ETL คืออะไร
ETL เป็นกระบวนการที่ดึงข้อมูลจากระบบต้นทางหลายระบบ เปลี่ยนแปลงข้อมูล (ผ่านการคำนวณ การต่อข้อมูล และอื่นๆ) แล้วใส่ลงในระบบคลังข้อมูล ETL ย่อมาจาก Extract, Transform และ Load
ง่ายที่จะเชื่อว่าการสร้างคลังข้อมูลนั้นง่ายพอๆ กับการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมาย และป้อนลงในฐานข้อมูลคลังข้อมูล สิ่งนี้ยังห่างไกลจากกรณีนี้ และจำเป็นต้องมีขั้นตอน ETL ที่ซับซ้อน กระบวนการ ETL ซึ่งมีความซับซ้อนทางเทคนิค เกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลาย รวมถึงนักพัฒนา นักวิเคราะห์ ผู้ทดสอบ และผู้บริหารระดับสูง
เพื่อรักษาคุณค่าเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ ระบบคลังข้อมูลต้องพัฒนาให้สอดคล้องกับการพัฒนาธุรกิจ ETL เป็นกระบวนการปกติ (รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน) ของระบบคลังข้อมูลที่ต้องมีความคล่องตัว อัตโนมัติ และจัดทำเอกสารอย่างเหมาะสม
ETL ทำงานอย่างไร?
เราจะเรียนรู้วิธีการทำงานของกระบวนการ ETL ทีละขั้นตอน:
ขั้นตอนที่ 1) การสกัด
ข้อมูลถูกดึงออกจากระบบต้นทางและวางไว้ในพื้นที่การแสดงละครระหว่างการดึงข้อมูล หากจำเป็นต้องมีการแปลงใดๆ การแปลงจะดำเนินการในพื้นที่การจัดเตรียม เพื่อไม่ให้ประสิทธิภาพของระบบต้นทางเสียหาย การย้อนกลับจะทำได้ยากหากข้อมูลที่เสียหายถูกถ่ายโอนโดยตรงจากต้นทางไปยังฐานข้อมูลคลังข้อมูล ก่อนที่จะย้ายข้อมูลที่แยกออกมาไปยังคลังข้อมูล สามารถตรวจสอบความถูกต้องได้ในพื้นที่จัดเตรียม
คลังข้อมูลสามารถรวมระบบกับฮาร์ดแวร์ ระบบจัดการฐานข้อมูล ระบบปฏิบัติการ และโปรโตคอลการสื่อสารที่แตกต่างกัน คลังข้อมูลต้องรวมระบบกับ DBMS ฮาร์ดแวร์ ระบบปฏิบัติการ และโปรโตคอลการสื่อสารที่แตกต่างกัน แหล่งที่มาอาจรวมถึงโปรแกรมรุ่นเก่า เช่น เมนเฟรม แอปพลิเคชันที่กำหนดเอง อุปกรณ์จุดติดต่อ เช่น ATM และสวิตช์การโทร ไฟล์ข้อความ สเปรดชีต ERP ข้อมูลจากผู้ขายและคู่ค้า เป็นต้น
ดังนั้น ก่อนแยกข้อมูลและโหลดข้อมูลทางกายภาพ จำเป็นต้องมีการแมปข้อมูลเชิงตรรกะ การเชื่อมต่อระหว่างแหล่งที่มาและข้อมูลเป้าหมายจะแสดงในแผนผังข้อมูลนี้
สามวิธีการสกัดข้อมูล:
- การสกัดบางส่วน – หากระบบต้นทางแจ้งเตือนคุณเมื่อมีการแก้ไขบันทึก นั่นเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการรับข้อมูล
- การดึงข้อมูลบางส่วน (ไม่มีการแจ้งเตือนการอัพเดท) – ไม่ใช่ทุกระบบที่จะส่งการแจ้งเตือนเมื่อมีการอัพเดทเกิดขึ้น แต่สามารถระบุเร็กคอร์ดที่มีการเปลี่ยนแปลงและจัดเตรียมการแยกเร็กคอร์ดเหล่านั้น
- สารสกัดเต็มๆ – ระบบบางระบบไม่สามารถระบุได้ว่าข้อมูลใดมีการเปลี่ยนแปลงเลย ในสถานการณ์สมมตินี้ วิธีเดียวที่จะดึงข้อมูลออกจากระบบคือทำการดึงข้อมูลทั้งหมด วิธีนี้ต้องมีการสำรองข้อมูลของสารสกัดก่อนหน้าใน
รูปแบบเดียวกันในมือเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงที่ได้ทำไปแล้ว
โดยไม่คำนึงถึงวิธีการที่นำมาใช้ การดึงข้อมูลไม่ควรมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพหรือเวลาตอบสนองของระบบต้นทาง เหล่านี้เป็นฐานข้อมูลการผลิตตามเวลาจริง การชะลอตัวหรือการล็อกใดๆ อาจส่งผลกระทบต่อผลกำไรของบริษัท
