แนวทางต่างๆ ในการแปลงข้อมูล \u2013 ETL / ELT

เมื่อสร้างหรือบำรุงรักษาคลังข้อมูล คุณจะใช้สิ่งที่เรียกว่า ETL เพื่อผสานรวมข้อมูลของคุณ ตัวย่อ ETL นั้นประกอบด้วยตัวอักษรเริ่มต้นของคำสามคำ – การสกัด การแปลง และการโหลด ETL (แยก แปลง โหลด) มีมานานหลายทศวรรษแล้ว เป็นแนวทางในการรวบรวมและจัดโครงสร้างข้อมูล บริการโซลูชัน ETL และท่อส่งข้อมูลที่ทันสมัยมีความจำเป็นเนื่องจากการถือกำเนิดของคลังข้อมูลบนคลาวด์ ELT (แยก โหลด แปลง) กำลังเกิดขึ้นในฐานะแนวทางใหม่ในการแปลงข้อมูลและฟิวชัน

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าทั้ง ETL และ ELT มีเหตุผลเดียวกัน แต่การใช้งานต่างกัน

ETL และ ELT คืออะไร

ETL และ ELT เป็นสองรูปแบบที่แตกต่างกันสำหรับการประมวลผลและการโหลดข้อมูลลงในคลังข้อมูล

ใน ETL ข้อมูลจะถูกแยกออกจากแหล่งข้อมูลก่อน ซึ่งโดยปกติจะเป็นฐานข้อมูล จากนั้นจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลการจัดเตรียมชั่วคราว ในฐานข้อมูล staging การดำเนินการแปลงข้อมูลจะดำเนินการ ในขั้นตอนนี้ ข้อมูลจะถูกล้าง ประมวลผล และจัดโครงสร้างเป็นรูปแบบสุดท้ายสำหรับระบบคลังข้อมูลเป้าหมาย ไม่มีการจัดเรียงฐานข้อมูล ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงภายในกรอบคลังข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่ตามมา

การใช้ ELT ข้อมูลจะถูกโหลดลงในคลังข้อมูลทันทีหลังจากดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล ไม่มีการจัดเตรียมฐานข้อมูล ข้อมูลจะถูกแปลงภายในระบบคลังข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ในภายหลัง

ข้อดีของ ETL จากทีม Visual Flow

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่ประมวลผล – ด้วย ETL เราได้รับคลังข้อมูลที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว เนื่องจากการแปลงเกิดขึ้นก่อนที่ข้อมูลจะถูกโหลดลงในคลังข้อมูล ETL เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานกับชุดข้อมูลที่ต้องการการแปลงที่ซับซ้อน

1. มาตรฐานต่างๆ เช่น GDPR และ HIPPA นั้นง่ายต่อการนำไปใช้กับ ETL เนื่องจากนักสืบข้อมูลสามารถละเว้นข้อมูลที่ละเอียดอ่อนก่อนที่จะโหลดลงในคลังข้อมูลเป้าหมาย
2. การจัดการพื้นที่จัดเก็บคลังข้อมูล – หากคลังข้อมูลของคุณเป็นระบบที่มีค่าใช้จ่ายสูง คุณสามารถลดต้นทุนได้ด้วย ETL เครื่องมือ ETL แปลงและกรองเพื่อเก็บเฉพาะข้อมูลที่คุณต้องการ ด้วยวิธีนี้ ต้นทุนคลังข้อมูลสามารถลดลงได้อย่างมาก
3. ETL อยู่ในอุตสาหกรรมมานานหลายทศวรรษและมีเครื่องมือและกระบวนการที่ได้รับการพัฒนาอย่างดี
4. ยืดหยุ่น – เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงไม่ควรมีลักษณะตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะสามารถประสานแหล่งข้อมูลที่ไม่ได้ใช้และไม่ซ้ำใครเข้ากับกระบวนการ ELT ได้อย่างง่ายดาย
5. การเข้าถึงข้อมูลดิบ – ด้วย ELT พร้อมที่จะซ้อนข้อมูลทั้งหมดได้ทันที และลูกค้าสามารถตัดสินใจว่าจะแปลงข้อมูลใดและวิเคราะห์ในภายหลัง
6. ค่าใช้จ่ายทันทีต่ำ – เครื่องมือ ELT สามารถสร้างกลไกในการจัดการการรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากคุณไม่ควรระบุลักษณะการเปลี่ยนแปลง การดึงข้อมูลเบื้องต้นจึงต่ำกว่า ETL
7. ความเร็ว – ไม่จำเป็นต้องรอในกระบวนการ ELT เครื่องมือ ELT ที่ดีที่สุดจะโหลดข้อมูลลงในคลังข้อมูลของคุณในทันที ซึ่งพร้อมสำหรับการแปลง

