Zrozumienie narzędzi ETL jako organizacji zorientowanej na dane

Połączenia ETL proces definiuje się jako przenoszenie danych z ich źródła do miejsca docelowego (zazwyczaj Hurtownia Danych) do przyszłego wykorzystania w raportach i analizach. Dane są początkowo wyodrębniane z szerokiej gamy źródeł, a następnie przekształcane i konwertowane do określonego formatu w oparciu o wymagania biznesowe.

ETL jest jednym z najbardziej integralnych procesów wymaganych przez przypadki użycia Business Intelligence i Analytics, ponieważ opiera się na danych przechowywanych w hurtowniach danych do tworzenia raportów i wizualizacji. Pomaga to w budowaniu skutecznych strategii, które mogą zapewnić praktyczne i operacyjne wglądy. 

Zrozumienie procesu ETL

Zanim zrozumiesz co to jest narzędzie ETL, musisz najpierw zrozumieć proces ETL.

• Wyciąg: Na tym etapie dane są wyodrębniane z szerokiej gamy źródeł obecnych w różnych formatach, takich jak pliki płaskie, pliki Hadoop, XML, JSON itp. Wyodrębnione dane są następnie przechowywane w obszarze pomostowym, w którym przeprowadzane są dalsze przekształcenia. Dlatego dane są dokładnie sprawdzane przed załadowaniem do hurtowni danych. Potrzebna będzie mapa danych między źródłem a celem, ponieważ proces ETL musi po drodze współdziałać z różnymi systemami. 
• Przekształcać: Ten krok jest uważany za najważniejszy etap procesu ETL. Istnieją dwa rodzaje przekształceń, które można przeprowadzić na danych: przekształcenia podstawowe, takie jak konsolidacja, filtrowanie, czyszczenie danych i standaryzacja, lub przekształcenia zaawansowane, takie jak duplikacja, restrukturyzacja kluczy i używanie odnośników do łączenia danych.
• Załadować: Na tym etapie ładujesz przekształcone dane do hurtowni danych, gdzie można je wykorzystać do generowania różnych raportów i podejmowania kluczowych decyzji analitycznych.

Rodzaje narzędzi ETL

Oto różne rodzaje narzędzi ETL, które możesz wykorzystać w swojej firmie:

Narzędzia ETL typu Open Source

W ciągu ostatniej dekady twórcy oprogramowania wymyślili różne produkty Open-Source ETL. Te produkty są bezpłatne, a ich kod źródłowy jest dostępny bezpłatnie. Pozwala to ulepszyć lub rozszerzyć ich możliwości. Narzędzia Open-Source mogą się znacznie różnić pod względem integracji, jakości, przyjęcia, łatwości użytkowania i dostępności wsparcia. Wiele narzędzi ETL Open-Source zawiera interfejs graficzny do wykonywania i projektowania potoków danych.

Oto kilka najlepszych Open Source Narzędzia ETL na rynku:

• Hadoop: Hadoop wyróżnia się jako platforma przetwarzania rozproszonego ogólnego przeznaczenia. Może być używany do manipulowania, przechowywania i analizowania danych dowolnej struktury. Hadoop to złożony ekosystem projektów Open-Source, obejmujący ponad 20 różnych technologii. Projekty takie jak MapReduce, Pig i Spark służą do wykonywania kluczowych zadań ETL.  
• Otwarte studio Talend: Talend Open Studio to jedno z najpopularniejszych na rynku narzędzi ETL typu Open-Source. Generuje kod Java dla potoków danych zamiast uruchamiać konfiguracje potoku za pomocą silnika ETL. To wyjątkowe podejście daje mu kilka korzyści w zakresie wydajności.
• Integracja danych Pentaho (PDI): Pentaho Data Integration jest dobrze znany na rynku ze swojego graficznego interfejsu Spoon. PDI może generować pliki XML reprezentujące potoki i wykonywać te potoki za pomocą swojego silnika ETL.

