuin jotkut muut tuotteet rakenteettomien ja osittain rakenteellisten lähteiden markkinoilla. 

Pilvipohjaiset ETL-työkalut

Pilvipohjaiset ETL-työkalut Niiden etuna on vankka integrointi muihin pilvipalveluihin, käyttöperusteinen hinnoittelu ja joustavuus. Nämä ratkaisut ovat myös omistettuja ja toimivat vain Cloud -toimittajan puitteissa. Yksinkertaisesti sanottuna pilvipohjaisia ​​ETL-työkaluja ei voi käyttää eri pilvitoimittajan ympäristössä.

Tässä muutamia markkinoiden parhaita pilvipohjaisia ​​ETL-työkaluja:

• Hevo Data: Täysin hallittu No-code Data Pipeline -alusta, kuten Hevo Data, auttaa sinua integroimaan tietoja 100+ tietolähdettä (mukaan lukien 30+ ilmaista tietolähdettä) haluamaasi kohteeseen reaaliajassa vaivattomasti. Hevo ja sen minimaalinen oppimiskäyrä voidaan asentaa vain muutamassa minuutissa, jolloin käyttäjät voivat ladata tietoja ilman, että heidän pitäisi heikentää suorituskykyä. Sen vahva integrointi lukuisiin lähteisiin antaa käyttäjille mahdollisuuden tuoda erilaisia ​​tietoja sujuvasti ilman, että heidän tarvitsee koodata yhtä riviä.
• Azure Data Factory: Tämä on täysin hallinnoitu palvelu, joka muodostaa yhteyden moniin On-Premise- ja Cloud-lähteisiin. Se voi helposti muuntaa, kopioida ja rikastuttaa tietoja kirjoittamalla ne lopulta Azure -datapalveluihin määränpääksi. Azure Data Factory tukee myös Spark-, Hadoop- ja Machine Learning -muunnosvaiheita.  
• AWS-dataputki: AWS Data Pipelinea voidaan käyttää ajoittamaan säännöllisiä käsittelytoimintoja, kuten SQL -muunnoksia, mukautettuja komentosarjoja, MapReduce -sovelluksia ja hajautettua datakopiota. Se pystyy myös käyttämään niitä useita kohteita vastaan, kuten RDS, DynamoDB ja Amazon S3.

Yhteenveto

Tämä blogi kertoo ETL- ja ETL -työkalujen perusteista. Se antaa myös käsityksen parista markkinoiden parhaista ETL -työkaluista, jotka kuuluvat jokaiseen ETL -työkaluluokkaan.

Lähde: https://www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/