ขั้นตอนที่ 2) การแปลงร่าง
ข้อมูลที่ดึงมาจากเซิร์ฟเวอร์ต้นทางเป็นข้อมูลดิบและไม่สามารถใช้งานได้ในสถานะเดิม จึงต้องทำความสะอาด ทำแผนที่ และแปลงสภาพ ในความเป็นจริง นี่คือขั้นตอนสำคัญที่กระบวนการ ETL เพิ่มมูลค่าและแปลงข้อมูลเพื่อสร้างรายงาน BI ที่มีความหมาย
เป็นแนวคิดหลักของ ETL ที่คุณใช้ชุดของฟังก์ชันกับข้อมูลที่ดึงออกมา ย้ายตรง or ผ่านข้อมูลa คือประเภทของข้อมูลที่ไม่ต้องการการแปลงใดๆ
คุณสามารถดำเนินการที่กำหนดเองกับข้อมูลในระหว่างขั้นตอนการแปลง ตัวอย่างเช่น สมมติว่าลูกค้าต้องการรายได้รวมของยอดขายที่ไม่มีอยู่ในฐานข้อมูล หรือถ้าชื่อและนามสกุลในตารางอยู่ในคอลัมน์ที่แยกจากกัน ก่อนโหลดสามารถต่อกันได้
ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของปัญหาความสมบูรณ์ถูกต้องของข้อมูล:
- การสะกดที่แตกต่างกันของบุคคลเดียวกัน เช่น Prashant, Parshant เป็นต้น
- มีหลายวิธีในการแสดงชื่อบริษัท เช่น Google, Google Inc.
- ใช้ชื่อต่างๆ เช่น Cleaveland และ Cleveland
- เป็นไปได้ว่าหมายเลขบัญชีหลายหมายเลขถูกสร้างขึ้นโดยแอปพลิเคชันที่แตกต่างกันสำหรับลูกค้ารายเดียวกัน
- ไฟล์ข้อมูลที่จำเป็นบางส่วนจะเว้นว่างไว้
ขั้นตอนที่ 3) กำลังโหลด
ขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการ ETL คือการโหลดข้อมูลลงในฐานข้อมูลคลังข้อมูลเป้าหมาย มีการโหลดข้อมูลจำนวนมากในระยะเวลาอันสั้นในคลังข้อมูลทั่วไป ด้วยเหตุนี้ กระบวนการโหลดจึงควรได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพ
ในกรณีเกิดความล้มเหลวในการโหลด ควรวางขั้นตอนการกู้คืนเพื่อให้การดำเนินการสามารถเริ่มต้นใหม่จากจุดที่ล้มเหลวได้โดยไม่กระทบต่อความสมบูรณ์ของข้อมูล ผู้ดูแลระบบ Data Warehouse ต้องตรวจสอบ ดำเนินการต่อ และหยุดการโหลดตามประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์
ประเภทของการโหลด:
- โหลดเริ่มต้น — เติมทั้งหมด
ตารางคลังข้อมูล - โหลดที่เพิ่มขึ้น — กำลังดำเนินการอย่างต่อเนื่อง
ปรับเปลี่ยนตามความจำเป็นเป็นประจำ - รีเฟรชเต็ม — กำลังล้างเนื้อหา
ของตารางอย่างน้อยหนึ่งตารางและโหลดใหม่ด้วยข้อมูลใหม่
โหลดการตรวจสอบ
- ตรวจสอบว่าข้อมูลช่องคีย์ไม่สูญหายหรือเป็นค่าว่าง
- การสร้างแบบจำลองมุมมองตามตารางเป้าหมายควรได้รับการทดสอบ
- ตรวจสอบค่าที่รวมกัน 3 และการวัดที่คำนวณ
- ตรวจสอบข้อมูลในตารางมิติและประวัติ
- ตรวจสอบรายงาน BI บนตารางข้อเท็จจริงและมิติที่โหลด
การตั้งค่า ETL โดยใช้ PythonScript
ด้วยเหตุนี้ คุณต้องดำเนินการ Extract Transform Load (ETL) พื้นฐานจากหลายฐานข้อมูลไปยังคลังข้อมูลเพื่อทำการรวมข้อมูลสำหรับข่าวกรองธุรกิจ มีแพ็คเกจ ETL มากมายที่คุณเชื่อว่ามีมากเกินไปสำหรับกรณีการใช้งานพื้นฐานของคุณ
ฉันจะแสดงวิธีดึงข้อมูลจาก MySQL, SQL-server และ firebird ในบทความนี้ ใช้ Python 3.6 แปลงข้อมูลและโหลดลงในเซิร์ฟเวอร์ SQL (คลังข้อมูล)
ก่อนอื่น เราต้องสร้างไดเร็กทอรีสำหรับโครงการของเรา:
python_etl |__main.py |__db_credentials.py |__variables.py |__sql_queries.py |__etl.py
ในการตั้งค่า ETL โดยใช้ Python คุณจะต้องสร้างไฟล์ต่อไปนี้ในไดเรกทอรีโครงการของคุณ.
