Forstå ETL Tools som en datasentrisk organisasjon

De ETL prosess er definert som bevegelse av data fra kilden til destinasjonslagring (vanligvis et datavarehus) for fremtidig bruk i rapporter og analyser. Dataene trekkes først ut fra et stort utvalg av kilder før de transformeres og konverteres til et spesifikt format basert på forretningskrav.

ETL er en av de mest integrerte prosessene som kreves av Business Intelligence og Analytics brukstilfeller siden den er avhengig av dataene som er lagret i datavarehus for å bygge rapporter og visualiseringer. Dette hjelper med å bygge effektive strategier som kan gi handlingskraftig og operasjonell innsikt. 

Forstå ETL-prosessen

Før du forstår hva er ETL-verktøy, må du først forstå ETL-prosessen.

• Pakk: I dette trinnet trekkes data ut fra et stort utvalg av kilder som finnes i forskjellige formater som flate filer, Hadoop-filer, XML, JSON osv. De utpakkede dataene lagres deretter i et oppsamlingsområde hvor ytterligere transformasjoner utføres. Derfor kontrolleres dataene grundig før de lastes inn i et datavarehus. Du trenger et datakart mellom kilden og målet fordi ETL-prosessen må samhandle med ulike systemer underveis. 
• Transform: Dette trinnet regnes som det viktigste trinnet i ETL-prosessen. Det er to typer transformasjoner som kan utføres på dataene: Grunnleggende transformasjoner som konsolidering, filtrering, datarensing og standardiseringer eller avanserte transformasjoner som duplisering, nøkkelrestrukturering og bruk av oppslag for å slå sammen data.
• Laste: I dette trinnet laster du de transformerte dataene inn i datavarehuset, hvor de kan utnyttes til å generere ulike rapporter og ta viktige analytiske beslutninger.

Typer ETL-verktøy

Her er de forskjellige typene ETL-verktøy som du kan utnytte for virksomheten din:

Open Source ETL-verktøy

I løpet av det siste tiåret har programvareutviklere kommet opp med ulike Open-Source ETL-produkter. Disse produktene er gratis å bruke, og kildekoden deres er fritt tilgjengelig. Dette lar deg forbedre eller utvide deres evner. Åpen kildekode-verktøy kan variere betydelig i integrasjoner, kvalitet, adopsjon, brukervennlighet og tilgjengelighet for støtte. Mange ETL-verktøy med åpen kildekode inneholder et grafisk grensesnitt for å utføre og designe datapipelines.

Her er noen av de beste Open Source ETL-verktøy på markedet:

• Hadoop: Hadoop utmerker seg som en generell distribuert dataplattform. Den kan brukes til å manipulere, lagre og analysere data av enhver struktur. Hadoop er et komplekst økosystem av åpen kildekode-prosjekter, som omfatter over 20 forskjellige teknologier. Prosjekter som MapReduce, Pig og Spark brukes til å utføre viktige ETL-oppgaver.  
• Talend Open Studio: Talend Open Studio er et av de mest populære ETL-verktøyene med åpen kildekode på markedet. Den genererer Java-kode for Data Pipelines i stedet for å kjøre Pipeline-konfigurasjoner gjennom en ETL-motor. Denne unike tilnærmingen gir den et par ytelsesfordeler.
• Pentaho Data Integration (PDI): Pentaho Data Integration er godt kjent i markedet for sitt grafiske grensesnitt, Spoon. PDI kan generere XML-filer for å representere pipelines, og kjøre disse pipelines gjennom sin ETL Engine.

Enterprise Software ETL-verktøy

Det er mange programvareselskaper som støtter og selger kommersielle ETL-programvareprodukter. Disse produktene har eksistert i ganske lang tid og er generelt modne i funksjonalitet og adopsjon. Alle produktene gir grafiske grensesnitt for utførelse og design av ETL Pipelines og kobler til relasjonsdatabaser.

Her er de få beste Enterprise Software ETL-verktøyene på markedet:

• IBM Infosphere DataStage: DataStage er et modent ETL-produkt som viser sterke muligheter for å jobbe med stordatamaskiner. Det regnes som et "komplekst å lisensiere og dyrt verktøy" som ofte overlapper med andre produkter i denne kategorien.
• Oracle Data Integrator: Oracles ETL-produkt har vært på markedet i flere år nå. Den bruker en fundamentalt unik arkitektur fra andre ETL-produkter. I motsetning til å utføre transformasjoner i selve ETL-verktøyet ved å bruke maskinvareressurser og en dedikert prosess, flytter Oracle Data Integrator data til destinasjonen først. Den utfører deretter transformasjoner ved å bruke Hadoop-klyngen eller funksjonene i databasen. 
• Informatica PowerCenter: Informatica PowerCenter utnyttes av ulike store selskaper og er godt ansett av bransjeanalytikere. Det er en del av en større serie med produkter, samlet som Informatica-plattformen. Disse produktene er IT-sentriske, men ganske dyre. Informatica anses som mindre moden enn noen andre produkter på markedet for ustrukturerte og semistrukturerte kilder. 

Skybaserte ETL-verktøy

Skybaserte ETL-verktøy har fordelen av å tilby robuste integrasjoner til andre skytjenester, bruksbasert prissetting og elastisitet. Disse løsningene er også proprietære og fungerer kun innenfor rammen av Cloud-leverandøren. Enkelt sagt kan ikke skybaserte ETL-verktøy brukes på en annen skyleverandørs plattform.

Her er de få beste skybaserte ETL-verktøyene på markedet:

• Hevo Data: En fullstendig administrert No-code Data Pipeline-plattform som Hevo Data hjelper deg med å integrere data fra 100+ datakilder (inkludert 30+ gratis datakilder) til et valgfritt reisemål i sanntid på en enkel måte. Hevo med sin minimale læringskurve kan settes opp på bare noen få minutter slik at brukerne kan laste inn data uten å måtte gå på akkord med ytelsen. Dens sterke integrasjon med kildene lar brukerne hente inn data av forskjellige slag på en jevn måte uten å måtte kode en enkelt linje.
• Azure Data Factory: Dette er en fullstendig administrert tjeneste som kobles til et bredt spekter av lokale og skykilder. Den kan enkelt transformere, kopiere og berike dataene, og til slutt skrive dem til Azure-datatjenester som en destinasjon. Azure Data Factory støtter også Spark, Hadoop og Machine Learning som transformasjonstrinn.  
• AWS datarørledning: AWS Data Pipeline kan brukes til å planlegge vanlige behandlingsaktiviteter som SQL-transformasjoner, tilpassede skript, MapReduce-applikasjoner og distribuert datakopiering. Den er også i stand til å kjøre dem mot flere destinasjoner som RDS, DynamoDB og Amazon S3.

konklusjonen

Denne bloggen snakker om det grunnleggende om ETL- og ETL-verktøy. Det gir også et innblikk i et par av de beste ETL-verktøyene på markedet som tilhører hver kategori av ETL-verktøy.

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