הבנת כלי ETL כארגון ממוקד נתונים

השמיים ETL תהליך מוגדר כהעברת נתונים מהמקור שלו לאחסון היעד (בדרך כלל מחסן נתונים) לשימוש עתידי בדוחות וניתוחים. הנתונים מופקים בתחילה ממגוון עצום של מקורות לפני שינוי והמרה לפורמט ספציפי המבוסס על דרישות עסקיות.

ETL הוא אחד התהליכים האינטגרליים ביותר הנדרשים על-ידי מקרי שימוש ב-Business Intelligence ו-Analytics, מכיוון שהוא מסתמך על הנתונים המאוחסנים במחסני נתונים כדי לבנות דוחות והדמיות. זה עוזר בבניית אסטרטגיות אפקטיביות שיכולות לספק תובנות מעשיות ותפעוליות. 

הבנת תהליך ETL

לפני שאתה מבין מהו כלי ETL, תחילה עליך להבין את תהליך ה-ETL.

• להוציא: בשלב זה, נתונים מופקים ממגוון עצום של מקורות הקיימים בפורמטים שונים כגון קבצי שטוחים, קבצי Hadoop, XML, JSON וכו'. הנתונים שחולצו מאוחסנים לאחר מכן באזור היערכות שבו מתבצעות טרנספורמציות נוספות. לכן, הנתונים נבדקים ביסודיות לפני הטעינה למחסן נתונים. תזדקק למפת נתונים בין המקור למטרה מכיוון שתהליך ה-ETL צריך ליצור אינטראקציה עם מערכות שונות לאורך הדרך. 
• לשנות: שלב זה נחשב לשלב החשוב ביותר בתהליך ה-ETL. ישנם שני סוגים של טרנספורמציות שניתן לבצע על הנתונים: טרנספורמציות בסיסיות כמו איחוד, סינון, ניקוי נתונים וסטנדרטיזציות או טרנספורמציות מתקדמות כמו שכפול, ארגון מחדש של מפתח ושימוש בחיפושים למיזוג נתונים.
• לִטעוֹן: בשלב זה, אתה טוען את הנתונים שעברו טרנספורמציה לתוך מחסן הנתונים, שם ניתן למנף אותם להפקת דוחות שונים וקבלת החלטות אנליטיות מרכזיות.

סוגי כלי ETL

להלן הסוגים השונים של כלי ETL שאתה יכול למנף עבור העסק שלך:

כלי ETL בקוד פתוח

במהלך העשור האחרון, מפתחי תוכנה המציאו מוצרי ETL שונים בקוד פתוח. מוצרים אלה הם חופשיים לשימוש וקוד המקור שלהם זמין באופן חופשי. זה מאפשר לך לשפר או להרחיב את היכולות שלהם. כלי קוד פתוח יכולים להשתנות במידה ניכרת באינטגרציות, איכות, אימוץ, קלות שימוש וזמינות התמיכה. הרבה כלי ETL בקוד פתוח מכילים ממשק גרפי לביצוע ועיצוב צינורות נתונים.

הנה כמה מהטובים ביותר קוד פתוח כלי ETL בשוק:

• Hadoop: Hadoop מייחדת את עצמה כפלטפורמת מחשוב מבוזר לשימוש כללי. זה יכול לשמש כדי לתפעל, לאחסן ולנתח נתונים של כל מבנה. Hadoop היא מערכת אקולוגית מורכבת של פרויקטים בקוד פתוח, הכוללת למעלה מ-20 טכנולוגיות שונות. פרויקטים כמו MapReduce, Pig ו-Spark משמשים לביצוע משימות ETL מפתח.  
• סטודיו פתוח Talend: Talend Open Studio הוא אחד מכלי ה-ETL הפופולריים ביותר בשוק. הוא מייצר קוד Java עבור צינורות הנתונים במקום להפעיל תצורות צינור דרך מנוע ETL. גישה ייחודית זו מעניקה לו כמה יתרונות ביצועים.
• שילוב נתונים של פנטהו (PDI): Pentaho Data Integration ידועה בשוק בזכות הממשק הגרפי שלה, Spoon. PDI יכול ליצור קבצי XML כדי לייצג Pipelines, ולהפעיל את ה-Pipelines דרך ETL Engine שלו.