- db_credentials.py: ควรมีข้อมูลที่จำเป็นในการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลทั้งหมด เช่น รหัสฐานข้อมูล หมายเลขพอร์ต เป็นต้น
- sql_queries.py: แบบสอบถามฐานข้อมูลที่ใช้ทั่วไปทั้งหมดสำหรับการดึงข้อมูลและโหลดข้อมูลในรูปแบบสตริงควรจะพร้อมใช้งาน
- etl.py: เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและดำเนินการค้นหาที่จำเป็นโดยดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นทั้งหมด
- main.py: รับผิดชอบในการจัดการโฟลว์ของการดำเนินงานและการดำเนินการที่จำเป็นในลำดับที่ระบุ
ในส่วนนี้ของ sql_queries.py นี่คือที่ที่เราจะจัดเก็บการสืบค้น sql ทั้งหมดของเราเพื่อแยกจากฐานข้อมูลต้นทางและนำเข้าไปยังฐานข้อมูลเป้าหมายของเรา (คลังข้อมูล)
ตั้งค่าข้อมูลรับรองฐานข้อมูลและตัวแปร
ใน variables.py ให้สร้างตัวแปรเพื่อบันทึกชื่อของฐาน
datawarehouse_name = 'your_datawarehouse_name'
กำหนดค่าสตริงการเชื่อมต่อฐานข้อมูลต้นทางและเป้าหมายและข้อมูลรับรองทั้งหมดใน db_credentials.py ดังที่แสดงด้านล่าง บันทึกการกำหนดค่าเป็นรายการเพื่อให้เราสามารถทำซ้ำได้ทุกเมื่อที่ต้องการผ่านฐานข้อมูลจำนวนมากในภายหลัง
จากตัวแปร นำเข้า datawarehouse_name datawarehouse_name = 'your_datawarehouse_name' # sql-server (ฐานข้อมูลเป้าหมาย, datawarehouse) datawarehouse_db_config = { 'Trusted_Connection': 'yes', 'driver': '{SQL Server}', 'server': 'data_server_sql' ฐานข้อมูล': '{}'.format(datawarehouse_name), 'user': 'your_db_username', 'password': 'your_db_password', 'autocommit': True, } # sql-server (source db) sqlserver_db_config = [ { 'Trusted_Connection ': 'ใช่', 'ไดรเวอร์': '{SQL Server}', 'เซิร์ฟเวอร์': 'your_sql_server', 'ฐานข้อมูล': 'db1', 'ผู้ใช้': 'your_db_username', 'รหัสผ่าน': 'your_db_password', ' autocommit': จริง } ] # mysql (db แหล่งที่มา) mysql_db_config = [ { 'user': 'your_user_1', 'password': 'your_password_1', 'host': 'db_connection_string_1', 'database': 'db_1', } , { 'user': 'your_user_2', 'password': 'your_password_2', 'host': 'db_connection_string_2', 'database': 'db_2', }, ] # firebird (source db) fdb_db_config = [ { 'dsn' : "/your/path/to/source.db", 'user': "your_username", 'password': "คุณ r_password", } ]
แบบสอบถาม SQL
ในส่วนนี้ของ sql_queries.py นี่คือที่ที่เราจะจัดเก็บการสืบค้น sql ทั้งหมดของเราเพื่อแยกจากฐานข้อมูลต้นทางและนำเข้าไปยังฐานข้อมูลเป้าหมายของเรา (คลังข้อมูล)
เราต้องใช้รูปแบบต่างๆ สำหรับทุกฐานข้อมูล เนื่องจากเรากำลังทำงานกับหลายแพลตฟอร์มข้อมูล เราสามารถทำได้โดยแยกการสืบค้นตามประเภทฐานข้อมูล
# ตัวอย่างข้อความค้นหา จะแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์ม db ต่างๆ firebird_extract = (''' SELECT fbd_column_1, fbd_column_2, fbd_column_3 FROM fbd_table; ''') firebird_insert = (''' INSERT INTO ตาราง (column_1, column_2, column,_3) VALUES (? ?, ?) ''') firebird_extract_2 = (''' เลือก fbd_column_1, fbd_column_2, fbd_column_3 FROM fbd_table_2; ''') firebird_insert_2 = (''' INSERT INTO table_2 (คอลัมน์_1, column_2, คอลัมน์?, ?3) ) ''') sqlserver_extract = (''' เลือก sqlserver_column_1, sqlserver_column_2, sqlserver_column_3 จาก sqlserver_table ''') sqlserver_insert = ('' INSERT INTO ตาราง (column_1, column_2, คอลัมน์,_3) ,'' ค่า (?) ) mysql_extract = (''' เลือก mysql_column_1, mysql_column_2, mysql_column_3 จาก mysql_table ''') mysql_insert = (''' INSERT INTO ตาราง (column_1, column_2, column_3) , ส่งออกค่า (?, ?) ing คลาส SqlQuery: def __init__ (ตัวเอง, extract_query, load_query): self.extract_query = extract_query self.load_query = load_query # cre กินอินสแตนซ์สำหรับ fbd_query ระดับ sqlquery = sqlquery (firebird_extract, firebird_insert) fbd_query_2 = sqlquery (firebird_extract_2, firebird_insert_2) sqlserver_query = sqlquery (sqlserver_extract, sqlserver_insert) mysql_query = sqlquery (mysql_extract, mysql_insert) # เก็บไว้เป็นรายการซ้ำ fbd_queries = [fbdquery, fbd_query_2] sqlserver_queries = [sqlserver_query] mysql_queries = [mysql_query]
ดึงข้อมูลการแปลงโหลด
ในการตั้งค่า ETL โดยใช้ Python สำหรับแหล่งข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้น คุณจะต้องมีโมดูลต่อไปนี้:
# โมดูลหลาม นำเข้า mysql.connector นำเข้า pyodbc นำเข้า fdb # ตัวแปรจากตัวแปร นำเข้า datawarehouse_name
เราสามารถใช้สองเทคนิคในสิ่งนี้: etl() และ etl_process()
etl_process() เป็นขั้นตอนสำหรับการสร้างการเชื่อมต่อแหล่งฐานข้อมูลและการเรียกใช้เมธอด etl() ตามแพลตฟอร์มฐานข้อมูล
และในวิธีที่สองซึ่งเป็นวิธี etl() จะเรียกใช้แบบสอบถามแยกก่อน จากนั้นจัดเก็บข้อมูล SQL ในข้อมูลตัวแปรและแทรกลงในฐานข้อมูลเป้าหมายซึ่งเป็นคลังข้อมูลของเรา การแปลงข้อมูลสามารถทำได้โดยการเปลี่ยนแปลงตัวแปรข้อมูลของประเภททูเปิล
def etl (query, source_cnx, target_cnx): # แยกข้อมูลจากแหล่ง db source_cursor = source_cnx.cursor () source_cursor.execute (query.extract_query) data = source_cursor.fetchall () source_cursor.close () # โหลดข้อมูลลงในคลัง db ถ้า ข้อมูล: target_cursor = target_cnx.cursor() target_cursor.execute("ใช้ {}".format (datawarehouse_name)) target_cursor.executemany (query.load_query, data) พิมพ์ ('ข้อมูลที่โหลดไปยังคลังข้อมูล db') target_cursor.close () อื่น ๆ : พิมพ์ ('ข้อมูลว่างเปล่า') def etl_process (แบบสอบถาม, target_cnx, source_db_config, db_platform): # สร้างการเชื่อมต่อฐานข้อมูลต้นทางถ้า db_platform == 'mysql': source_cnx = mysql.connector.connect (**source_db_config) elif db_platform == 'sqlserver': source_cnx = pyodbc.connect(**source_db_config) elif db_platform == 'firebird': source_cnx = fdb.connect(**source_db_config) อื่น: ส่งคืน 'ข้อผิดพลาด! แพลตฟอร์ม db ที่ไม่รู้จัก '# วนซ้ำผ่านการสืบค้น sql สำหรับการค้นหาในแบบสอบถาม: etl (query, source_cnx, target_cnx) # ปิดการเชื่อมต่อ db ต้นทาง source_cnx.close ()
รวมทุกอย่างไว้ด้วยกัน
ในขั้นตอนต่อไป เราสามารถวนซ้ำข้อมูลรับรองทั้งหมดใน main.py และดำเนินการ etl สำหรับฐานข้อมูลทั้งหมด
เพื่อที่เราต้องนำเข้าตัวแปรและวิธีการที่จำเป็นทั้งหมด:
