Veri Dönüşümünde Farklı Yaklaşımlar \u2013 ETL / ELT

Bir veri ambarı oluştururken veya sürdürürken, verilerinizi entegre etmek için ETL olarak bilinen şeyi kullanacaksınız. ETL kısaltmasının kendisi üç kelimenin ilk harflerinden oluşur - çıkarma, dönüştürme ve yükleme. ETL (çıkarma, dönüştürme, yükleme) onlarca yıldır kullanılmaktadır. Verileri toplamak ve yapılandırmak için bir yaklaşımdır. Modern ETL ve veri boru hatları çözüm hizmetleri, bulut veri ambarlarının ortaya çıkışı nedeniyle gereklidir, ELT (ayıklama, yükleme, dönüştürme), veri dönüştürme ve birleştirme için daha yeni bir yaklaşım olarak ortaya çıkmaktadır.

Hem ETL hem de ELT'nin aynı amaca hizmet ettiğini, ancak uygulamada farklılık gösterdiğini not etmek çok önemlidir.

ETL ve ELT nedir?

ETL ve ELT, verileri bir veri ambarına işlemek ve yüklemek için iki farklı modeldir.

ETL'de, veriler önce genellikle veritabanları olan veri kaynaklarından çıkarılır. Daha sonra geçici bir hazırlama veritabanında saklanır. Aşama veritabanında, veri dönüştürme işlemleri gerçekleştirilir. Bu aşamada, veriler temizlenir, işlenir ve hedef veri ambarı sistemi için nihai forma yapılandırılır. Veritabanı düzenlemesi yoktur. Bilgi, takip eden analiz için bilgi deposu çerçevesinde değiştirilir.

ELT kullanılarak veriler, veri kaynaklarından çıkarıldıktan hemen sonra veri ambarına yüklenir. Veritabanı hazırlama yok. Veriler, sonraki analiz için veri ambarı sistemi içinde dönüştürülür.

Visual Flow ekibinden ETL'nin avantajları

İşlenmiş verilerin kullanılabilirliği – ETL ile, hızlı veri analizi için hazır bir veri ambarı elde ederiz çünkü dönüşüm, veriler veri ambarına yüklenmeden önce gerçekleşir. ETL, karmaşık dönüşümler gerektiren veri kümeleriyle çalışmak için en uygun olanıdır.

1. Veri dedektiflerinin herhangi bir hassas veriyi hedef veri ambarına yüklemeden önce atlayabilmesi nedeniyle, GDPR ve HIPPA gibi standartların ETL ile uygulanması daha kolaydır.
2. Veri ambarı depolama yönetimi – Veri ambarınız maliyetli bir sistemse, ETL ile maliyetleri düşük tutmanız mümkündür. ETL araçları, yalnızca ihtiyacınız olan verileri tutmak için dönüştürür ve filtreler. Bu şekilde, veri ambarı maliyetleri önemli ölçüde azaltılabilir.
3. ETL, onlarca yıldır sektörde yer almaktadır ve iyi geliştirilmiş araçlar ve süreçler mevcuttur.
4. Esnek - değişikliklerin başlangıçta karakterize edilmesi gerekmediğinden, kullanılmayan ve ayırt edici bilgi kaynaklarını ELT sürecine zahmetsizce koordine edebileceksiniz.
5. Ham veri erişilebilirliği – ELT ile tüm bilgileri anında yığınlamaya hazırdır ve müşteriler hangi bilgilerin dönüştürülüp analiz edileceğine daha sonra karar verebilir.
6. Düşük doğrudan maliyetler – ELT araçları, bilgi birleştirme kolunu etkili bir şekilde mekanize edebilir. Değişiklikleri karakterize etmeniz gerekmediğinden, tanıtıcı getirilen ETL'den daha düşüktür.
7. Hız – ELT sürecinde beklemeye gerek yoktur. En iyi ELT araçları, verileri, dönüşüm için hazır oldukları veri ambarınıza anında yükler.

ETL kullanım durumları

ETL süreci, yüksek kaliteli modeller oluştururken analoji ve analiz için veri göllerinde hızlı ve güvenilir bir şekilde veri toplama becerisi nedeniyle birçok sektör için kritik öneme sahiptir. ETL çözümleri ayrıca büyük hacimli verilerin düzenli bir görünümünü sağlamak için işlem verilerini toplu olarak yükleyebilir ve dönüştürebilir. Bu, şirketlerin endüstri trendlerini görselleştirmesine ve tahmin etmesine olanak tanır. Birçok endüstri, eyleme geçirilebilir içgörüler, hızlı karar alma ve artan verimlilik için ETL sürecine güveniyor.

