UN Caratteristiche degli strumenti ETL En tres fases (Estrazione, Trasformazione e caricamento) y algunas Strumenti ETL la implementación adecuada de este concepto, son la solution a las necesidades que disponen las instituciones para administrar adecuadamente sus datos.
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Riguarda almacenar información de manera eficiente. Los datos no clasificados generan problemi al momento de encontrarlos. El usuario necesita saber qué datos gestiona, dónde se trovano y cómo extraerlos.. Puede parecer que lo difficile es prendere decisiones sustentadas en los datos, pero no, la ricerca de los datos en sí suele ser mucho más complicada.
Ma nonostante, Las herramientas ETL son la solución a este problema.
¿Qué es un ETL?
El acrónimo ETL proviene de Extracting, Transforming, Loading, que describe muy bien la idea de lo que que es un ETL. Il Strumenti ETL Furono creati per incentivare e facilitare l'archiviazione dei dati.
Per sapere cos'è un ETL, la cosa migliore è controllare come è una procedura ETL. Si tratta dei seguenti passaggi:
- Cominciare
- Costruire dati di riferimento
- Estrarre dalle fonti
- Validare
- Trasformare
- Caricare nelle tabelle
- Eseguire report di audit
- Pubblicare
- procedimento
- Pulito
Qualche volta, questi passaggi sono supervisionati e eseguiti indirettamente, ma richiedono molto tempo ed è possibile che il risultato non sia preciso. Lo scopo di utilizzare strumenti ETL è risparmiare tempo e rendere l'intera procedura più affidabile.
Quali sono le caratteristiche chiave tradizionali degli strumenti ETL?
Gli strumenti ETL automatizzano le operazioni di estrazione dei dati dai sistemi di origine, la trasformazione per usi analitici e di elaborazione e il successivo caricamento nella destinazione. qualunque sia il sistema selezionato e indipendentemente dal tipo di ambiente. Il suo intervento semplifica la procedura ETL rispetto agli script di integrazione manuale in SQL o in altri linguaggi di programmazione.
Per sapere cos'è un ETL, è necessario comprendere la configurazione interna, le capacità e le caratteristiche degli strumenti ETL.. Tra i più importanti, si possono evidenziare i seguenti:
- Compatibilità con l'integrazione dei dati memorizzati in sistemi locali e nel cloud, compresi gli ambienti di cloud ibrido.
- Capacità di connettersi ed estrarre dati da una gamma di fonti. come applicazioni, banche dati, sistemas de big data basados en tecnologías como Hadoop y Spark y repositorios de archivos planos, tra gli altri.
- Funciones de creación de perfiles de datos, que posibilitan realizar un análisis de la consistencia de los datos ya en origen y antes de iniciar el procedimiento ETL, pudiendo examinar además la existencia de dependencias y otros atributos de los datos.
- Capacidades de desarrollo basados en equipos que posibilitan una colaboración eficaz en iniciativas de integración.
- Funciones de limpieza de calidad y datos, que aumentan su fiabilidad.
- Capacidades para la sincronización de datos para mantener la coherencia entre los sistemas.
- Capacidades de transformación de datos, que puede incluir todo, desde el reformateo hasta la conversión y desde la orquestación del flujo de trabajo hasta el mapeo de datos.
- Soporte de administración de metadatos.
No confunda ETL con una definición equivalente, ELT, que invierte las etapas finales del procedimiento, realizando la carga antes de la transformación. Una opción que se encarga de la manipulación de los datos una vez que ya están en el sistema de destino.
Es una capacità especialmente recomendado para aplicaciones de big data donde a menudo se carican grandes volúmenes de datos sin procesar en Hadoop, Spark u otros repositorios, y después se filtran según las necesidades de los diferentes usos analíticos.
¿Pueden los macrodatos hacer desaparecer las herramientas ETL?
A corto plazo, Las herramientas ETL no desaparecerán, pero el enfoque de las herramientas ETL cambiará del “sitio a los datos”.. Seguirá habiendo un lugar para las herramientas ETL, ya sea como herramientas ETL independientes o, meno spesso, como herramientas ETL residuales de nivel medio.
Sempre più, este modelo emergente necesita un repositorio central único para toda la información empresarial. In altre parole, un lugar para almacenamiento masivo. Esto puede ser Hadoop, Cassandra o Spark, funcionando como un sistema di file distribuitoUn sistema di file distribuito (DFS) permette la memorizzazione e l'accesso ai dati su più server, facilitando la gestione di grandi volumi di informazioni. Questo tipo di sistema migliora la disponibilità e la ridondanza, poiché i file vengono replicati in diverse posizioni, il che riduce il rischio di perdita di dati. Cosa c'è di più, permette agli utenti di accedere ai file da diverse piattaforme e dispositivi, promuovendo la collaborazione e..., o addirittura, un servicio de almacenamiento en la nube como S3. Además es necesario acentuar el movimiento de conjuntos de datos derivados más pequeños, desde este repositoryo, a los sistemas fuente que lo componen.
El papel de las herramientas ETL seguirá creciendo, no solo en proporción al volumen de datos, ma anche Además debería abarcar la explosión de variedad de datos que están causando los datos generados por machines.. Allo stesso tempo, con la necesidad de incrementar la velocidad de la toma de decisiones basada en análisis, la canalización de herramientas ETL debe pasar de la operación por lotes a lo más cerca factible del tiempo real.
Las herramientas ETL tradicionales y los proveedores de integración de datos como Informatica están adaptando sus productos y adaptando sus motores para utilizar Hadoop, Spark y otras platforms de Big Data, y agregar la capacidad de mover datos dentro y fuera de Hadoop.
