Az ETL Tools mint adatközpontú szervezet megértése

A ETL A folyamat úgy definiálható, mint az adatok mozgatása a forrásból a céltárolóba (tipikusan egy adattárházba) a későbbi jelentésekben és elemzésekben való felhasználás céljából. Az adatokat kezdetben számos forrásból nyerik ki, mielőtt átalakítják és az üzleti követelmények alapján meghatározott formátumba konvertálják.

Az ETL az egyik legintegráltabb folyamat, amelyet az üzleti intelligencia és az Analytics használati esetei igényelnek, mivel az adattárházakban tárolt adatokra támaszkodik jelentések és vizualizációk készítéséhez. Ez segít olyan hatékony stratégiák kidolgozásában, amelyek megvalósítható és működőképes betekintést nyújtanak. 

Az ETL folyamat megértése

Mielőtt megértené mi az az ETL eszköz, először meg kell értened az ETL folyamatot.

• kivonat: Ebben a lépésben az adatokat a rendszer a különböző formátumokban jelen lévő források széles skálájából nyeri ki, például Flat Files, Hadoop Files, XML, JSON stb. A kivont adatokat ezután egy átmeneti területen tárolja, ahol további átalakításokat hajtanak végre. Ezért az adatokat alaposan ellenőrizzük az adattárházba való betöltés előtt. Szüksége lesz egy adatleképezésre a forrás és a cél között, mivel az ETL-folyamatnak kölcsönhatásba kell lépnie a különböző rendszerekkel. 
• Átalakítás: Ez a lépés az ETL folyamat legfontosabb lépése. Az adatokon kétféle átalakítás végezhető: alapvető átalakítások, például konszolidáció, szűrés, adattisztítás és szabványosítás, vagy speciális átalakítások, mint például a sokszorosítás, a kulcsok átstrukturálása és a keresések használata az adatok egyesítésére.
• Terhelés: Ebben a lépésben betölti az átalakított adatokat az Adattárházba, ahol felhasználható különféle jelentések készítésére és kulcsfontosságú elemzési döntések meghozatalára.

Az ETL eszközök típusai

Íme az ETL eszközök különböző típusai, amelyeket vállalkozása számára hasznosíthat:

Nyílt forráskódú ETL eszközök

Az elmúlt évtizedben a szoftverfejlesztők különféle nyílt forráskódú ETL-termékekkel álltak elő. Ezek a termékek ingyenesen használhatók, és forráskódjuk ingyenesen elérhető. Ez lehetővé teszi a képességeik javítását vagy kiterjesztését. A nyílt forráskódú eszközök az integráció, a minőség, az elfogadottság, a könnyű használat és a támogatás elérhetősége tekintetében jelentősen eltérhetnek. Sok nyílt forráskódú ETL-eszköz tartalmaz grafikus felületet az adatfolyamok végrehajtásához és tervezéséhez.

Íme néhány legjobb Open-Source ETL eszközök a piacon:

• Hadoop: A Hadoop általános célú elosztott számítástechnikai platformként tűnik ki. Használható bármilyen struktúra adatainak manipulálására, tárolására és elemzésére. A Hadoop nyílt forráskódú projektek összetett ökoszisztémája, amely több mint 20 különböző technológiát foglal magában. Az olyan projektek, mint a MapReduce, a Pig és a Spark, a kulcsfontosságú ETL-feladatok végrehajtására szolgálnak.  
• Talend Open Studio: A Talend Open Studio az egyik legnépszerűbb nyílt forráskódú ETL eszköz a piacon. Java-kódot állít elő az adatfolyamokhoz, ahelyett, hogy a Pipeline konfigurációkat ETL-motoron keresztül futtatná. Ez az egyedülálló megközelítés néhány teljesítményelőnyt kölcsönöz neki.
• Pentaho adatintegráció (PDI): A Pentaho Data Integration jól ismert a piacon a Spoon nevű grafikus felületéről. A PDI XML-fájlokat generálhat a folyamatok megjelenítésére, és végrehajthatja ezeket a folyamatokat az ETL Engine-en keresztül.

