Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.
Introdução
Muitas empresas ainda acreditam na criação de sua própria estrutura para pipelines de dados e não usam as ferramentas existentes, embora isso requeira uma ampla gama de habilidades.. A maneira tradicional de fazer ETL é fazê-lo manualmente com código e não é um trabalho de uma pessoa. ETL tradicional pode ser considerado um gargalo, mas isso não significa que não tem preço.. Vamos entender o cenário atual aqui!
ETL em poucas palavras
Como entusiastas de dados, todos devemos ter encontrado esse termo com frequência ao lidar com dados todos os dias, verdade? Em geral, engenheiros de dados cuidam de todo esse trabalho, mas mesmo analistas de dados, cientistas de dados e engenheiros de inteligência de negócios devem ter experiência prática.. Nem todas as empresas fornecerão dados limpos para análises e relatórios diretos; alguns estarão ansiosos para trabalhar em colaboração com engenheiros de dados para criar pipelines de dados finais escalonáveis e eficientes.
Por que é tão badalado?
As grandes empresas contratam especialmente desenvolvedores de ETL, Especialistas em ETL que gerenciam apenas a integração de dados e projetam armazenamento de dados para eles. O processo de 3 passos parecem simples, mas nos bastidores, existem centenas de coisas extremamente complicadas para lidar com a extração de dados de várias fontes, especialmente os próprios dados ficaram muito maiores e mais confusos.
É a parte mais desafiadora de todo o fluxo de dados e você não pode se dar ao luxo de lidar incorretamente com informações cruciais antes de passar para a próxima etapa.. Depois de transformar os dados limpos e validados da maneira desejada, seguro para armazenar em data warehouse para fins de modelagem e análise de dados. Vários riscos estão envolvidos durante as fases iniciais da fase de produção e é por isso que mais são pagos. Saber a entrada e saída de dados é a base básica para qualquer função relacionada a dados e é obrigatório ter uma ideia básica de como usar os dados de forma inteligente com os recursos disponíveis..
Como realizar ETL?
Existem diferentes fluxos de trabalho no pipeline de dados e podem ser realizados em 2 formas:
- Talend
- informática
- Alteryx
- SSIS
- Amazon Redshift
- Muito
- QlikSense
- Piton
- R
- SQL
- Java
- Porco apache
ETL sem código vs. ETL manual
Uma plataforma ETL sem código requer pouca ou nenhuma codificação. As ferramentas fornecem GUI fácil de usar com várias funcionalidades para criar um mapa de dados. Assim que o mapa de dados estiver completo, as equipes só precisam executar o processo e o servidor fará seu trabalho. O processo é fácil para os clientes entenderem e manter. É escalonável e economiza muito tempo e dinheiro para empresas que gerenciam conjuntos de dados em tempo real. A lógica é reutilizável para qualquer Fonte de dadosUMA "Fonte de dados" refere-se a qualquer lugar ou meio onde as informações podem ser obtidas. Essas fontes podem ser primárias e, como levantamentos e experimentos, como secundário, como bancos de dados, Artigos acadêmicos ou relatórios estatísticos. A escolha certa de uma fonte de dados é crucial para garantir a validade e confiabilidade das informações em pesquisa e análise.... e recursos personalizados de manipulação de dados estão disponíveis. Existem assinaturas e serviços de ETL pré-pagos que são executados em um servidor em nuvem com milhões de dados. Portanto, a empresa deve escolher a ferramenta com sabedoria de acordo com o caso de uso e os requisitos do cliente.
Mesmo os empregadores não técnicos devem ser treinados para agendar fluxos de trabalho, trabalhos e tarefas para se familiarizar com a ferramenta. Existem empresas que incentivam práticas livres de códigos para desenvolver vários produtos..
De acordo com a empresa de pesquisa de TI Forrester, o mercado de plataformas de desenvolvimento de baixo código atingirá um valor de $ 21,2 bilhões para 2022, crescendo a uma taxa anual de 40 por cento. O que mais, a 45 por cento dos desenvolvedores já usaram uma plataforma de baixo código ou esperam fazê-lo em um futuro próximo “. [1]
Codificar seu próprio cano de escapamento é tentador, mas difícil ao mesmo tempo. Muitas empresas adaptam a escrita de scripts Python para extrair, transformar e fazer upload de dados mesmo em um ambiente de nuvem. Qualquer tipo de personalização de código pode ser feito se algo não estiver disponível na solução ETL existente. Codificar nosso próprio ETL pode ser um grande benefício em termos de flexibilidade e otimização de desempenho. Se houver um engenheiro de dados especialista a bordo que conheça os processos de ETL, o processo ETL pode ser ajustado para funcionar da forma mais suave possível. A codificação tediosa é útil em autoatendimento, onde é possível pré-processar dados de forma independente.
Perguntas? Alterar o código e manter os scripts pode ser um grande problema se o ETL não funcionar bem para esquemas complexos. Automatizar ETL manual requer outras ferramentas como Selenium, o Agendador de Tarefas do Windows para executar scripts automaticamente diariamente ou semanalmente para armazenar dados no Excel ou em um base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos..... Portanto, são projetados para um conjunto específico de usuários e operações de dados.
Você adora brincar com dados sujos e limpá-los??
Se você gosta de experimentar dados, verificando manualmente todos os erros e normalizando os dados, então implementar vários pacotes Python e R é uma boa maneira de fazer isso. Até mesmo escrever consultas SQL pode ser interessante e desafiador para extrair informações de dados confusos. Isso pode ajudá-lo a obter um entendimento profundo da lógica por trás do gerenciamento de dados desde o início, em vez de começar com uma ferramenta primeiro..
Resultado: Tudo depende de vários parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... como o tamanho dos dados, memória e orçamento para escolher a solução ideal para problemas de negócios. O que mais, a escolha da abordagem ETL varia dependendo do nível de especialização técnica e não técnica de uma empresa.
Pensamentos finais
Este é um assunto bastante discutível e ambos têm suas vantagens e desvantagens.. As ferramentas ETL não morreram, mas eles não são preferíveis por todos. Pode-se agora acabar com sobrecarga desnecessária de usar uma ferramenta ETL onde ela não é necessária, que também hospeda a lógica de negócios que não é transferível fora da ferramenta ETL.. Mas as habilidades desenvolvidas pela criação de pipelines ETL usando Python ou SQL sempre permanecerão juntas por muitos anos..
As ferramentas ETL atuais podem sair de moda e a adaptação a novas pode ser difícil para algumas pessoas. Portanto, até mesmo as ferramentas podem se tornar um incômodo para uma empresa se não forem usadas corretamente. Independentemente de ETL manual ou sem código, todo o processo em si é complicado, mas também muito interessante de aprender.
Qual é o teu favorito? Deixe-me saber nos comentários!!
Obrigado por ler este artigo.
Referência
[1] Como as plataformas de baixo código estão transformando o desenvolvimento de software
Sobre o autor:
Saloni Somaiya trabalha como cientista de dados em uma startup de saúde nos Estados Unidos. Concluiu mestrado em sistemas de informação pela Northeastern University, Boston. Gosta de ler artigos e explorar novas tecnologias. Ela está disposta a contribuir mais para o campo da ciência e análise de dados.
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/saloni-somaiya/
A mídia mostrada neste artigo não é propriedade da DataPeaker e é usada a critério do autor.