# ตัวแปรจาก db_credentials นำเข้า datawarehouse_db_config, sqlserver_db_config, mysql_db_config, fbd_db_config จาก sql_queries นำเข้า fbd_queries, sqlserver_queries, mysql_queries จากการนำเข้าตัวแปร * # วิธีจากการนำเข้า etl etl_process
รหัสในไฟล์นี้มีหน้าที่ในการวนซ้ำข้อมูลประจำตัวเพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและดำเนินการ ETL ที่จำเป็นโดยใช้การดำเนินการ Python
def main(): print('starting etl') # สร้างการเชื่อมต่อสำหรับฐานข้อมูลเป้าหมาย (sql-server) target_cnx = pyodbc.connect(**datawarehouse_db_config) # วนซ้ำผ่านข้อมูลรับรอง # mysql สำหรับการกำหนดค่าใน mysql_db_config: ลอง: พิมพ์ ("กำลังโหลด db: " + config['database']) etl_process(mysql_queries, target_cnx, config, 'mysql') ยกเว้นข้อยกเว้นเนื่องจากข้อผิดพลาด: print("etl for {} has error".format(config['database'])) พิมพ์ ('ข้อความแสดงข้อผิดพลาด: {}'.format(ข้อผิดพลาด)) ดำเนินการต่อ # sql-server สำหรับการกำหนดค่าใน sqlserver_db_config: ลอง: print("loading db: " + config['database']) etl_process(sqlserver_queries, target_cnx, config, ' sqlserver') ยกเว้นข้อยกเว้นเนื่องจากข้อผิดพลาด: print("etl for {} has error".format(config['database'])) print('error message: {}'.format(error)) ดำเนินการต่อ # firebird สำหรับการกำหนดค่าใน fbd_db_config: ลอง: print("loading db: " + config['database']) etl_process(fbd_queries, target_cnx, config, 'firebird') ยกเว้นข้อยกเว้นเนื่องจากข้อผิดพลาด: print("etl for {} has error".format(config ['ฐานข้อมูล'])) พิมพ์ ('ข้อความแสดงข้อผิดพลาด: {}'.fo rmat(ข้อผิดพลาด)) ดำเนินการต่อ target_cnx.close() ถ้า __name__ == "__main__": main()
ในเทอร์มินัลของคุณ ให้พิมพ์ python main.py และคุณเพิ่งสร้าง ETL โดยใช้สคริปต์ไพธอนล้วนๆ
เครื่องมือ ETL
มีเครื่องมือคลังข้อมูลหลายตัวในตลาด นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่มีชื่อเสียงที่สุด:
1. มาร์คลอจิก:
MarkLogic เป็นระบบคลังข้อมูลที่ใช้อาร์เรย์ของความสามารถทางธุรกิจเพื่อทำให้การรวมข้อมูลง่ายขึ้นและเร็วขึ้น สามารถสืบค้นข้อมูลได้หลายประเภท เช่น เอกสาร ความสัมพันธ์ และข้อมูลเมตา
https://www.marklogic.com/product/getting-started/
2. ออราเคิล:
Oracle เป็นฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม นำเสนอโซลูชัน Data Warehouse ที่หลากหลายสำหรับบริการในองค์กรและบริการคลาวด์ ช่วยให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้นโดยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
https://www.oracle.com/index.html
3. อเมซอน RedShift:
Redshift เป็นโซลูชันคลังข้อมูลจาก Amazon เป็นโซลูชันที่เรียบง่ายและคุ้มค่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ ด้วย SQL มาตรฐานและเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังเปิดใช้งานการสืบค้นที่ซับซ้อนบนข้อมูลที่มีโครงสร้างระดับเพตะไบต์
https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1
สรุป
บทความนี้ทำให้คุณเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่า ETL คืออะไร รวมถึงมีการสอนทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่า ETL ของคุณใน Python นอกจากนี้ยังให้รายชื่อเครื่องมือที่ดีที่สุดที่องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้เพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ETL