Vállalati szoftver ETL eszközök

Számos szoftvercég támogatja és értékesít kereskedelmi ETL szoftvertermékeket. Ezek a termékek meglehetősen hosszú ideje léteznek, és általában kiforrott funkcionalitásúak és elfogadottak. Valamennyi termék grafikus felületet biztosít az ETL Pipelines végrehajtásához és tervezéséhez, valamint relációs adatbázisokhoz csatlakozik.

Íme a néhány legjobb Enterprise Software ETL eszköz a piacon:

• IBM Infosphere DataStage: A DataStage egy kiforrott ETL termék, amely a nagyszámítógépekkel való munkavégzés erős képességeit mutatja be. „Bonyolult licencelhető és drága eszköznek” tartják, amely gyakran átfedésben van ebbe a kategóriába tartozó más termékekkel.
• Oracle Data Integrator: Az Oracle ETL terméke már több éve a piacon van. A többi ETL-terméktől alapvetően egyedi architektúrát használ. Ellentétben azzal, hogy magában az ETL-eszközben hardvererőforrások és egy dedikált folyamat segítségével átalakításokat hajt végre, az Oracle Data Integrator először helyezi át az adatokat a célhelyre. Ezután átalakításokat hajt végre a Hadoop-fürt vagy az adatbázis szolgáltatásai segítségével. 
• Informatika PowerCenter: Az Informatica PowerCentert különféle nagyvállalatok használják ki, és az iparági elemzők nagyra értékelik. Ez egy nagyobb termékcsomag része, amely Informatika Platform néven van csomagolva. Ezek a termékek IT-központúak, de meglehetősen drágák. Az Informatica kevésbé érettnek tekinthető, mint néhány más termék a strukturálatlan és félig strukturált források piacán. 

Felhőalapú ETL-eszközök

Felhőalapú ETL-eszközök megvan az az előnye, hogy robusztus integrációkat biztosítanak más felhőszolgáltatásokhoz, felhasználás alapú árazást és rugalmasságot biztosítanak. Ezek a megoldások szintén védettek, és csak a Cloud szállító keretein belül működnek. Egyszerűen fogalmazva, a felhőalapú ETL-eszközök nem használhatók másik felhőszolgáltató platformján.

Íme a néhány legjobb felhőalapú ETL eszköz a piacon:

• Hevo Data: Egy teljesen felügyelt No-code Data Pipeline platform, mint például a Hevo Data, segít integrálni az adatokat Több mint 100 adatforrás (köztük 30+ ingyenes adatforrás) az Ön által választott úti célhoz valós időben, erőfeszítés nélkül. A minimális tanulási görbével rendelkező Hevo néhány perc alatt beállítható, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy anélkül töltsék be az adatokat, hogy kompromisszumot kellene adniuk a teljesítményben. A sokadik forrásokkal való erős integráció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy zökkenőmentesen vigyenek be különféle adatokat anélkül, hogy egyetlen sort is kódolni kellene.
• Azure Data Factory: Ez egy teljesen felügyelt szolgáltatás, amely számos helyszíni és felhőforráshoz csatlakozik. Könnyen átalakíthatja, másolhatja és gazdagíthatja az adatokat, végül célként írhatja azokat az Azure Data Servicesbe. Az Azure Data Factory a Sparkot, a Hadoop-ot és a Machine Learninget is támogatja átalakítási lépésként.  
• AWS Data Pipeline: Az AWS Data Pipeline rendszeres feldolgozási tevékenységek ütemezésére használható, például SQL-átalakítások, egyéni szkriptek, MapReduce-alkalmazások és elosztott adatmásolás. Ezenkívül több célállomáson is futtatható, például RDS, DynamoDB és Amazon S3.

Következtetés

Ez a blog az ETL és az ETL eszközök alapjairól szól. Betekintést nyújt a piac néhány legjobb ETL-eszközébe is, amelyek az ETL-eszközök minden kategóriájába tartoznak.

Forrás: https://www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/