ETL和. ELT和其他数据集成要领

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数据集成 是将来自多个数据源的数据组合成下游应用程序或分析的统一视图的过程吗.  它允许数据团队集中用于其他用途的数据,以最大化查询性能(来自合并的数据存储)并最大限度地减少对后端数据源的影响. 

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什么是数据集成?

传统上, 数据集成涉及三个关键的处理组件:从数据源提取数据, 转化为统一视图, 并将统一的数据加载到目的地.  在某些情况下, 这三种操作都包含在同一个物理过程中, 而在其他, 这些步骤被分开并单独运行.  动作可以以不同的顺序出现,最常见的是ETL和ELT.

数据集成通常用于分析目的, 将结果数据发送到分析数据库, 数据仓库, 或数据集市, 并以特定的分析格式(星型模式)组织数据, 多维, 等.).  但数据集成的新目的包括在CRM等应用程序中丰富数据,并将客户或供应链360等新应用程序所需的所有数据集合起来.

ETL是什么?

ETL代表 提取、转换和加载,一种用于数据集成的过程.  这三个步骤各不相同,也可能很复杂.  但它们是相互关联的,并汇聚成一个完整的过程,以交付统一的数据集.

以下是这些步骤的工作原理:

  • 提取从源提取数据.  对于数据库,提取将涉及使用SQL.  对于更复杂的应用程序,可能需要编写API.  或者更高级别的ETL工具可以将提取步骤抽象为指向和单击操作.
  • 转换 将数据塑造成最终形式的过程是必需的吗.  这通常包括清洗(也可能在提取过程中), 混合, 浓缩, 聚合, 组织数据.
  • 加载将数据放入目标数据存储区:数据仓库, 数据集市, 分析数据库, 或OLAP引擎.  数据的一些最终组织可能在此步骤中编码.

ETL过程可以用ETL工具、手工编码或它们的组合组合在一起.  ETL流程可以是单个同步流程,也可以将步骤分开并单独运行.  在后者中,通常会有一个中间数据存储,用于管理飞行中的数据.

ETL过程也可以从简单的—从单个源中提取并转换为分析形式—到复杂的—将多个源组合在一起,转换并提供给一个或多个复杂的分析模式(例如,从单个源中提取并转换为分析形式).g.星型模式).  组织可能有相互提供的ETL过程.  一个复杂的过程可以向数据仓库提供大量的数据, 然后,更简单的流程可以将数据从数据仓库转移到部门OLAP多维数据集.

什么是英语教学?

英语教学、 提取、加载和转换,是一种新的数据集成模型,是随着数据湖和云分析而产生的.  从源提取数据并将其加载到仍保持其原始形式的目标中.  原始数据在目的地内转换为第二种形式,然后准备进行分析.

在实践中,十大网赌正规网址下载看到两个主要的用例:

  • 数据湖——原始数据首先被提取并加载到数据湖中, 无论是传统的来源还是更新的复杂来源(例如.g.、JSON、日志文件).  一旦进入数据湖, 数据准备过程将原始数据转换为最终形式, 把它放在数据湖上供使用.g.或者发送到下游的BI或分析目的地.
  • 云分析——由于大多数SaaS应用程序都有复杂的api,因此很难获取数据进行分析.  一些ELT工具提供了SaaS应用程序的连接器,可以方便地将SaaS数据提取并加载到云数据仓库中.  一旦进入云数据仓库, 然后将数据转换为独立模式中的可分析格式.

数据湖上的ELT过程可能非常复杂,因为它们经常要处理复杂的数据格式, 多个数据源, 还有大量的准备工作.  SaaS应用程序的云分析ELT往往更简单, 从1或2个SaaS源获取数据, 装载它, 然后把它转化成非正规化形式.

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各自的优势是什么?

ETL是进行数据集成的更传统的方法, 是否有众所周知的最佳实践和方法, 技能是很容易找到的.  市场上有许多支持传统ETL方法的工具.

然而,开发ETL过程可能会很慢,很麻烦,而且成本很高.  因为它需要专门的工具和技能,所以需要专门的团队.  这些团队通常会有项目积压,迫使分析团队等待.  一些传统ETL产品的价格也很高.

ELT更为现代,它采用了敏捷方法和云技术.  是这样的:

  • 团队可以使用越来越多的ELT无代码或低代码工具在项目上快速迭代
  • ELT数据管道使用现代云数据仓库(如Snowflake)作为计算和存储引擎,降低了成本,并增加了数据管道处理的可伸缩性
  • 十大网赌正规网址下载可以将ELT过程分成两部分——EL和T——使用专门针对每一部分的工具,并使用最适合每一部分的资源

因此,更现代的英语教学方法会更有效.

协作工具绿色图标

ELT数据堆栈是什么样子的?

现代数据栈的核心是分析引擎.  这将是一个云数据仓库——雪花, 亚马逊红移, 谷歌大查询, 或者Azure Synapse,或者Databricks Delta lake等数据湖引擎.  你的数据堆栈中的其他工具将与你的分析引擎集成, 使用它进行计算和存储.  这些工具将是:

  • 数据加载器——专门的EL工具,专注于(a)从数据源中提取数据, 特别是具有复杂api的应用程序,如SaaS应用程序和云服务, (b)将原始数据加载到CDW或分析引擎中.  这包括像Fivetran、Xplenty或Stitch这样的供应商.
  • 数据转换平台——专门处理ELT栈中的“T”的工具, 这使得将原始数据加载到CDW或分析引擎,并将其转换为可被BI工具使用的分析数据集变得非常容易.
什么是数据通信频谱(ETL++)? 图标

数据量:您的ELT堆栈中的T

Datameer

Datameer 是一个强大的SaaS数据转换平台,运行在雪花-您的现代, 可伸缩的云数据仓库——提供了一个高度可伸缩和灵活的环境,可以将数据转换为有意义的分析.  使用Datameer,你可以:

  • 允许非技术分析团队成员处理复杂的数据,而不需要使用Datameer的无代码和低代码数据转换接口编写代码,
  • 在技术和非技术团队成员之间协作,构建数据模型和数据转换流,以实现这些模型, 每个人都在使用他们的技能和知识
  • 充分丰富的分析数据集,为您的分析添加更多的风味,使用不同的图形公式和函数数组,
  • 生成丰富的文档并添加用户提供的属性, 评论, 标签, 更多的是在整个分析社区中分享关于你的数据的可搜索知识,
  • 使用类似目录的文档特性将数据治理过程众包,以实现更大的数据民主化和数据素养,
  • 维护关于社区如何转换和使用数据的完整审计跟踪,以进一步支持您的治理和遵从性流程,
  • 直接在Snowflake中部署和执行数据转换模型,以获得对大量数据所需的可伸缩性,同时保持较低的计算和存储成本.
好处绿色图标

为什么Datameer?

Datameer为您的现代数据堆栈和云分析提供了许多关键的好处, 包括:

  • 创建一个高效的数据堆栈,降低你的数据和分析工程成本,
  • 允许您在更广泛的数据和分析团队中共享数据转换工作,
  • 促进数据和分析团队之间的合作,以产生更快、无错误的项目,
  • 高效地使用您的雪花分析引擎进行经济有效的数据转换处理,
  • 使您能够众包您的数据治理,以实现更有效和高效的治理流程, 和
  • 提高数据素养,以扩展知识和有效使用数据.

所有这些好处将创建高效和有效的分析工程流程,并扩大数据在业务中的使用.

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