ในทางกลับกัน องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีโครงสร้างแบบไดนามิกสูง การสร้างไปป์ไลน์ ETL ตั้งแต่ต้นสำหรับข้อมูลดังกล่าวเป็นขั้นตอนที่ยาก เนื่องจากองค์กรต่างๆ จะต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากเพื่อสร้างไปป์ไลน์นี้ และทำให้แน่ใจว่าจะสามารถติดตามปริมาณข้อมูลสูงและการเปลี่ยนแปลงสคีมาได้
เกี่ยวกับผู้เขียน
ประชันต์ ชาร์มา
ปัจจุบัน ฉันกำลังศึกษาระดับปริญญาตรีด้านเทคโนโลยี (B.Tech) จากสถาบันเทคโนโลยีเวลลอร์ ฉันกระตือรือร้นมากเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการใช้งานจริงของมัน รวมถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ฉันหวังว่าคุณจะชอบบทความ หากคุณต้องการเชื่อมต่อกับฉัน คุณสามารถเชื่อมต่อได้ที่:
หรือมีข้อสงสัยอื่นๆ สามารถ ส่งจดหมาย ให้ฉันด้วย
ที่เกี่ยวข้อง
- '
- "
- ลงชื่อเข้าใช้
- คล่องแคล่ว
- ทั้งหมด
- อเมซอน
- การวิเคราะห์
- การใช้งาน
- AREA
- บทความ
- อัตโนมัติ
- สำรอง
- การส่งเสริม
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- โทรศัพท์
- การตรวจสอบ
- คลีฟแลนด์
- เมฆ
- บริการคลาวด์
- รหัส
- การสื่อสาร
- บริษัท
- การเชื่อมต่อ
- ต่อ
- การสร้าง
- หนังสือรับรอง
- ข้อมูล
- การรวมข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- คลังข้อมูล
- คลังข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- พัฒนา
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- อุปกรณ์
- Dimension
- เอกสาร
- คนขับรถ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ฯลฯ
- การปฏิบัติ
- ผู้บริหารระดับสูง
- ประสบการณ์
- การสกัด
- สารสกัดจาก
- ความล้มเหลว
- ชื่อจริง
- ไหล
- รูป
- สด
- เต็ม
- ให้คำแนะนำ
- ฮาร์ดแวร์
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- ประวัติ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- แยกแยะ
- ส่งผลกระทบ
- การนำเข้า
- รวมทั้ง
- ข้อมูล
- บูรณาการ
- Intelligence
- ปัญหา
- IT
- คีย์
- ใหญ่
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- Line
- รายการ
- โหลด
- เรียนรู้เครื่อง
- การจัดการ
- แผนที่
- ตลาด
- ภาพบรรยากาศ
- เป็นที่นิยม
- ย้าย
- ชื่อ
- การประกาศ
- ตัวเลข
- เสนอ
- การดำเนินงาน
- ระบบปฏิบัติการ
- การดำเนินการ
- คำพยากรณ์
- ใบสั่ง
- องค์กร
- อื่นๆ
- พาร์ทเนอร์
- รหัสผ่าน
- การปฏิบัติ
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- ยอดนิยม
- ผลิต
- การผลิต
- การเขียนโปรแกรม
- โปรแกรม
- โครงการ
- การดึง
- หลาม
- ดิบ
- เรียลไทม์
- ความจริง
- บันทึก
- การฟื้นตัว
- ความสัมพันธ์
- รายงาน
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- รายได้
- วิทยาศาสตร์
- บริการ
- ชุด
- สั้น
- ง่าย
- So
- ซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- โซลูชัน
- SQL
- ระยะ
- สถานะ
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- ระบบ
- ระบบ
- เป้า
- เทคโนโลยี
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- ที่มา
- เวลา
- การแปลง
- เกี่ยวกับการสอน
- บันทึก
- ความคุ้มค่า
- ผู้ขาย
- ปริมาณ
- คลังสินค้า
- การจัดเก็บสินค้า
- รายสัปดาห์
- งาน
- โรงงาน