UNE Procédure ETL en trois étapes (Extraction, Transformation et chargement) et certaines Outils ETL la bonne application de ce concept, sont la solution aux besoins des institutions pour bien gérer vos données.
Crédits photos: viking75
Est sur stocker efficacement les informations. Les données non classifiées créent des problèmes lorsqu'elles sont trouvées. L'utilisateur a besoin de savoir quelles données il gère, où ils sont et comment les extraire.. Il peut sembler que la chose difficile est de prendre des décisions basées sur des données, mais non, trouver les données elles-mêmes est souvent beaucoup plus compliqué.
Mais cependant, Les outils ETL sont la solution à ce problème.
Qu'est-ce qu'un ETL?
L'acronyme ETL vient de Extracting, Transformer, Chargement, qui décrit très bien l'idée de ce que qu'est-ce qu'un ETL. Le Outils ETL Ils ont été créés pour booster et faciliter le stockage des données.
Pour savoir ce qu'est un ETL, il vaut mieux vérifier comment se passe une procédure ETL. Il s'agit des prochaines étapes:
- Début
- Construire des données de référence
- Extrait des sources
- Valider
- Transformer
- Charger dans les tableaux
- Faire des rapports d'audit
- publier
- Record
- Nettoyer
Parfois, ces étapes sont surveillées et exécutées indirectement, mais ils prennent du temps et le résultat peut ne pas être exact. L'utilisation des outils ETL a pour but de gagner du temps et de fiabiliser l'ensemble de la procédure.
Quelles sont les principales caractéristiques traditionnelles des outils ETL?
Les outils ETL automatisent les opérations d'extraction de données à partir des systèmes sources, transformation à des fins d'analyse et de traitement et chargement ultérieur à destination. quel que soit le système choisi et quel que soit le type d'environnement. Votre intervention simplifie la procédure ETL par rapport aux scripts d'intégration manuelle dans SQL ou d'autres langages de programmation.
Pour savoir ce qu'est un ETL, vous devez comprendre la configuration interne, les capacités et fonctionnalités des outils ETL.. Parmi les plus importants, il convient de souligner ce qui suit:
- Compatibilité avec l'intégration des données stockées dans les systèmes locaux et dans le cloud, y compris les environnements de cloud hybride.
- Possibilité de se connecter et d'extraire des données à partir d'une gamme de sources. telles que les applications, base de données, des systèmes de Big Data basés sur des technologies telles que Hadoop et Spark et des référentiels de fichiers plats, entre autres.
- Fonctions de profilage des données, qui permettent d'effectuer une analyse de la cohérence des données déjà à la source et avant de lancer la procédure ETL, pouvoir également examiner l'existence de dépendances et d'autres attributs des données.
- Capacités de développement en équipe permettant une collaboration efficace sur les initiatives d'intégration.
- Fonctionnalités de qualité et de nettoyage des données, qui augmentent sa fiabilité.
- Capacités de synchronisation des données maintenir la cohérence entre les systèmes.
- Capacités de transformation des données, qui peut tout inclure, du reformatage à la conversion et de l'orchestration du workflow au mappage des données.
- Prise en charge de la gestion des métadonnées.
Ne pas confondre ETL avec une définition équivalente, ELT, qui inverse les étapes finales de la procédure, effectuer le chargement avant la transformation. Une option qui gère la manipulation des données une fois qu'elles sont déjà sur le système cible.
C'est une capacité particulièrement recommandé pour applications de données volumineuses où de gros volumes de données brutes sont souvent chargés dans Hadoop, Spark ou d'autres référentiels, puis filtrés selon les besoins des différentes utilisations analytiques.
Le Big Data peut-il faire disparaître les outils ETL?
À court terme, Les outils ETL ne disparaîtront pas, mais l'objectif des outils ETL passera de “site aux données”.. Il y aura toujours une place pour les outils ETL, soit en tant qu'outils ETL autonomes, soit, moins fréquemment, en tant qu'outils ETL résiduels de niveau intermédiaire.
Chaque fois plus, ce modèle émergent a besoin d'un référentiel central unique pour toutes les informations commerciales. En d'autres termes, un endroit pour le stockage de masse. Cela pourrait être Hadoop, Cassandra ou Spark, fonctionnant comme un système de fichiers distribué, ou en fait, un service de stockage cloud comme S3. Il est également nécessaire d'accentuer le mouvement des ensembles de données dérivées plus petits., de ce référentiel, aux systèmes sources qui le composent.
Le rôle des outils ETL continuera de croître, non seulement proportionnellement au volume de données, mais aussi Il devrait également englober l'explosion de la variété des données que provoquent les données générées par la machine... En même temps, avec la nécessité d'augmenter la vitesse de prise de décision basée sur l'analyse, le pipeline d'outils ETL devrait passer d'une opération par lots à aussi proche que possible du temps réel.
Les outils ETL traditionnels et les fournisseurs d'intégration de données comme Informatica adaptent leurs produits et adaptent leurs moteurs utiliser Hadoop, Spark et autres plateformes Big Data, et ajoutez la possibilité de déplacer des données dans et hors de Hadoop.