Narzędzia ETL oprogramowania dla przedsiębiorstw

Istnieje wiele firm programistycznych, które wspierają i sprzedają komercyjne produkty oprogramowania ETL. Produkty te istnieją od dłuższego czasu i są ogólnie dojrzałe pod względem funkcjonalności i przyjęcia. Wszystkie produkty zapewniają interfejsy graficzne do wykonywania i projektowania potoków ETL oraz łączą się z relacyjnymi bazami danych.

Oto kilka najlepszych narzędzi ETL Enterprise Software na rynku:

• IBM Infosfera DataStage: DataStage to dojrzały produkt ETL, który przedstawia duże możliwości pracy z komputerami typu mainframe. Jest uważany za „skomplikowane licencjonowanie i drogie narzędzie”, które często pokrywa się z innymi produktami w tej kategorii.
• Integrator danych Oracle: Produkt ETL firmy Oracle jest na rynku już od kilku lat. Wykorzystuje zasadniczo unikalną architekturę z innych produktów ETL. W przeciwieństwie do przeprowadzania transformacji w samym narzędziu ETL przy użyciu zasobów sprzętowych i dedykowanego procesu, Oracle Data Integrator najpierw przenosi dane do miejsca docelowego. Następnie wykonuje przekształcenia przy użyciu klastra Hadoop lub funkcji bazy danych. 
• Informatyka PowerCenter: Informatica PowerCenter jest wykorzystywany przez różne duże firmy i jest dobrze oceniany przez analityków branżowych. Jest częścią większego pakietu produktów, połączonych jako Platforma Informatica. Są to produkty zorientowane na IT, ale dość drogie. Informatica jest uważana za mniej dojrzałą niż niektóre inne produkty na rynku źródeł niestrukturalnych i częściowo ustrukturyzowanych. 

Narzędzia ETL oparte na chmurze

Narzędzia ETL oparte na chmurze mają tę zaletę, że zapewniają solidną integrację z innymi usługami w chmurze, ceny oparte na użytkowaniu i elastyczność. Te rozwiązania są również zastrzeżone i działają tylko w ramach dostawcy Cloud. Mówiąc najprościej, narzędzi ETL opartych na chmurze nie można używać na platformie innego dostawcy chmury.

Oto kilka najlepszych narzędzi ETL opartych na chmurze na rynku:

• Dane Hevo: W pełni zarządzana platforma potoków danych bez kodu, taka jak Hevo Data, pomaga zintegrować dane z Ponad 100 źródeł danych (w tym ponad 30 bezpłatnych źródeł danych) do wybranego miejsca docelowego w czasie rzeczywistym bez wysiłku. Hevo z minimalną krzywą uczenia się można skonfigurować w ciągu zaledwie kilku minut, umożliwiając użytkownikom ładowanie danych bez konieczności obniżania wydajności. Jego silna integracja z kolejnymi źródłami pozwala użytkownikom na płynne wprowadzanie różnego rodzaju danych bez konieczności kodowania ani jednej linii.
• Fabryka danych Azure: jest to w pełni zarządzana usługa, która łączy się z szeroką gamą źródeł On-Premise i Cloud. Może łatwo przekształcać, kopiować i wzbogacać dane, a na koniec zapisywać je w usługach danych platformy Azure jako miejsce docelowe. Azure Data Factory obsługuje również platformy Spark, Hadoop i Machine Learning jako kroki transformacji.  
• Potok danych AWS: AWS Data Pipeline może być używany do planowania regularnych czynności przetwarzania, takich jak transformacje SQL, niestandardowe skrypty, aplikacje MapReduce i rozproszone kopiowanie danych. Jest również w stanie uruchomić je w wielu miejscach docelowych, takich jak RDS, DynamoDB i Amazon S3.

Wnioski

Ten blog opowiada o podstawach narzędzi ETL i ETL. Daje również wgląd w kilka najlepszych narzędzi ETL na rynku należących do każdej kategorii narzędzi ETL.

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