Finansal hizmetler

Finansal hizmetler kurumları, tüketici davranışlarına ilişkin tam içgörüler elde etmek için büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler toplar. Elde edilen bilgiler, riskleri analiz etmek, bankaların finansal hizmetlerini optimize etmek, çevrimiçi platformları iyileştirmek ve hatta ATM'lere nakit göndermek için kullanılabilir.

Petrol ve gaz endüstrisi

Petrol ve gaz endüstrisi, belirli coğrafi alanlarda kullanım, depolama ve eğilimler hakkında tahminler oluşturmak için ETL çözümlerini kullanır. ETL, bir üretim sahasındaki tüm sensörlerden mümkün olduğu kadar çok bilgi toplar ve okunmasını kolaylaştırmak için işler.

Otomotiv endüstrisi

ETL çözümleri, bayilerin ve üreticilerin satış modellerini anlamalarına, pazarlama kampanyalarını kalibre etmelerine, envanteri yenilemelerine ve potansiyel müşterilere daha fazla hizmet vermelerine olanak tanır.

telekomünikasyon

Günümüzde üretilen verilerin benzeri görülmemiş hacmi ve çeşitliliği nedeniyle, telekomünikasyon hizmet sağlayıcıları, verileri daha iyi anlamak ve yönetmek için ETL çözümlerini kullanıyor. Bu veriler işlenip analiz edildikten sonra şirketler reklamlarını, sosyal medyalarını, SEO'larını, müşteri memnuniyetlerini, karlılıklarını vb. iyileştirmek için kullanabilirler.

Sağlık hizmeti

Bakımı artırırken maliyetleri düşürme ihtiyacıyla sağlık sektörü ETL çözümlerini kullanıyor. Hasta verilerini yönetebilir, sigorta bilgilerini toplayabilir ve değişen yasal gereklilikleri karşılayabilirler.

Yaşam Bilimleri

Klinik laboratuvarlar, farklı veri türlerini işlemek için ETL ve yapay zeka (AI) çözümleri kullanıyor. Özellikle araştırma kurumlarından elde edilen veriler. Örneğin, aşı geliştirme konusundaki işbirliği, çok büyük miktarda verinin toplanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini gerektirir.

Kamu sektörü

Hızla gelişen Nesnelerin İnterneti (IoT) özellikleriyle akıllı şehirler, trafiği optimize etmek, su kalitesini izlemek, park yerini iyileştirmek vb. için ETL'yi ve yapay zekanın gücünü kullanıyor.

ELT veya ETL'yi ne zaman kullanmalısınız?

Artık ETL ve ELT arasındaki farkları bildiğinize göre, sizin için en iyi seçeneğin hangisi olduğunu merak ediyor olabilirsiniz.

İşte ETL kullanmanın size daha iyi bir sonuç vereceği bazı pratik kullanım durumları

• Veri temizleme. Bu, kişisel bilgileri veya diğer hassas verileri depoya alınmadan ve herkes tarafından erişilmeden önce kaldırır.
• Son derece geniş bilgi hacimleri. Bu durumda, resimlerin veya kullanıcı tarafından oluşturulan maddelerin paralel bilgilerini özellikle mağazamızda saklamamız gerekmeyebilir. Özellikle pahalı veya yavaş olabileceğinden.
• Yayın Akışı. Çoğu bilgi dağıtım merkezi akış değişikliklerini desteklemez. Bunlar, özellikle büyük hacimli verilerde gecikmeyi ve maliyeti azaltabilir.

Çözüm

ELT yaklaşımının en büyük avantajı, çok sayıda kaynaktan gelen tüm ham bilgileri birbirine bağlı tek bir depoya taşıyabilmenizdir. Böylece, istediğiniz zaman tüm bilgilere sınırsız erişime sahip olun. Daha kolay uyarlanabileceksiniz ve bu, yeni, yapılandırılmamış bilgileri depolamayı kolaylaştıracak. Bilgi analistleri artık karmaşık ETL formları oluşturmak zorunda olmadıkları için modern verilerle çalışırken boş zamanları var. Böylece, bilgileri depoya istiflemek için biraz zaman tasarrufu sağlanır.