กรณีการใช้งาน ETL

กระบวนการ ETL มีความสำคัญต่อหลายอุตสาหกรรม เนื่องจากความสามารถในการรวบรวมข้อมูลใน Data Lake อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้สำหรับการเปรียบเทียบและการวิเคราะห์ ในขณะที่สร้างแบบจำลองคุณภาพสูง โซลูชัน ETL ยังสามารถโหลดและแปลงข้อมูลธุรกรรมจำนวนมากเพื่อให้มีมุมมองที่เป็นระเบียบของข้อมูลปริมาณมาก ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ เห็นภาพและคาดการณ์แนวโน้มของอุตสาหกรรมได้ หลายอุตสาหกรรมพึ่งพากระบวนการ ETL สำหรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ การตัดสินใจที่รวดเร็ว และประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

บริการทางการเงิน

สถาบันที่ให้บริการทางการเงินรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอย่างครบถ้วนเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภคผ่านข้อมูลดังกล่าว ข้อมูลที่ได้รับสามารถใช้ในการวิเคราะห์ความเสี่ยง เพิ่มประสิทธิภาพบริการทางการเงินของธนาคาร ปรับปรุงแพลตฟอร์มออนไลน์ และแม้กระทั่งส่งเงินสดไปยังตู้เอทีเอ็ม

อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ

อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซใช้โซลูชัน ETL เพื่อสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับการใช้งาน การจัดเก็บ และแนวโน้มในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง ETL รวบรวมข้อมูลให้ได้มากที่สุดจากเซ็นเซอร์ทั้งหมดที่ไซต์การผลิตและประมวลผลเพื่อให้อ่านง่ายขึ้น

อุตสาหกรรมยานยนต์

โซลูชัน ETL ช่วยให้ตัวแทนจำหน่ายและผู้ผลิตเข้าใจรูปแบบการขาย ปรับเทียบแคมเปญการตลาด เติมสินค้าคงคลัง และให้บริการลูกค้าที่มีศักยภาพเพิ่มเติม

โทรคมนาคม

เนื่องจากปริมาณข้อมูลและความหลากหลายของข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อนในปัจจุบัน ผู้ให้บริการโทรคมนาคมจึงใช้โซลูชัน ETL เพื่อทำความเข้าใจและจัดการได้ดีขึ้น เมื่อข้อมูลนี้ได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์แล้ว บริษัทสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงการโฆษณา โซเชียลมีเดีย SEO ความพึงพอใจของลูกค้า การทำกำไร ฯลฯ

ดูแลสุขภาพ

ด้วยความต้องการที่จะลดค่าใช้จ่ายในขณะที่เพิ่มการดูแล อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจึงใช้โซลูชัน ETL พวกเขาสามารถจัดการข้อมูลผู้ป่วย รวบรวมข้อมูลการประกัน และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงได้

วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต

ห้องปฏิบัติการทางคลินิกกำลังใช้โซลูชัน ETL และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อประมวลผลข้อมูลประเภทต่างๆ โดยเฉพาะข้อมูลจากสถาบันวิจัย ตัวอย่างเช่น ความร่วมมือในการพัฒนาวัคซีนจำเป็นต้องมีการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล

ภาคประชาชน

ด้วยคุณสมบัติ Internet of Things (IoT) ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว เมืองอัจฉริยะจึงใช้ ETL และพลังของปัญญาประดิษฐ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจราจร ตรวจสอบคุณภาพน้ำ ปรับปรุงที่จอดรถ ฯลฯ

เมื่อใดที่คุณควรใช้ ELT หรือ ETL

ตอนนี้คุณทราบความแตกต่างระหว่าง ETL และ ELT แล้ว คุณอาจสงสัยว่าตัวเลือกใดดีที่สุดสำหรับคุณ

ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานจริงบางส่วน ซึ่งการใช้ ETL จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

• การล้างข้อมูล การดำเนินการนี้จะลบข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอื่น ๆ ก่อนที่จะเข้าสู่พื้นที่จัดเก็บและทุกคนสามารถเข้าถึงได้
• ปริมาณข้อมูลที่กว้างขวางมาก ในกรณีนี้ เราอาจไม่จำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลคู่ขนานของรูปภาพหรือสารที่ผู้ใช้สร้างขึ้นโดยเฉพาะในร้านค้าของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากอาจมีราคาแพงหรือช้า
• สตรีมมิ่ง ศูนย์กระจายข้อมูลส่วนใหญ่ไม่รองรับการเปลี่ยนแปลงของสตรีม สิ่งเหล่านี้สามารถลดเวลาแฝงและค่าใช้จ่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับข้อมูลปริมาณมาก

บทสรุป

ข้อได้เปรียบที่สุดของวิธี ELT คือคุณสามารถย้ายข้อมูลดิบทั้งหมดจากแหล่งข้อมูลจำนวนมากไปยังที่เก็บข้อมูลที่รวมเข้าด้วยกัน ดังนั้นจึงสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้ตลอดเวลา คุณจะสามารถปรับตัวได้มากขึ้น และทำให้ง่ายต่อการจัดเก็บข้อมูลใหม่ที่ไม่มีโครงสร้าง นักวิเคราะห์ข้อมูลมีเวลาว่างเมื่อทำงานกับข้อมูลสมัยใหม่ เนื่องจากตอนนี้พวกเขาไม่ต้องสร้างแบบฟอร์ม ETL ที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงช่วยประหยัดเวลาในการซ้อนข้อมูลลงในร้านค้า