תוכנה ארגונית ETL Tools

ישנן חברות תוכנה רבות שתומכות ומוכרות מוצרי תוכנת ETL מסחריים. מוצרים אלה קיימים כבר די הרבה זמן והם בדרך כלל בשלים בפונקציונליות ובאימוץ. כל המוצרים מספקים ממשקים גרפיים לביצוע ועיצוב ETL Pipelines ומתחברים לבסיסי נתונים יחסיים.

להלן מספר כלי ה-ETL של תוכנות ארגוניות הטובות ביותר בשוק:

• IBM Infosphere DataStage: DataStage הוא מוצר ETL ​​בוגר שמתאר יכולות חזקות לעבודה עם מחשבי מיינפריים. זה נחשב ל"מורכב לרישיון וכלי יקר" שלעתים קרובות חופף למוצרים אחרים בקטגוריה זו.
• משלב נתונים של אורקל: מוצר ה-ETL של אורקל נמצא בשוק כבר כמה שנים. הוא משתמש בארכיטקטורה ייחודית ביסודה ממוצרי ETL אחרים. בניגוד לביצוע טרנספורמציות בכלי ה-ETL עצמו באמצעות משאבי חומרה ותהליך ייעודי, Oracle Data Integrator מעביר נתונים אל היעד תחילה. לאחר מכן הוא מבצע טרנספורמציות באמצעות אשכול Hadoop או התכונות של מסד הנתונים. 
• Informatica PowerCenter: Informatica PowerCenter ממונפת על ידי חברות גדולות שונות ונחשבת היטב על ידי אנליסטים בתעשייה. זה חלק מחבילה גדולה יותר של מוצרים, המצורפת כפלטפורמת Informatica. מוצרים אלה ממוקדים ב-IT אך די יקרים. אינפורמטיקה נחשבת פחות בוגרת ממוצרים אחרים בשוק עבור מקורות לא מובנים ומובנים למחצה. 

כלי ETL מבוססי ענן

כלי ETL מבוססי ענן יש יתרון במתן אינטגרציות חזקות לשירותי ענן אחרים, תמחור מבוסס שימוש וגמישות. פתרונות אלו הם גם קנייניים ופועלים רק במסגרת ספק הענן. במילים פשוטות, לא ניתן להשתמש בכלי ETL מבוססי ענן בפלטפורמה של ספק ענן אחר.

להלן כמה כלי ETL מבוססי ענן הטובים ביותר בשוק:

• Hevo Data: פלטפורמת צנרת נתונים ללא קוד מנוהלת במלואה כמו Hevo Data עוזרת לך לשלב נתונים מהן 100+ מקורות נתונים (כולל 30+ מקורות נתונים בחינם) ליעד לבחירתך בזמן אמת ללא מאמץ. ניתן להגדיר את Hevo עם עקומת הלמידה המינימלית שלו תוך דקות ספורות ומאפשרת למשתמשים לטעון נתונים מבלי להתפשר על הביצועים. האינטגרציה החזקה שלו עם מקורות כמות המקורות מאפשרת למשתמשים להביא נתונים מסוגים שונים בצורה חלקה ללא צורך בקוד של שורה אחת.
• מפעל נתונים בתכלת: זהו שירות מנוהל במלואו המתחבר למגוון רחב של מקורות On-Premise ו-Cloud. זה יכול בקלות להפוך, להעתיק ולהעשיר את הנתונים, ולבסוף לכתוב אותם לשירותי נתונים של Azure כיעד. Azure Data Factory תומך גם ב-Spark, Hadoop ו- Machine Learning כשלבי טרנספורמציה.  
• צינור נתונים AWS: ניתן להשתמש ב-AWS Data Pipeline לתזמן פעילויות עיבוד רגילות כגון טרנספורמציות של SQL, סקריפטים מותאמים אישית, יישומי MapReduce והעתקת נתונים מבוזרים. זה גם מסוגל להפעיל אותם מול יעדים מרובים כמו RDS, DynamoDB ו-Amazon S3.

סיכום

הבלוג הזה מדבר על היסודות של כלי ETL ו-ETL. זה גם נותן תובנה לגבי כמה מכלי ETL הטובים ביותר בשוק השייכים לכל קטגוריה של כלי ETL.

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