डेटा-केंद्रित संगठन के रूप में ETL टूल्स को समझना

RSI ईटीएल प्रक्रिया को रिपोर्ट और विश्लेषण में भविष्य में उपयोग के लिए अपने स्रोत से गंतव्य भंडारण (आमतौर पर एक डेटा वेयरहाउस) तक डेटा की आवाजाही के रूप में परिभाषित किया गया है। डेटा को शुरू में व्यावसायिक आवश्यकताओं के आधार पर एक विशिष्ट प्रारूप में बदलने और परिवर्तित करने से पहले स्रोतों की एक विशाल सरणी से निकाला जाता है।

ईटीएल बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स के उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक सबसे अभिन्न प्रक्रियाओं में से एक है क्योंकि यह रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा पर निर्भर करता है। यह प्रभावी रणनीति बनाने में मदद करता है जो कार्रवाई योग्य और परिचालन अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। 

ईटीएल प्रक्रिया को समझना

इससे पहले कि आप समझें ETL टूल क्या है?, आपको पहले ईटीएल प्रक्रिया को समझने की जरूरत है।

• उद्धरण: इस चरण में, डेटा को फ़्लैट फ़ाइल, हडूप फ़ाइलें, एक्सएमएल, जेएसओएन इत्यादि जैसे विभिन्न स्वरूपों में मौजूद स्रोतों की एक विशाल सरणी से निकाला जाता है। निकाले गए डेटा को एक स्टेजिंग क्षेत्र में संग्रहीत किया जाता है जहां आगे परिवर्तन किए जाते हैं। इसलिए, डेटा वेयरहाउस पर लोड करने से पहले डेटा की पूरी तरह से जांच की जाती है। आपको स्रोत और लक्ष्य के बीच एक डेटा मैप की आवश्यकता होगी क्योंकि ईटीएल प्रक्रिया को रास्ते में विभिन्न प्रणालियों के साथ बातचीत करने की आवश्यकता होती है। 
• बदालना: इस चरण को ईटीएल प्रक्रिया का सबसे महत्वपूर्ण चरण माना जाता है। डेटा पर दो प्रकार के ट्रांसफ़ॉर्मेशन किए जा सकते हैं: बेसिक ट्रांसफ़ॉर्मेशन जैसे कंसोलिडेशन, फ़िल्टरिंग, डेटा क्लींजिंग, और स्टैंडर्डाइज़ेशन या एडवांस ट्रांसफ़ॉर्मेशन जैसे डुप्लिकेशन, की रीस्ट्रक्चरिंग और डेटा मर्ज करने के लिए लुकअप का उपयोग करना।
• भार: इस चरण में, आप रूपांतरित डेटा को डेटा वेयरहाउस में लोड करते हैं, जहां इसका उपयोग विभिन्न रिपोर्ट तैयार करने और महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।

ईटीएल उपकरण के प्रकार

यहां विभिन्न प्रकार के ईटीएल उपकरण दिए गए हैं जिनका आप अपने व्यवसाय के लिए लाभ उठा सकते हैं:

ओपन सोर्स ईटीएल टूल्स

पिछले एक दशक में, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स विभिन्न ओपन-सोर्स ईटीएल उत्पादों के साथ आए हैं। ये उत्पाद उपयोग करने के लिए स्वतंत्र हैं और उनका स्रोत कोड स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है। यह आपको उनकी क्षमताओं को बढ़ाने या बढ़ाने की अनुमति देता है। ओपन-सोर्स टूल एकीकरण, गुणवत्ता, अपनाने, उपयोग में आसानी और समर्थन की उपलब्धता में काफी भिन्न हो सकते हैं। बहुत सारे ओपन-सोर्स ईटीएल टूल में डेटा पाइपलाइनों को निष्पादित और डिजाइन करने के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस होता है।

यहाँ कुछ बेहतरीन हैं खुला स्रोत बाजार पर ईटीएल उपकरण:

• Hadoop: Hadoop खुद को एक सामान्य-उद्देश्य वाले वितरित कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के रूप में अलग करता है। इसका उपयोग किसी भी संरचना के डेटा में हेरफेर, स्टोर और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। Hadoop ओपन-सोर्स परियोजनाओं का एक जटिल पारिस्थितिकी तंत्र है, जिसमें 20 से अधिक विभिन्न प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। MapReduce, Pig और Spark जैसी परियोजनाओं का उपयोग प्रमुख ETL कार्यों को करने के लिए किया जाता है।  
• टैलेंड ओपन स्टूडियोटैलेंड ओपन स्टूडियो बाजार में सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स ईटीएल टूल में से एक है। यह एक ईटीएल इंजन के माध्यम से पाइपलाइन विन्यास चलाने के बजाय डेटा पाइपलाइनों के लिए जावा कोड उत्पन्न करता है। यह अनूठा दृष्टिकोण इसे कुछ प्रदर्शन लाभ देता है।
• पेंटाहो डेटा एकीकरण (पीडीआई): पेंटाहो डेटा इंटीग्रेशन अपने ग्राफिकल इंटरफेस, स्पून के लिए बाजार में अच्छी तरह से जाना जाता है। पीडीआई पाइपलाइनों का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक्सएमएल फाइलें उत्पन्न कर सकता है, और उन पाइपलाइनों को अपने ईटीएल इंजन के माध्यम से निष्पादित कर सकता है।

एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर ईटीएल टूल्स

कई सॉफ्टवेयर कंपनियां हैं जो वाणिज्यिक ईटीएल सॉफ्टवेयर उत्पादों का समर्थन और बिक्री करती हैं। ये उत्पाद काफी लंबे समय से हैं और आमतौर पर कार्यक्षमता और अपनाने में परिपक्व होते हैं। सभी उत्पाद ईटीएल पाइपलाइनों को निष्पादित करने और डिजाइन करने के लिए ग्राफिकल इंटरफेस प्रदान करते हैं और रिलेशनल डेटाबेस से जुड़ते हैं।

यहाँ बाज़ार में उपलब्ध कुछ सर्वोत्तम एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर ETL उपकरण दिए गए हैं:

• आईबीएम इन्फोस्फीयर डेटास्टेज: डेटास्टेज एक परिपक्व ईटीएल उत्पाद है जो मेनफ्रेम कंप्यूटर के साथ काम करने की मजबूत क्षमताओं को दर्शाता है। इसे "जटिल से लाइसेंस और महंगे टूल" के रूप में माना जाता है जो अक्सर इस श्रेणी के अन्य उत्पादों के साथ ओवरलैप होता है।
• ओरेकल डेटा इंटीग्रेटर: Oracle का ETL उत्पाद कई वर्षों से बाजार में है। यह अन्य ईटीएल उत्पादों से मौलिक रूप से अद्वितीय वास्तुकला का उपयोग करता है। हार्डवेयर संसाधनों और एक समर्पित प्रक्रिया का उपयोग करके ईटीएल उपकरण में परिवर्तन करने के विरोध में, ओरेकल डेटा इंटीग्रेटर पहले डेटा को गंतव्य में ले जाता है। यह तब Hadoop क्लस्टर या डेटाबेस की विशेषताओं का उपयोग करके परिवर्तन करता है। 
• इंफॉर्मेटिका पावर सेंटर: Informatica PowerCenter का विभिन्न बड़ी कंपनियों द्वारा लाभ उठाया जाता है और उद्योग विश्लेषकों द्वारा अच्छी तरह से माना जाता है। यह इंफॉर्मेटिका प्लेटफॉर्म के रूप में बंडल किए गए उत्पादों के एक बड़े सूट का हिस्सा है। ये उत्पाद आईटी-केंद्रित हैं लेकिन काफी महंगे हैं। Informatica को असंरचित और अर्ध-संरचित स्रोतों के लिए बाज़ार में उपलब्ध कुछ अन्य उत्पादों की तुलना में कम परिपक्व माना जाता है। 

क्लाउड-आधारित ईटीएल उपकरण

क्लाउड-आधारित ईटीएल उपकरण अन्य क्लाउड सेवाओं, उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण और लोच के लिए मजबूत एकीकरण प्रदान करने का लाभ है। ये समाधान भी मालिकाना हैं और केवल क्लाउड विक्रेता के ढांचे के भीतर काम करते हैं। सीधे शब्दों में कहें, क्लाउड-आधारित ईटीएल टूल का उपयोग किसी भिन्न क्लाउड विक्रेता के प्लेटफॉर्म में नहीं किया जा सकता है।

यहाँ बाज़ार में उपलब्ध कुछ सर्वोत्तम क्लाउड-आधारित ETL उपकरण दिए गए हैं:

• हेवो डेटा: एक पूरी तरह से प्रबंधित नो-कोड डेटा पाइपलाइन प्लेटफॉर्म जैसे हेवो डेटा आपको डेटा को एकीकृत करने में मदद करता है 100+ डेटा स्रोत (30+ मुफ़्त डेटा स्रोतों सहित) वास्तविक समय में अपनी पसंद के गंतव्य के लिए सहज तरीके से। अपने न्यूनतम सीखने की अवस्था के साथ हेवो को कुछ ही मिनटों में स्थापित किया जा सकता है जिससे उपयोगकर्ता प्रदर्शन से समझौता किए बिना डेटा लोड कर सकते हैं। umpteenth स्रोतों के साथ इसका मजबूत एकीकरण उपयोगकर्ताओं को एक ही लाइन को कोड किए बिना विभिन्न प्रकार के डेटा को सुचारू रूप से लाने की अनुमति देता है।
• Azure डेटा फ़ैक्टरी: यह पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से जुड़ती है। यह आसानी से डेटा को रूपांतरित, कॉपी और समृद्ध कर सकता है, अंत में इसे एक गंतव्य के रूप में Azure डेटा सेवाओं में लिख सकता है। Azure डेटा फ़ैक्टरी परिवर्तन चरणों के रूप में स्पार्क, हडूप और मशीन लर्निंग का भी समर्थन करता है।  
• AWS डेटा पाइपलाइन: AWS डेटा पाइपलाइन का उपयोग नियमित प्रसंस्करण गतिविधियों जैसे SQL ट्रांसफ़ॉर्म, कस्टम स्क्रिप्ट, MapReduce एप्लिकेशन और वितरित डेटा कॉपी को शेड्यूल करने के लिए किया जा सकता है। यह उन्हें RDS, DynamoDB और Amazon S3 जैसे कई गंतव्यों के विरुद्ध चलाने में भी सक्षम है।

निष्कर्ष

यह ब्लॉग ईटीएल और ईटीएल टूल्स की मूल बातें के बारे में बात करता है। यह ईटीएल उपकरणों की प्रत्येक श्रेणी से संबंधित बाजार में कुछ सर्वश्रेष्ठ ईटीएल टूल की जानकारी भी देता है।

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